Codex(GPT-5.5)でサザエさんじゃんけんの次の手を予測するアプリを作る。時系列予測はまず標準ライブラリのみで実施、一次マルコフがいい結果になったので次はscikit-learn,Keras,Prophetなどを実行。勾配ブースティングが一番よく精度は59.86%に達した。次回はチョキだそうだ。

ゴールデンウイーク中に遊びでなにかCodexでアプリを作りたいと思った。そういや前にやろうと思って面倒でやってなかったサザエさんじゃんけんの予測アプリを作ってみよう。

まずは有名なサザエさんじゃんけん研究所からデータを拾ってくるところから。

そして時系列が解析できるようにデータを整形してもらい、標準ライブラリだけ使って時系列予測をしてもらう。

一次マルコフモデルが良くて43％程度。うーんいまいち。

そこでscikit-learn, Keras(バックエンドはjax), Prophetなどをインストールしてもらって再度挑戦してもらう。

おお、scikit-learnの勾配ブースティングで59.86%まで来た。これを使ってアプリを作ってもらう。

すごいな。この間30分もかかっていない。

せっかくなので毎週データを更新できるように改造してもらおう。

一瞬でできた。もうこの手のものは自分で作るより圧倒的にCodexに任せたほうがいいな。すごい時代になったものだ…

せっかくなのでLightGBM, XGBoost, sktime, LSTM(Keras)を試してもらうが、やっぱりscikit-learnかLightGBMが一番いいようだ。