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【学習ログ #0】Jリーグ勝敗予測システム[ 計画 ]
このシリーズでは、Jリーグの勝敗予測システムを作りながら、作業手順を記録していきます。
1. 目的
- Jリーグの試合結果をもとに勝敗確率を予測するシステムを作る
- 統計的な手法（EloレーティングやPoissonモデル）を活用する
- 出力結果を記事としてまとめ、ブログに公開する
2. ゴールイメージ
短期（最初の数か月）
- ローカル環境で完結させる
- CSVファイルに保存した試合データを使用
- Eloレーティングで勝敗予測を出す
- 手順と結果をブログ記事に残す
中期
- データ量を増やす
- Poissonモデルや機械学習を追加
- 可視化（Elo推移や相性グラフ）を導入
- 予測記事を半自動生成
長期
- 公開用Webアプリ化（FastAPIやフロントエンドを利用）
- 自動記事投稿（WordPressやはてなブログAPI連携）
- 広告や有料記事による収益化
3. 使用予定技術
必須
- Python（pandas, numpy, scikit-learn, statsmodels）
- CSVファイル（試合データ保存用）
発展
- FastAPI（予測API化）
- Matplotlib / Plotly（グラフ描画）
- Jupyter Notebook（実験ログ）
将来
- Docker（公開用環境整備）
- クラウドサーバー（公開用）
- 有料API（詳細データ取得）
4. 最初にやること
- PythonとVS Codeをインストール
- 仮想環境を作成し、基本ライブラリを導入
- Jリーグ試合結果を手動でCSV化（数試合分でOK）
- Eloレーティングを実装して勝敗確率を出す
まとめ
今日は実装に入らず、全体の計画を立てた。
次回は環境構築とデータ準備に進む予定。
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