8ヶ月止まっていたモデルを直した話 — 再学習でROI +14.7pt、でも控除率の壁は残る
こんにちは、AI BOAT RACE の中の人です。このコラムでは、予想エンジンの裏側で実際にやっている「改善（KAIZEN）」を、うまくいったことも、そうでなかったことも、そのまま書いていきます。第1回は、いちばん恥ずかしくて、いちばん効いた話から。
見つけてしまった問題：モデルが8ヶ月、更新されていなかった
当サイトの予想は LightGBM という機械学習モデルが毎レース自動で出しています。ところがある日、内部のログを点検していて青ざめました。本番モデルの学習データが 2025年9月末で止まったまま、約8ヶ月放置されていたのです。
機械学習モデルは「過去のデータの傾向」を覚えています。選手の調子、モーターの当たり外れ、季節要因——競艇の地形は少しずつ動くのに、こちらは古い地図のまま走り続けていた。案の定、2025年10月以降の新しいレースに対して、モデルの精度はじわじわ落ちていました。
直した結果：2026年5月で回収率 72.9% → 87.6%（+14.7pt）
最新データまで取り込んで学習をやり直し、学習に使っていない期間（2026年5月）で答え合わせをしました。同じ5月のレースに対して、
- 古いモデル：回収率 72.9%
- 再学習後：回収率 87.6%（+14.7pt）
数字は素直に良くなりました。これをそのまま本番に反映（ML v5.24）。
でも、正直に言います：87.6%はまだ「負け」です
ここが大事なところなので、隠さず書きます。87.6%という回収率は、100%を下回っています。つまり長期的にはまだ目減りする水準です。
競艇には約25%の控除率（テラ銭）があり、100円買うと平均で約75円しか戻らない設計になっています。「精度を上げる」だけでこの壁を越え続けるのは、本当に難しい。再学習で大きく改善はしましたが、それでも壁の手前。これが現実です。当サイトの検証実績にマイナスの期間が残っているのも、この壁があるからです。
同じ事故を二度と起こさないために
反省は仕組みに変えないと意味がありません。今回いちばん効いたのは、実は精度そのものより「二度とモデルを腐らせない仕組み」を入れたことだと思っています。
- 毎週月曜に自動で再学習を回すようにしました。学習データの窓は毎月前進して最新データを取り込み続けるので、人間が忘れてもモデルが古びない仕組みです。
- 「古いモデルを使い続けて精度が落ちる」という今回の事故は、これで構造的に防げます。
このコラムの約束
派手な的中report より、こういう地味な裏側のほうが、たぶん当サイトの本体です。「全部のKAIZENが成功している」ようには書きません。試して却下した工夫もたくさんあります（次回以降に書きます）。AIと一緒に、地道に強くしていく過程を、これからも正直に共有していきます。
エンジンの全体像は予想エンジンと検証方法に、日々の成績は検証実績にまとめています。
⚠️ 当サイトの予想は的中を保証しない参考情報です。舟券の購入は20歳以上・自己責任で、無理のない範囲でお楽しみください。