プリフロ3betされたハンド・50kハンド分

　MDAがプログラミングの知識なしにできてしまった。今度は本当にmanual data analysis（笑）ではなくてmass data analysisと言えそう。

　できるかな？と思ってはいたが、LLMを使用して、日本語のプロンプトだけで、ハンド履歴ファイルを入力して、結果を出力する、ということがおそらくできてしまった。何度か試行錯誤は必要であったが、正確な日本語でstep by stepに行うことで、正しそうな解析結果が出てきた。
　50kハンドのファイルを入力し、プリフロップ3betされたハンドでshowdownsされたハンドものを集計した。結果を示す。以前の解析のように、この方法ではshowdownされた、という部分でバイアスがかかっている可能性が高いことには注意が必要ではある。たとえばAAが一番多くないのはそのようなバイアスの影響を受けていると思う。
　（追記）ちょっと怪しいところもあったので修正・検証中。

・全ハンド　774

・ポケット33.7%

KK: 43 (5.56%)
QQ: 40 (5.17%)
JJ: 39 (5.04%)
AA: 27 (3.49%)
TT: 25 (3.23%)
99: 21 (2.71%)
88: 15 (1.94%)
77: 15 (1.94%)
66: 13 (1.68%)
55: 11 (1.42%)
33: 7 (0.90%)
22: 4 (0.52%)
44: 1 (0.13%)

・AK9.2%
AKo: 56 (7.24%)
AKs: 15 (1.94%)

・スーコネ 6.3%
KQs: 20 (2.58%)
JQs: 13 (1.68%)
JKs: 11 (1.42%)
78s: 7 (0.90%)
89s: 3 (0.39%)
56s: 2 (0.26%)
67s: 2 (0.26%)
45s: 1 (0.13%)
34s: 1 (0.13%)

・ブロードウェイ同士（ポケット・AK・スーコネ除く）13.3%
AJo: 28 (3.62%)
AQo: 28 (3.62%)
KQo: 21 (2.71%)
JKo: 15 (1.94%)
JQo: 11 (1.42%)

・AXs 12.3%
ATs: 17 (2.20%)
AQs: 16 (2.07%)
AJs: 15 (1.94%)
A5s: 12 (1.55%)
A2s: 6 (0.78%)
A6s: 6 (0.78%)
A7s: 6 (0.78%)
A3s: 5 (0.65%)
A4s: 5 (0.65%)
A9s: 4 (0.52%)
A8s: 3 (0.39%)

・その他 25.2%

　ちなみに、このような解析をLLMを使用して実施したのは初めてである。AIおそるべし。本当にパラダイムシフトを感じる。自分はホワイトカラー的な仕事内容であるが、本当に仕事がなくなっていくことを実感する。