公開情報の作り方と境界

AIの仕組み

公開画面の数字を正しく評価できるように、データが画面へ届くまでの流れ、候補を固定する考え方、結果の集計単位、公開しない情報を説明します。

公開画面までの流れ

1. レース単位に整理する。 開催日、競馬場、レース番号、発走時刻、コース、出走馬を同じレースのまとまりとして扱います。
2. 出走馬の情報を更新する。 出走取消、騎手変更、馬体重、天候・馬場など、公開画面に必要な状態を読み込みます。
3. AIランクと相対変化を計算する。 過去データから作成したモデルの評価と、取得したオッズ系列の変化をレース内で整理します。
4. 公開候補を判定する。 ワイドと複勝は別の条件・別の単位で判定し、条件を満たさないレースでは候補なしとします。
5. 予想を表示する。 AI評価や候補、オッズの変化を出馬表で比較できるようにします。
6. 確定結果を結合する。 開催後に着順と払戻を照合し、表示済み候補の的中数と回収額を更新します。

更新間隔について

通常時は画面に表示した周期を目安に再読込し、発走が近い時間帯はより短い間隔で確認します。ただし、元データの配信、通信、端末の休止状態などにより、表示時刻と実際の変化には差が生じます。更新時刻は鮮度の目安であり、リアルタイム性を保証するものではありません。

AIランクと変化シグナルの位置付け

AIランクはレース内の相対評価

AIランクは、出走馬を別々のレースをまたいで単純比較する点数ではありません。各レースの出走構成の中で評価を区分し、S・A・B・Nとして表示します。同じAでも相手関係や条件が異なるため、別レースのA同士が同じ勝率になるとは限りません。

学習データの傾向は将来も同じとは限りません。競馬場、距離、馬場、世代、出走頭数などの分布が変われば、同じランクでも実績が動きます。そのため、ランク別実績には対象数を添え、短期間の見かけ上の差だけで評価しない構成にしています。

直前下げは相対変化の観測

直前下げは、複数時点で取得した系列を比べ、一定の低下方向が見られたことを示す観測記号です。市場参加者の意図、投票額、最終オッズ、着順を直接推定するものではありません。画面のグラフでは比較に必要な相対変化を示し、絶対オッズ値は公開対象から外しています。

候補を締切時点で固定する理由

結果を見た後で候補を追加・削除すると、成績を実態より良く見せられてしまいます。R競馬では、公開候補を発走前の所定時点で固定し、その時点で表示されたものを結果集計の母数にします。ワイド候補と複勝候補は判定の性質が異なるため、それぞれの締切と集計を分離します。

締切直前に出走取消や時刻変更が起きた場合、通常の確定候補と同じ扱いにできないことがあります。画面では状態を区別し、結果が確認できた候補だけを確定母数へ入れます。候補なしのレースも省かず残し、抽出条件が働かなかった事実を隠さないようにしています。

結果の集計単位

「表示」は候補として公開した件数、「確定」は結果と照合できた件数です。的中率の分母は確定件数、回収率の購入相当額も確定件数を基準にします。的中していても払戻を確認できない場合は、回収率の数字へ推測値を入れません。

累計と今週を分ける

累計は複数開催の傾向を見るため、今週は直近の状態変化を把握するために表示します。今週の数字を累計へ反映する際は同じ期間を重複加算せず、対象期間を置き換える形で更新します。期間別の内訳を残すことで、特定の1日だけが全体成績を押し上げていないか確認できます。

公開方法の限界

• 取得できなかった時点の変化は後から完全には再現できません。
• 競走中の展開、不利、故障など、発走前には確定できない事象があります。
• 過去成績が良い条件でも、将来の的中率や回収率を保証しません。
• 少数の候補では、1件の的中・不的中が率を大きく動かします。
• AI評価とオッズの変化は参考情報です。それぞれの意味と更新時点を確認してご覧ください。

定義や集計方法を変更する場合は、同じ名称のまま意味を変えないように注意し、画面上の説明も併せて更新します。利用者が数字の出所をたどれることを、見た目の的中演出より優先します。