美容外科のGoogle口コミは信用できる？
全国656院・6.8万件を分析したら、“サクラ”より深い問題が見つかった
この研究でわかったこと（要約）
- 全国の美容外科クリニック656院・約68,000件のGoogle口コミを解析しました。
- 偽レビュー（サクラ）を示す決定的な証拠は、確認できませんでした。5つの分析手法を試しましたが、いずれも操作の証拠としては崩れました。
- 代わりに見えてきたのは、もっと根の深い問題です。美容医療の口コミは「満足」は映しても「安全」は映さない──私たちはこれを「口コミ二層モデル」と呼びます。
- 消費者にとっての本当の危険は、サクラに騙されることではなく、「満足度の高さ」を「医療の安全・技術の保証」だと読み替えてしまうことです。
数字で見る本研究（主要な数値）
| 項目 | 値 |
|---|---|
| 解析対象 | 全国 656院・約 68,156件 のGoogle口コミ |
| 偽レビュー（サクラ）の決定的証拠 | 確認できず（5つの分析手法すべてが崩れた） |
| 低評価のうち「接客・接遇のみ」 | 53% |
| 低評価のうち「施術結果のみ」 | 7% |
| 投稿数の少ないアカウントによる星5 | 全体の約 55%（弁護士業界も同水準） |
| 本文に「モニター」と明記した口コミ | 855件（うち約82%が低投稿数アカウント） |
| 口コミ件数 上位10%の院 | 平均 ★4.6／低評価率 5.7% |
| 口コミ件数 下位50%の院 | 平均 ★3.8／低評価率 26% |
| 美容医療の相談件数（国民生活センター） | 2024年度 1万件超／うち健康被害 約900件 |
クリニックを探すとき、多くの人がまずGoogleの星評価と口コミを見ます。ある調査では、医療機関を選ぶ前に口コミを確認する人は8割を超えるとされます。では、その「★4.8・口コミ500件」は、本当に信頼してよい数字なのでしょうか。
私たちはM&A・事業承継のコンサルティングを通じて、数多くの企業の「実態」と「見え方」のギャップに向き合ってきました。買い手として店舗ビジネスを評価する際、ネット上の評判が実態とどれだけ一致するかは、避けて通れない論点です。その延長で、公開されているGoogle口コミだけを使い、「口コミという情報がどれくらい信頼できるのか」を定量的に確かめることにしました。対象に美容外科を選んだのは、消費者が高額な施術を口コミ頼りに選ぶことが多く、消費者保護として確かめる意義が大きいからです。本稿は、その一次研究の記録です。
なぜ、M&Aの会社が美容外科の口コミを調べたのか
私たちの本業は、企業のM&A・事業承継です。会社や店舗を「買う」とき、最初にやるのは、その事業の「見え方」と「実態」のギャップを測ること。決算書は良く見えても現場が回っていない会社もあれば、評判は地味でも中身が堅い会社もあります。デューデリジェンス（DD）とは、その差を定量的に剥がしていく作業です。
店舗型ビジネスのDDでは、ネット上の評判が実態とどれだけ一致するかが、避けて通れない論点になります。その現場で私たちは何度も、「Google口コミの★は、本当にこの店の実力を映しているのか？」という疑問にぶつかってきました。その問いを、消費者がもっとも口コミに依存する分野──高額で、身体に関わる美容外科──で、6.8万件のデータを使って検証したのが本稿です。医療の専門家としてではなく、「評判と実態のギャップを測る」データ分析の専門家として、口コミという情報そのものを解剖しました。
1. まず、私たちは「サクラ」を探した──そして、見つからなかった
出発点は、ありふれた疑いでした。「これだけ高評価が並ぶなら、サクラ（偽の口コミ）が紛れているのではないか」。そこで私たちは、口コミの“集まり方”の不自然さを捉える手法を、5つ用意して当てていきました。
- 防御希釈：低評価の直後に星5が不自然に急増していないか
- 捨て垢の集中：投稿数の少ないアカウントによる星5が異常に多くないか
- 時系列のバースト：特定の時期に口コミが束になって投下されていないか
- テキストの類似：似た文章が、同じ院・別の院をまたいで量産されていないか
- 本文の具体性：中身の薄いテンプレ的な賞賛ばかりではないか
結論から言うと、どれも、操作の決定的な証拠にはなりませんでした。たとえば「低評価の直後に星5が増える」現象は当初27%の院で見えましたが、投稿日付の多くが「1年前」といった粗い表記であることに起因する見かけ上のパターンで、検証すると消えました。「似た長文が院をまたいで存在する」という有望そうな手がかりも、文字レベルで照合し直すと、共通語彙による偽の一致でした。詳しい検証は本稿末尾の付録に記しています。
大事なのは、「サクラが見つからなかった」ことは「口コミが健全だ」という意味ではない、ということです。私たちは、探す対象を間違えていました。
2. なぜ見つからないのか──操作は「偽の文章」ではなかった
5つの手法が空振りした理由は、シンプルでした。ここで起きていることは、“偽のレビューの捏造”ではなく、“本物のレビューの選別と動員”だと考えると、最も自然に説明がつきます。
クリニックは、患者に嘘を書かせているのではありません。満足した本物の患者に、書いてもらうよう仕向けているのです。施術直後の満足度が高い瞬間に「よろしければGoogleに口コミを」と依頼する。あるいは、割引やモニター価格と引き換えに投稿を促す。前者は対価がなければ合法ですが、後者──対価を得た口コミを、その旨を表示せずに投稿する行為──は、景品表示法のステルスマーケティング規制（2023年10月施行）との関係が問題となり得ます。
これは仮説ではなく、現に起きています。消費者庁は既に、割引と引き換えにGoogleマップへの星評価投稿を依頼した医療機関に対し、措置命令を出しています（2024年・2025年）。美容外科そのものではない事例ですが、「対価で口コミを集める」という実務が医療の現場に存在し、違法と認定され得ることを示しています。私たちのデータでも、本文に「モニター」と明記した口コミが一定数あり、そのうち約8割が投稿数の少ないアカウントによるものでした。書いた人が自ら明かした分だけでこれですから、実際の規模はもっと大きいと考えられます。
3. では、口コミは何を映していたのか
操作が“本物の動員”だとすれば、次の問いはこうなります。その「本物の口コミ」は、いったい何を測っているのか。
手がかりは、低評価にありました。本文のある低評価（星1〜2、約9,800件）を分類すると、その約53%は「接客・接遇のみ」──態度・説明・カウンセリング・予約・待ち時間といった、施術の結果とは無関係な不満でした。施術の出来そのものへの不満は、わずか7%です。
つまり、患者が口コミで評価しているのは「手術の腕」ではなく「受付やカウンセリングの体験」が中心です。同じことは、件数と評価の関係にも表れます。口コミ件数の多い院ほど、評価は高く、低評価の割合は低い。これは医療が優れているからとは限りません。満足した患者に、どれだけ熱心に口コミを依頼できたか──口コミ獲得の運用の強さを、件数と評価が映しているのです。
4. 口コミが測っていたのは、「満足度」だった
ここで一つ、立ち止まる必要があります。「満足度を映しているだけなら、それでいいのでは？」と。
その通りなのです。美容は「美」という、きわめて主観的な財です。「客観的に良い二重」というものは存在しません。患者が自分の見た目に満足しているか──それ自体が、この分野では“質”そのものです。だとすれば、口コミが満足を顕在化しているのは、決して無意味な“歪み”ではなく、主観的な満足を数値化しているとも言えます。モニターで動員された口コミであっても、その満足は本物でしょう。
ただし、ここで逆に振り切ってもいけません。「だから患者はみな満足している」とも言い切れないのです。見えている口コミは“満足した人に偏って集まる”サンプルです。不満な人は、恥ずかしさや「高い費用を払ったのだから失敗とは思いたくない」という心理、そして依頼されないことから、そもそも書きません。さらに、私たちがM&Aの現場で目にする実務として、深刻なトラブルでは、返金や修正と引き換えに「口外しない」取り決めがなされる場合があります。そうだとすれば、最も深刻な不満ほど、むしろネット上には残りにくい。だから「結果への不満は7%」という数字は、見えている下限であって、真の不満率ではありません。本当に施術に失敗した声ほど、私たちのデータにも十分には届いていない可能性があります。本物の満足がどれだけで、選別による上振れがどれだけかは、外側のデータからは分離できません。
それでも、確かに言えることが一つあります。口コミが映しているのは「満足」という主観の層であって、その下にある客観の層──安全や医療リスク──ではない、ということです。
5. しかし、満足度は安全性ではない
この「二層モデル」が、本稿の核心です。美容医療には、二つの層があります。
- 主観層（美・満足度）：見た目の満足、接客、説明。口コミはこの層を、おおむね映せます。
- 客観層（安全・医療リスク）：医師の技術、合併症率、健康被害。口コミはこの層を、映せません。
なぜ口コミが客観層を映せないのか。理由は明快です。合併症や後遺症は、口コミが書かれた“後”に出ることがある。患者は見た目に満足していても、医学的にリスクを負っていることに気づけない。そして口コミに動員されるのは「今、満足している人」であって、「後で健康被害が出た人」ではありません。
これは抽象論ではありません。国民生活センターによれば、美容医療に関する相談は2024年度に1万件を超え、過去最多を更新し続けています。そのなかには健康被害の報告が約900件含まれます。これらの実害は、満足度スコアには一切現れません。星5を付けた患者の満足は本物でも、その星は、次に同じ施術を受けるあなたの“安全”を、何も語らないのです。
美容外科の口コミは「嘘」ではないかもしれない。
しかし「本当」だから安全とは限らない。
6. では、口コミをどう使えばいいのか
結論は「口コミを信じるな」ではありません。口コミを“正しい層で”使う、です。二層モデルに沿えば、何を口コミで見てよく、何を見てはいけないかが、はっきりします。
◯ 口コミで見ていいもの（主観層）
- カウンセリング・説明の丁寧さ
- 接客・スタッフの対応
- 予約の取りやすさ・運営
- 院内の雰囲気・分かりやすさ
✕ 口コミで測れないもの（客観層）
- 医師の技術・腕
- 合併症・後遺症のリスク
- 施術の医学的な安全性
- 長期的な経過・健康被害
そして、星の平均や件数で選ぶより、低評価の口コミを1件ずつ、中身まで読むことをおすすめします。具体的で切実な不満ほど、実態を映していることが多い。客観層（安全・技術）は、口コミではなく、医師の経歴、リスクの説明がどれだけ丁寧か、複数の院でカウンセリングを受けて比べる、といった別の手段で確かめるべきものです。
結論
「美容外科にサクラはいるのか」という問いから始めた調査は、別の場所に着地しました。偽レビューの決定的証拠は確認できず、口コミの多くは本物の患者によるものでした。だが本物だからこそ、口コミは「満足」という主観の層を映し、「安全」という客観の層を映しません。消費者にとっての本当の危険は、サクラではなく、満足度と安全性を混同することでした。満足した星を、安全の保証だと読み替えないこと──それが、この6.8万件が示した、もっとも実用的な教訓です。
よくある質問（FAQ）
Q. 美容外科のGoogle口コミにサクラ（偽レビュー）はいますか？
全国656院・約6.8万件を5つの手法で分析しましたが、偽レビューを示す決定的な証拠は確認できませんでした。ただし「いない」ことの証明ではありません。むしろ重要なのは、口コミの多くが本物の患者によるもので、それでも安全性は測れないという点です。
Q. 口コミの評価が高ければ、良いクリニックですか？
高評価から言えるのは「満足した患者が多い」までです。美容医療の口コミは、見た目の満足という主観的な層は映しますが、医師の技術・合併症率・安全性という客観的な層は映しません。満足度と安全性は別物です。
Q. モニター割引で書かれた口コミは信用できますか？
モニターや口コミキャンペーンで書かれた口コミも、本物の患者の感想であることが多く、内容自体は嘘とは限りません。ただし、対価を得た口コミを表示せず投稿する行為は、景品表示法のステルスマーケティング規制との関係が問題となり得ます。本物であるがゆえに、対価の有無は口コミの中身からは見分けられません。
Q. 口コミで何を見ればよいですか？
参考になるのはカウンセリング・説明・接客・予約運営など「主観的な体験」の部分です。医師の技術・合併症率・安全性は口コミからは判断できないため、それらは医師の経歴・学会・リスク説明の丁寧さ・複数院でのカウンセリングで確認してください。
Q. この研究は特定のクリニックを批判するものですか？
いいえ。匿名・集計データのみを扱い、個別の院名は一切公表しません。批判の対象は特定の美容外科ではなく、「口コミという仕組みが、消費者の期待する“安全の信号”を構造的に提供できないこと」です。
Q. 低評価が多い院は「悪い院」ですか？
必ずしもそうとは言えません。むしろ低評価を消さずに残し、具体的に書かれている院のほうが、情報としては誠実な場合があります。点数の高低より、低評価の「中身」を読むことをおすすめします。
Q. 「捨て垢（投稿数の少ないアカウント）」が多いのは、サクラの証拠ではないのですか？
投稿数の多寡は、それ単体ではサクラかどうかの判別材料になりません。投稿の少ないアカウントは、ほとんど投稿しない一般の利用者にも、操作目的で作られた低活動アカウントにも等しく当てはまり、投稿数だけで両者を見分けることはできないからです。実際、本研究が集めた約6.4万人の投稿者のうち約47%は、Googleでの総投稿（口コミ・写真・評価などの貢献）が2件以下でした。これは「だから健全だ」という意味ではなく、投稿数がサクラの識別にほとんど使えないこと（検出の限界）を示す観測にすぎません。本研究でも、投稿数に限らず検証したどの指標も、操作を決定的に示す証拠にはなりませんでした。投稿数のような単純な指標で「クロ」とも「シロ」とも断定できないこと自体が、この問題の本質です。
Q. 「防御希釈」とは何ですか？ なぜ否定されたのですか？
低評価の直後に星5を増やして埋める、という操作の仮説です。当初27%の院で検出されましたが、投稿日付の約68%が「1年前」などの粗い表記で、低評価と星5が同じまとまりに潰れる人工物でした。普通の星5を起点にしても同じ急増が起こる（プラセボ検定）ため、否定しています。
Q. なぜ口コミから、医師の技術や安全性は判断できないのですか？
美容医療には、見た目の満足という「主観の層」と、安全・合併症という「客観の層」があります。口コミは主観の層を映せますが、客観の層は映せません。合併症は口コミが書かれた後に出ることもあり、患者本人も気づけないためです。これを本稿では「口コミ二層モデル」と呼んでいます。
Q. 口コミの件数が多いクリニックは、良いクリニックですか？
件数の多さは、医療の質よりも「満足した患者にどれだけ熱心に口コミを依頼できたか」という口コミ獲得活動の強さを反映している可能性があります。件数や平均点ではなく、低評価の中身を読むことをおすすめします。
Q. 美容外科の口コミは、弁護士など他の業界と違いますか？
投稿数の少ないアカウントの比率などは、弁護士業界とほぼ同水準でした。一方で美容は「自由診療で価格を自分たちで決められる」ため、割引やモニター価格と引き換えに口コミを促しやすい構造はあると考えられます。ただし本データで業界差を断定はできません。
Q. クリニックが口コミを依頼するのは違法ですか？
対価がなく、内容も指定しない「よろしければ口コミを」という依頼は、原則として違法ではありません。一方、割引やプレゼントなどの対価と引き換えに投稿を促し、その旨を表示しない場合は、景品表示法のステルスマーケティング規制との関係が問題となり得ます。
Q. この研究には、どんな限界がありますか？
観察データに基づくもので、因果関係や特定主体の操作を証明するものではありません。投稿時期は相対表記からの推定で精度に限界があり、「満足度」が本物か、選別による上振れか、心理的な合理化かは分離できません。「本物を完璧に擬態する業者」の存在も、公開データでは否定できません。
Q. クリニック側は、この結果をどう活かせますか？
低評価の半分以上が接客・接遇への不満であることから、まず受付・カウンセリング・予約対応といった基礎的なオペレーションの改善が、もっとも費用対効果の高い評判対策になり得ます。対価付きの口コミ依頼は規制リスクを伴ううえ、不満の原因は残ったままです。
一次データのダウンロード
本研究で用いた匿名集計データ（院名・住所・都道府県を含まない、再特定不可の集計）を、クリエイティブ・コモンズ 表示4.0国際（CC BY 4.0）のもとで公開します。研究・報道目的での利用を歓迎します。出典として本ページのURLを明示してください。
- 院ごと匿名集計データ（CSV・637院） ── clinic_idは匿名連番（院名と紐づきません）。件数・平均星・低評価率・捨て垢率・ローカルガイド率・運営返信率・本文長の中央値。
- 全体サマリー統計（CSV） ── 星分布・捨て垢率・モニター言及数などの全体集計。
- README（ライセンス・列定義・免責）
リンクは自由に行っていただけます。テキストで引用される場合は、以下の形式をご利用ください。
出典：株式会社日本財務戦略センター「美容外科の口コミは何を測っているのか──全国656院・6.8万件の構造分析」https://ai.jfsc.jp/research/biyou-reviews/
関連ページ・参考資料
- 美容外科の口コミ、★4.8でも「安全」とは限らない理由（口コミ二層モデル） ── 本研究の中心概念「満足≠安全」を単独で解説。高評価を安全の保証と読み替える危険を、二層モデルで読み解きます。
- 全国の美容外科クリニック 公式情報・口コミ索引（984院） ── 各院の公式情報とGoogleマップ口コミへの中立な入口（評価・順位付け・真偽判定はありません）。
- 業種別 Googleクチコミ データ分析（研究トップ）
- 弁護士のGoogle口コミ65,000件を解析した一次研究
- 東京の美容外科クリニックの口コミ分析
- 運営：株式会社日本財務戦略センター（M&A・事業承継）
本稿が参照した公的資料：消費者庁「ステルスマーケティングは景品表示法違反」（2023年10月1日施行）／国民生活センター「美容医療サービスのトラブル相談」（2024年度1万件超）
本稿はマーケティング・データ分析の観点による調査記録であり、法的・医学的助言ではありません。特定の医療機関・事業者を評価・断定・推奨・否定するものではなく、記載は統計的な傾向と一つの説明仮説の提示にとどまります。医療機関の選択にあたっては、本稿のみに依拠せず、医師による十分な説明を受け、ご自身でご確認ください。
APPENDIX：方法と、崩れた5つの仮説
本研究の信頼性は、「うまくいった分析」ではなく「うまくいかなかった分析を、どれだけ正直に記録したか」にかかっています。以下では、当初立てた仮説が一つずつ崩れていく過程を、図とともにすべて開示します。この“崩れた山”こそが、本稿の最大の資産です。
A. データの集め方と規模
診療科目に美容外科を掲げる全国のクリニックを公開名簿から抽出し（989院）、Googleマップ上で各院を一つずつ特定して、星評価・口コミ件数・星分布・投稿者属性（投稿数・ローカルガイド区分・写真）・投稿時期・本文・運営者返信を機械的に収集しました。総合病院など別施設に当たったもの、英語名・記号入りで表記が一致せず特定できなかったものを除き、最終656院・約68,156件を解析対象としています。収集は専用環境を2系統に分け、重複は口コミ固有IDで除去しました。匿名・集計のみで、本文を個別の院名と紐づけて公表することはしていません。
B-1. 仮説①「防御希釈」── 日付の粗さが生んだ幻
最初に疑ったのは「低評価が出た直後に、星5を投下して埋める」動きです。実際、低評価のあとに星5が集中する院は当初27%にのぼり、有望に見えました。ところが投稿日付を確認すると、その約68%が「1年前」「2年前」といった“年単位”の粗い表記でした。つまり1年分の口コミが同じ“箱”に潰れている。低評価と星5が同じ箱に入るのは当然で、これは操作ではなく日付解像度の人工物です。決定打はプラセボ検定──低評価ではなく「普通の星5」を起点にしても、まったく同じ急増が起こりました（図A1）。低評価に特有の現象ではなかったのです。
B-2. 仮説②「捨て垢＝サクラ」── “低投稿”では真偽を見分けられない
次に、投稿数の少ないアカウント（いわゆる捨て垢）による星5を数えました。全体の約55%と、確かに多い。だが「捨て垢が多い＝サクラ」と結論づけることはできません。投稿数の少ないアカウントは、ほとんど投稿しない一般のライトユーザーにも、操作目的で作られた低活動アカウントにも等しく当てはまり、投稿数だけでは両者を見分けられないからです。スマホに最初から入っている自分のアカウントで数件しか書かない利用者は珍しくなく、美容外科のように秘匿性の高い分野では本名を避けて別アカウントを使う動機もあります。一方で、同一端末・IPからの大量の偽アカウントはGoogle側が凍結しており、分かりやすい捏造は残りにくい。結局、低投稿という指標は本物にも偽物にも当てはまり、約55%という高さはこの指標の識別力の乏しさ（検出の限界）を示すだけで、「健全」の証明でも「サクラ」の証明でもありません。実際、相談文化の遠い弁護士業界でも捨て垢比率はほぼ同水準でした。下の散布図（図A2）が示すのは、むしろ「口コミ件数の多い院ほど右上（高評価・低投稿数比率が高い）に集まる」という、獲得活動の強さを映す構図です。
B-3. 仮説③「業者の共通テンプレ」── コサイン類似の罠
もし口コミ代行業者が複数院に似た長文を投下しているなら、院をまたいで“そっくりな長文”が見つかるはず。文章のコサイン類似度で探すと、別の県の別の院で「95%一致」のペアが23組も出ました。一瞬、決定的に見えました。しかし実際の文字列で照合し直す（Levenshtein・最長共通部分）と、すべて偽陽性でした。「施術／カウンセリング／丁寧」といった美容口コミの共通語彙が多いと、中身が別物でもコサイン値だけが膨らむのです。最も似たペアでさえ、共通していたのは「施術」の2文字だけ。別資本の院をまたいだ“本物の一致”は、ほぼゼロでした（図A3）。類似度の指標は、平気で人を騙します。
B-4. 仮説④「具体的だから本物」── 業者ほど具体的に書く
「施術名や医師名、経過まで具体的に書いてあるのだから本物だろう」──これも誤りでした。むしろ業者は、説得力を出すために具体的に書く（不動産の口コミ調査でも同じことが知られています）。実際、専門用語の出現率も、医師名が出る割合も、控えめに見えた差は「文章の長さ」で説明がつき、長さ帯をそろえると消えました。つまり具体性・医師名・長さは、本物か業者かを分ける指標になりません。テキストの“中身”による真贋判定は、ここで原理的に行き止まりになります。
B-5. 仮説⑤「投稿者ネットワーク」── 横断者は概ね本物
最後に、複数の院に投稿している人を追跡しました。同一人物が3院以上に投稿する例は86人。だが彼らの平均評価は3.2前後で、低評価もきちんと付ける“正直な多院利用者”が大半でした（口コミ代行なら星5に偏るはず）。そして、この投稿者ネットワークと、先述のテキスト類似は、同じ院を指しませんでした（相関ほぼゼロ）。独立した二つの手がかりが一致しない以上、束ねて「この院が操作」とは言えません。
これら5つがすべて崩れたことこそが、「操作は“偽の文章”ではなく“本物の動員”である」という本稿の出発点になりました。探す対象が、そもそも間違っていたのです。
C. 口コミの「数」は何を映していたか
真贋とは別に、はっきりした構図があります。口コミ件数の多い院ほど、平均評価は高く、低評価の割合は低い（図A4）。件数上位10%の院は平均★4.6・低評価率5.7%、下位50%は平均★3.8・低評価率26%。医療が優れているからとは限りません。満足した患者に、どれだけ熱心に口コミを依頼できたか──口コミ獲得活動の強さを、件数と評価が映していると考えるのが自然です。
D. 低評価本文の分類
本文のある低評価（約9,800件）を、接遇系キーワード（態度・対応・説明・カウンセリング・予約・待ち時間・勧誘など）と医療結果系キーワード（効果・仕上がり・腫れ・内出血・左右差・やり直し・ダウンタイムなど）の出現で分類しました。接遇のみ53%／両方15%／その他25%／医療結果のみ7%。キーワード方式ゆえ厳密ではありませんが、低評価の中心が「接客」にあり「施術の出来」ではない傾向は明確でした（本文・図1）。
E. 限界と、正直に記しておくこと
- 本研究は観察データに基づくもので、因果関係や特定主体の操作を証明するものではありません。
- 投稿時期はGoogleの相対表記からの推定で、月単位の精度に限界があります（B-1の人工物の原因でもあります）。
- 「満足度」が本物の満足か、満足した人に偏って集まる選別バイアスか、高額を払ったことによる心理的な合理化か──その比率は、本データでは分離できません。歪みの大きさは外側からは測れない、というのが正直な結論です。
- 「本物を完璧に擬態する業者」の存在は、公開データでは原理的に否定できません。私たちが消せたのは“素朴な操作”だけです。
- 本文で引用した消費者庁の措置命令事例は、美容外科そのものではなく医療機関一般の事例です（実務と違法性の存在を示すために引用しています）。
F. 手法の透明性
分析にはPythonを用い、テキストの類似度はTF-IDF（文字n-gram）のコサイン類似と、文字列レベルのLevenshtein比・最長共通部分を併用しました。投稿時期の集中は二項検定、各指標の関係はSpearmanの順位相関で評価しています。前処理（重複除去・正規化・集計）はすべてスクリプト化し、同じ手順を他業種（弁護士業界）にも適用して比較しました。