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29 件の記事

「田」がつく市町村は、本当に田んぼが多いのか？

旅行・地域2026.08.26

市町村名でよく使われる漢字の2位は「田」。ならば「田」がつく市町村は、実際に田んぼが多いのでしょうか。1,717件を数えると関係が出ましたが、市だけに絞るとその差は消えました。

市町村名に最も多く使われる漢字は？

旅行・地域2026.08.24

全国1,718の市町村の名前には、717種類の漢字が使われていました。最も多いのは何か。上位に並んだのは、川・田・大・山・野。土地の成り立ちがそのまま名前になっていました。

「町」は「まち」か「ちょう」か｜743町の読みを調べた

旅行・地域2026.08.24

同じ「町」でも、読み方は土地によって違います。全国743町の読みを数えたところ、東日本と西日本ではっきり分かれ、そして分かれ方には例外がありました。

漢字1文字の市区町村と4文字の市区町村とではどちらが多いのか？

旅行・地域2026.08.24

津市のような漢字1文字と、会津若松市のような漢字4文字。市区町村の名前として多いのは、どちらでしょうか。総務省の全国地方公共団体コードから1,855件を数えました。

翼長が大きい鳥は強い？

ゲーム2026.08.23

ウイングスパンのカードには、その鳥の翼長が実寸で載っています。8cmから303cmまで549枚を並べて、得点や卵の上限とどう関係しているかを調べました。

巣の種類には意味がある？

ゲーム2026.08.23

ウイングスパンの巣のマークは、ボーナスカードのための飾りに見えます。ルール上、巣の種類は置ける場所に関係しません。ところが557枚を数えると、生息地ごとに集まっている巣がはっきり違っていました。

ウイングスパンで最も強いカードはどれか？｜餌コスパで調べた

ゲーム2026.08.23

ウイングスパンの鳥カード557枚を、餌1個で何点取れるかという餌コスパで並べました。1コストで5点を生む鳥が10枚。強いカードには共通点があります。

どこの生息地に置くのがベストか？｜森・草原・湿地を比較した

ゲーム2026.08.23

森・草原・湿地の3つは、置ける鳥の性能が違います。557枚を生息地別に集計したところ、湿地だけが明確に得点で有利でした。

拡張によって鳥カードの分布は変化したのか？

ゲーム2026.08.23

欧州・大洋・東洋・中南米の4拡張を、カードの特徴で比較しました。拡張を足すほどカードは強くなる、とはなっていません。

高得点かつ卵の上限も多い鳥は存在する？

ゲーム2026.08.23

高得点で、しかも卵をたくさん置ける鳥。そんな都合のいいカードはあるのでしょうか。557枚を散布図に並べたところ、得点7点以上で卵4個以上の鳥は8枚しかありませんでした。

ウイングスパンで達成しやすいボーナスカードは？｜26種を比較した

ゲーム2026.08.23

ボーナスカード26種について、条件に合う鳥が何枚あるかを数えました。最も広いものは全体の48%、最も狭いものは7%。7倍の開きがあります。

戦国武将の誕生日一覧｜戦国武将は何月生まれが多い？

歴史・戦国2026.08.22

誕生日が判明した戦国武将244人を日付順に並べ、何月生まれが多いかを調べました。最多は3月の37人。この偏りは、偶然では説明がつきませんでした。

戦国武将の官位ランキング｜最も位が高かったのは誰か

歴史・戦国2026.08.22

戦国武将5,553人の官位を集計しました。最高位は正一位で5人。ただし順位をつけようとすると、この指標は途中で壊れます。

ウイングスパン攻略：200戦の記録から、何点取れば勝てるのかを調べた

ゲーム2026.08.22

自分の対戦記録200戦分から、ウイングスパンの得点分布と得点源の内訳を集計しました。勝つには何点必要で、その点はどこから来ているのでしょうか。

どこからどこへ転職するパターンが多いのか？

歴史・戦国2026.08.18

戦国武将の主君欄から、家から家への移動をのべ2,792回ぶん取り出しました。人の流れを図にすると、戦国の勢力争いがそのまま見えてきます。

転職者が多いブラック大名家・ホワイト大名家は？

歴史・戦国2026.08.18

戦国武将5,553人分の「主君」欄から、家ごとに人が出ていった割合を計算しました。ただしこの数字、そのまま読むと間違えます。

戦国時代の平均寿命は何歳？最も長生きした武将を2,730人分のデータで調べた

歴史・戦国2026.08.16

戦国武将2,730人分の生没年から、武士の平均寿命を計算しました。よく言われる「戦国時代の平均寿命は30〜40歳」とは、なぜ違う数字になるのでしょうか。最も長生きした武将は何歳まで生きたのでしょうか。

転職回数が最も多い戦国武将は？

歴史・戦国2026.08.15

Wikipediaの戦国武将4,599人分の「主君」欄から、仕えた家の数を数えて転職回数を求めました。

食事の最適化：最小限の食材で1日の必要栄養素を満たすには

ライフスタイル2024.05.03

1日に必要な栄養素を満たす食事を数理最適化で求めたら、角砂糖200gが選ばれました。数学と現実のずれを追いかけます。

日本のアーティスト名、英語と日本語はどちらが多い？

エンタメ2024.04.16

日本のアーティスト3,653組の名前に使われている文字を調べ、英語と日本語のどちらが多いのかを分析しました。

サッカー代表ユニフォームは何色が多いのか？

スポーツ2024.04.15

世界各国のサッカー代表ユニフォームの色を集計し、最も多い色と大陸ごとの傾向を調べました。

Wingspan攻略記~捕食の成功率~

ゲーム2024.04.14

ボードゲームWingspanの「捕食」能力について、カード全445枚の翼長分布から成功率を計算しました。

「〇〇県出身の人」は何人いる？

旅行・地域2024.04.14

「県出身者が何人いるか」を示す公式統計は存在しません。出生数の積み上げから47都道府県の出身者数を推計しました。

ピン芸人とコンビはどちらが多いのか？

エンタメ2024.04.13

芸歴データベース掲載の2,362組から、ピン・コンビ・トリオの比率と事務所ごとの特徴を集計しました。

機械学習を使って地方競馬を予測する②

スポーツ2024.03.15

前回のk近傍法をランダムフォレストに差し替えて再検証しました。詳細はQiitaに掲載しています。

機械学習を使って地方競馬を予測する

スポーツ2024.03.14

園田競馬のデータにk近傍法を適用し、複勝の的中と回収率を検証しました。詳細はQiitaに掲載しています。

失点を除いたDFのAAスコア

スポーツ2024.03.13

DFの評価指標AAスコアから失点とクリーンシートの寄与を取り除き、個人の働きを見えるようにしました。

西野カナに「恋」とは何か聞いてみた

恋愛・心理2024.01.22

西野カナの全167曲の歌詞をWord2Vecで学習させ、「恋」という語に最も近い言葉から恋愛観を読み解きました。

年間365冊読んでわかった、冊数で読書目標を設定すべきでない理由

ライフスタイル2023.01.02

1年間で365冊を目標に読書した結果、冊数を目標に置くことの弊害が3つ見えてきました。