FRB動機を整理した切っ掛け
私は、2025年10頃よりルアー釣りを始めた初心者。
帰宅途中の電車の中、Xを眺めていた。
巨大な魚を釣り上げた人の写真がどんどん流れてくる。
2026年3月時点で、ルアー釣りの釣果はボラ１匹。
そもそも文系の人間。周波数解析なんて専門外。多少のIT知識がある程度。
得意とする分野は、公営企業会計。なんの関係もない。
こんな私が、世界に通用する標準規格を作る？
そんなことを本当に言ってよいのか？
冷や汗がでてきた。
そんな自分の迷いを断ち切る為、
このFRB動機を整理して、迷っても立ち返ることができる。
そんな場所を作った。
FRB動機
もともとのきっかけは、
とても個人的なものだった。
自分がやった改造が、
ハイエンドロッドに勝っているかもしれない。
それを、証明したい。
しかし、すぐに一つの問題にぶつかった。
ロッドの感度には、比較するための指標が存在しない。
「感度が良い」「情報量が多い」
言葉はある。
だが、その中身は人によって違う。
一方で、PCの世界ではどうだろうか。
CPUにはベンチマークがあり、
SSDには
- シーケンシャルRead / Write
- IOPS
といった指標がある。
私はそれらを比較し、
最後にブランドと価格で選ぶ。
では、ロッドはどうか。
比較できないまま、
感覚だけで選ばれている。
その結果、何が起きるか。
初心者は、
「魚がいないのか」
「自分が下手なのか」
「ロッドの感度が低いのか」
分からないまま、
釣りをやめる。
もし、こう言えたらどうだろう。
店員がこう説明する。
「このロッドは FRB S:95 なので、
砂を擦る感触まで分かりますよ。」
選択は、もっと簡単になる。
そして今、
ダイソーの登場によって
釣り具の価格構造は変わり始めている。
100円でルアーが買える時代。
業界はすでに変化の途中にある。
ならば、
感度という“見えない価値”も、
同じように変えられるのではないか。
だから私は、
感度を測るという発想にたどり着いた。
余分なものを捨てることで、
選択は生まれる。
FRB Phase1 Scoreとは何か — 擦りスコアと指標設計