ガイド — 公営競技×データ分析の教科書

koei-ai 編集部

勘や経験談ではなく、データと確率の言葉で公営競技を読み解くための解説集です。予想や買い目は扱いません — 扱うのは「考え方」と「検証の作法」です。

基礎: オッズと確率

• FUNDAMENTALS
  パリミュチュエル方式とは — オッズが「投票の集計」で決まるということ

  ブックメーカー方式との違い、締切直前までオッズが動く理由、市場としての性質。

• FUNDAMENTALS
  控除率とオーバーラウンド — 期待値の出発点はマイナスから

  競艇・競輪・競馬の控除率、暗黙確率の合計が100%を超える理由、正規化の方法。

• FUNDAMENTALS
  公営競技のデータの読み方 — 競艇・競輪・競馬の構造とオッズの意味

  3競技の構造差、番組表と成績データの種類、分析対象としての性質の違い。

モデルと評価

• MODEL
  AIはどうやって1着確率を出すのか — 特徴量・学習・リーク防止の仕組み

  LightGBM、特徴量設計、as-of集計、週次再学習。koei-aiのモデルの中身を透明に。

• MODEL
  edgeとは何か — 「当たったか」ではなく「市場よりどれだけ正確か」を測る

  暗黙確率との比較、log loss差分としてのedge、なぜ的中率で評価しないのか。

• MODEL
  log lossとは — 確率予想の「正直さ」を採点する方法

  的中率では測れないもの、自信過剰へのペナルティ、具体例で理解する対数損失。

• MODEL
  未来リークとは — 予想AIの成績が「作られる」最もよくある仕組み

  バックテストが本番で再現しない理由の筆頭。as-of設計と時系列分割の作法。

視点: 競技とサービスの見方

• PERSPECTIVE
  競艇の1コースはなぜ強いのか — 構造がつくる偏りと、市場の織り込み

  イン優位の物理的な理由、公開統計の読み方、「強い=儲かる」ではない理由。

• PERSPECTIVE
  AI予想サービスの見分け方 — 透明性チェックリスト

  検証方法を開示しているか、保証を謳っていないか。誇大広告を避けるための7項目。