スロットマシンの設定を推測し、ユーザーに提供すること、 実践データを基に、設定推測の精度を向上させること
スロットプレイヤー、 スロット店の運営者
実践データの手動入力、 CSVファイルなどからの一括インポート、 API経由でのデータ取得（オプション）
実践データの集計と分析、 設定推測アルゴリズムの実装、 設定ごとの統計情報の表示
設定推測結果の表示、 推測精度の表示（信頼度スコア）、 設定ごとの特徴のグラフ表示（ヒストグラム、折れ線グラフなど）
ユーザー登録と認証、 ユーザーデータの保存と管理、 プライバシー設定とデータ保護
推測結果のメール通知、 特定の設定が推測された場合のアラート機能
大量データの迅速な処理と分析、 リアルタイムでの結果表示
データの暗号化と保護、 ユーザー認証とアクセス制御
ユーザー数やデータ量の増加に対応可能な設計、 将来的な機能追加に対応できる柔軟なアーキテクチャ
直感的で使いやすいインターフェース、 モバイル対応のデザイン
定期的なバックアップとリカバリ機能、 ログとモニタリングの実装
Webベースのアプリケーション、 モバイル対応（レスポンシブデザイン）
HTML5, CSS3, JavaScript (React, Vue.jsなど)
Node.js, Python (Flask, Djangoなど)、 データベース：MySQL, PostgreSQL, MongoDBなど
Python (Pandas, NumPy, SciPy)、 機械学習ライブラリ (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
クラウドサービス (AWS, GCP, Azure)、 コンテナ化 (Docker, Kubernetes)
スロットの実践データ（回転数、当たり回数、投入枚数、出玉など）、 過去の設定と結果のデータ
データベース設計（テーブル構造、インデックスなど）、 データバックアップの仕組み
ユーザーヒアリング、 機能仕様書の作成
システムアーキテクチャ設計、 データベース設計
フロントエンド・バックエンドの開発、 データ分析アルゴリズムの実装
単体テスト、統合テスト、システムテスト、 ユーザビリティテスト
本番環境へのデプロイ、 ユーザー教育とトレーニング
定期的なシステムアップデート、 ユーザーサポート
この要件定義は、スロットの実践データを基に設定を判別するシステムの開発を成功させるための基盤です。 ユーザーのニーズを正確に把握し、適切な技術と手法を用いることで、高精度な設定推測システムを構築することが可能となります。