生成AIと進める探索的データ分析（2026.10.03 第122回Tokyo.R勉強会）

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1. 第122回R勉強会＠東京（Tokyo.R） 生成AIと進める探索的データ分析 〜ChatGPTとポケモンスリープを分析していたら、 Redditで野良査読が始まった話〜 たみや @tatatatatamiya 2026-10-03 1
2. 自己紹介 たみや 都内のFinTech系企業でデータサイエンティスト R歴： 真面目に使い始めてから3年ほど 過去登壇： ・2023/12 Japan.R 状態空間時系列モデルで見た R と Python の比較 ・2024/04 Tokyo.R 第112回勉強会 サイコロで理解する統計的仮説検定の考え方 2
3. 今日お話しすること ポケモンスリープの食材配列をRで分析した ChatGPT / Codexで再現可能な形にして公開した Redditで第三者が参加し、自分の分析結果の解釈が更新された 3
4. 最近したこと：Pokémon Sleepの食材配列の記録と分析 Pokémon Sleep は iOS / Android 向けの睡眠ゲームアプリ。公式サイト 睡眠を記録しながらポケモンを集めて、 仲間にしたポケモンが拾うきのみや食材でカビゴンを育てていきます。 ポケモンを仲間にすると、個体ごとに食材配列が確率的に決まります。 その出現確率が気になり、2025年11月ごろから記録を続け、分析を行いました。 分析結果はnoteで公開中！ 統計好き、ゲームを嗜む。― ポケモンスリープ 食材パターン編 ― Part 1｜各配列の出現確率は通説通りか？ Part 2｜出現確率は一定か？ 4
5. 食材配列はどう決まる？ ポケモンには各個体3つの食材枠があり、枠ごとに候補となる食材が異なります。 組み合わせは全部で6パターンです。（※一部C食材がなく4パターンの種族も存在します） 問い：各パターンの出現確率は？ 通説上の出現確率（3食材種） AAA / AAB / AAC：各 1/9 ABA / ABB / ABC：各 2/9 → 2枠目Aは 1/3 5
6. 分析結果のダイジェスト 360匹の食材配列を記録。① 通説上の出現確率と合うか ② 時間とともに変わるかを調べました。 全期間で見ると ⽉別の実測 2枠⽬A率の⽉別推移 2枠目Aは通説上 1/3。実際には、 2⽉中旬 99 / 360 = 27.5% 両側二項検定 p = 0.0188 40% 2/18以前 34.2% 通説 1/3 2/19以降 24.4% 20% 0% 2025/11 2026/1 時間変化を見ると 2026年2月頃から 1/3 → 1/4程度に下がったようにも見えた。 ただし、変化点を考慮した検定は有意でなく、powerも23.8%。 → 変化ありとも、変化なしとも言い切れない。 3⽉ 5⽉ 7⽉ 9⽉ ※ 9⽉は5⽇まで（4匹） 6
7. せっかくだから……追試できる形にしたい 現在、通説として広く採用されている食材配列確率の初出を辿ったところ、RaenonXの先行 検証に行きつきました。 しかし、自分が調べた範囲では、 結果は確認できても、元データや解析過程までは見つかり ませんでした。 → せめて自分の検証は、後から第三者が追試できる形にしたい。 🎃 実際のChatGPTへの相談 だんだん複雑になってきたので、分析コードも公開したいのですが、 どのような形で公開す るのが良いでしょう？ 🤖 ChatGPTの提案 GitHub + Quarto + GitHub Pages はいかがでしょう？コード・データ・分析ノートを 追試可能な形で公開できます。 7
8. Codexに実装を依頼 ChatGPTから提案された 「GitHub + Quarto + GitHub Pagesで、追試可能な形にする」 という方針をもとに、VS Code + Codexへ。 🎃 実際に送った依頼 上記のためのコード等の変更をお願いできますか？ これだけ。 …… 🤖 「公開用の形へ変更しました。」 公開用のデータ・分析ノート・実行環境・手順を整備。 さらに分析を一通り再実行し、主要な結果が元と一致することまで確認。 → 実装だけでなく、再現性のチェックまで任せられた。 8
9. なんということでしょう！ Before 1 2 3 4 analysis/ article/ README.md _quarto.yml After 分析コード note原稿・図 1 2 3 4 5 6 7 8 analysis/ article/ data/ index.qmd renv.lock scripts/ README.md _quarto.yml 公開用ノート 固定CSV サイトの入口 実行環境 データ更新 再実行手順 サイト設定 ※ なお、Codex導入時の構成・必要ファイルも、ChatGPTに相談して決めました。 9
10. 公開するときも 🎃「これ、どう公開したらいいの？」 🤖「quarto publish gh-pages を叩いてみてください。」 公開サイト：https://tatamiya.github.io/pokemon_sleep_analysis/ 10
11. ここまでのまとめ 生成AIによって、 再現可能な分析成果物を公開する コストが激減した。 公開するまで データ・コード → 分析notebook → 実行環境・手順 → GitHub Pages 確認するところまで 元データから再実行 → 記事と主要な結果が一致 11
12. せっかくなのでRedditにも投稿してみた 投稿先と英語の文章をChatGPTに相談して、r/PokemonSleepに投稿しました。 コメント欄で野良査読が始まりました。 データ収集方法の確認（selection bias が入っていないか） 自分の記録を持つユーザーからの追加データ 12
13. 1061匹を記録した人が現れた！ Redditユーザーが1061匹の独立データを共 有。 一部の特別なポケモン（ミュウ、ダークライ） を除く1059匹で集計。 全体：2枠目A = 370 / 1059 = 34.9% 3月以降：64 / 199 = 32.2% → 少なくともこの独立データでは、3 月以降もおおむね1/3 https://www.reddit.com/r/PokemonSleep/comments/1wnut mk/comment/pbldacu/ 13
14. 野良査読で解釈更新、そして新たな問いへ こうした独立データを合わせて見ると、 「ゲーム全体で2枠目Aが 1/3 → 1/4 に下がった」説は弱くなった。 → 単に自分が unlucky なデータを引いただけ、という見方が強まった。 ※ 一方で、新しい疑問も。 3枠目にC候補を持たないポケモンでは、 本当に従来言われている確率どおりなのか？ → 公開すると、他人が参加して、解釈が更新され、次の問いが生まれる。 ※ p = 0.0188 … 通説どおり2枠目Aが1/3でも、今回と同程度以上に極端な結果は約1.88%の確率で観測される。 参考：2024年 Tokyo.R「サイコロで理解する統計的仮説検定の考え方」 14
15. オマケ：ところで、この発表資料は？ さて、資料作るの面倒だな…そうだ！ 🎃「生成AIをうまく活用してスライド作成する方法ってありませんか？」 🤖「Quarto + revealjsはどうでしょう？」 ※この発表資料もChatGPTと構成を考え、CodexでQuarto実装しました。 AIのことはAIに聞け！ 15