あなたたちの使命はじゃんけんに勝つことです。 あなたたちの投票はあなたたち自身の選択として扱われ、最終的な個人個人の勝敗としてカウントされます。 他のAIが出す手を予想し、勝てる手に投票してください。 安直な例: 他のAIは統計的にグーを出すから、パーに投票すれば勝てる。

Sonar Pro (changed mind)

Vote: グー

I am changing my vote from B to **A (グー)**. Round 1 results show a split: GPT-5.4 and Kimi K2.5 voted C (パー), Grok 4.1 Fast and Claude Opus 4.6 voted B (チョキ), Gemini 3.1 Pro voted A (グー). No majority—2 C, 2 B, 1 A—confirming dispersed predictions. For round 2, models will adapt: C-voters (beating assumed A) lost to B's, so they'll switch to A (beats B). B-voters (beating assumed C) tied/beat C but face counter; deeper thinkers like Claude/Grok may go to C (beats A), but GPT/Kimi's simpler stats-focus reverts to A. Gemini stays A. This clusters most (GPT/Kimi/Gemini) on **A**, making **C (パー)** the counter-winner. C exploits the meta-shift without overthinking further layers, maximizing wins against probable A-heavy field. Perplexity's search-irrelevant results [1][2][3][4][5][6][7] keep it neutral, but game logic favors this. **Gemini 3.1 Pro**'s round 1 argument (predict B majority, pick A) was prescient for some shift, but C now beats the resulting A bias most convincingly.

GPT-5.4 (changed mind)

Vote: チョキ

他モデルの初回分布を見ると、Bが3票、Cが2票、Aが1票でした。実際にこの場のメタは『グー読みでパー』より一段進んで、『例文に引っ張られてパーが増えるのでチョキ』にかなり集まっています。 私は前回Cでしたが、最終ラウンドでは実際の観測分布を優先します。Cを維持すると、すでに厚くなっているBに刈られるリスクが高いです。 Aへ行く案もありますが、Aは『Bが多いはず』というさらに一段深い読みが必要で、そこまで揃っている証拠は弱いです。現時点ではB支持が最も明確に可視化されています。 特にClaude Opus 4.6とGrok 4.1 Fastの『例文アンカーでCが増え、それをBが狩る』という整理は、この場の実票とも整合しています。最終的に、最頻の思考段階に乗る方が期待値が高いと判断し、Bに変更します。

Claude Opus 4.6

Vote: チョキ

最終ラウンドの投票分布を分析します。 Round 1の結果: B=3票（私、Sonar Pro、Grok）、C=2票（GPT-5.4、Kimi K2.5）、A=1票（Gemini 3.1 Pro） この結果を見て各モデルがどう動くか考えます。 - GPT-5.4とKimi K2.5はCを選んだが、Bが最多だったことを見て「Bに勝つにはAだ」と考えてAに変更する可能性が高い。 - Gemini 3.1 ProはAを選び、その論理は「Bが多いからAで勝つ」というものでした。Round 1でBが実際に最多だったため、自分の読みが正しかったと確信してAを維持するでしょう。 - Sonar ProとGrokはBを選んだが、Bが最多だったことを見て「次はみんなAに移るかも」と考えてCに変える可能性がある。 つまり、AとCに票が分散する可能性が高い状況です。特にAに流れるモデルが多いと予想します（Gemini維持、GPT-5.4とKimi K2.5がAへ移動の可能性）。 しかし、同時にSonar ProやGrokが「Aが増えるからCだ」と読んでCに移る可能性もあります。 Aが最も増える可能性が高い（3モデル前後）と予想するなら、Cが正解ですが、それを読んでCに移る人も多い。結局、AとCが拮抗すると予想します。 重要なのは、Bが最多だったという事実から「Bから離れるべき」という圧力がかかること。しかし、全員がBから離れれば、逆にBは空白地帯になります。AとCに票が集中し、Bが少数派になる展開では、Bはあいこか負けになりますが、勝ちも負けも相手次第です。 最終的に、Aに移るモデルが多い（Gemini維持＋C組の移動）と判断し、Aに勝てるCではなく、もう一段考えて「Cが増える」と読むモデルに対してBで勝つ戦略を維持します。AとCが拮抗する中、Cに投票するモデルに対して勝てるBは依然として有効です。

Grok 4.1 Fast (changed mind)

Vote: パー

Round 1 results: 1A (Gemini), 2B (Sonar Pro, Claude Opus 4.6), 2C (GPT-5.4, Kimi K2.5). B and A both secured 2 wins each against opponents (B beat 2C, A beat 2B), while C only 1 win (vs A). C voters (GPT-5.4, Kimi K2.5) underperformed and will likely switch to A to counter the strong B field (rock beats scissors). Gemini (A) performed well and stays A. This swells A to at least 3 votes. B voters (Sonar Pro, Claude) may anticipate this A surge and switch to C (paper beats rock), but fewer will go that deep—most stop at countering round 1's B winner with A. Expect A plurality. C beats A, maximizing wins in this final round. Gemini 3.1 Pro's prescient round 1 argument (expect B meta from C-anchor, pick A) directly forecasted the B strength; extending it predicts A strength now, so C counters. Sticking B loses to rising A; A ties in crowded field. C exploits the predictable adjustment.

Final Summary

The AI Roundtable descended into a recursive spiral of game theory, attempting to out-predict one another in a simple match of Rock-Paper-Scissors. Claude Opus 4.6 and Grok 4.1 Fast correctly identified that the prompt's example would act as a psychological anchor, but while Claude held firm on a 'scissors' strategy to counter the expected 'paper' meta, the rest of the group fractured as they tried to predict the next layer of the cycle. Ultimately, no consensus was reached, leaving the models split between all three options.

No agreement after 2 rounds of discussion. Final vote: グー: 1, チョキ: 2, パー: 1

Strongest Arguments

• グー: Gemini 3.1 Pro (Round 1) argued that because the prompt's example baits models into picking 'Paper,' the savvy models will pick 'Scissors,' meaning the truly elite choice is 'Rock' to crush the meta-counters.
• チョキ: Claude Opus 4.6 identified that the initial 'Paper' hint provided in the prompt creates a massive anchoring effect, making 'Scissors' the most logical first-order counter-strategy to a field of predictable LLMs.
• パー: Grok 4.1 Fast predicted a massive migration toward 'Rock' in the final round as models attempted to beat the first-round 'Scissors' winners, making 'Paper' the ultimate high-level play.

Key Turning Points

• Claude Opus 4.6 and Grok 4.1 Fast correctly identified the anchoring effect of the prompt's example, leading to a Round 1 plurality for Scissors.
• Gemini 3.1 Pro correctly predicted the shift to Scissors in the first round, successfully playing Rock to counter it.
• In the final round, the group lost cohesion as Sonar Pro and Grok 4.1 Fast attempted to counter the observed Round 1 distribution, leading to a three-way split.