分析
AI予想の仕組み｜競艇AIモデルの概要
BR-STATが開発した競艇AI予想モデルの概要を解説します。結果の透明性を重視し、予測の考え方と精度評価を公開しています。「結果は公開、アルゴリズムは秘密」の方針のもと、どのようなデータカテゴリを使い、どの程度の精度が出ているかをお伝えします。
最終更新日：2026年3月14日
AIモデルの概要
BR-STATのAI予想モデルは、LightGBMをベースとしたバイナリ分類モデルです。22の特徴量を入力とし、レースごとにSoftmax正規化を行って各艇の勝率を算出します。
具体的なモデルの重みやハイパーパラメータは非公開ですが、使用するデータカテゴリとして「選手成績」「モーター性能」「コース特性」「会場条件」の4つの大分類を採用しています。これらのカテゴリから抽出された特徴量を組み合わせることで、レース結果の予測を行います。
学習データと期間
モデルの学習には時系列分割を採用し、データリークを防止しています。
・学習期間：2021年〜2024年
・検証期間：2025年
・テスト期間：2026年
学習データは約125万サンプルに及び、全24場のレースデータを網羅しています。時系列分割により、過去のデータのみで未来のレースを予測する、実運用に近い評価が可能です。
評価指標
現在公開しているモデル（v2）のTop1 Accuracy（1着的中率）は56.88%です。これはレース前に入手可能な情報のみを使った事前予測の精度です。
事後分析（展示タイムやスタート情報を含む）では59.5%まで精度が上がりますが、リーク情報を含むため公開版には採用していません。6艇立てのレースでランダムに選んだ場合の的中率が約16.7%であることを考えると、56.88%は統計的に有意な予測精度です。
なぜアルゴリズムを非公開にするのか
BR-STATは「結果は公開、アルゴリズムは秘密」という方針を採っています。
予測結果と精度評価は完全に公開し、誰でも検証可能にしています。一方で、モデルの内部構造やパラメータは研究所のノウハウとして非公開です。
これは科学論文と同じ考え方です。観測結果やデータは公開して再現性を担保しますが、独自に開発した実験装置の設計図までは公開しません。研究の透明性と知的資産の保護のバランスを取ることが、持続的な研究開発につながると考えています。
よくある質問
- Q. AI予想の的中率はどのくらいですか？
- A. 現在の公開モデル（v2）のTop1 Accuracy（1着的中率）は56.88%です。6艇立てのレースでランダム選択の的中率が約16.7%であることと比較すると、統計的に有意な予測精度を実現しています。
- Q. どんなデータを使って予測していますか？
- A. 「選手成績」「モーター性能」「コース特性」「会場条件」の4カテゴリから22の特徴量を抽出して使用しています。具体的な特徴量の構成やウェイトは非公開です。
- Q. AI予想はどこで見られますか？
- A. BR-STATのAI精度ページで、モデルの予測精度や統計データを確認できます。各レースの予測結果も順次公開予定です。