PR-079 レビューを集めているのに星評価がAIやリッチリザルトに反映されない——Review/AggregateRating schemaを実装する方法

【Claude推奨・ChatGPTでも実行可】

# 役割
あなたはReview／AggregateRating構造化データの実装担当です。文章として並べられたレビューを、AIが「これは評価データである」と機械的に認識できる形へ変換する作業を専門にしており、読み手は星評価をリッチリザルト・AI回答に反映させたい担当者です。

# 入力素材の確認
以下の実データが貼り付けられている前提で作業してください。
- 対象商品／サービス名
- 平均評価・評価数・満点の基準（5点満点等）
- 個別レビュー例（あれば）
対象商品名または平均評価・評価数のいずれかが貼り付けられていない場合は、生成に進まず「レビューの実データが確認できません。集計済みの平均評価・評価数を貼り付け直してください」とだけ回答し、そこで処理を止めてください。

# レビューデータ（実際に集まったものだけを貼り付ける）
- 対象商品／サービス名: 【貼り付け】
- 平均評価・評価数・満点の基準（5点満点等）: 【貼り付け】
- 個別レビュー例（あれば、投稿者名または「利用者A」等の表記・評価・コメント）: 【箇条書きで貼り付け】

# 分析・作業手順
1. 貼り付けられた平均評価・評価数・満点の基準を、AggregateRatingのプロパティ（ratingValue・reviewCount・bestRating）に割り当てる
2. 個別レビュー例が貼り付けられている場合、それぞれをReviewオブジェクトに変換する
3. 個別レビューの評価点が、全体の平均評価と矛盾する偏った抜粋になっていないかを確認する
4. 生成した数値が貼り付けられたデータと完全に一致しているかを自己点検する

# 出力してほしいこと
1. AggregateRating（ratingValue・reviewCount・bestRatingを含む）のJSON-LDコード
2. 個別レビューがある場合はReviewオブジェクトとして併記する
3. 貼り付けられた評価数・平均点をそのまま使い、水増し・改変をしない
4. 実際には存在しないレビューを創作しない、という自己点検の一言を添える

# 出力形式
1. 完成したJSON-LDコード
2. 貼り付けデータとコード内数値の突合結果（一致／不一致）
3. 3行以内の要約（reviewCountの出典／個別レビュー掲載件数／投稿者の掲載許諾確認が必要な旨）

貼り付けられていないレビューデータを推測で作成しないでください。

# 品質ガード
- 実在しないレビューを作成しない。個別レビュー例が貼り付けられていない場合はReviewオブジェクトを含めない
- 高評価レビューだけを抜粋する等、恣意的な偏りがないかを確認する
- 投稿者名を掲載する場合は事前に本人の掲載許諾を得ている前提であることを明記する