自動販売機の釣り銭口に残された小銭の構成を、周辺環境の統計的データと飲料価格の分布に基づき推論するための高精度プロンプト設計キットです。以下の構成要素をAIに入力することで、特定の場所や時間帯における「釣り銭の偏り」を定量的・定性的に予測します。 ### 1. 推論のためのコンテキスト入力テンプレート AIに対して以下の変数を入力し、現在の状況を定義してください。 ```markdown # コンテキスト設定 - 場所カテゴリー: [例: オフィスビル、駅のホーム、公園、深夜の住宅街] - 時間帯: [例: 08:00、13:00、22:00] - 周辺環境: [例: 徒歩3分圏内にコンビニがある、喫煙所が隣接している、観光地] - 自動販売機の価格帯構成: [例: 130円中心、100円均一、高単価ボトル多い] - 過去の釣り銭傾向（もしあれば）: [例: 10円玉が非常に多い、50円玉がたまに見つかる] ``` ### 2. AIへの思考プロセス指示（Chain-of-Thought） AIが論理的な推論を行うための指示書です。以下のプロンプトをそのままコピー＆ペーストしてください。 ```markdown あなたは「貨幣流通の統計アナリスト」です。以下のステップで、自動販売機の釣り銭口に溜まる硬貨の構成比を推論し、具体的な確率分布を出力してください。 ステップ1：購買行動のシミュレーション - その場所を利用する層（通勤者、観光客、地元住民）のペルソナを特定し、彼らがどのような硬貨（100円、50円、10円、1円）を投入する可能性が高いか、心理的・経済的要因から分析せよ。 ステップ2：価格と釣り銭の相関分析 - 設定された「価格帯構成」に基づき、発生する釣り銭の「期待値」を算出せよ。特に、130円商品に対して1000円札を投入した際、あるいは100円玉と10円玉を組み合わせて投入した際の「釣り銭の出方」を論理的にモデル化せよ。 ステップ3：残留確率の推論 - 釣り銭口に「取り忘れ」または「意図的な放置」が発生しやすい条件を考慮せよ。例えば、小額硬貨（10円、50円）は放置されやすく、高額硬貨（100円、500円）は回収されやすいというバイアスを組み込むこと。 ステップ4：最終予測出力 - 以下のフォーマットで回答せよ。 [硬貨別構成予測] - 10円玉: XX% - 50円玉: XX% - 100円玉: XX% - 500円玉: XX% [理由の要約] [特筆すべき考察] ``` ### 3. データ解像度を高めるためのパラメータ調整表 予測精度を向上させるため、以下の変数を「推論モデル」に組み込んで調整してください。 | パラメータ | 調整指標 | 影響度 | | :--- | :--- | :--- | | **価格端数** | 130円/160円など、10円単位の端数が細かいほど10円玉の流通量が増加 | 高 | | **利用者属性** | 会社員（急いでいる・小銭を気にしない）vs 学生（小銭を使い切る） | 中 | | **気温・季節** | 夏場（水分補給頻度増）は回転率が上がり、釣り銭の流動性が高まる | 低 | | **決済手段普及率** | キャッシュレス対応機の場合、釣り銭の発生自体が減少する | 特高 | ### 4. 思考のフレームワーク：釣り銭の「蓄積メカニズム」を解像する 以下の思考ツールは、AIがより深い分析を行うためのガイドラインです。 #### A. 投入硬貨のバイアス分析 人々が自動販売機に投入する硬貨には「財布を軽くしたい」という心理的バイアスが働きます。 - **10円玉の過剰投入:** 130円の商品に対し、100円玉1枚と10円玉3枚を投入する行動は、財布内の「小銭の滞留」を解消するための行動です。これが釣り銭口に10円玉が溜まりやすい主因となります。 - **50円玉の希少性:** 50円玉は発行枚数が他硬貨より少なく、かつ「100円玉2枚」や「10円玉5枚」で代用可能なため、釣り銭として排出される機会そのものが少ない傾向にあります。 #### B. 釣り銭口の「心理的閾値」 釣り銭を取り忘れる、あるいは放置する際、人は「価値の閾値」を無意識に設定しています。 - **10円玉:** 価値が低いと認識され、取り忘れや「募金代わりの放置」が発生しやすい。 - **100円玉以上:** 「100円＝コーヒー1本分」という強力なアンカリングがあるため、ほぼ確実に回収される。 - **結論:** 釣り銭口の残留物は「10円玉を主軸とした小銭の集合体」である確率が統計的に極めて高い。 ### 5. 即時実行のためのカスタムスクリプト（Python/JSON構造） AIモデルがこの推論を継続的に行うためのデータ構造定義です。 ```json { "machine_id": "vending_machine_001", "location_type": "office_lobby", "input_data": { "price_points": [130, 160, 200], "transaction_volume_per_hour": 15, "cashless_ratio": 0.3 }, "inference_logic": { "coin_retention_prob": { "10": 0.85, "50": 0.40, "100": 0.15, "500": 0.05 } } } ``` ### 6. 実戦的質問セット（プロンプトへの追加指示） 予測の精度を深掘りするために、以下の質問をプロンプトの最後に追加してください。 1. 「この場所において、キャッシュレス決済の普及が釣り銭口の硬貨構成に与える影響を、今後1年間のトレンドとして予測せよ。」 2. 「もしこの自販機が『100円均一』であった場合、釣り銭が発生する確率はどのように変化するか？また、残留する硬貨の種類はどう変わるか？」 3. 「特定の時間帯（例：金曜日の夜）における、酔客による投入硬貨の乱れを考慮した補正値を算出せよ。」 4. 「周辺に銀行のATMや両替機が存在しない場合、釣り銭口の硬貨構成にどのような『駆け込み需要』が反映されるかを分析せよ。」 ### 7. 予測精度の検証（フィードバックループ） 現実のデータと予測を照らし合わせるためのチェックリストです。 * **観測結果の記録:** 予測した「10円: 50円: 100円」の比率と、実際の目視結果を記録する。 * **乖離要因の特定:** * 乖離が10%以上の場合：周辺の店舗の存在（両替需要）を再考せよ。 * 乖離が20%以上の場合：自販機の補充状況や、特定の人気商品による釣り銭の枯渇を疑え。 * **モデルの更新:** 乖離の傾向をAIに再度入力し、「今回の場所では10円玉が過小評価されていた」といったフィードバックを与えることで、推論の精度を最適化（チューニング）する。 この設計思想は、単なる「釣り銭の予測」に留まりません。物理的な硬貨という物体が、人の心理と場所の利便性によってどう配置されるかを読み解く「空間の解像度」を高める試みです。入力の設計が精緻であればあるほど、自販機という無機質な装置から、人間社会の縮図が見えてくるはずです。 以上が、自動販売機の釣り銭口という限定的な空間をデータとして解析し、その構成を予測するための包括的なプロンプト設計となります。このフレームワークを活用し、日常の風景を情報として再構築してください。