いま使っているデータ、集めているけれどまだ使っていないデータ、
これから取り込むデータを整理しました。
実際の待ち時間や天気は、まだ予測に入っていません。
曜日、祝日、連休のどこにあたるか、繁忙期かどうか
上の行から順に調べて、最初に当てはまった行のレベルを使います
どれも公開されている暦の情報で、毎日自動で読み込んでいます。
土日は混みやすく、火・水・木は空きやすい
内閣府の祝日データを毎日取得しています
3日以上の連休の初日・中日・最終日、飛び石の平日
GW、お盆、年末、春休み、夏休み、冬休み、秋の土曜
12/31 と 1/1 は個別にレベルを決めています
ランドとシーは同じレベルです。パークごとの違いはまだ反映していません
例：5月4日はGWの中日なのでレベル5、11月の普通の火曜日はレベル1。
| 順位 | レベル | 当てはまる日 |
|---|---|---|
| 0 | 4 | 12月31日・1月1日 |
| 1 | 5 | GW中日（5/3〜5/5）、お盆（8/11〜15）、年末（12/28〜30）、3連休以上の中日 |
| 2 | 4 | 連休の初日、春休み（3/20〜31）、10〜12月の土曜、単独の祝日 |
| 3 | 3 | 土日、連休の最終日、夏休み・冬休みの平日 |
| 4 | 2 | 月曜・金曜、祝日の前日、飛び石の平日 |
| 5 | 1 | 火曜・水曜・木曜 |
ランドとシーそれぞれ、人気アトラクションの待ち時間の中央値を1日1つ記録しています。
読み込み中…
目標は各パーク60日。さらに、平日・週末・連休のそれぞれで10日以上必要です。
① 無料のAPIでは過去30日分までしかさかのぼれないので、毎日少しずつためるしかありません。
② 当日の値は途中経過なので、4日たって値が固まってから使います。
③ まだ連休や長期休みの実績が入っていないので、境目を決めると連休の日の判定がずれます。
実績で精度を比べられるようになってから、ひとつずつ足していきます。
Open-Meteo の予報。予報が出ている15日先まで反映する予定です
周年イベントや新エリアの開業など。公式ニュースをAIで読み取ります
変動価格は混雑の手がかりになります。公式サイトの利用条件を確認してから取り込みます
チケット価格と同じく、利用条件を確認してからにします
実績がたくさんたまったら、データ全体から学習するモデルを試します
「何分くらい外れるか」を、検証が終わってから表示します
精度を確かめられた段階から、順番に切り替えます。
カレンダーのルールだけで決定。実績は裏で毎日ためています
たまった待ち時間で、レベルの境目をパークごとに決め直します
天気・イベント・チケット価格を足して、精度が上がるか確かめます
精度が上がる期間だけ採用。悪化したら自動で前の方式に戻します
実際の混み具合を反映し始めるのは、実績版（Stage 1）からです。
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