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 Day8 では、
シングル／アルバムの情報をまとめて 曲マスター（songs）シート を作りました。

今日はそのデータを使って、

といった ライブ出演頻度（live_count）をスコア化し、比較できる状態にする のが Day9 のゴールです。

今日やったこと

セットリスト（setlists シート）に入れたライブ情報から、
曲ごとに出演回数を COUNTIF 的に集計し、songs に反映しました。

例（songs シート）：

song_name	release_type	release_name	release_year	is_single_title	is_coupling	is_album_track	is_unit_song	live_count	memo
ええじゃないか	single	ええじゃないか	2014	1	0	1	0	25	デビュー曲
バンザイ夢マンサイ！	single	ええじゃないか	2014	0	1	1	0	4

※ live_count はライブ出演回数の合計

Day9 のシンプルなスコア式はこれです👇

= I2 * (1 + E2*0.2 + F2*0.1 + G2*0.1)

意味：

ライブ実績に “曲の格” を少しだけ加味するイメージです。

スコアを入れると、直感に近いランキングができました。

例：

（数字は例）

スコアを入れることで、
「どの曲が“鉄板曲”なのか？」
「どの曲が“レア曲”なのか？」
が一気に見える化されました。

🔍 Day10 につながる違和感

スコアを入れていく中で、ひとつ大きな気づきがありました。

ライブ出演回数は リリース年の差を反映してしまう ため、

という “時間バイアス” が自然と乗ってしまいます。

結果：

具体的には：

などを使って、
古い曲も新しい曲も公平に比較できる “補正スコア” を作ります。

この補正を入れると
「実際に今よく歌われている曲ランキング」
が見えるようになります。

今日は「生の出演回数でのスコア化」まで進みましたが、
Day10 では曲年齢を考慮した より正確なライブ出演指数 を作ります。

ライブ曲データがこういう分析につながるの、めちゃくちゃ楽しいですね。

明日もよろしくお願いします！