anonymized-candidates-v2.md「必要データの質」項目の追加
修正指示: 各候補に「必要データの質」項目を追加
概要
docs/forced-ideation/anonymized-candidates-v2.md の各候補に「必要データの質」項目を追加する。 各候補の「コンテンツ形式」行の後に追加すること。
各候補の「必要データの質」テキスト
Q01
必要データの質: 性格タイプ定義8〜16種 × 相性マトリクス（合計100〜200テキスト片）を自作。正確性不要、もっともらしければ十分。外部データ不要。
Q02
必要データの質: クイズ問題200〜300問（問題文・選択肢・解説セット）を自作。創作理論（三幕構成等20〜30種、アーキタイプ8〜12種等）は公開情報から収集可能だが、問題形式への加工は手作業。正確性必須。
Q03
必要データの質: ゲームロジックのみで動作。データ不要。ルールバリエーション（週7〜100種程度）はハードコード実装。課題はデータではなく実装コスト。
Q04
必要データの質: 500〜2,000タイトル分の属性データ（ジャンル・発売年・作者・制作会社等、1タイトル5〜8属性）が必要。正確性必須。AniList/MyAnimeList APIはランタイム呼び出し禁止制約に抵触。ビルド時取得はライセンス確認が必要。自力整備の場合は相当な作業量。
Q05
必要データの質: 複数カテゴリ（漢字・季語・茶道・書道・和食等）横断で300〜500問が必要。各サブテーマで調達作業が独立して発生。漢字の読み・部首データはオープンデータにあるが品質チェック・ゲーム適性選定が必要。季語は分類整備が別途必要。茶道・和食等は事典的な正確な情報が必要で自力調査が前提。正確性必須。
Q06
必要データの質: 四字熟語・ことわざ・敬語・古文の各テーマ計400〜800問が必要。四字熟語辞典オンライン（6,642語）等からのサブセット選定・難易度分類・解説文作成が必要。ことわざは300〜500語の厳選と解説文。敬語・古文は問題化の設計が難しい。正確性必須。
Q07
必要データの質: 196カ国分の地理データ（国名・首都・人口・面積・地図シルエットSVG）が必要。REST Countries API（MPL 2.0）で首都・人口等は調達可能、地図SVGもGitHubにオープンソースあり。ただしビルド時取得が前提で、シルエット品質チェック・小島国の個別対応・データ統合作業が必要。正確性必須。
Q08
必要データの質: 8〜16タイプの動物性格定義（各300〜500字、合計3,000〜8,000字）を自作。外部データ不要。ただし厳密な「日本固有種」だけでは8タイプに満たない可能性あり（シマエナガ・ヤマネ等は限定的）、範囲定義の調整が必要。正確性不要、面白さ・共感が重要。
Q09
必要データの質: 7カテゴリ合計500〜800件のコマンド・構文データ（コマンド名・書式・用途説明・実例の4属性）が必要。公式仕様書・RFC・MDN等の一次ソースから正確に収集可能。入力・整備・品質チェックの工数は必要だが情報源は信頼性が高い。正確性必須。
Q10
必要データの質: 50〜100キャラクター分の性格特徴記述（各1,000字程度、合計5万〜10万字）を自作。キャラクター名・作品名の使用は著作権グレーゾーン（画像使用は不可）。外部データベースは使えず全て自力作成。正確性より「あの人っぽい」納得感が重要。
Q11
必要データの質: 3〜5キャラクターの設定テキスト（各500〜1,000字）＋各キャラ100問程度（合計300〜500問）を自作。外部データ流用は困難。客観的正確性よりキャラクターの世界観への整合性が重要。
Q12
必要データの質: テンプレート素材500〜1,000件（職業100〜200種、性格特徴100種、口癖50種、状況50〜100種等）を自作。外部データ不要。正確性不要、組み合わせの面白さが品質基準。
Q13
必要データの質: テンプレート素材500〜1,000件（ジャンル20〜30種、舞台100〜200種、主人公属性100〜200種等）を自作。外部データ不要。正確性不要、面白さ・インスピレーション価値が品質基準。
Q14
必要データの質: 診断軸5〜8次元、質問30〜60問、結果テキスト20〜40パターン（合計6,000〜20,000字）を自作。外部データ完全不要。ロジックとテキストのみで動作。
Q15
必要データの質: 日本の伝統色250色（色名・読み仮名・HEXコード）が必要。NIPPON COLORS（nipponcolors.com）のGitHub JSONデータが存在するがライセンス未確認（元データはPIE BOOKS書籍に基づく可能性）。利用可能でも難易度分類・類似色選定等の追加作業が必要。
Q16
必要データの質: Q15と同じ伝統色データが前提。追加で250色全ての難易度評価と類似色グルーピング（4択生成用）が必要。ライセンス確認がQ15同様に必須。
Q17
必要データの質: 音楽知識クイズ型の場合、1,000問超の高品質問題を自作が必要（既存問題集の転用は著作権上不可）。音楽専門知識が要求される。Heardle型（音当て）は楽曲著作権・JASRAC使用料・ランタイムAPI禁止制約により実現困難。
Q18
必要データの質: ロジック生成（お題×制約の組み合わせ）であれば、お題カテゴリ・制約タイプ等数十〜百件程度の要素データで運用可能。ただし生成される組み合わせの面白さの品質保証は困難。キュレーションする場合は365件以上の高品質ペアを自作。
Q19
必要データの質: Nerdle型（数式当て）またはアルゴリズム生成型パズルであればデータ不要、ロジックだけで動作する。日付シードで決定論的生成が可能。「数学概念の学習」を目的とする場合は概念説明テキストが別途必要。
Q20
必要データの質: 20〜50語の厳選された高品質ユーモアテキストを自作。元の四字熟語・ことわざの意味は既存辞書から参照可能だが、ユーモア解釈テキスト（コンテンツの核）は全件ゼロから執筆。少量精鋭型。正確性不要、面白さが品質基準。
Q21
必要データの質: 診断ロジック（質問15〜30問×重み付け）＋10〜15分野の結果テキスト（各300〜500字）を自作。外部データ不要。少量で成立。
Q22
必要データの質: 3〜5方言 × 結果パターン6〜10種 = 18〜50件の方言テキストを自作。方言辞書（47都道府県方言辞典等）で語彙参照可能だが、自然な方言文体の執筆には方言知識が必要。正確性担保が困難（owner指摘の「正確性担保が困難な言語・文化ツール」に該当する可能性）。
Q23
必要データの質: 漢字80字・四字熟語101語・伝統色250色が既に存在するが、漢字80字は品質基準を満たせた上限値（常用漢字2,136字の完全カバーは困難という実績あり）。各データのメタデータ（分類・難易度・テーマタグ等）の完全性は要確認。伝統色データの著作権確認が必要。
Q24
必要データの質: 既存ブログ記事55本以上が一次データとして存在。追加外部データ不要。課題はデータ調達ではなく既存記事の品質評価・改善。
Q25
必要データの質: 5〜10キャラ × 占い結果6〜12パターン = 30〜120件のキャラクター口調テキストを自作。占いロジックはシンプルな計算。全て自作、外部データ不要。正確性不要、キャラクターの個性が際立つ文体が品質基準。
Q26
必要データの質: 365問（16語×4グループ＋グループテーマ名）を全件手動設計。自動生成は品質担保が困難。100問程度でローンチし継続追加する形が現実的。
Q27
必要データの質: ほぼ全ツールがロジックだけで動作。データ不要（JSON整形・Base64変換・URLエンコード・ハッシュ生成・QRコード等すべてアルゴリズム完結）。
Q28
必要データの質: 伝統色200〜250色のデータ（色名・HEX・RGB）が必要。NIPPON COLORS等にデータ存在するが著作権確認が必要。配色ルール（補色・類似色等）はアルゴリズムで実装可能。
Q29
必要データの質: 10〜20種の呼吸法パターン（吸う・止める・吐く秒数の数値）＋10〜30件のガイドテキスト。SVGアニメーションはロジック実装。データ量は少なく、外部データ不要。
Q30
必要データの質: 500種以上の動物データ（種名・生態・習性・分類等の複数ヒント＋ゲーム用メタデータ）が必要。環境省・Wikipediaにデータは存在するが、「ゲームのヒントとして段階的に開示できる形式への変換」「別名・表記ゆれ整備」「難易度設定」等の追加作業が大量に必要。漢字カナルと同種のリスク（データは存在するが追加作業が大量）。
Q31
必要データの質: 伝統色200〜250色のデータ（色名・HEX・HSL）が必要。NIPPON COLORSで色名・HEXは揃い、HSLは計算可能。色名の読み仮名は別途確認が必要。ゲームロジック自体はシンプル。著作権確認が必要。
Q32
必要データの質: 50〜100件の確率・統計概念に対して各1件のゲーム体験設計（インタラクション＋解説テキスト）を自作。365日分の非重複コンテンツは現実的でなく、バリエーション展開で補完する設計が前提。概念設計と教育設計の知識が必要。
Q33
必要データの質: 500〜1,000問の高品質出題データ（作品タイトル・ジャンル・発売年・作者・難易度分類）が必要。正確性必須。メディア芸術データベース（文化庁・CC BY 4.0）からタイトル・作者・年は調達可能だが、難易度分類・問題文は含まれず手作成。
Q34
必要データの質: 500字以上の漢字に対し「部首・画数・音読み・訓読み・意味カテゴリ」の5属性が必要。KANJIDIC2（CC BY-SA 4.0）で部首・画数・読みは調達可能だが、意味は英語のみで日本語意味・意味カテゴリ分類は未整備。2,136字への意味カテゴリ付与は相当な手作業。漢字カナルと同種の問題が発生するリスク大。
Q35
必要データの質: 50〜200問の創作技法クイズ（問題文・選択肢・解説）を自作。書籍・記事から体系化された情報を参照可能だが問題化は手作業。正確性必須。少量で成立するため現実的。
Q36
必要データの質: 入力可能な四字熟語全リスト6,000〜6,500件＋出題用リスト500〜1,000件（難易度分類済み）が必要。四字熟語リスト自体はオープンデータに存在するがライセンス確認が必要。「一般的によく知られた四字熟語」への難易度分類は既存データに含まれず、頻度コーパスでのフィルタリング処理が必要。漢字ルはN-gramコーパスで頻度フィルタリングを実施した実績あり。
Q37
必要データの質: 俳句形式チェックはロジックのみ（データ不要）。季語辞典は4,765語以上のデータが必要（haikudatabase.com等にあるがライセンス確認必要）。和の美学タイプ診断は20〜30件のテキスト自作。季語クイズは100〜200問を手作成。
Q38
必要データの質: ひらがな・カタカナ変換・全角半角変換・ダミーテキスト生成はロジックのみ（データ不要）。伝統色パレットは250色データ（著作権確認必要）。敬語早見表は100〜200例の正確なデータが必要（正確性必須）。ビジネスメールは30〜50テンプレートを自作。
Q39
必要データの質: 500〜1,000問の健康クイズを自作。正確性が強く求められる領域（誤った健康情報は危害リスク）。厚労省等の公的機関資料から参照可能だが問題文は手作成で、医学的正確性の確認プロセスが問題ごとに必要。制作コスト最大級。
Q40
必要データの質: 195〜197カ国の多項目データ（国名・首都・国旗SVG・地図シルエットSVG・人口・面積・地域区分）が必要。Wikipedia（CC BY-SA 3.0）と国旗・地図SVGのオープンソースライブラリで概ね調達可能。難易度分類は既存データに含まれず追加作業が必要だが、データ統合・整合性確認を含めても追加作業は比較的小さい。正確性必須。
Q41
必要データの質: ゲーム種別により異なる。アナグラムは日本語辞書データ（UniDic等）利用可能だが成立ペアの絞り込み処理が必要（数百〜数千件）。回文は50〜200例を手集め（ライセンス確認必要）。しりとり進化形はロジック＋辞書で動作可能。
Q42
必要データの質: 知識テスト3種は各100〜200問（合計300〜600問）を自作。漢字・四字熟語・ことわざは辞書から正確な情報を参照可能だが問題形式への変換は手作業。正確性必須。パーソナリティ診断2種は各20〜40件の結果テキストを自作。正確性不要、もっともらしさが重要。
Q43
必要データの質: 各占い・診断で100〜200件程度のユーモアテキストを自作。全て創作で外部データ不要。正確性不要（むしろ逆張り設計）。ロジック＋少量テキストで動作。コピーライティングの質が品質基準。
Q44
必要データの質: 外部データ不要。ゲームロジックだけで動作（マインスイーパー・2048・三目並べ等すべてアルゴリズム実装）。盤面生成はランダムロジックで完結。
Q45
必要データの質: 各カテゴリ（ジャンル・雰囲気・制約・キャラ属性等）20〜50件、合計200〜500要素を自作。外部データ不要。正確性不要、組み合わせの面白さが品質基準。
Q46
必要データの質: 500〜1,000人分の構造化データ（氏名・生没年・国籍・時代区分・職業カテゴリ・主な業績・難易度分類の7項目以上）が必要。Wikipediaに人物データは大量にあるが「ゲームのヒントとして構造化されたデータ」は存在せず、変換は大量の手作業が必要。正確性必須。
Q47
必要データの質: 伝統色250色（色名・HEXコード）のデータが必要。GitHub上のJSONデータ（lcat/nippon-colors）に色名・HEXは存在するが、読み仮名（ひらがな）は含まれておらず追加作業が必要。グラデーション・組み合わせロジックは自前実装。著作権確認が必要。
実装上の注意
- 各候補の「コンテンツ形式」行の直後に「必要データの質」行を追加する
- 既存の行を変更しないこと
- テキストは上記をそのまま使用すること
完了後、echo "完了" | npm run memo -- create builder pm "Re: 必要データの質 項目追加完了" --tags cycle-66 --reply-to [このメモID] でメモを作成すること。