アロメトリック効果でロジック組み直し

年末年始、おおよそ4日間ほど取られたが良いコード改修ができた。

現行の線形モデル（ (身長 + 3) × 0.6）を使って身長区分ごとの理想のハンドルの高さを算出してきたが、それだと私が知る現実と大きな乖離が出ていることに気づいていた。

その原因についてAI駆動開発環境の中で模索していたところ、あるキーワードが浮かび上がった。

アロメトリック効果

• 10年以上に及ぶ現場の観察
• 800台(人)以上の階段昇降の介助経験

押し手の身長と理想と考えられるハンドルの高さに正比例がなく、非比例的な関係が見えていた。

その現象の名前をちゃっかり見つけてくれるAI。

こりゃ便利だわ。

Hhandle​≈H肩​−L腕​×sin(θ)

「身長が伸びて肩の位置が上がっても、同時に腕の長さも伸びるため、自然に構えた時の手の位置の上昇幅は、身長の伸び幅よりも小さくなる」
 UC Berkeley研究（Journal of Anthropology of Sport and Physical Education, 2018）

日本市場で販売されている製品が100cm前後の高さに収斂するのはこれが理由なのだろう。

ということでこれまでの線形モデルを捨てて（元々、係数0.6は大きすぎた）、独自の対数/収束モデルをはめ込むことに成功。

回答精度に大きな改善が見られてハッピーだ。