第1回 はじめに
始めに言っておきますが、タイトル通りのことが本当にできるのか、筆者には全く自信がありません。とりあえず誰も言ってなさそうだから、言うだけ言ってしまおうという魂胆です（もし先に提唱している方がいらっしゃったらすみません）。
まずは、本稿を書くに至った経緯について、簡単に説明させて頂きます。
筆者は先日、「一話あたりの文字数を最適化して高い評価を得よう！」（http://ncode.syosetu.com/n5969dt/）というエッセイを投稿しました。
データの解釈についてはご批判を頂きましたので、ここでは結果だけを簡単に紹介することにします。
まずそれなりの評価が高確率で狙えるのが、短編は約2000字、連載は約3000～5000字でした。また低確率ながら抜群の高評価を狙えるのが、短編は約8000字、連載では約6000～10000字でした。ただしあくまでも一つのデータであって、これが正解という保証はありません。
しかし少なくともこの結果は、文字数が評価に影響を与えることを証明しています。
私はここに着目して、文字数や他のパラメーターから評価を逆算できるのではないかと考えました。
そこで本稿では、小説の評価を事前に予測できる計算式を作れるかということについて、大胆かつマジメに机上の空論を語ってみようと思います。
しかし致命的なことに、私は数学があまり得意ではありません。どちらかというと大雑把に枠組みを捉えられればいいやという人間です。
そのため、恐らくツッコミどころは満載だと思います。なんか変な奴がポンコツなベータ版を作ってるな、という感じで大目に見てやってください。
そういう訳で、まず次回で作業仮説として計算式を提案し、次々回からそれを検証するために個々のパラメーターをどう分析すれば取り出せるかを議論し、その後に実データの分析をして各パラメーターの数値化に取り組もうと思います。
大雑把な私としては、全てのパラメーターを吟味するよりは、貢献度の大きいパラメーターだけの組み合わせでも、それなりの物ができるのではないかと踏んでいます。
読者の皆様からのご意見も参考にしながら、計算式の誤りをその都度修正していくつもりです（どうぞお手柔らかにお願いします）。
詳しい分析については私の限界容量を越えてしまうので、より技術がある方に譲ろうと思います。もし興味のある方がいらっしゃるなら、私の仮説を踏み台にしてご自由に分析して下さい。ただし、あくまでも自己責任でお願いします。
関連した分析を行った方は、ご連絡頂ければ、本ページのあとがきとランキングタグでのリンクにてご紹介させて頂きます。私の方からご許可を伺うこともあるかもしれません。
大体言いたいことは言った気がするので（こういうところも大雑把ですみません）、次回はまず作業仮説からお話しようと思います。
