AI予想の的中率はどのくらいですか？

メインモデル（v2）のTop1 Accuracy（1着的中率）は56.88%、実験モデル（v3a）は55.49%です。v3aは的中率ではやや劣りますが、予測確率の正確さ（Logloss）ではv2を大きく上回ります。

v2とv3aの違いは何ですか？

v2は的中率重視のモデルで、1着的中率に優れます。v3aはv2のスコアにコースバイアス補正（1コース有利の統計的事実）を加えたモデルで、予測確率の品質が高く、特に1コースの勝率予測が実際の55%に近い値を出します。

予測理由はどうやって生成していますか？

独自の説明可能性技術を使い、各予測に対する要因の貢献度を計算しています。貢献度の高い上位3つの要因を、日本語のテンプレートに変換して表示しています。

どんなデータを使って予測していますか？

「選手成績」「モーター性能」「コース特性」「会場条件」の4カテゴリから複数の指標を抽出して使用しています。具体的な構成や重み付けは非公開です。

AI予想はどこで見られますか？

各レースページでAI予測結果と予測理由を確認できます。また、AIモデル比較ページではモデル間の精度比較やコース別の校正分析を公開しています。

分析

AI予想の仕組み｜競艇AIモデルv2・v3a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。現在、精度重視のv2モデルと確率品質重視のv3a（コースバイアス補正）モデルの2モデル体制で運用中です。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。

最終更新日：2026年4月29日

AIモデルの概要

BR-STATのAI予想モデルは、独自開発の機械学習モデルです。レース前に取得可能な情報のみを入力とし、各艇の勝率を算出します。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。アルゴリズムの詳細やパラメータは非公開です。

2モデル体制：v2とv3a

2026年3月より、BR-STATは2つのAIモデルを同時運用する「チャンピオン/チャレンジャー」体制を導入しました。【v2（メインモデル）】・強み：1着的中率（Top1 Accuracy）重視・Top1精度：56.88% 【v3a（実験モデル）】・強み：確率の品質（Logloss・Brier Score）重視・特徴：競艇の「1コース有利」という統計的事実をモデルに組み込み v3aは、v2が1コースの勝率を約29%と過小評価していた問題を解消し、実際の55%に近い予測を実現しました。「この選手が勝つ確率は何%か」という問いに対して、より正確な回答を返すモデルです。

予測理由の自動生成

2026年3月より、AI予測に「なぜこの選手が1着予想なのか」を自動生成する機能を追加しました。独自の説明可能性技術を用い、予測に対する各要因の貢献度を分析。上位3つの要因を日本語の理由として表示します。例：「全国勝率 7.52」「1コース（イン有利）」「モーター2連対率 45.2%（レース内1位）」これにより、AIの予測がブラックボックスではなく、根拠のある判断であることを確認できます。予測理由は各レースページで確認可能です。

データと評価

モデルの学習には時系列分割を採用し、過去のデータのみで未来のレースを予測する、実運用に近い評価を行っています。全24場のレースデータを網羅した大規模データセットで学習し、未知のレースデータでのみ精度評価を実施。学習期間や分割の詳細は非公開です。

評価指標

2つのモデルは異なる指標で評価しています。【Top1 Accuracy（1着的中率）】・v2：56.88% ／ v3a：55.49% ・v2が優位。「1着を当てる」タスクに最適化されています。【Logloss（対数損失）】・v2：0.4093 ／ v3a：0.3488 ・v3aが優位。予測確率の正確さを測る指標で、値が小さいほど良い。【Brier Score】・v2：0.1263 ／ v3a：0.1052 ・v3aが優位。確率の校正度を測る指標。 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、両モデルとも統計的に有意な予測精度を実現しています。詳細な比較はAIモデル比較ページをご覧ください。

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. メインモデル（v2）のTop1 Accuracy（1着的中率）は56.88%、実験モデル（v3a）は55.49%です。v3aは的中率ではやや劣りますが、予測確率の正確さ（Logloss）ではv2を大きく上回ります。
Q. v2とv3aの違いは何ですか？: A. v2は的中率重視のモデルで、1着的中率に優れます。v3aはv2のスコアにコースバイアス補正（1コース有利の統計的事実）を加えたモデルで、予測確率の品質が高く、特に1コースの勝率予測が実際の55%に近い値を出します。
Q. 予測理由はどうやって生成していますか？: A. 独自の説明可能性技術を使い、各予測に対する要因の貢献度を計算しています。貢献度の高い上位3つの要因を、日本語のテンプレートに変換して表示しています。
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カテゴリから複数の指標を抽出して使用しています。具体的な構成や重み付けは非公開です。
Q. AI予想はどこで見られますか？: A. 各レースページでAI予測結果と予測理由を確認できます。また、AIモデル比較ページではモデル間の精度比較やコース別の校正分析を公開しています。