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。

Day9 で WEST. の全楽曲データ（singles / albums / setlists） を整理し、
「ライブでどれぐらい歌われているか（live_count）」を取得しました。

Day10 は、このデータを使って、
ライブで歌われる“人気度”を数値化する指標（LPI）を作る回 です。

今日のゴール

songs データに

を追加し、
Day11 以降の「セトリ予測モデル」につながる基盤を完成させること。

1. 曲の“年齢”を計算する（age）

age = 2025 - release_year

曲が古いほどライブ回数が自然と増えるので、
年齢はあとで“補正”に使いやすい指標になります。

live_rate = live_count / age

例えば、11年間で25回歌われた曲は

live_rate = 25 / 11 = 2.27

かなり登場頻度が高いことがわかります。

decay（経過補正）とは、曲の“古さ”を考慮するための調整値です。
古い曲はライブで歌われる回数が自然と増えるため、
そのまま live_count を使うと人気が過大評価されてしまいます。

そこで、今回は仮に 0.1 を設定し、
live_rate を decay で割って “ライブ人気指数（LPI）” を計算しています。

decay = 0.1

本当は、最新曲に強い補正をかける、ツアー構造を反映するなどしたいのですが、
Day11 以降で調整したいと思っています。

##　4. LPI：Live Popularity Index（独自人気指標）

最終的に作った指標はこちら

lpi = live_rate / decay

live_rate を decay で割ることで
「ライブでよく歌われる曲 ≒ 人気曲」という指数になります。

やはりデビュー曲「ええじゃないか」は強いです♪

丸め処理を入れたことで、
一気に “分析しやすいスコア表” に変わりました。

曲データから“セトリ予測モデル”を本気で作りたい！！！

ぜひ、応援してください。