かなり前進しています。これまで独立系では17〜20敗/500程度残っていましたが、数学構造を修正しました。
ポイントは、単に「richな構造情報を全部使う」のではなく、
総量・共通成分と、政策間の配分差を分離すること
です。特にElasticNetによる疎な構造推定と、
BASE → rich → rich＋interaction
を、校正データ上で構造情報が実際に予測力を追加する場合だけ段階的に解放する方式が最も良くなりました。これはV48のpolicy、selector、gate、診断値を一切使っていません。
新しい完全未使用500世界で、
| V48原理 | 独立新版 | |
| mean regret ↓ | 0.33941 | 0.03695 |
| regret削減 | — | 89.1% |
| 勝ち | — | 495 |
| 負け | — | 2 |
| 引分 | — | 3 |
| 0.05超の大外れ | — | 0 |
| 最大悪化 | — | +0.00195 |
まで来ました。
つまり、独立系の最高到達点は今495勝・2敗・3分/500です。以前より明確に改善しています。残った2敗も0.00164、0.00195というごく小さい差まで縮みました。
さらにその2敗を診断したところ、非常に重要なことが分かりました。
両方ともrich構造は観測outcomeの予測を20〜25%改善しているのに、その改善が必ずしも「政策間の差＝介入方向」の改善ではない。つまり、
構造変数が結果をよく予測する
≠
その構造変数が
「どの介入を選ぶべきか」をよく識別する
という最後の問題です。
これは今回の数学で言えば、
総量・共通変動を説明する方向と
配分を変える固有介入方向
をまだ完全には分離できていない、ということです。
なので、今の2敗を消すセンターピンはかなり絞れました。次版ではrich変数の「予測力」ではなく、action間で変化する係数部分だけを抽出して、共通成分（総量）とaction固有成分（配分）を明示的に直交分解する必要があります。
なお、その固有方向をSVDで雑に低rank化する実験もしましたが、これは悪化しました。したがって単純な「固有値上位だけ残す」でもありません。
独立新版：495勝・2敗・3分。まだ完全勝利とは認定しません。
残り2敗まで来ており、次に潰すべき数学的原因も「総量予測と介入配分方向の識別の分離」まで特定できています。
【査読前SOTA】 査読前世界１の研究 （saionji2026） 西園寺貴文、世界1位のマーケティング研究者・実践者の科学的証明
＝＝＝
 |
 |
 |
"make you feel, make you think."
SGT&BD
(Saionji General Trading & Business Development)
説明しよう！西園寺貴文とは、常識と大衆に反逆する「社会不適合者」である！平日の昼間っからスタバでゴロゴロするかと思えば、そのまま軽いノリでソー◯をお風呂代わりに利用。挙句の果てには気分で空港に向かい、当日券でそのままどこかへ飛んでしまうという自由を履き違えたピーターパンである！「働かざること山の如し」。彼がただのニートと違う点はたった１つだけ！そう。それは「圧倒的な書く力」である。ペンは剣よりも強し。ペンを握った男の「逆転」ヒップホッパー的反逆人生。そして「ここ」は、そんな西園寺貴文の生き方を後続の者たちへと伝承する、極めてアンダーグラウンドな世界である。 U-18、厳禁。低脳、厳禁。情弱、厳禁。