BOATDX / MODEL EVALUATION

AI v1 検証レポート

過去データによる1着予測の検証です。公開後の実績・回収率ではありません。

評価期間の1着的中率
58.2%
6,147レース
学習候補データ
53,132
378日・71特徴量

未来の期間で評価

用途期間レース数
学習2025-12-01 〜 2026-07-3134,858
モデル選択・確率調整2026-08-01 〜 2026-08-314,612
最終評価2026-09-01 〜 2026-10-136,147

2025年10〜11月は履歴計算の準備期間。各日の特徴量は前日までの結果から作成し、モデル選択は8月の検証期間だけで行いました。

最終評価と基準モデル

モデル1着的中率対数損失 ↓Brier score ↓
艇番のみ55.8%1.34140.6408
場と艇番55.8%1.33600.6376
BOATDX AI v158.2%1.16510.5720

対数損失とBrier scoreは確率の誤差を測る指標で、小さいほど良好です。場と艇番の基準に対する対数損失差は-0.1708、日単位の再標本化による95%区間は-0.1847 〜 -0.1571でした。

要素を追加して比較

構成特徴量数8月の対数損失 ↓
公開成績のみ221.2193
過去履歴を追加491.2080
相手関係を追加711.1921
相手関係+詳細な分岐711.1907

採用した要素

展示・風・波・直前オッズは、締切前の取得時刻つき履歴が整ってから比較検証します。

実際の当該レースのスタートタイミング・進入コース・着順・払戻は事前特徴量に使っていません。

対象と運用

欠場・中止・フライング・失格・同着などを除いた、通常の6艇完走レースが対象です。

締切1分前までに作成した予測を保存し、欠場・中止・選手変更・データの取得失敗時には掲載を止めます。予測は結果や利益を保証するものではありません。公開後の結果は、保存した予測との比較で別途集計します。

モデル BOATDX-v1-20261013
使用データ 2025-10-01 〜 2026-10-13
再現用SHA-256 c66d2ee03af420b58e5dd6897813db586b5591305ef82ff5d8c9a74c4979bc4d