使用しているAIモデル
本サイトの予想は、勾配ブースティング決定木の高速実装である LightGBM (lambdarank) を用いた機械学習モデルによって生成されています。
119
学習特徴量
馬の過去成績、騎手・調教師の最近の調子、コース適性など
160K+
学習レコード数
2023年4月以降の南関東+愛知・兵庫の全レース
19,800+
学習レース数
統計的に十分な信頼性
3年
学習期間
市場構造の変化を捉えるため定期再学習
直近の検証テスト結果
下記は 学習に使わなかった検証データ（—）で評価した結果です。本サイトの推奨はこのモデルに基づいて自動生成されています。
0.8898
AUC（識別力）
0.5=ランダム、1.0=完璧。0.85以上で実用域、0.90以上で高精度
160,793
学習サンプル
過去レースの馬データ
—
検証サンプル
学習に未使用の独立データ
—
検証期間
時系列分割でリークなし
戦略別 シミュレーション結果
各戦略について、検証期間の全レースに適用した場合の的中率と回収率です。100% 超で長期的に利益が期待できます。
| 戦略 | ベット数 | 的中数 | 的中率 | 回収率 |
|---|---|---|---|---|
| top1_per_race | 4,881 | 2,561 | 52.5% | 115.3% |
| top1_if_p>=0.15 | 4,881 | 2,561 | 52.5% | 115.3% |
| top1_if_p>=0.2 | 4,870 | 2,557 | 52.5% | 114.6% |
| top1_if_p>=0.25 | 4,768 | 2,530 | 53.1% | 114.5% |
| top1_if_p>=0.3 | 4,465 | 2,449 | 54.8% | 115.0% |
| ev_top1>=0.0 | 4,677 | 1,515 | 32.4% | 261.8% |
| ev_top1>=0.1 | 4,281 | 1,354 | 31.6% | 276.3% |
| ev_top1>=0.2 | 3,666 | 1,129 | 30.8% | 301.0% |
※ 上記は過去データでのシミュレーション結果であり、将来の運用結果を保証するものではありません。
特徴量カテゴリ
- 馬個体の能力過去N走の勝率・3着内率・平均着順、累積成績、近走着順の安定性、上り3F平均、推定タイム指数
- 騎手・調教師の調子直近10/20/50走の勝率、コース別勝率、調子の上昇トレンド
- コース適性同距離・同馬場・同コース種別での過去成績
- 市場情報単勝オッズ、人気、レース内相対評価
- レース条件距離、コース種別、馬場状態、天候、クラス、出走頭数
- 馬体・斤量馬体重、増減、斤量、前走比、休養日数
バックテストの考え方
- 時系列分割2023年4月～2025年7月を学習、2025年8月以降を検証データとして分離
- 各foldごとにオッズモデルを再フィット未来のオッズが予測に漏れないよう分離
- 確定オッズで払戻計算予想時オッズではなく確定後のオッズで実際の払戻を再計算
- ケリー基準でベット額を決定1/20ケリーで資金管理、破産確率を実質ゼロに
運用実績（確定オッズベース）
103
累計買い目
7.8%
的中率
116.9%
回収率
+2,300円
累計収支
※ サンプル数が少ない時期の数値はばらつきが大きいため、長期的な傾向としてご覧ください。
モデルの限界・注意点
- 予測勝率はあくまで参考値で、100%確実な予測はできません
- 締切前のオッズ変動で期待値プラスが消滅することがあります
- 出走取消・除外馬は推奨対象から外れます
- 市場構造の変化（騎手引退・コース改修等）で過去傾向が変わることがあります
- 累計買い目が数百を超えるまでは統計的なばらつきが大きくなります
本サイトの予想は機械学習モデルによる参考情報です。過去の実績は将来の結果を保証しません。投資判断は自己責任でお願いします。本サイト運営者は損失について一切の責任を負いません。20歳未満の方は馬券を購入できません。