ベッドの寝心地を、当日まで分からないままにしない。

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・ 最終更新: 2026/06/19 07:03 JST

なぜ「柔らかさだけ」なのか

既存のホテルレビューには「綺麗」「スタッフが親切」「立地◎」といった情報が溢れていますが、肝心のベッドについて触れた声は驚くほど少ない。一方で、出張族・腰痛持ち・寝心地にこだわる旅行者にとっては、その一晩のコンディションが旅全体を左右します。

柔らかさは主観的な指標ですが、 体重と感じ方の相関 は明確です。Plush は同じ体重帯のレビューを優先表示することで、主観をデータに変換します。

スコアの仕組み

• 1〜10 のスケール · 1 = 板のように硬い / 10 = 雲のように柔らかい
• 体重別に集計 · 4 つの体重帯(〜50 / 50–70 / 70–90 / 90kg〜)別の中央値を表示
• verdict ラベル · スコアから Cloud / Plush / Balanced / Firm / Board の自然言語表記を導出
• 同一ユーザー1票 · 同じホテルへの再投稿は最新の1件のみ集計対象
• 投稿即時反映 · レビュー投稿後、Postgres トリガーが自動で集計を再計算

データソース

Plush のホテル情報・スコアは複数ソースを組み合わせて構成しています。出所を明示することで「どこの数字を信じればいいか」を曖昧にしません。

AI 推定スコアについて

ユーザー投稿が少ない初期段階を埋めるため、Plush は Google レビューからベッドの硬さに言及している部分だけを Claude (Anthropic 社の AI モデル) で抽出し、補助スコアを生成しています。

• AI スコアはユーザー投稿の 半分の重み(0.5×) で集計に組み込まれます
• レビュー画面では「Google レビュー」と表記し、ユーザー投稿と区別しています
• 本物のレビューが増えれば自然と AI スコアの相対影響度は下がります

レビュアー信頼度

匿名のままでも、各レビューに「参考になった / 参考にならない」が付けられます。集まった評価から各投稿者の信頼度スコアが計算され、集計時の重みと一覧の並び順に反映されます。

• 高信頼レビュアー · 中央値計算で最大4倍重み付け、ホテル詳細でも上位表示
• 低信頼レビュアー · 重みを最小1倍(AI と同等)まで縮小し、影響度を下げる
• 自分のレビューには投票不可 · 自演を防ぐため Row-Level Security でブロック
• ユーザー名は表示されないので「誰が」ではなく 「過去の投稿が役立っているか」 でのみ重み付けされます

なぜ匿名なのか

ベッドの寝心地は、体型・体調・好みが絡む極めて個人的な感覚です。実名で出すと「自分の体重を晒している」のと同じになり、本音を書きにくくなります。Plush では「同体重帯の中央値」を集約することで 「誰が」を消し「何 kg 帯ならこう感じる」だけを残す 設計にしています。

• 表示名は任意・本名不要 · 「旅人 A」のようなあだ名で投稿でき、いつでも変更・削除可能
• 体重は範囲のみ · 4 段階を選ぶだけで具体的な数値は Plush に渡らない
• レビュー詳細でも「ゲスト」表記 · 個人を辿れる ID やメールは表示されない
• ホテル側からも特定不可 ・ 信頼度バッジは過去の helpful 投票のみ反映

プライバシーと匿名性

体重は 範囲のみ (4 段階) 保存し、具体的な数値は収集しません。表示名はユーザーが任意に設定でき、ログインは Google 等の OAuth を介すためパスワードは Plush に渡りません。アクセス解析にはクッキー不使用の Plausible を採用しています。

詳細はプライバシーポリシー.

α 版について

現在 Plush は α 版です。掲載エリア・ホテル数・機能はまだ限定的で、運営にもアップデートにも改善余地があります。バグ報告・機能要望はお気軽に support@plush.jp (仮アドレス) までお寄せください。

これから足したいこと

α 版以降の方向性です。順序や粒度は、ユーザーの声と運営リソース次第で変わります。「これが先に欲しい」というリクエストが一番効きます。