OpenFacet – 経験則よりも純粋なデータを選ぶ
2025年7月25日
OpenFacetのダイヤモンド価格に関する研究は、経験則（ROT）調整と実際の小売市場データを評価し、正確で信頼性の高い評価のために、人工的な補正よりも透明でデータ駆動型のベンチマークを優先します。
ダイヤモンド価格の透明性と明確さを追求する中で、OpenFacetは、アルゴリズムロジック、特に経験則（ROT）に基づくパーセンテージ調整が、ベンチマーク価格モデルの精度を向上させるかどうかを検証する厳密な内部調査を実施しました。私たちの目標は、常にダイヤモンドの実際の小売市場価格の最も信頼できるスナップショットを、完全な客観性と追跡可能性をもって提供することです。
このブログ記事では、経験則計算の方法論とその背景にある理論を説明し、慎重な分析の結果、小売プラットフォームから収集した実際のデータに厳密に依存し、人工的なルールや補正範囲を導入しないことを選択した理由を明らかにします。
仮説：ROTは小売価格データの平滑化と補正に役立つか？
調査の初期前提はシンプルでした。小売市場にノイズ、エラー、または在庫のギャップがある場合、十分に調査されたROT（例：「VS1からVS2への価格低下は通常約12%」）を用いることで、ベンチマークを平滑化し、異常値を補完できるのではないかと考えました。チームは、ROTを小売データが不足または一貫性がない場合に価格を自動補正または内挿する安全装置として想定しました。
ステップごとの調査プロセス
隣接ペア分析：検証済みのデータを使用して、異なるクラリティグレード（例：VVS1からVVS2）およびカラーグレード（例：EからF）の価格差を、複数のカラットサイズにわたって計算しました。たとえば、0.3ctから5.0ctまでのサイズについて、クラリティ移行ごとの価格差のパーセンテージをプロットし、カラットサイズによる差の変化を明確に観察しました。
クラリティおよびカラーROTマトリックス：ラウンドブリリアント（RB）価格ファイルから、クラリティおよびカラーグレード間の平均、最小、最大パーセンテージ低下のテーブルを作成しました。これらは固定および範囲ベースのROTをサポートする構造で整理されました。また、グレードおよびサイズごとのパーセンテージ低下の変動を示す棒グラフで可視化しました。
実際のデータとの検証：ROTの予測値（例：D/IFからE/VVS1への価格）を、さまざまなサイズ（1ct、2ct、3ct、5ct）のラウンドデータから取得した実際の価格と比較しました。多くの場合、ROTは観測データと2～5%以内で一致しました。これらの比較は、ROT予測値と実際の値の偏差を示すチャートで可視化されました。
クッションカットへの拡張：クッションモディファイドブリリアント（CMB）ダイヤモンドの別データセットを使用して調査を再現しました。CMBはラウンドよりも一貫して価格が低いため、CMBとRBの価格を比較し、セルごとの割引パーセンテージを計算しました。割引のROT範囲を導出し、カラットサイズごとにプロットした結果、特に1ctから3ctのサイズで−20%から−45%以上の下方偏差が一貫して観察されました。
統合の課題：多くのROT値が観測トレンドとよく一致していましたが、小売カバレッジのギャップ、流動性の低いカテゴリーでの一貫性のない価格行動、過剰補正のリスクから、重要な疑問が生じました。果たして、どんな公式が実際の市場価格を上書きすべきでしょうか？
最終的なチームの決定：近道ではなくデータに信頼を
数千のデータポイントを分析し、広範な内部議論を経て、OpenFacetチームは、市場の行動に時代遅れまたは不整合となる可能性のあるルールを強制せず、データそのものを信頼する道を選ぶのが最善と結論付けました。
ROTは概念として価値を提供しましたが、よく設計されたROTシステムであっても、実際の需給変動を隠すリスクがあり、透明性へのコミットメントを損なう可能性があると観察しました。OpenFacetの使命は、市場をモデルに当てはめることではなく、市場が実際に行動する姿をそのまま明らかにすることです。
データが不足または利用できない場合、チームはROTに基づく外挿に頼るのではなく、小売データの収集範囲を拡大し、強化するという明確な立場を取っています。実際のデータカバレッジを拡大することが、より原則的で持続可能な解決策であると信じています。
ユーザーにとっての意味
私たちのベンチマーク価格は、公開されている最良の小売価格の純粋な集計を反映し、開示主導のアルゴリズムを通じてフィルタリングされています。手動調整なし。埋め込まれた前提なし。人工的な平滑化なし。
ユーザーは、OpenFacetの価格が以下の点で信頼できると確信できます：
- 実際の観測可能な市場リスティングに裏付けられている
- 継続的に更新されている
- 商業的またはモデルベースのバイアスがない
結論
長年にわたり不透明さと主観性に悩まされてきた業界において、OpenFacetはより困難な道を選びました：データの断片化や不完全さに関わらず、リアルタイムの市場データにのみ依存することです。人工的な補正を避けることで、価格モデルの誠実さと信頼性を保持しています。
私たちは常に進化に対してオープンです。将来のデータサイエンスの進展が、リスクを考慮した統計的に健全な補正を可能にする場合、再度評価を行います。今のところ、真実はデータそのものにあります。