方法論

Mars Scoreは0から100の透明なカテゴリ加重複合スコアです。寄与するすべてのスペック、その重み、正規化範囲がここに公開されています。隠されたものはなく、手動で重み付けされたものもありません。

データソース

Amazon Product Advertising API — 主要メタデータ、価格、画像、バリアントデータ。価格は6時間ごと、スペックは24時間ごとに更新。
BestBuy API — 米国在庫クロスリファレンス、可能な場合はUPCで統合。
Editorial review — 各カテゴリの上位200製品が手動編集レビューを受けます。パーサーが信頼していないスペックは人間による確認のためにフラグが立てられます。
User suggestions — モデレートキュー。承認された提案は製品の編集履歴にクレジットされます。

カテゴリC内の任意の製品について:

C内のすべてのスペックグループについて、製品が持つすべての必須スペック値を収集します。
各値はカテゴリ設定で宣言された3つの方法のいずれかを使用して0–1の範囲に正規化されます — minmax (線形)、minmax_inverse（重さなど「低い方が良い」スペック用）、またはlog_minmax（カメラメガピクセルなど広いダイナミックレンジのスペック用）。
グループスコア = 正規化された値の算術平均 × 100。
生のMars Score = 以下のカテゴリごとの重みを使用したグループスコアの加重平均。
表示リスケール。生の0–100スコアは35–95のプレゼンテーション範囲にマッピングされ、フラッグシップ製品がバジェットモデルを水増しせずに購入者の期待通りの位置に収まります。
```
display = 35 + (raw / 100) ^ 0.85 × 60
```
アンカーポイント: 生0→表示35、生50→67、生70→79、生90→89、生100→95。任意の2製品間の相対ランキングは正確に保存されます — リスケールは単調です。 The transformation lives in rescaleScore in src/lib/score/mars.ts.

信頼度（必須スペックのうち存在するものの割合）は別途追跡され、80%を下回ると製品ページに表示されます。信頼度40%未満の製品はスコアが完全に非表示になります — データで裏付けられない数字は推測しません。

スマートフォンの場合、Mars Scoreはこれらのグループの加重平均です:

各必須スペックには公開されたmin/max範囲があります。スマートフォンのバッテリー3,000mAhは0に正規化され、8,000mAhは1に正規化され、その間はすべて線形です。

ほとんどの製品比較サイトは単一の複合スコアを計算しますが、その背後にある公式は文書化されていないか、何千行もの内部コードに埋め込まれているか、遡及再計算なしにバージョン間で変更されています。購入者はスコアを見ても理由を確認できません。

vsMarsはこのページでパイプライン全体を公開しています:

The exact 正確なカテゴリごとの重み（上の表）— 監査可能、バージョン管理済み。
The exact 正確な正規化範囲（上の表）— 各スペックの0-1の境界が見える。
The exact 正確な表示リスケール公式（上記）— 1行の関数。
すべての製品のすべてのMars Scoreをローカルで10秒で再現できるオープンソースの監査スクリプト（scripts/audit-mars-scores.ts）。
スコアが非表示（推測ではない）になる信頼度しきい値（≥40%）。

disagreeMars Scoreに同意できない場合、その不一致は具体的で解決可能です: 異なるスペック値をお持ちの場合（その場合は出典とともにお知らせください）、またはカテゴリを異なる方法で重み付けしている場合（その場合は方法論が完全に公開されており、独自のランキングを計算できます）。

製品ごとの手動調整なし。Mars Scoreは上記の公式から計算されます。好みの製品だからとか、ブランドから依頼があったからといった理由でスコアを上げることはありません。
ランキングへの有料掲載なし。アフィリエイト収入はMars Score、並び順、カテゴリトップ10リストに表示される製品に影響しません。
ブラックボックスAIスコアリングなし。すべての入力、重み、ステップが公開されています。完全な実装は src/lib/score/mars.ts のコードベースにあります。

Mars Scoreの重みはカテゴリごとにバージョン管理されています。現在のスマートフォンの重みはバージョン1です。重みを変更する際（通常カテゴリが成熟するにつれて年に1〜2回）、変更履歴を公開し、過去の比較が一貫性を保つようすべてのスコアを遡及的に再計算します。