Amazonがストアを1995年にオープンして以来、カスタマーレビューはお客様にAmazonでのお買い物を楽しんでいただくための中心的な役割を担ってきました。Amazonは、お客様が簡単にレビューを投稿し、世界中の何百万人ものほかのお客様に参考にしてもらえるような仕組みづくりに取り組むと同時に、不正行為者がAmazon上でレビューを投稿して利益を得ようとする行為を阻止してきました。
Amazonは、お客様のレビューが掲載される前に、AIを使って不正レビューの兆候がないか、過去のデータをもとに分析しています。大半のレビューは高い基準をクリアし、投稿後すぐに掲載されます。しかし、不正の可能性が検知された場合は、いくつかの方法がとられます。不正レビューであることが確信できる場合、Amazonはすぐさまそのレビューの掲載を止め、または削除し、その人がレビューを投稿できないようにする、アカウントを停止する、法的措置を取るといった対応を行います。レビューが疑わしく、不正と判断するための追加の証拠が必要な場合は、訓練を受けたAmazonの専門調査員が、他に不正の兆候がないか調査します。これらの対策を通じて、2022年には、全世界で2億件を超える不正の疑いのあるレビュー投稿を未然に阻止しました。
Amazonの不正行為防止部門のシニア・データ・サイエンス・マネージャーであるジョシュ・ミークは、「不正レビューは公平性や信憑性に欠け、その製品やサービスに関係ない情報を提供することで、意図的にお客様を欺くものです。たくさんのお客様が、購入する商品を決める際にAmazonのレビューを参考にしているだけでなく、Amazonで商品を販売している販売事業者様もまた、そのような不正レビューがお客様に届くのを阻止するためにAmazonを頼りにしています。私たちは、レビューが実際のお客様の意見を反映したものであり続けるように、責任を持って監視し、対策を実施しています」と話します。
特に、Amazonは最新のAI技術を活用し、疑わしいレビュー、操作された評価、偽のアカウント、そしてその他の不正について、お客様の目に触れる前に阻止しています。たとえば機械学習モデルを活用し、販売事業者様が広告に投資しているかどうか（広告の効果としてレビューが投稿されている可能性があるため）、お客様から寄せられた不正の報告、危険な行動パターン、レビュー履歴など、多数の独自データを分析しています。また、大規模言語モデル（LLM）や自然言語処理技術によりデータを分析し、レビューが不正であることや、ギフトカード、無料の商品などと引き換えに書かれたものであることを検知します。また、Amazonはディープグラフ・ニューラル・ネットワーク（GNN）を使用して、複雑な関係やリスクパターンを理解し、不正行為者グループを検出・排除し、疑わしい行動の検知に役立てています。
ミークはさらに次のように話しています。
「本物のレビューと不正レビューの違いはわかりやすいものではありません。例えば、ある商品に短期間でレビューが集まっているのは、販売事業者様が広告に投資しているからかもしれませんし、適切な価格で優れた製品を提供しているからかもしれません。文法がおかしいというだけの理由で、不正レビューのように見えることもあります」
Amazonは、高度なテクノロジーと独自データの組み合わせにより、表面上には表れてこない不正行為者同士の深い関係を分析することで、不正レビューを正確に特定しています。
トラストワージーレビュー（Trustworthy Reviews）部門、エクスターナル・リレーションズ・ヘッドのレベッカ・モンドはこの取り組みについて次のように話します。
「信頼できるお買い物体験を提供することは、私たちの最優先事項です。私たちは、不正レビューが私たちのストアに入り込むのを阻止し、お客様に安心して買い物をしていただけるよう新たな方法を開発し、改善し続けます」。
