全世界のファンの皆様こんにちは
2020オリンピックスタジアムに行ける!ふなです。
ダウンロード

オリンピックは1次2次ともに抽選が外れ、パラリンピックも1次外れ
2次申し込みにかけていました。

先日結果が発表され、当選していました!!やった!当たりすぎ!
para

実はある攻略法を仮説としてやってみたら
当選したので、やっぱりある仮説はあたっていたのではないか?と思って解説します。

まず、オリンピックの1次抽選の話からです。
まあ適当に申し込んで、外れた、という普通の結果だったわけですけど
この時は競争率が高かったからかな?と思っていました。

でも世間では当選できなかったという声が多かった。

それを受けて
2次の時に、当選していない人を中心に当てる、ということだったので
あれ?これは当選アルゴリズムあるぞ、と思っていました。
その時はいまいちボヤーっとした、もやもやしたものだったわけですが、、、

で、オリンピックの2次も外れ。

目的はオリンピックスタジアムに行きたい!ですので
地方大会とか興味ないし、そもそもどの競技のあんまり興味ないので
子供のリクエストの競技を中心に選んだのですよね。

で、世間の声というか、落選率が高いんじゃないの?という
感じがしました。
いわゆる、当選アルゴリズムがあるのではないか?と思って
パラリンピックはファミリー枠を中心に申し込んだんですけど外れ。

うーん、、、で、ちょっと考えた。
どんな当選アルゴリズムなんだろうな、、、と。

当選者が少ない、落選者が多い、と感じたので
ひょっとして、、当選アルゴリズムってランダムじゃないな、、、
最大参加人数でもない、これって、売り上げ最大化アルゴリズムみたいなやつなんじゃないの?
と思いました。

まあ遡ること数年前、全国のSIerがこのシステム発注をめぐってコンペするわけじゃないですか
そこから想像してみました。
おそらく、異常に安いところはなくて、おそらく予算天井付近に数社混戦模様。
何かが決め手がないと業者決定にならないなーと。
そこで、提案で、出てきたのが当選アルゴリズムの差なのではないか?ですね。
結局発券システムなんてどこでもどんぐりの背比べ。
うちは紙の券しか発行しません、なんてところはなく、いろんな方法を取るのは
どの会社も同じでしょう。

じゃあ決め手は何になったのか?と考えると、それは当選アルゴリズムだと
思ったわけです。
A社はランダム、B社は参加人数最大化、C社は売上最大化、としましょう。
A社、一見公平だけど、工夫がない
B社、10枚1件で買う人より、1枚10件になるので、データ量多くなる、プロセス多くなる、混雑します
C社、同じ1回の抽選で売り上げを最大にします。

もうC社しかないよね?みたいな話になるのではないか?と。
売り上げ最大化という当選アルゴリズムにすると
多数枚同時に申し込んだ人がいっぱい当たりやすい、という結果になると予想したわけです。

オリンピックの抽選で気になっていたのがカスケード機能。
これは、同じ競技の座席で高い席が外れたら、次の安い席、という申し込み方法。
つまり、前売り段階での、ダフ屋的なアルゴリズムを取っている。
利益優先的な考えが入っているな、と。

おそらく、高い席が抽選になると、カスケード機能を使い次の安い席の金額が高いほうが優先される、
というアルゴリズムにすると、売り上げ最大化になるのではないか?
という仮説です。

すると、高い席が売れ残るということが少なくなるのではないか?ということですよね。
どうせ売れ残るなら安い席ならいいですよね?

なので、パラリンピック2次抽選は、最大枚数まで希望を出しました。
2枚までの席は2枚、4枚までの席は4枚、希望を出す。
1枚を2日程、1枚を4日程、よりトランザクションが少なりますよね?
1人が10枚の方が10人が1枚より、
保持するデータ量が少なくて済む、当選後のことを考えて、支払いトランザクションも減る。

こういうアルゴリズムではないか?そういうプレゼンをして業者を決定したのではないか?と。
こういう風に当選アルゴリズムを想像して対策してみるのがいいかも、と思いました。

オリンピックの2次抽選は、1次で当たらなかった方、という条件になりました。
おそらく内部事情を知っている人が、当選人数最小化は間違いだったのでは?
と気が付いたからそういう対策になったのではないか?ということです。

これは、当選アルゴリズムは変えられないので
中身のデータを見て、条件文で当選に参加できる人を絞り込む、という
SQL文を書いたものと思われます。


じゃあ実際にどうやって申し込んだのか?というと
私はオリンピックスタジアムに行きたかったので
オリンピックスタジアム会場で
陸上競技で
土日祝の開催で
気温の上がる午後じゃない、子供が寝る夜間でもない
メダル授与のある枠
夏休みなら平日も可、、2000円の一番安い席を最大値で申し込む、という
方法を取ってみました。
結果は開会式と閉会式以外は全部当たるという奇跡。
いや、奇跡ではないかな、たくさん申し込んだので当たり易かったということだったはず。

って、ここまで書いて気が付いたのだけど、
売り上げ最大化というより、当選者最小化、の方が正しいかも。
じゃなければ3日間も全部当たるとかなかなかない。
予選じゃなく、準決勝、決勝、メダル進呈式枠なので、人気のはず。
さらに3つとも全部当たるとかアルゴリズム以外で説明するのは難しいんじゃないかな?と。
3つで各4枚、だから12枚一人で当選なわけですよ。
参加人数の最大化なら1枚が12人になったはずなので、、、

これも某アプリゲームの戦闘アルゴリズム研究とか役に立ったんですけど。
どういうアルゴリズムになっているのか、想像しながら兵隊育てる、みたいな、、、
まあゲームの話はいいですけど

ということで、当選アルゴリズムがあるのではないか?そして、そのアルゴリズムに合う買い方を
すれば、当選確率が上がって買えたのではないか?ということです。
予想ですが、開会式、閉会式だけ、申し込んだ人は外れて
S席やらA席を何枚も申し込んだ人は開会式、閉会式も当たっていると思います。
まるでT7以下を少数づつ配置すると戦闘で勝率が上がるアルゴリズムのように
#某戦闘ゲームの話ですいません。

世の中にはこのように一見、公平やランダムに見えて実はアルゴリズム的に決まっていることが
多いのではないかと思うんですよね。
アルゴリズムを想像して、それに合う入力データにしてやるといい出力が出るという
競馬や宝くじも一見ランダムっぽいですけど
実はアルゴリズム的に決まっているとしたら、、、、
昔、何かの抽選プログラムで、こんな結果になるのは 何該何兆分の1だ、みたいな
ことがあったけど、あれもきっと乱数関数がおかしいことになったんだろうな、と
思います。おかしくなった乱数関数はきっと攻略できる。

ということで今年の夏休みは家族を連れてオリンピックスタジアムに
良い思い出を作ろうと思います。

もちろん、コロナウイルス騒ぎが収まっていれば、ですけどね。
中止、返金、にならないといいな、、、、

じゃあまた!AKIRA!中止だ中止!まじで勘弁!夏の思い出!