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

公開: 2026-07-07 / koei-ai 編集部

koei-ai がモデルの良し悪しを判定する唯一の指標が edge(エッジ) です。的中率でも回収率シミュレーションでもありません。このページでは、edge が何を測っていて、なぜそれを判定基準に選んでいるのかを説明します。

オッズは「市場の予想確率」である

公営競技(競艇・競輪・競馬)のオッズは、ブックメーカーが決める固定オッズではなく、パリミュチュエル方式— 参加者全員の投票の集計 — で決まります。つまりオッズは「市場に参加した全員の意見を集約した、暗黙の予想確率」と読むことができます。

例えば単勝2.0倍なら市場は「約50%で勝つ」と見ており、10.0倍なら「約10%」と見ている、という読み方です。

控除率のぶんだけ合計は100%を超える

実際には主催者の控除(競艇・競輪はおよそ25%、競馬の単勝はおよそ20%)があるため、全出走者の暗黙確率を合計すると100%を超えます。これを オーバーラウンド と呼び、正確に比較するには合計が1になるよう正規化します。この正規化には全出走者ぶんのオッズが必要です — 勝者のオッズだけでは市場の確率分布を復元できません。

edgeの定義

edge は「モデルの予想確率」と「市場(オッズ)の暗黙確率」を、同じレース・同じ結果に対して 対数損失(log loss) で採点し、その差を取ったものです。

• edge > 0 … モデルの確率のほうが市場より結果をよく説明できている
• edge ≦ 0 … 市場のほうが正確。モデルに存在価値がない

log loss は「自信を持って外す」ことに大きなペナルティを課す採点方法で、確率予想の標準的な評価指標です。

なぜ的中率で評価しないのか

的中率は一見わかりやすい指標ですが、確率モデルの評価としては欠陥があります。

市場(オッズ)は大量の参加者の知識を集約した、それ自体がかなり優秀な予想装置です。「市場に勝てているか」を直接測らない限り、モデルの価値は判定できない — これが koei-ai の設計判断です。

koei-aiの運用ルール

• edge は確定オッズ(公式の確定払戻データ)から算出する。取得できない期間は「判定不能」とし、無理に判定しない
• 直近14日の移動平均で判定し、サンプル数が足りない週は「保留」とする
• 回収率シミュレーションは参考値であり、意思決定には使わない