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【アドカレ2025 Day11】LPI をそのまま使うと違和感があるので、補正パラメータを考える日

Last updated at Posted at 2025-12-10

こんにちは、学びの探求者です。

普段は note で活動しています。

2025年のQiitaアドベントカレンダーでは、
「ノーコード/ローコードで、自分のコンテンツ基盤を自動化していく」
をテーマに、25日間の仕組みづくりを記録していきます。
ぜひ、応援してください。


昨日の Day10 では、WEST. のライブデータから

  • age(曲の年齢)
  • live_rate(年数で補正したライブ登場頻度)
  • decay(時間補正)
  • LPI(Live Popularity Index)

を計算し、

曲ごとの “ライブ登場のしやすさ” を数値化するところまで到達しました。


しかし…LPI をソートしてみたら「ん?」となる問題が発生

image.png

Day10 の LPI をスプレッドシートでソートしたところ、
「新しい曲が強すぎる」「逆に古い人気曲が弱く見える」
という現象が起きました。

なんとなく違和感がある理由は大きく3つです。


1. 新曲が “不自然に高評価” になりやすい

新曲は「age が 1 年」なので

live_rate = live_count / age

で計算すると、

  • データ不足で振れやすい
  • 1 度歌われただけで高スコアになりがち
  • “本当の人気” を反映しづらい

という弱点があります。


2. 代表曲・定番曲が LPI では評価しきれないことがある

例えば WEST. で言えば

  • ええじゃないか(デビュー曲)
  • ズンドコパラダイス
  • 証拠
  • 人生は素晴らしい

など、ファンの間で「これは絶対やる」という曲があります。

しかし、LPI はあくまで過去データの比率なので、

  • ツアー構造
  • メドレー構成
  • テーマ性

などを反映しきれません。


3. 「ライブの文脈」が数値に入っていない

実際のライブは

  • 明るい曲 → 盛り上げ → しっとり → MC → ダンス曲 → 本編終盤
  • 新曲は発売直後のツアーで優遇される
  • メドレーでしか歌わない曲もある
  • メンバーのソロ曲が入ることもある

など、ストーリー性があります。

LPI 単体では、この “文脈” を捕まえることができません。


Day11 のテーマ:補正パラメータの「設計」をする

今日は数式は書きません。

Day11 は、

データ × ドメイン知識(WEST.のライブ傾向)をどう組み合わせて予測モデルにするか?

を考える日にします。

そこで、まずは補正パラメータ案を一覧化しました。


補正パラメータ案(Day12で実装予定)

補正名 内容 目的
hit_bonus シングル A 面は係数 1.3、カップリングは 1.05 代表曲を強化
tour_theme_weight ツアー構成(明るい曲、ダンス、しっとり)を踏まえる 文脈を反映
new_song_penalty age が 1〜2 年の曲に「過剰補正」を防ぐため低め係数を適用 新曲の暴れを抑える
classic_bonus デビュー〜3年以内の曲にプラス補正 初期曲の強さを反映
album_tie_in アルバム楽曲に「登場しやすさ」を加算 アルバムツアーの特性
unit_song_weight ソロ・ユニット曲の登場頻度を調整 ソロ曲は本数が少ない
mood_weight 明るい / バラード / ダンス曲の傾向を分類 セトリ全体の流れを反映
recency_weight 最近のツアーで歌われていたかどうか “今のWEST.” らしさ反映

これらの補正を掛け合わせることで、

base_score(= LPI) × 各種パラメータ = 最終予測スコア

という “予測モデルの心臓部” ができます。


補正パラメータは「かけ算」が基本

掛け算にする理由は:

  • 曲ごとに “重み付け” がしやすい
  • 係数を調整するだけで柔軟にチューニングできる
  • 学習っぽいことにも応用しやすい

ためです。


Day11 まとめ

今日やったこと:

  • LPI をそのまま使うと起こる問題を整理した
  • WEST. のライブの特徴から補正パラメータを企画した
  • Day12 で実際に数式として実装する準備ができた!

今日は「考える日」。

明日からはいよいよ
“曲ごとの最終スコア(予測スコア)” を作る実装フェーズ に入ります。


Day12 予告(めちゃ楽しみ)

  • hit_bonus の計算列を追加
  • new_song_penalty の数式を作る
  • mood_weight を VLOOKUP で管理する
  • 補正後スコア(pred_score)を計算する
  • LPI → pred_score の変化を比較する

明日のアウトプットは
「あ、予測モデルっぽくなってきた!」 という瞬間になるはずです。

頑張ります💪

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