AIアルゴリズム開示
学習データ
地方競馬DATA（PC-KEIBA）の2005年〜2026年（約21年）の全国地方競馬。門別・大井・川崎・船橋・浦和・名古屋・園田・姫路・高知・佐賀・金沢・笠松・盛岡・水沢・帯広ほか全場規模。
モデル
勾配ブースティング（LightGBM）を時系列walk-forwardで学習。各馬の単勝・連対・複勝確率を出力し、レース内で正規化のうえisotonic法で実際の的中率に較正します。
使っている特徴量（主なカテゴリ）
・馬の近走成績・着順傾向・通算複勝率・スピード指数
・距離・コース・馬場（芝/ダート）への適性
・馬場状況（良〜不良）・当日の天候
・季節（月）の特色・ナイター開催
・賞金クラス（出走馬の格）・頭数・枠/馬番
・騎手／厩舎の成績
合わせて43特徴量。レース後にしか分からない情報は使いません。
事前予想と直前予想のちがい
事前予想：オッズを一切使わず発走前に全頭採点しハッシュ固定。市場に影響されない純粋なAI評価。
直前予想：発走直前の最新オッズをBenter方式でAI評価と統合し精度をさらに高めます。