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クリーンデータ評価: 全47候補の統合スコア一覧

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クリーンデータ評価: 全47候補の統合スコア一覧

バイアス排除済みデータ(自己評価スコア削除・ファクトチェック済み・必要データの質追加)に基づく評価結果。

上位候補(総合4.0以上、フラグなし)

順位 ID 候補名 総合
1 Q01 音楽性格診断・相性判定 4.4 3 5 5 4 5
1 Q19 デイリー数学パズル 4.4 4 3 5 5 5
1 Q25 キャラ占いプラットフォーム 4.4 4 4 5 4 5
1 Q43 ユーモア占い・診断ポータル 4.4 3 5 5 4 5
5 Q08 動物性格診断(日本固有動物) 4.2 3 5 5 4 4
5 Q14 理系思考スタイル多次元診断 4.2 3 4 5 4 5
5 Q21 日本文化適性診断 4.2 4 3 5 4 5
5 Q27 開発者向け汎用ツール群 4.2 2 4 5 5 5
9 Q11 キャラ×デイリーゲーム 4.0 5 4 3 5 3
9 Q31 色彩感覚チャレンジ 4.0 4 3 4 5 4

中位候補(3.4〜3.8、フラグなし)

ID 候補名 総合
Q05 日本文化デイリーチャレンジ 3.8 4 4 3 5 3
Q12 キャラ・シナリオジェネレーター 3.8 3 3 5 4 4
Q13 プロット生成ジェネレーター 3.8 3 3 5 4 4
Q15 デイリー色彩チャレンジ 3.8 4 3 4 5 3
Q16 日本伝統色クイズ(デイリー) 3.8 4 3 4 5 3
Q26 仲間分けパズル 3.8 4 4 3 5 3
Q34 漢字推理パズル 3.8 4 4 3 5 3
Q10 キャラクター性格診断 3.6 2 5 4 4 3
Q18 創作制約チャレンジ 3.6 3 3 4 5 3
Q20 ユーモア辞書 3.6 3 4 5 2 4
Q24 AI実験ブログ 3.6 4 3 5 3 3
Q28 色彩マッチングゲーム 3.6 4 3 4 4 3
Q33 サブカルデイリーチャレンジ 3.6 3 4 3 5 3
Q41 言葉遊び・言語パズル 3.6 4 4 3 4 3
Q45 創作インスピレーション 3.6 2 3 5 4 4
Q02 クリエイティブスキルクイズ 3.4 4 3 3 3 4
Q06 日本語特化クイズ 3.4 3 5 3 3 3
Q35 創作知識クイズ 3.4 4 3 4 3 3
Q36 四字熟語推理パズル 3.4 2 4 3 5 3
Q38 日本語テキスト変換ツール 3.4 2 4 4 4 3
Q42 日本語・日本文化クイズ・診断 3.4 3 4 3 4 3

下位候補・RISK・VETO

ID 候補名 総合 フラグ 主な問題
Q03 デイリールール変更ゲーム 3.6 RISK 実装2・品質2(複数ゲーム実装コスト)
Q29 呼吸法・瞑想ガイド 3.4 なし 需要2(大手Google/アプリ競合)
Q17 音楽チャレンジゲーム 3.4 RISK 品質2(専門知識要、著作権問題)
Q30 動物当てゲーム 3.4 RISK 実装2・品質2(漢字カナル類似リスク)
Q44 ゲーム融合コンテンツ 3.4 RISK 品質2(ゲームバランス設計困難)
Q46 歴史人物デイリー 3.4 RISK 実装2・品質2(大規模データ+設計)
Q07 地理チャレンジゲーム 3.4 RISK 実装2(大規模データ準備)
Q32 確率統計学習ゲーム 3.0 RISK 品質2(概念ごとの体験設計が高度)
Q04 サブカル知識マッチング 3.0 RISK 実装2・品質2(データ+API制約)
Q09 チートシート集 2.8 RISK 実装2(大量データ+強力な競合)
Q40 地理クイズシステム 2.8 RISK 実装2(大規模データ+競合多数)
Q23 日本語・日本文化辞典 2.8 VETO 独自性1(大手支配市場)
Q22 方言占い・おみくじ 3.6 VETO 品質1(方言正確性、構造的困難)
Q39 健康チャレンジデイリー 3.0 VETO 品質1(健康情報の危害リスク)
Q47 カラーメディテーション 3.2 なし 需要2・継続性2

重複・統合候補の注記

  • Q15/Q16: 伝統色デイリー系は実質重複。統合または片方選択が妥当。
  • Q12/Q13: 創作ジェネレーター系は形式・品質基準が酷似。統合が合理的。
  • Q05/Q06: 日本文化/日本語のクイズ系は親和性が高く統合可能。
  • Q07/Q40: 地理系は重複。両方ともRISK付き。
  • Q02/Q35: 創作知識クイズ系は類似。
  • Q04/Q33: サブカルクイズ系は類似。

評価プロセスの記録

  • Step 1: 自己評価スコア削除(全47候補)
  • Step 2a: ファクトチェック(37候補の記述修正)
  • Step 2b: 「必要データの質」項目追加(全47候補)
  • Step 3: ルーブリック評価(3グループ並列、reviewer agent × 3)
  • 評価入力: バイアス排除済みanonymized-candidates-v2.md + evaluation-rubric.md