AI解析手法の完全公開

描画品質・アートスタイル・フレームレートの安定性

操作感・ゲームメカニクスの深さ・反復性

物語の質・世界観・キャラクター描写

価格に対するコンテンツ量の妥当性

プレイ時間・リプレイ性・エンドコンテンツ

バグの少なさ・クラッシュ頻度・最適化品質

日本語レビューと英語レビューの評価差を数値化。ローカライズ品質・文化的受容度の差異を可視化します。「おま国」（日本では販売されているが品質が低い）や「カルト的日本人気」も検出。

汎用的な賞賛、パターン反復、不自然に完璧な文法など、AI生成レビューの特徴を検出。推定AI生成比率と具体的な疑惑レビューを提示。

レビューから抽出されたハードウェア報告をGPUティア別（ハイエンド/ミドル/ローエンド/内蔵）に分類し、満足度を可視化。

同時接続数、アップデート頻度、レビュートレンド、コミュニティの有害度を統合的に評価。シングルプレイヤーとマルチプレイヤーで異なる判定基準を適用。

「おすすめ」マークを付けながらも内容が否定的なレビュー（二面性レビュー）を自動検出。表面的な評価スコアの信頼性を検証。

① 推定値です：サクラ度、FPS予測、品質スコアは全てAI分析に基づく推定値であり、100%の精度を保証するものではありません。

② レビューサンプリング：分析対象は最大40件のレビューです。数千件以上のレビューがあるゲームでは、サンプルの偏りが結果に影響する可能性があります。

③ AIモデルの限界：Geminiの分析は文脈理解に優れますが、皮肉・ジョーク・文化的ニュアンスを完全には理解できない場合があります。

④ 時点の情報：分析はキャッシュ時点のデータに基づきます。大型アップデート後にゲームの評価が大幅に変わる可能性があります。

サクラ度は2段階で計算されます。まず各レビューに対して5つの統計指標（プレイ時間、レビュー長、所有ゲーム数、レビュー投稿数、投票数）でスコアを算出し、全レビューの平均値を求めます。次にGemini AIが自然言語分析でサクラパターンを検出します。最終スコアは統計スコア×0.7 + AI判定×0.3のブレンドです。

Google Geminiファミリーを使用しています。モデルは自動フォールバック機能により、最新かつ利用可能な最適モデルが動的に選択されます。温度設定は0.1（低温）で一貫した分析結果を保証します。Google Search Groundingを有効にし、外部情報も参照しています。

Graphics（描画品質）、Gameplay（ゲームプレイの深さ）、Story（物語・世界観）、Value（コストパフォーマンス）、Volume（ボリューム・リプレイ性）、Stability（安定性・バグの少なさ）の6軸で、各0〜100点でAIが評価します。評価はレビュー内容に基づき、具体的な言及を根拠としています。

分析データは初回分析時にキャッシュされ、定期的に再分析されます。価格履歴は日次で更新されます。異常イベント（レビュー爆撃等）は自動検出システムにより検出次第記録されます。