共通前提

flowchart LR
  NOW["now 現在
13:00"] --> PREP["prep 準備
+15分 → 13:15"]
  PREP --> MIN["min_event
最低30分必要"]
  MIN --> PLACE["Beacon 場所カタログ
library / cafe / gym"]
        

図 — 時刻と場所の共通設定

点数の計算式（全シナリオ共通）

flowchart LR
  F["要因値 0〜1
intent / time / ..."] --> W["× 重み"]
  W --> S["matching_score
総合点"]
  S --> T{"≥ 0.60 ?"}
  T -->|Yes| OK["辺として採用"]
  T -->|No| NG["グループ候補に使わない"]
        

図 — 要因 → 重み付け合計 → ペア閾値

A 成功パス — 1グループ成立

参加者

flowchart TB
  subgraph In["入力"]
    U1["u001 library · study · 友人u002"]
    U2["u002 library · study · 友人u001"]
    U3["u003 cafe · study · dept_ee"]
  end
  In --> Gate["filter_eligible
全員通過"]
  Gate --> Pairs["ペア点
u001-u002 が最高
場所一致+友人+同学科"]
  Pairs --> G["form_groups
高得点ペアを優先採用"]
  G --> Out["グループ1つ
u003は余るか低優先"]
        

図 A — なぜ u001–u002 が強く選ばれやすいか

各ペアの点数計算

flowchart LR
  P12["u001-u002
0.9500"] --> Prefer["貪欲で優先"]
  P13["u001-u003
0.7450"] --> Lower["低優先"]
  P23["u002-u003
0.7450"] --> Lower
  Prefer --> G["G1: u001+u002"]
        

図 A-2 — ペア点の差が採用順に効く

B 除外 — 準備後の残り時間不足

参加者（共通）

flowchart LR
  W["空き 13:10–13:35"] --> P["prep 切捨て
使えるのは 13:15–13:35"]
  P --> R["残り 20分"]
  R --> X{"≥ 30分?"}
  X -->|No| EX["EXCLUDED
insufficient_remaining_time
残り時間不足"]
        

図 B — 時間ゲートの計算

ペア点数について

意図や場所が揃っていても、時間ゲートを通らなければスコアは付きません。 出力の [1] Participants で remaining after prep: 20m を確認できます。

C 複数グループ — 貪欲と非再利用

参加者クラスタ

flowchart TB
  All["6人候補"] --> S["study クラスタ
u001 u002 u003"]
  All --> L["lunch クラスタ
u004 u005"]
  All --> W["wellness 単独
u006"]
  S --> G1["G1 採用
人数ボーナスで優先されやすい"]
  L --> G2["G2 採用"]
  W --> Alone["あまり
再利用禁止のため孤立"]
        

図 C — 意図クラスタと貪欲採用

各ペアの点数計算（代表例）

全15ペアのうち、合格辺と不合格辺の典型を示します。

グループ点: study の3人は matching=0.9000、selection=0.9200（+0.02 人数ボーナス）で先に採用。 lunch 2人が続く。u006 は合格辺を持たないためあまり。

D 重複集合 — グループだけブロック

flowchart TD
  A["入力 = シナリオAと同じ3人"] --> P["score_pair
ペア点は通常どおり"]
  P --> F["form_groups"]
  F --> D1["{u001,u002} duplicate"]
  F --> D2["{u001,u003} duplicate"]
  F --> D3["{u002,u003} duplicate"]
  F --> D4["{u001,u002,u003} duplicate"]
  D1 --> Out["Groups: なし"]
  D2 --> Out
  D3 --> Out
  D4 --> Out
        

図 D — 個人ゲート通過後でも、集合一致でグループ不採用

各ペアの点数計算

flowchart LR
  P["ペア点は A と同じ
3辺すべて ≥ 0.60"] --> F["form_groups"]
  F --> X["全組合せが
duplicate_student_sets に一致"]
  X --> N["Groups: なし"]
        

図 D-2 — 採点は通るが採用は全部 skip

「すでに同じ候補集合の ACTIVE イベントがある」状態の模擬です。 A と並べて実行すると、[3] Pair scores が同じで [4] Groups だけ空、と分かります。

E 要因差 — 友人・学科の見え方

参加者

flowchart LR
  P12["u001–u002
friend=1.00
department=1.00"] --> H["総合点 高い"]
  P13["u001–u003
friend=0.00
department=0.00"] --> L["総合点 やや低い"]
  P23["u002–u003
同様に低め"] --> L
  H --> G["グループ採用は
u001–u002 が優先"]
        

図 E — 低重み要因でもペア順位が変わる

各ペアの点数計算

意図・時間・場所・定員・interest は3ペアとも同じ。差は department（0.05）と friend（0.05）だけです。

flowchart TB
  Base["共通 0.850
intent+time+location+interest+capacity"] --> H["+ department 0.05
+ friend 0.05"]
  Base --> L["+ 0 + 0"]
  H --> S95["u001-u002 = 0.950"]
  L --> S85["他ペア = 0.850"]
  S95 --> Pick["G1 に採用"]
        

図 E-2 — 0.10 の差の内訳

出力 [3] の factors（要因値）と weighted（寄与）で、 friend/department の差が合計にどう乗るか検算できます。

推奨の見る順番

flowchart LR
  A["A 成功の全体像"] --> B["B 時間ゲート"]
  B --> C["C 複数グループ"]
  C --> D["D 重複ブロック"]
  D --> E["E 要因の差"]
        

図 — A→E の学習パス

関連: 処理・関数解説 · matching_demo.py