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PSA の鑑定記録、最終変更日が直近30日にないカードは43.85%

2026-10-03 ／ SAYA Terminal 編集部

SAYA が鑑定枚数の記録と結びつけている PSA のカード4,299枚（同じ鑑定記録に結びつく複数の銘柄は1枚と数えた）について、記録上の最終変更日がいつかを数えた。鑑定枚数は、カードごとの PSA の等級の内訳の合計のことだ。最終変更日には last_population_change の日付を使った。これは列名から、鑑定枚数が最後に変わった日と読んだもので、仕様書などで確かめた定義ではない。2026年10月1日を基準にすると、直近30日の窓にこの日付が入るカードは2,414枚（56.15%）で、残る1,885枚（43.85%）は日付が30日より前か、日付がない。直近7日では1,246枚（28.98%）だったが、基準日を last_population_change の最新日（9月28日）に置くと37.94%になる。

記録にある3つの日付と、数える単位

PSA の記録1行には、日付を持つ列が3つある。data_last_updated、last_population_change、fetched_at だ。どれも仕様書などで確かめた定義ではない。列名と値の並び方から、次のものとして扱った。

• data_last_updated は、鑑定データ側が更新された日として扱った。4,910行すべてが2026-09-25から2026-09-30の間にあり、値になっている日付は5つ（9月25日、26日、27日、28日、30日）しかない。数字を9に置き換えると、4,910行すべてが「9999-99-99」の形だった。
• last_population_change は、鑑定枚数が最後に変わった日として扱った。4,908行に日付があり（形は「9999-99-99」）、2行は空だった。日付は8月3日より前の行（1,782行）から9月28日まで広がっている。
• fetched_at は、SAYA がその行を取得した日時として扱った。秒まで入っていて（形は「9999-99-99 99:99:99」で4,910行すべて）、2026-09-26から2026-10-01の間にある。

この読み方は、値の並び方と矛盾しない。日付ごとに累計を取ると、どの日付の時点でも fetched_at が入った行の累計は data_last_updated が入った行の累計を超えない。data_last_updated が先に埋まり、fetched_at が遅れて追いかける形だ。9月26日までの累計は data_last_updated が2,630行（53.56%）、fetched_at が636行（12.95%）で、9月28日までだと4,909行（99.98%）と3,513行（71.55%）になる。last_population_change だけは、8月3日より前の日付が1,782行あり、この2つとは分布の形が違う。ただし、ここまでは並び方から言えることで、3つの列が実際にどう作られているかは、この記録からは分けられない。

数える単位は2つある。日ごとの件数と曜日別は、畳む前の行（4,910行）で数えた。同じ鑑定記録に結びつく複数の銘柄を1枚と数えることを、この記事では「畳む」と呼ぶ。4,910行を畳むと4,299枚になり、611行が別の行と同じカードにまとまった。7日と30日の割合は、畳んだ後のカード4,299枚を分母にして数えた。日付を数える期間（日ごとの表の60日間、直近7日、直近30日）は、この記事では「窓」と呼ぶ。

この記事が数えるのは、記録にいつ日付が入ったかだけで、鑑定枚数の増減の大きさは数えていない。変化が小さくても大きくても、last_population_change の日付が窓に入れば同じ1枚と数える。

60日を日ごとに見る

2026年8月3日から10月1日までの60日間を、3つの日付ごとに1日ずつ数えた。全60日は載せず、窓の最初と最後の日、件数が0の日、件数の多い日、基準日の違いで差が出る日を抜き出した。数えた単位は、畳む前の行（4,910行）だ。

日ごとの件数（抜粋）

last_population_change の60日間の合計は3,126行で、4,910行の63.67%にあたる。残る1,782行（36.29%）は8月3日より前の日付で、2行（0.04%）は日付がない。窓より後の日付を持つ行はなかった。

1日の件数の中央値は17.5行。件数が0の日は6日（8月3日、8月23日、9月9日、9月29日、9月30日、10月1日）で、残る54日は1行以上ある。最も多い日は9月26日の841行で、4,910行の17.13%、60日間の3,126行の26.90%にあたる。100行以上の日は7日あり、すべて9月18日から9月27日の間に入る。最後の7日間（9月25日から10月1日）だけで1,392行になり、60日間の合計の44.53%を占める。8月で最も多かったのは8月12日の65行だった。last_population_change の最新の日付は9月28日で、9月29日以降の日付を持つ行は0行だ。

last_population_change は1行に1つしか日付が入らないので、日ごとの件数は「その日が最後の変化日だった行」の数になる。ある日に動いたあと、もう一度動いた行は、最初の日の件数に入らない。古い日付の件数が小さく見えることは、その日に動いた行が少なかったことを意味しない。その日に動いた行の総数は、この記録からは分けられない。

曜日で数える

日付を曜日に直し、last_population_change の件数を曜日ごとに足した。60日間には、月曜から木曜が9日ずつ、金曜から日曜が8日ずつ入る。9月25日からの最後の7日間を除いた53日でも数え直した。

60日間の合計では、土曜日が1,068行（34.17%）で最も多く、月曜日が139行（4.45%）で最も少ない。ただし土曜日の1,068行のうち841行は9月26日の1日分で、土曜日の合計の78.75%を占める。最後の7日間を除いた53日で数え直すと、土曜日は227行（13.09%）に下がり、最も多いのは水曜日の424行（24.45%）、最も少ないのは月曜日の81行（4.67%）になった。1日の件数の差が大きいので、曜日ごとの合計は1つの日に左右されやすい。

月曜始まりの満週8週に区切り、週ごとに件数の最も多い曜日を数えると5種類に分かれ、一定の曜日に集中しているとは言えない。一方、最も少ない曜日は8週のうち7週が日曜日か月曜日だった。これが曜日の違いなのか、件数が大きく変わる時期の違いなのかは、この記録からは分けられない。

基準日の取り方で、7日の割合が変わる

日ごとの件数は「何%のカードが動いたか」には答えない。そこで、直近7日と直近30日のうちに last_population_change の日付が入っているカードの割合を、畳んだカード4,299枚を分母にして数えた。窓は基準日を含む7日間と30日間で、基準日は fetched_at の最新日（2026年10月1日）と last_population_change の最新日（2026年9月28日）の2通りに取った。記録を読み取った日の日付（日本時間で2026年10月1日）を基準にすると、fetched_at の最新日と同じ数字になる。

last_population_change の最新日（9月28日）を基準にすると、7日の割合は37.94%で、10月1日基準の28.98%より8.96ポイント高い。30日の割合は56.50%と56.15%で、差は0.35ポイントにとどまる。どちらの基準でも、基準日より後の日付を持つカードは0枚、日付のないカードは2枚だった。

差の出どころは、日ごとの件数の表で確かめられる。行で数えると、9月28日基準の7日の窓にだけ入る9月22日、23日、24日が113行、161行、170行で合わせて444行あり、10月1日基準の窓にだけ入る9月29日、30日、10月1日は0行だ。30日の窓でも、9月28日基準にだけ入る8月30日、31日、9月1日の16行（1行、2行、13行）が差になる。どの基準が正しいかを決める材料は、この記録にはない。「直近7日に動いたカードは何%」と書くときは、基準日を添えなければ数字が決まらない。

30日の窓に日付が入らないカードは43.85%

カードの側から見ると、last_population_change の日付の位置で4つに分けられる。直近7日、7日より前から30日の窓の終わりまで、30日の窓より前、日付なしだ。

直近30日のうちに last_population_change の日付が入ったカードは、10月1日基準で2,414枚（56.15%）、9月28日基準で2,429枚（56.50%）だった。裏返すと、30日の窓に日付が入らないカードは、それぞれ1,885枚（43.85%）と1,870枚（43.50%）になる。この数には日付のない2枚を含む。日付がある分だけなら1,883枚（43.80%）と1,868枚（43.45%）で、last_population_change が30日の窓より前にあるカードは、どちらの基準でも43.45%から43.80%の間に入る。

日付が窓に入らない理由は、この記録からは分けられない。この記事が数えたのは、last_population_change の日付が窓に入るかどうかだけで、入らない状態が何を表すのかは、記録には書かれていない。

7日・30日の窓に日付がないカード

窓に日付が入らないカードの割合を、基準日ごとに並べ直す。

• 直近7日の窓に last_population_change の日付が入らないカードは、10月1日基準で3,053枚（71.02%）、9月28日基準で2,668枚（62.06%）になる。日付のない2枚を含む。
• 1日だけを取ると、さらに絞られる。7日の窓の中の1日に動いたカードは、その7日間に動いたカードに必ず含まれる。last_population_change を最後に変わった日と読む限り、9月25日から10月1日のどの1日を取っても、その日に変わったカードは28.98%を超えない。つまり、その日に変化のないカードは71.02%以上になる。9月22日から24日の各日は、37.94%を超えない（変化のないカードは62.06%以上）。言えるのは上限と下限までで、1日ごとの正確な割合は、この記録からは分けられない。
• 30日では、日付が入らないカードが43.50%から43.85%だった。

数え方の注意

• PSA の鑑定記録だけを数えている。
• 対象は SAYA が鑑定枚数の記録と結びつけているカード4,299枚で、カタログの全カードではない。銘柄マスタ全体は23,006で、そのうちカタログの条件（日本版で有効、BOX- と PACK- で始まる銘柄を除く）を通るのは22,780。畳んだカード4,299枚と22,780は、カードと銘柄で単位が違うので、割合としては読まない。
• 記録を読み取ったのは2026年10月1日朝の7時40分（日本時間）。数えた PSA の4,910行の日付は、data_last_updated が2026年9月25日から9月30日、fetched_at が2026年9月26日から10月1日にある。時刻のタイムゾーンは記録に書かれていないので、記録の表記のまま数えた。
• 4,910行は、取得した PSA の4,939行から、公開面から外す29行を除いたもの。畳み込みの代表行は fetched_at が最新の行で、複数の銘柄を含むカードは468枚ある。畳んだカードの日付が、畳む前のどの行の値かは、この記録には書かれていない。
• 割合の分母は、畳んだカード全部の4,299枚（行では4,910行）。等級の内訳の合計が20未満の1,654枚も、記録にある鑑定総数と等級の内訳の合計が食い違う1,831枚も、日付の数え方では除かず、分母に入れた。日付のない2枚（2行）も分母に入っている。
• 日付が窓に入らない理由、曜日や時期による差の理由は、この記録からは分けられない。