予測モデル概要

12個の独立した要因を加算する線形モデル。各日付について「晴天時」「雨天時」の2通りを事前生成し、アクセス時の天気予報に応じて動的に表示を切り替えます。

雨天補正には「来園動機強度」を乗算し、GW等の強コミット日は雨の影響を半減。表示時にはシグモイド関数（気温補正付き変曲点）と風速リスクを適用。

12の予測ファクター

#	ファクター	補正値	概要
1	曜日ベース	3~6	月-木:3, 金:4, 日:5, 土:6
2	祝日補正	+2~+4	平日祝日+4, 週末祝日+2
3	祝前日	+1	翌日が祝日の日
4	連休ブリッジ日	+0.5~+2.5	休日に挟まれた平日（有休取得効果）
5	長期休暇	+1~+4	春休み+3, GW+4, お盆+4, 冬休み+3
6	季節補正	-1	梅雨・猛暑・閑散期
7	イベント	+0.5~+3.5	初日ブースト+1.0, 最終日は駆け込み需要
8	TDS25周年	+1~+2	TDSのみ。プレ/GO後/2027余韻の3段階
9	学校行事	-1.5~+1.5	始業式-1.5, 運動会: 確率分布モデル
10	特殊イベント	+0.5~+1.0	グッズ発売, DPA最終日, 周年
11	年パス除外日	-0.5	リピーター減
12	チケット価格Tier	-0.5~+0.7	ディズニーの価格設定を需要プロキシとして利用

天候モデル（v2.3）

シグモイド関数（気温補正付き）: 降水量mmに応じて晴れ予測と雨予測を連続補間。変曲点kは気温で変動（冬15度未満: k=6mm, 春秋: k=8mm, 夏28度超: k=9mm）。冬は少量の雨でも影響大、夏は多少の雨では動じない来園者心理を反映。

風速（京葉線リスク）: 瞬間風速25m/s超で-2（運休リスク）、20m/s超で-1（徐行リスク）。

来園動機強度 x 雨補正（v2.3新機能）

雨天時の混雑低下量に「来園動機の強さ」を乗算。GW・お盆・冬休みなどの長期休暇中は旅行客が多く、雨でもキャンセルしにくい（強コミット: x0.5）。平日閑散期の気軽な来園ほど雨で離脱しやすい（弱コミット: x1.5）。

生スコア分析（v2.3新機能）

クランプ(0-9)前の生スコアを記録。上限9に張り付く日が多いほどモデルの改善シグナルが失われるため、内部で追跡。現在: TDL 9超=11日(raw max 12.2), TDS 9超=33日(raw max 14.2)。TDSは25周年効果で上限張り付きが顕著。

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