PSAメソッドの正しいやり方 などで、PSAメソッドが二分探索をベースとしたものであることと、 その数学的に正しいやり方を広めてきたわけだが、 二分探索法をベースとしたPSAメソッドは正しくないということがわかった。
PSAメソッドをやってみると、 日によって異なる結果が出ることがあることは、 やってみたことがある人ならば経験してるはずである。
これは、PSAメソッドが探索についてロバストでないからである。 つまり、候補としてaとbを渡されて、その両方が同等に快適なセンシである時に、 その取捨によって結果がガラッと変わってしまう。この性質がセンシ探しにおいては質がよくない。 なぜならば、人間の感覚というのはエラーが多いからである。 ある時にはaの方がbよりよいと思っても、別の時にはbの方が良いと思ったりする。
これは、「心地よい」を、「速い・遅い」に置き換えたとしても結局同じである。 あるセンシを微妙に速いと感じるときもあれば、遅いと感じる時もある。 また、速い・遅いで判断する場合、「どちらの方が好みか」ということに依ってしまうため、 別の問題を生むことになる。
このエラーを人は調子と呼ぶ。 確かに、どのスポーツでも、アップをしてみた時の感覚によって微調整をすることはある。 しかし、その差によって結果ががらっと変わってしまうのは、アルゴリズムとしては良いものではない。
よりロバストなアルゴリズムは、 xとyの快適さによほど差がある場合だけ大胆な枝刈りをし、 それ以外の場合には結論を保留するものである。
このようなアルゴリズムはどうなるかと考えると、 三分探索法によるセンシ探しが良いという着想を得た。 このアルゴリズムでは、aとbの判断が難しい場合に、適当に片方を選んだとしても、 それが将来の結果に対して大きな影響を与えることはない。
しかし、その手続きを箇条書きしたところで、おそらく手計算で行うのはかなりしんどいし間違いが起こるだろう。
そこでウェブアプリを開発した。GAA’s Aim Optimizer
使い方はこうである。
- （初期化）最適なセンシが含まれるであろう範囲を与える。
- （繰り返し）提示される2つのセンシを試して、「心地よい」と思う方を選択していく。判断が難しい場合は、悩まずどちらを選んでもよい。
使ってみて、良いと思ったらTwitterなどでどんどん広めてほしい。