ぱ(る)むの計算機 for Palmu

ぱ(る)むの計算機では，ライブスコアは，コイン数の 3 倍になるとして計算しています． 多くのライバーさんも，ライブスコアはコイン数の 3 倍になると認識していたと思います．

一方で，2025/09/11 にぺんちゃん様が X でスコアが高くなるほど 3 倍になりにくい旨のポストをされました． これについて，実際にデータを収集して確認しましたので，その結果を報告します．

図1 は，横軸がコイン数，縦軸がライブスコア/コイン数の散布図です．

いくつか外れ値があるので分かりづらいのですが，以下の特徴が確認できます．

• 0コイン〜50k コインでは， 3.25 倍から 3 倍に向かって右肩下がりの傾向がある (青矢印)
• 50kコイン〜　では，50k以下よりも緩やかな傾きで右肩下がりの傾向がある(緑矢印)
• 0コイン〜80k コインで，別の右肩下がりの傾向もある（橙矢印）

3 つ目を除くと，青矢印と緑矢印から，50k あたりを境界として，挙動が変わっているように見えます．

50k 以下のコイン数の場合

最初に，コイン数（ギフト数）が 50k （ライブスコアで 150k) 以下について，結果を示します． 図2 は，横軸がコイン数，縦軸がライブスコアの散布図です． 3倍の直線も示しています． 観測値は，3倍の直線の上下に並んでいます． 3倍の直線の上に並んでいるのは，図1 の青矢印，3倍の直線の下に並んでいるのが，図1 の緑矢印に対応していると考えられます．

何点か 3倍から大きく下回っている点がありますが， これは，一人のリスナーがコインのほとんどを投げているような場合に発生していました． いわゆる，詰まっている状態ですね． 図１における橙矢印よりも下にあるような点を，ここでは，外れ値と呼びます．

外れ値を除いて作成した近似式は， y=3.018933x でした． つまり，おおよそ 3 倍として問題なさそうなことが確認できました．

この 3 倍は，図1 の青矢印と橙矢印を平均するとおおよそ 3 倍になると解釈すればいいと思いますし， 実態ともあっていると思います．

50k 以上のコイン数の場合

次に，今回問題となっている コイン数（ギフト数）が 50k （ライブスコアで 150k) 以上について，結果を示します． 図3 は，横軸がコイン数，縦軸がライブスコアの散布図です． 3倍の直線も示しています．

観測値のうちほとんどは，3倍の直線の下に並んでいます． また，コインが大きくなればなるほど，3倍を下回る傾向が強くなっているように見えます． つまり，ぺんちゃん様の指摘通り，3倍を下回る傾向があることが確認できます．

近似式としては， y = 2.675x + 17299 となりました．

(50000, 150000) を通るように制約をつけた場合， y = 2.695 (x - 50000) + 150000 となりました．

どちらの場合でもおおよそ傾きが 2.7 弱になっています． なお，切片が正の値をもっているので，ライブスコアがコイン数の 2.7 倍になるという意味ではない点に注意してください． 50k コイン以上では，例えば 1k コイン投げると，3k ライブスコアが増加するはずだったのに，2.7k ライブスコアしか増加しない，という意味です．

算出方法の変更による影響

2025/09/12 時点での保証ボーダー（確定スコア）で考えると，影響を受けるのは，以下のランクになります．そのため，A1 以下のライバーには影響がないお話ということになります．

• A2 以上の +6
• A3 以上 の +4
• S 以上の +2

具体的に，2025/09/12 時点での保証ボーダーで，ランクA2のプラン比較をすると， ライブスコアがコイン数の3倍になるとした場合，以下のようになります． +6 をとるのがもっとも効率が良い結果です．

A2: 7日で +12
プラン	| コイン
6111111	| 73,170
4411111	| 75,010
4221111	| 75,810
2222211	| 95,760

今回算出したモデルを使うと，以下のようになります． 微差ですが，+4,+4 が最も効率が良いという結果に変わりました．

A2: 7日で +12
プラン	| コイン
4411111	| 75,010
6111111	| 75,790
4221111	| 75,810
2222211	| 95,760

このように，ライブスコアの算出方法の違いによって，最適なプランが変わる可能性があります． 実例をあげて

表1 はコイン数とライブスコアに関連する実データです．

ID 列は，ライバーの識別子です． ID列が同一のものは，同一ライバー・同日の配信であることを表します． 比率列は，ライブスコア / コイン数を表します． 最大コイン列は，その配信内で最も多くコインをなげた一人のコイン数， 1k以上コイン人数列は，配信内で1,000コイン以上なげた人数， 100以上コイン人数列は，配信内で100コイン以上なげた人数を表します．

No. 1, No. 2 行は，50k コインを超えて 3倍を超えた例です． どちらの場合も，最大が 10k 程度，かつ，非常に多くのリスナーがコインを投げていて， 分散していることがわかります．No. 1 は 3倍を超えた配信の中でもっともコイン数が多かったものです．

No. 3, No. 4 行は，上とは逆に非常に少ない人数でコインを投げた例です． No. 3 では，一人のリスナーだけが投げている状態です． このときは，2倍にも満たない値になっていて，詰まっている状態になっています．
これが， No. 4 では，もう一人だけ 3k コインを投げたことで，2.5倍程度まで改善しています． 二人でも，3倍には届いていませんが，かなり改善できることがわかります．

No. 5 以降は，50k 以上のコインのサンプルをいくつか示しています．

表1. コイン数とライブスコアの実データ例.

No.	ID	コイン数	ライブ スコア	比率	最大 コイン数	1k以上 コイン人数	100以上 コイン人数
1	ま	61,728	187,174	3.032	10,334	23	31
2	L	57,510	173,135	3.011	9,274	20	32
3	中	89,410	171,815	1.922	89,410	1	1
4	中	94,711	237,906	2.512	91,680	2	2
5	た	46,483	151,468	3.259	12,543	23	44
6	し	45,303	136,865	3.021	17,031	10	15
7	詩	46,852	146,506	3.127	11,800	18	23
8	ち	63,025	188,046	2.984	23,681	12	27
9	T	99,283	287,147	2.892	55,020	14	27
10	も	146,523	413,673	2.823	58,222	21	34
11	ゆ	181,918	507,755	2.791	41,472	27	34