過去データ学習版・先行案内
過去データで学ぶ、
公営競技AI分析。
過去データを使い、AIモデルが出した確率の精度・校正・限界を検証する学習ツールです。現在・将来レースの予想、オッズ、買い目、資金配分は提供しません。
対象:過去データからAIモデルの評価方法を学びたい方。投票券購入は支援しません。
過去データの学習サンプル · モデル予測確率
A
34.2%
誤差 5.1pt
B
22.6%
誤差 1.8pt
C
14.8%
誤差 1.4pt
D
12.4%
誤差 1.6pt
E
8.7%
誤差 0.8pt
F
7.3%
誤差 1.7pt
実在のレース・選手・現在または将来の予測ではありません。
精度の見せ方と koei-ai の検証方針の違い
検証条件が不明な表示
派手な精度だけでは、
再現性が分からない。
再現性が分からない。
- 検証期間や母数が不明
- 訓練データと検証データが混在
- 失敗した予測が記録されない
koei-ai
確率と根拠、そして
検証結果まで見せる。
検証結果まで見せる。
- 過去データへの予測確率を保存
- 根拠となる特徴量と限界を明示
- 成功・失敗を含む検証ログを公開
HOW IT WORKS
計器のように、静かに測る。
過去データでモデルを検証
時間順に分けた過去データで予測と実測を比較し、未来情報の混入を避けて精度を測ります。
根拠データを全部見せる
使った特徴量、対象期間、更新日、データ出所と利用条件、モデルの限界を開示します。
検証ログを選別せず公開
良かった予測も悪かった予測も、過去データ上の検証ログとして掲載。都合の良い結果だけを選びません。
MODEL VALIDATION
なぜ「的中したか」だけでなく
校正と誤差を見るのか。
単発の結果だけでは、確率モデルの良し悪しは判断できません。過去データを訓練期間と検証期間に分け、log loss・Brier score・校正曲線で、予測確率と実測結果のずれを継続的に測ります。
現在・将来レースの購入判断ではなく、モデル評価を学ぶための指標です。
単発の結果
判断材料として不足
校正・log loss
検証ログで公開
検証期間・母数・欠損率とあわせて記録し、モデルの限界も表示します。
INSIDE THE TOOL
実際の画面を見る。
ダッシュボード
過去データセットと検証期間、データ品質をひと目で確認。
モデル検証詳細
過去データへの予測確率・実測結果・根拠特徴量を比較。
検証・実績
logloss推移・校正曲線・全予測ログを公開。透明性の核。
LEARN
「AI×公営競技データ分析講座」
ツールの使い方だけでなく、特徴量の考え方やモデルの読み解き方まで。攻略法の指南ではなく、データサイエンスの実践教材として。
よくある質問
予想を保証しますか?
いいえ。koei-aiは現在・将来レースの予想、買い目、オッズ、利益情報を提供しません。過去データを使ったAIモデル検証と学習のためのツールです。
どんなデータを使いますか?
公開前に出所・利用条件を確認した過去データのみを対象とし、出所、対象期間、更新日、モデルの限界を明示する方針です。現在の画面例は架空データです。
料金はかかりますか?
先行登録は無料です。過去データの学習・モデル検証機能は初月無料でご案内予定です。有料化する場合も、保存や学習支援など投票判断を支援しない機能に限定します。
対象は誰ですか?
過去データからAIモデルの評価方法を学びたい方が対象です。本サービスは投票券購入を支援しません。公営競技の投票券購入は20歳以上に限られます。
CONTACT
お問い合わせ
ご質問・ご意見は、LINE公式アカウントまたはメールにてお気軽にお問い合わせください。個別の予想・買い目に関するご相談にはお答えできません。