昨今のECサイトでは，個人情報を用いたレコメンデーション，LLMによるレビューサマライズの生成機能が導入されつつある．しかし，個人情報を活用したサービスはGDPRなどの規制対象になることが推察され，LLMは共通して意図的な出力操作が問題視されている．よって，本研究では，個人情報や自然言語処理を用いずに，ユーザの商品評価を総括する指標の開発を目指す． 具体的には，ユーザのレビュー点数分布に基づく累積相対度数の情報量を用い，z-score やシグマ法との比較を行った．各指標に基づく商品の順位相関やカテゴリの順位統計量を比較した結果，提案指標はパラメトリックな評価指標の性質を持ち，カテゴリ規模に左右されない評価が可能なことが分かった．