fit_score とは何か — クラブ哲学と選手評価ベクトルの内積による適合度

算出式

fit_score = (w_t × s_t + w_ta × s_ta + w_p × s_p + w_m × s_m) × 100。w は自クラブ哲学の 4 軸重み (合計 1.0)、s は対象選手の 4 軸スコア (0-1 に正規化、元は 0-100)。例: 重み (0.35, 0.30, 0.15, 0.20) × 選手 (0.75, 0.70, 0.65, 0.80) = 0.731 → fit_score 73。

なぜ内積なのか

内積は「2 つのベクトルの方向の一致度」を測る数学的演算。自クラブ哲学ベクトルと選手強み ベクトルが同じ方向を向いていれば内積は大きくなり、直交していれば 0。つまり「技術重視クラブが技術強い選手を高評価」「フィジカル重視クラブがフィジカル強い選手を高評価」が自動的に実現される。

evaluation_weights の構造

club_philosophies.evaluation_weights jsonb に { technical: 0.35, tactical: 0.30, physical: 0.15, mental: 0.20 } のような重み付けが格納される。Phase H 登録時に標準値 (4 つの哲学パターン別) から選択 or 個別調整可能。詳細は別記事 philosophy-evaluation-weight 参照。

Wave N3 での実装

Phase N Wave N3 で fit_score 算出ロジックが実装され、スカウト検索画面 (/club/scouting/search) で対象選手にリアルタイム表示。Wave N3b では「fit_score 0.85+ 候補」のような閾値フィルタも提供。

Step 1: 検索条件で絞り込み

/club/scouting/search でポジション・年齢・地域でフィルタ。さらに fit_score 0.85+ のチェックボックスで「うちに合う候補のみ」を表示。 200 名のリストが 20-30 名に圧縮される。

Step 2: 詳細評価

fit_score 0.85+ の上位 5-10 名について、公開ポートフォリオで試合履歴・PVS 推移・スキルレーダーを確認。気になる選手は scout_view_log に閲覧記録され、本人 + 親に通知が届く (健全なスカウト経路)。

Step 3: コンタクト

詳細評価で「獲得交渉に進む」と判断したら、club_scouting_lists に追加 → scouting_contacts でコンタクト記録。18 歳未満は parent_consent_confirmed フラグ必須 (倫理ガード)。

弱点 1: 平均化の罠

選手 (技術 90, 戦術 50, 体 60, 心 60) と (技術 65, 戦術 65, 体 65, 心 65) は同じくらいの fit_score になるが、前者は「天才技術 + 戦術弱点」、後者は「バランス型」で全く異なる選手。fit_score だけ見ると平均化されて区別が消える。

弱点 2: 哲学変更時の混乱

クラブ哲学を変更すると過去のスカウト記録 (fit_score 値) との連続性が失われる。哲学変更時は scouting_contacts に「旧哲学での fit_score X 評価」と記録しておくと整合性が保たれる。

弱点 3: PVS 未算出選手は評価不能

対象選手の 4 軸 PVS がない (新規登録直後・データ不足) と fit_score は null。これは設計上の特徴で、データ不足選手を誤って高評価する事故を防ぐ。データ充実待ち候補は別途リスト管理を推奨。