予測はどう計算されているか

1. 間隔（Gaps）。 直近（最大8件）の、部分的でも Banked でもないグローバルリセット日の間の時間差を取得します。Banked Reset はこのリストから完全に除外されます。Banked Reset はアカウントに付与され、ユーザーが好きなタイミングで使用するものであり、Anthropic が全員に対して同時に行うものではないため、グローバルリセットのリズムを示すデータ点にはなりません。正確な発表時刻がない日は 12:00 UTC を基準とします。avg_gap_h はそれらの平均です。間隔が3件未満の場合 → 予測不可。
2. 基準値（Baseline） B = clamp(24 / avg_gap_h, 0.06, 0.55) ── 典型的な間隔を踏まえて、24時間が「リセット日」のどれくらいに相当するかを表します。
3. リズム項 ── バックテストで選ばれる2種類のモデル。 このサイトは基準値を当日確率に変換する2つの方法をテストし、固定で選ぶのではなく、実際に履歴に対して（下記の通り）より良いスコアを出した方を採用します：
   • cooldown（クールダウン） ── C = clamp(hours_since_last / (avg_gap_h × 0.55), 0.18, 1.75)、cad24 = clamp(B × C, 0, 1)。リセット直後は低く、時間が経つほど上昇します ── 待つ時間が長いほどリセットが起きやすくなるという前提です。
   • memoryless（無記憶モデル） ── cad24 = 1 − e−24/avg_gap_h、これは平均間隔 avg_gap_h のポアソン過程が今後24時間以内に少なくとも1回発生する確率です。クールダウン項は一切なく、前回のリセットからどれだけ経過していても毎日同じ確率になります（意図的に B そのものは使っていません ── これは異なる曲線であり、単に係数をかけていない基準値ではありません）。
   現在選択中： memoryless ── もう一方よりバックテストの Brier スコアが低かった（良かった）ため自動的に選ばれています（詳しくは下の実績記録を参照）。同点の場合は memoryless を採用します。これはスタイルの好みではありません。Claude 自身のリセット履歴に対する当サイト独自の前進型バックテストに加え、競合サイトが公開したバックテストとサードパーティのベンチマークも、いずれも cooldown 乗数が memoryless モデルを安定して上回るわけではないという結果でした ── そのため、cooldown が正しいと決め打ちするのではなく、ビルドのたびに毎回チェックするようにしています。
4. シグナル （それぞれ0～1の範囲で、24時間の半減期で減衰し、7日を過ぎると破棄されます）：
   • Official（公式） （重み 0.55）── スコアが最も高い候補投稿：否定表現（「リセットしない」/「won't reset」）= 0、具体的な時間語（曜日、「今日」、時刻）を伴う未来形 = 1.0、未来形のみ = 0.6、それ以外 = 0。
   • Status（ステータス） （重み 0.25）── 関連する未解決／最近のインシデントの影響度の重み（軽微 0.35、重大 0.7、致命的 1.0）の合計で、それぞれ発生からの経過時間で減衰し、上限1にキャップします。バックテストされたことは一度もありません（下記の実績記録はリズム項のみを対象とします）── 手動で設定した経験則として維持されており、履歴に対して検証されたものではありません。
   • Issues（イシュー） （重みは0、参考情報のみ ── 予測には使用されません）── GitHub issue の急増度：clamp((recent_24h / max(baseline_per_day, 0.5) − 1) / 3, 0, 1)、時間減衰なし。ステータスやホームページのシグナル欄には引き続き表示されますが、S にはもう反映されません ── 詳しくは下記の説明をご覧ください。
   S = 0.55·official + 0.25·status（issues の重みは0で、残る2つの重みは1になるよう再正規化されていません ── 0.55+0.25=0.80 は意図的にそのままにしています）。
5. 合算。 p24 = clamp(1 − (1−cad24)(1−S), 0.01, 0.95)。これは単純な掛け算による増幅ではなく、確率の合成です。cad24 がゼロに近い場合（例えばリセット直後）、掛け算の形（B×C×(1+S)）では強いリアルタイムシグナルがあってもほとんど数値が動きません。ほぼ独立した確率として合成することで、リズム項がどの位置にあっても実際のシグナルが意味を持ち続けます。
6. 48時間予測。 p24′ = 24時間後の時点で同じ計算式を評価した値（クールダウンがさらに進み、シグナルがさらに減衰）。p48 = clamp(1 − (1−p24)(1−p24′), p24, 0.95) ── p24 を下回ることはありません。

2026-09-23 以前は、GitHub issue の急増が統合シグナル S の20%を占めていました。現在はそうではありません ── 重みは0になり、他の重みへの再配分も行っていません。Claude 単独のサンプルよりはるかに大きなデータセットを使って、issues シグナルに対して前進型バックテストを行いました：openai/codex の385日分の履歴、46回のグローバルリセットです。結果は次の通りです：

• 一見すると、リセット前に苦情が増えているように見えました ── しかしこれは無関係な2つのトレンドがたまたま同時に上昇していただけでした（issue 件数自体が前年比で約6倍に増えており、リセットも最近になって集中していました）。同じ月内でリセット日をシャッフルすると、この見かけ上の効果は消えました（p=0.40）。
• サンプル外データを使い日単位で前進しながら誠実にスコアリングしたところ、issues シグナルを加えても24時間予測は改善せず、48時間予測は明確に 悪化 しました（Brier スコア +0.0038、95%信頼区間 [+0.0010, +0.0072] ── 信頼区間全体が「悪化」側にあります）。
• Claude 自身の履歴（12件のグローバルリセット日）はサンプルが小さすぎて、単独では何も言えませんでした ── これは「Claude は違った」のではなく「データが足りず判断できない」ということです。

Claude に正確なタイムスタンプ付きのグローバルリセットが30件以上蓄積された時点で、Claude 自身のデータで同じバックテストを再実施し、Brier スコアと log-loss の両方の改善が確実にゼロより良く（信頼区間が完全に「良い」側にあり）、かつランダムノイズのプラセボテストも通過した（p<0.05）場合にのみ issues シグナルを復活させます。それまでは参考として追跡・表示するのみで、計算には使用しません。

ステータスシグナル（未解決のインシデント）も同様に一度もバックテストされていません ── 有効性が示されたからではなく、無効であることが示されていないという理由で、手動設定の経験則として維持しています。

• 平均間隔14.0 日
• 前回リセットからの経過時間446.0
• 使用中のリズムモデルmemoryless
• 基準値 B0.0712
• クールダウン C該当なし（memoryless モデル使用中）
• リズム項 cad240.0687
• Official シグナル0.0
• Status シグナル0.2683
• Issues シグナル0.0528
• 統合シグナル S0.0671
• p2413%
• p4822%

現在の信頼度は 低 です。「高」というランクはありません。 中の条件は、部分的でも Banked でもない（＝グローバル）過去の間隔が10件以上あること、選択中のリズムモデル（memoryless）がバックテストで climatology 基線を上回っていること、そして予測が実際に使用する2つのシグナル源（official と status）が過去6時間以内に失敗なく取得できていることをすべて満たすことです（issues は追跡していますが予測には使われないため、取得失敗の影響を受けません）。それ以外は低になります。

• 現在選択中のリズムモデル（memoryless）は、バックテストで climatology 基線をまだ上回っていません

実績記録（リズム項のみ）

過去95日分の UTC 日に対して前進型バックテストを実施：各日について、その日より前に判明していたリセット日のみを使って4種類の候補予測を計算し、実際にリセットが起きたかどうかに対してBrier スコア（低いほど良い）でスコアリングしました。実際のライブ予測に使われるのは cooldown と memoryless のみで、この2つのうちスコアが低い方が上記のライブ予測に使われ、同点の場合は memoryless を採用します。naive と climatology は参考基線に過ぎず、このサイトが実際の予測として提供することはありません。定義上ここでは「これまでに観測した日数のうちリセットが起きた日数の割合」という同じ式になります ── naive は元の仕様の名称を継続性のために残したもの、climatology は信頼度判定が照合する対象です。

• cooldown0.0722
• memoryless （選択中）0.0691
• naive 基線0.0691
• climatology 基線0.0691

現在選択中のリズムモデルは climatology 基線をまだ上回っていません。 この比較は第三者の数値ではなく、Claude 自身のリセット履歴に対する当サイト独自のバックテストです。バックテストされているのはリズム項のみです ── リアルタイムシグナル（official/status/issues）は過去の日にどうだったかという履歴記録がないため、バックテストされたことはなく、上記で説明するのみです。

• 中央値の間隔10 日
• 平均間隔14.1 日
• 最短間隔3 日
• 最長間隔47 日

データ品質について：記録済みの 11 件のグローバルリセット日のうち、9 件は claude-resets.com の公開アーカイブ由来です（元の投稿なし、正確な時刻なし ── その日の 12:00 UTC として計算、詳しくはこのサイトについて）。リセットが記録されていない最長の期間は 47 日、2026-07-16 → 2026-09-01 ── これは本当に静かな期間だったのではなく記録漏れの可能性があり、その場合は上記の avg_gap_h、ひいてはリズム項全体が実際より高く出てしまいます。

• サンプル数が少ない。 Claude のリセット記録数はまだ多くありません ── データが1件増えるだけで、ここでの各統計値は大きく変動し得ます。
• リセットは裁量的です。 Anthropic は都度発表しており、多くはリリースやインシデントに紐づいています ── 計算式が本当に推定できるような基盤となるスケジュールは存在しません。
• 重みは手動設定であり、フィッティングされたものではありません。 official の 0.55、status の 0.25 という重み、および上記のすべての clamp 範囲は、データにモデルをフィッティングした結果ではなく、選定された経験値です。
• シグナル部分のバックテストはありません。 履歴と照合しているのはリズム項のみです（上記参照）── リアルタイムシグナルの寄与分は過去データに対して検証されていません。