FIELD NOTES / DATA

人気・出勤頻度の指標

予約の需要、会える機会、口コミの評価を分けて掲載します。

編集部 ／ 2026.10.27 ／ 公開情報に基づく編集記事

人気と、会いやすさ

人気の手がかりには「予約表示がいつ満了になるか」、会いやすさには「何日・何時間の出勤が掲載されているか」を使います。出勤が多いだけで人気の順位を上げたり、出勤が少ないだけで評価を下げたりはしません。

前日までに予約が埋まるか

主な指標は「前日22時に満了表示だった出勤日」の割合です。直近28日のうち、確認できた日数とセットで表示します。たとえば「7日 / 10日」のような形式です。この数字は説明用で、実績ではありません。

前日に出勤表が未掲載、状態不明、取得失敗、時刻不明の場合は分母から除外します。既知の複数枠がある日は、すべてを確認でき、すべて満了の場合だけ満了日と数えます。開始済みの出勤を対象とし、出勤変更・掲載消失があった日も除外します。前日22時より前に受付表示へ戻っていれば、その時点の状態を採用します。

対象日数・期間・観測できた割合の採用条件は下記と共通です。前日予約の受付ルールや出勤時間の長さが異なるため、まずは同じ店舗・近い出勤時間の人を確認します。未来日の予約を受け付けているか確認できない店舗を、前日に埋まらない低人気店とは扱いません。

出勤開始前の満了表示

補助指標として、観測条件を満たした出勤日のうち、開始前の最終観測が満了表示だった日の割合を集計します。実際に成立した予約の割合や、残り枠数ではありません。

開始前指標の観測条件と、順位の採用条件

直近28日を対象に、開始前3時間を30分ごとの6区間に分けます。最後の区間を含む5区間以上で表示を取得でき、欠測・時刻不明・出勤変更がない日を対象にします。同じ区間で何度取得しても1区間です。

人物の順位への採用は、対象になる出勤が5日以上、最初と最後の対象日の幅が14日以上、観測した出勤日の80%以上が集計可能で、店舗の取得が48時間以内であることを初期条件にします。条件不足を0点にせず、順位を付けません。この基準は運用上の初期設定で、統計的な保証ではありません。

同日に複数ルームで出勤が掲載された場合は、すべての枠を確認できた日だけを対象にし、すべてで満了表示を確認した場合に満了日と数えます。短時間の出勤は埋まりやすいため、出勤時間の中央値も一緒に確認します。まずは同じ店舗・近い出勤時間の範囲で検証し、東京全体の順位としては公開しません。

少数の100%を上位にしない

順位の候補は割合そのものではなく、件数の少なさを織り込んだWilson下限で並べます。例えば5日中5日より、20日中19日の記録を上位にする考え方です。利用者には割合と日数を表示し、補正値を満足度の点数にはしません。出勤日は無作為で独立した標本ではないため、将来の予約確率を保証するものではありません。

予約が埋まる速さ

受付可能な表示から満了へ変わった場合は、最後に受付表示を見た時刻から最初の満了表示までの区間を記録します。実際の受付開始時刻が不明なら「何分で完売」とは表示しません。終了後の満了表示、長い観測間隔、途中の取得失敗、出勤取り下げは集計しません。

店舗の独自データ

店舗は単純な満了の総数ではなく、条件を満たした人物それぞれの割合の中央値を候補にします。大規模店や、一部の頻出勤者だけが有利になるのを抑えるためです。まず3人以上・合計20人日以上、観測した人の60%以上が人物の条件を満たした店舗を確認対象にします。全在籍者の状態を確認できるわけではありません。

これは観測範囲の予約需要の指標です。施術や接客の満足度とは別に、外部口コミの内容・件数・投稿日を参照します。自サイトでの利用者レビューは、確認・重複防止・訂正の運用を用意してから導入します。

現在使えるランキング

人物は店舗公式の店内順位、店舗は同じ口コミサイトの掲載件数・平均点で並べています。店舗をまたいだ公式順位の比較や、異なる媒体の点数の合算は行いません。殿堂入りは通常順位と分けます。

Da Vinci公式は「殿堂入り」を「総合ランキング」の前に独立掲載しています。指名録でも特別枠として先に紹介しますが、1位より上の点数には換算しません。選定基準・集計期間は未確認で、現在の予約需要や満足度を保証する称号ではありません。店舗公式の掲載を見る（2026.10.27確認）

予約観測は2026年10月27日に開始したため、独自の予約ランキングに必要な期間はまだ揃っていません。