やぎゅうたろうさんのプロフィール詳細

【客観的指標×実体験レビュー】
食べログ、Google、ミシュラン、ゴエミヨを横断した独自指標で今本当に行くべきレストランとそのコスパ、そして実際の満足度をお届け。2025年10月にレビューに目覚める。指標レビューの運用開始は11月10日から。過去のレビューも順次指標化予定。

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【きっかけ】
トップレビュワー、やっぱり蕎麦さんに出会い、食の悦びを知る。食と旅が自分の人生の軸に。

【好きなジャンル】
焼肉 高級中華 町中華 ラーメン うどん とんかつ 鮨

【エリア】
東京を中心に、旅先でも。

【属性】
アラサー 男 東京住み

【評価基準】
「この店の食べログってこれぐらいの点数が妥当じゃないか？」という点数を私の主観で。

純粋な満足度というよりも単価やジャンルも加味しています。〜5000円ぐらいのお店は4.0がほぼ上限。

その上で、

〜3.0：多分何かしら怒ってる
〜3.4：チェーン or 正直微妙、それ以下
3.5：大きな不満はないが、リピートもないかな
3.6〜3.7：場面とタイミングでリピートもあり
3.8〜3.9：積極的にリピートしたい。友達に教えたい。
4.0〜4.2：感動。良い店に出会ったと自慢できる。
4.3〜4.4：感動。美味すぎて震える。
4.5〜4.9：一生涯通わせていただきたい。
5.0：神。4.5〜クラスを何度かリピートした上で到達するかどうか。

こんな感じです。
シェフやオーナーさんのことが好きだと点数が上がります。人間だもの。

■独自指標：いくべき指標
目的：各プラットフォームを横断した客観的評価を「行くべき指標」として算出。事実のみ。推測しない。不明は「わからない」と記載。

【同定ルール（重要）】  
・店名＋住所で同一店舗を特定
・移転判定は「店名 移転」「住所 変更」「公式SNS」で確認。移転前実績は過去点を0.5倍に。

【「今」の定義】  
・ミシュラン／食べログアワード／100名店／ゴエミヨの“今”は最新版（該当年度版のみ）。過去は年度別で加算

【計算ロジック】
⚠︎2025年11月18日更新
▼1. 食べログパート（最大40点）
1-1. 生スコア T_raw = T_R + T_Avg （T_R と T_Avg は概ね 3.0〜4.5 を想定）

1-2. 0〜40点への線形変換（クランプ付き） T_40 = 40 × (T_raw - 6.0) / (9.0 - 6.0)
・もし T_raw < 6.0 の場合は T_40 = 0
・もし T_raw > 9.0 の場合は T_40 = 40

▼2. Googleパート（最大20点）
2-1. ベース G_base = G_R × 3

2-2. プラス補正（当てはまるもののうち「最大1つだけ」加点） +1：G_R ≥ 4.0 かつ G_N ≥ 100 +2：G_R ≥ 4.5 かつ G_N ≥ 300 +5：G_R ≥ 4.8 かつ G_N ≥ 500

2-3. マイナス補正（当てはまるものは「全て」減点） -3：G_N ≤ 10 -2：11 ≤ G_N ≤ 30 -1：31 ≤ G_N ≤ 50 -2：G_R ≤ 3.9 かつ G_N ≥ 100（かつ G_N < 500 の場合） -4：G_R ≤ 3.9 かつ G_N ≥ 500 -4：G_R ≤ 3.5 かつ G_N ≥ 100（かつ G_N < 500 の場合） -8：G_R ≤ 3.5 かつ G_N ≥ 500 G_raw = max(G_base + 全補正合計, 0) G_20 = min(G_raw, 20)

▼3. 受賞パート（最大40点）
( A ) ミシュラン 最新年（直近発表分のみ）： ★★★：+24 ★★ ：+12 ★ ：+6 ビブ／セレクテッド／グリーン：+4 過去（2017年以降、入力された各年ごとに加点）： ★★★：+8 / 年 ★★ ：+4 / 年 ★ ：+2 / 年 ビブ／セレクテッド／グリーン：+1.5 / 年

( B ) ゴエミヨ 最新： スコア（例：16）をそのまま加点。未入力または「なし」の場合は 0。 過去（2017年以降、入力された各年ごと）： 各年のスコアの 1/3 を加点（例：15点なら +5）。

( C ) 食べログアワード 最新： Gold ：+24 Silver：+12 Bronze：+6 過去（入力された各年ごと）： Gold ：+8 / 年 Silver：+4 / 年 Bronze：+2 / 年

( D ) 食べログ百名店 最新：ありなら +4、なしなら 0。 過去：年ごとに +1.5。 → 上記をすべて合算して A_raw = Michelin + Goemiyo + Tabelog_Award + Tabelog_100 A_40 = min(A_raw, 40)

▼4. 各パートを
0〜1 に正規化 t = T_40 / 40 g = G_20 / 20 a = A_40 / 40

▼5. ロジカル100点（配点 35 / 35 / 30）
Logical_100_raw = 100 × (0.35 × t + 0.35 × g + 0.30 × a)
Logical_100 = round(Logical_100_raw)

・0〜100 にクランプ（0未満なら0、100超なら100）