コード生成可能なAIでボウリングスコアの分析をやってみた。普段からスコア分析用のpythonプログラムを作っているので、分析結果をコードとして生成させて残す（繰り返し実行）状態にできることもあるので、とても便利と感じた。
ボウリングのスコア分析結果
毎回、スコアを記録しているので、そのファイル名を教えつつ、以下のような指示をしてみた。
今年のスコアを分析して、ボウリング技術としての到達レベルや、課題について教えて
到達レベルについては以下の回答だった。
技術的に言うと
- 初中級は超えていて、ストライクを作る力 は中上級レベル
- ただし、安定して高スコア化する仕上げ はまだ波がある
という印象です。
詳細分析もしてくれていて、ストライク率やノーミス率、連続ストライクの数など、登録してある情報から根拠となる情報も提示してくれていた。とりあえず中上級レベルと答えてくれて嬉しかった。ｗ
そして課題については以下の回答である。
課題
ノーミス率が低い
ストライク率 35%以上の日でも、ノーミス率平均は 13.24% しかありません。
つまり「ストライクはあるが、ミスで削られている」日が多いです。ストライクの連続性にムラがある
max_streak 平均は 5.11 ですが、3〜4 で止まる日も多いです。
爆発日では 6〜8連 が出ているので、今の課題は「ストライク能力を上げること」より「つながる日を増やすこと」です。
なるほど、という分析である。どちらも自覚している課題になる。
最後に分析結果をPythonのコードに生成するかと聞かれたので、お願いすると、ストライク率とノーミス率の分布を示してくれた。
この散布図を見ると、アベレージ（ボウリング練習日単位）が高いのは、ストライク率も高い（４５％以上）日になっているのは当然ではあるが、結構、ノーミス率もきいていることがわかる。
まとめ
ボウリングのスコア分析はある程度、自力でやっていたのだけど、自然文でこんなことを調べたいと伝えるだけで、分析やグラフを作ってくれたり、再利用できるようにコードも生成してくれるのは、ある意味衝撃的である。AIがある世界では、誰でもこういうことができるようになると思うと、時代の変わり目にいるようにも思った。
それと、スコアだけを記録していても分析できることも限られてしまうと思ったので、もう少し記録項目も増やそうかなと思った。定性情報も記録しておけば、AIはそれも読み取って分析してくれると思う。
