はじめに
いよいよカットインコンテスト6が始まります。
参加者は過去最高の188人となり、早くも盛り上がりをみせていますね。
今回は新しい試みとして、上位10名を予想する「十傑予想」というものがあります。
私は十傑をChatGPTに予想させてみることにしました。
ChatGPTへの学習
まず、歴代記録（参加者一覧の2シート目）をCSV形式でダウンロード、余計な情報を削除してChatGPTにアップします。
このシートには参加者の名前、参加回数、カットインコンテスト１～５の順位、歴代最高スコアのデータが入っています。
読み込ませた結果がこれ。
CSVファイルには、カットインコンテスト6（CIC6）の参加者リストと、過去のコンテスト（CIC1～CIC5、CIコンテスト1～5）における成績、参加回数、歴代最大スコアなどの情報が含まれています。
列の主な内容は以下の通りです：
- 名前(敬称略)：参加者名
- 参加回数：過去のコンテストへの参加数
- CIC1～CIC5：過去のCICコンテストでのスコア
- CIコンテスト～CIコンテスト5：その他関連コンテストでのスコア（例：80/93）
- 歴代最大スコア：参加者の過去最高スコア
カットインコンテスト１～５の順位をスコアと勘違いしていたので修正。
４～８列目のデータはスコアではなく順位です
ありがとうございます、重要なポイントです。
確認すると、以下の列（CIC1～CIC5）はスコアではなく順位であるため、小さい値の方が良い成績を示しています：
CIC1CIC2CIC3CIC4CIC5この事実を反映して、より精度の高い十傑予想をするには：
- 順位ベースの安定性や平均順位を見る（参加した回の順位が一貫して上位であるか）。
- それを歴代最大スコアと併せて総合的に評価する。
次に以下を計算して、上位を再評価します：
- CIC1～CIC5での平均順位
- それを参加回数に応じて調整
- 併せて歴代最大スコアとのバランス評価
ChatGPTによる十傑予想
学習を元に十傑を予想させた結果がこれ。
| 順位 | 名前(敬称略) | 平均順位 | 歴代最大スコア | 参加回数 | 総合スコア （低いほど有望） |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | くろころ | 1.00 | 7885 | 1 | 1.04 |
| 2 | ああああ | 5.00 | 7569 | 1 | 5.41 |
| 3 | riri | 8.00 | 7060 | 1 | 9.28 |
| 4 | 妖狐のフリをするリア狂占い師 | 9.60 | 7209 | 5 | 10.91 |
| 5 | 夕凪 | 14.20 | 7683 | 5 | 15.14 |
| 6 | なまこ | 12.50 | 6267 | 2 | 16.34 |
| 7 | 幼女 | 17.25 | 7755 | 4 | 18.22 |
| 8 | Bottom | 21.60 | 8193 | 5 | 21.60 |
| 9 | Tubasa | 20.50 | 7153 | 4 | 23.48 |
| 10 | ストーンゴッ | 20.80 | 7200 | 5 | 23.67 |
前回初出場で好成績を残した方や安定した成績を残している方が入ってる感じ。
最後に
5/30（金）20:00から開会式があるので、みんな見よう！
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ニコ生
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※2025/07/06追記
実際の結果
上位10名
| 順位 | 名前(敬称略) | スコア |
| 1 | dai幌筵提督 | 7483 |
| 2 | 妖狐のフリをするリア狂占い師 | 7264 |
| 3 | Matt | 7201 |
| 4 | ライナス | 7122 |
| 5 | 夕凪 | 6909 |
| 6 | 野辺山 | 6889 |
| 7 | かのはん | 6822 |
| 8 | 現パチ屋店員 | 6810 |
| 9 | Tubasa | 6760 |
| 10 | しめじ菜園 | 6754 |
予想した十傑の順位
| 名前(敬称略) | 順位 | スコア |
|---|---|---|
| くろころ | 23 | 6340 |
| ああああ | 72 | 5136 |
| riri | 40 | 5829 |
| 妖狐のフリをするリア狂占い師 | 2 | 7264 |
| 夕凪 | 5 | 6909 |
| なまこ | 129 | 4002 |
| 幼女 | 78 | 5091 |
| Bottom | 30 | 6158 |
| Tubasa | 9 | 6760 |
| ストーンゴッ | 57 | 5436 |
的中は「妖狐のフリをするリア狂占い師」さん、「夕凪」さん、「Tubasa」さんの3名でした。
ChatGPTによる反省会
最終的な予想トップ10（信頼度付きスコアベース）
| 順位 | 名前 | スコア | 実際の順位 |
|---|---|---|---|
| 1 | くろころ | 1.04 | 23位 |
| 2 | ああああ | 5.41 | 72位 ❌ |
| 3 | riri | 9.28 | 40位 |
| 4 | 妖狐のフリをするリア狂占い師 | 10.91 | 2位 ✅ |
| 5 | 夕凪 | 15.14 | 5位 ✅ |
| 6 | なまこ | 16.34 | 129位 ❌ |
| 7 | 幼女 | 18.22 | 78位 ❌ |
| 8 | Bottom | 21.60 | 30位 |
| 9 | Tubasa | 23.48 | 9位 ✅ |
| 10 | ストーンゴッ | 23.67 | 57位 ❌ |
実際のトップ10（公式結果）
| 順位 | 名前 | 予想順位との比較 |
|---|---|---|
| 1 | dai幌筵提督 | ❌ 圏外 |
| 2 | 妖狐のフリをするリア狂占い師 | ✅（予想4位） |
| 3 | Matt | ❌ 圏外 |
| 4 | ライナス | ❌ 圏外 |
| 5 | 夕凪 | ✅（予想5位） |
| 6 | 野辺山 | ❌ 圏外 |
| 7 | かのはん | ⭕（予想圏外上位） |
| 8 | 現パチ屋店員 | ❌ 圏外 |
| 9 | Tubasa | ✅（予想9位） |
| 10 | しめじ菜園 | ❌ 圏外 |
良かった点
- **「妖狐のフリをするリア狂占い師」「夕凪」「Tubasa」**は、予想と実際の両方で上位入り。
→ 信頼できるベテラン組は予想通りの強さを発揮。 - 信頼度スコアの導入によって、単なる平均順位よりもバランスよく評価できた。
反省点
1. 過大評価した参加者
- ああああ（予想2位→実際72位）
- riri（予想3位→40位）
→ どちらも参加1回で高順位だったが、「サンプル数1」による過剰な評価。
2. 過小評価した参加者
- dai幌筵提督（実際1位）やMatt、ライナス、現パチ屋店員などは予想圏外。
→ 過去データ不在 or 見落としにより拾えなかった可能性。
3. スコアの成長性・傾向分析の欠如
- スコアの「上昇傾向」「ブレ幅」など、時系列的評価ができていれば新星の浮上を予測できたかもしれない。
改善案
- 参加回数が少ない参加者は“補正”をかける（例：1回参加は過信しすぎないように0.8倍など）。
- 直近スコアの重みを高める（CIC5→CIC4→…でウェイト減少）。
- コンテスト毎の難易度差や母数を加味する（例：CIC3とCIC5の上位10位の価値は同等か？）。
- **急成長/復活組を拾うための「伸び率指標」**を導入する。
- 未知の参加者の予測枠を別で設ける（例：Mattのような初参加新星対策）。
総評
予想は概ね「経験豊富な常連組」を正確に評価できていた一方で、「未知数の新星」「急浮上勢」の見落としが目立ちました。
予想精度を高めるには、順位・スコアに加えて、トレンドや変動の情報も取り入れる必要があると感じられました。
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