HUNTER×HUNTER第421話

冨樫先生の投稿に基づくシナリオ

報告ペースはポアソン過程、事前分布はGamma(1, 30)、単位は日。新規報告のない期間も含みます。10話完成後の期間は別のベイズ対数正規モデル。比較可能な過去データは1サイクルのみで事前分布への依存が強く、外部検証はありません。報告の遅れや欠落もあり得ます。

λ ~ Gamma(1, rate = 30)
λ | posts ~ Gamma(7, rate = 138)
W | λ ~ Gamma(r = 3, rate = λ)
P(W ≤ w | posts) = I[w/(β+w)](r, α)
R = W + L ; log(L) | data ~ Student-t
P(R ≤ t) = ∫ F_L(t − w) p(w | posts) dw

基準サイクル：第411話、原稿一式完成2026年2月24日、再開2026年6月29日、125日。

編集待ち時間の事前中心を90日から30日・180日に変えると中央値は2027年2月・2027年4月です。

使用した原稿完成報告

• No. 421 · 2026年5月27日
• No. 422 · 2026年7月1日
• No. 423 · 2026年7月8日
• No. 424 · 2026年8月9日
• No. 425 · 2026年8月11日
• No. 426 · 2026年8月25日
• No. 427 · 2026年9月1日

基準：過去の休載

過去の基準：2014年以降、連続する話数の間に完了した全休載。短い休載も含みます。直前の掲載日から再開日までを測り、日付不明の場合は年間48号で換算します。

期間の対数を正規分布とし、平均と分散に正規・逆ガンマ事前分布を置きます。両者を積分するとStudentのt予測分布になります。計算日まで再開していない条件を反映し、サイト生成時に再計算します。

yᵢ = log(Tᵢ) ~ Normal(μ, σ²)
σ² ~ InvGamma(α₀, β₀) ; μ | σ² ~ Normal(μ₀, σ²/κ₀)
κₙ = κ₀+n ; μₙ = (κ₀μ₀+nȳ)/κₙ
αₙ = α₀+n/2
βₙ = β₀ + Σ(yᵢ−ȳ)²/2 + κ₀n(ȳ−μ₀)²/(2κₙ)
log(Tnew) | data ~ t₂αₙ(μₙ, √[βₙ(κₙ+1)/(αₙκₙ)])
P(T ≤ t | T > e, data) = 1 − S(t)/S(e)

μₙ = 5.3454 ; κₙ = 9.25
αₙ = 6.5 ; βₙ = 11.7051
df = 13 ; scale = 1.4126

パラメータ・事前分布・感度

過去モデルの事前中心はlog(365.2425日)、κ₀ = 0.25、α₀ = 2、β₀ = 1。中心を180日または730日にすると中央値は2027年4月と2027年4月です。

1998年以降の対象履歴を使うと中央値は2026年10月です。

短期と長期の休載は異質で、単一分布では全ての変化を表せません。2014年の区切りや日数換算は仮定です。投稿から医学的推測は行いません。公式日程が出ると予測を非表示にします。

過去6回の再開を時系列順に検証：平均絶対誤差436日、80%区間内は5/6回。各予測は当時完了済みの休載のみを使用。

パラメータ不確実性を無視した対数正規モデル：誤差442日。平均対数スコア：ベイズ-7.9、基準-7.92（高い方が良い）。少数例では優位性を証明できません。

出典と休載の全履歴