🔬 予想エンジンと検証方法
当サイトの予想は、機械学習エンジンが毎レース自動で生成しています。 このページでは「どんなエンジンか」「どう検証しているか」「どうKAIZENし続けているか」を公開します。
エンジンの概要
- モデル: LightGBM（勾配ブースティング）ベース。1着・2着・3着をそれぞれ予測する3つのモデルの出力を合成し、3連単全120通りの確率をレースごとに推定します
- 買い目の決め方: 推定確率と直前オッズを照合し、確率上位の本線と期待値（確率×オッズ）基準のバリュー目を組み合わせて構成。自信度（High/Normal/Difficult）と見送り（SKIP）判定も自動です
- 学習データ: 公式公開データ約2年分・全24場 約75万艇走（番組表・直前情報・結果・払戻）。毎晩自動で当日分を取り込みます
- 鮮度の維持: モデルと補正テーブルは毎週月曜に最新データで自動再学習。「古いモデルを使い続けて精度が劣化する」事故を仕組みで防いでいます
検証の規律（このサイトの本体）
- 発走前公開・事後改変なし: 予想は投票締切前に確定・公開し、以後書き換えません
- 公式払戻で精算: 的中判定・収支は公式の払戻金で計算。返還（出走取消等）も反映します
- 見送りも記録: 都合の悪いレースを後から「ノーカウント」にしません。SKIP判定も日報に残ります
- 過去検証は no-lookahead: バックテストでは「締切時点で存在した情報」だけを使います（締切後のオッズや結果の混入は、検証を粉飾する最も典型的な手口です）
- 整合性ガード: 検証実績ページの数字が元データと1円でも合わない場合、サイトの生成自体が停止する設計です
KAIZENサイクル
エンジンは完成品ではなく、毎週の運用でKAIZENし続けています。KAIZEN案が本番に入るまでの関門:
- バックテスト: 過去データ（no-lookahead）で効果を測定。統計的な有意性と効果量、直近期間での成立を確認
- フォワード検証: バックテストを通っても即採用しません。数週間、実際の新しいレースで並走させ、効果が持続した場合のみ採用します（過去データに偶然フィットしただけの「見かけのKAIZEN」を弾くため）
- ロールバック可能な実装: 採用後も全ての変更は即座に巻き戻せる形で実装し、毎週の監視で効果が消えていないか追跡します
失敗したKAIZEN・撤回した変更も内部記録に残しており、同じ間違いを繰り返さない仕組みです。
正直なスタンス
競艇は約25%の控除率がある競技です。長期で回収率100%を超え続けることは極めて難しく、 当サイトの検証実績にもマイナスの期間が含まれます。それを隠さないことが、このサイトの存在意義です。 予想は的中を保証しない参考情報として、無理のない範囲でお使いください。
バージョン履歴（主な節目）
| 日付 | バージョン | 内容 |
|---|---|---|
| 2026-06-12 | — | 予想対象を9場→15場へ拡大（追加場は事前バックテスト合格分のみ） |
| 2026-06-11 | ML v5.25 | 補正テーブルの鮮度修正と週次自動更新化（検証で+2.9ptを確認して採用） |
| 2026-06-09 | ML v5.24 | モデルが8ヶ月更新されていなかった問題を発見・修正。週次自動再学習を導入（検証で+14.7pt） |
| 2026-05-31 | ML v5.23 | 賭け金配分ロジックのKAIZEN（2年分バックテストで有意差を確認して採用） |
| 2026-05-14〜22 | ML v5.2x | 赤字構造レースの見送り判定群を追加・調整（個別にバックテスト検証） |
| 2026-04-24 | — | 1号艇評価の階層補正レイヤーを導入 |
| 2026-04 | ML v5.0 | 機械学習エンジン（LightGBM）へ全面移行 |
※ 検証で効果が確認できず撤回した変更（賭け金の傾斜配分など）も複数あります。 「全部のKAIZENが成功している」ように見せないことも、このページの役目です。