Why keirin
競輪が難しいのは、「個人の強さ」がそのまま結果にならないから。
9車立て(会場により7〜9車)。強い選手が単純に勝つわけではなく、誰と誰が組むか=ラインの構成が展開を決めます。先頭で風を切る選手、それを風よけに使って最後に差す選手 — 役割の分担が勝敗を左右する、公営競技で最も「戦術的」な競技です。
だからこそ、個人の勝率だけを見るモデルは競輪では通用しません。ラインの構成と各選手の脚質をどう数値に落とすかが、競艇や競馬とは違う競輪固有の難しさであり、面白さです。
Signals
競輪特有の、確率を左右する要素
ライン構成
誰と誰が組むか。地区・師弟・チームの関係が想定ラインを作り、展開の骨格になる。
脚質
逃げ・追込・自在。先行するタイプか、番手で待って差すタイプか。ラインの中での役割。
級班
S級・A級などの階層と、競走得点。実力の基礎指標。
バンク特性
周長(333/400/500m)やカント。先行有利か、追込有利かが会場で変わる。
ギア・脚力
ギア倍数と近況の走り。逃げの持続力や捲りの鋭さの目安。
直近成績
選手の近況を、開催日より前のデータだけで集計(未来リークを避ける設計)。
How it works
koei-aiが競輪でやろうとしていること
公開データを取り込む
出走表(級班・脚質・競走得点・ライン想定)と競走成績・確定払戻を収集。落車・失格などの特殊結果も正しく区別して扱う。
ラインと脚質を特徴量にする
個人指標だけでなく、ラインの構成・番手・地区連携を数値化する。ここが競輪モデルの肝。
1着確率を算出する
勾配ブースティング(LightGBM)で各選手の1着確率を出力。週次で再学習し直近を反映する。
市場と比べる(edge)
確定オッズの暗黙確率とモデルの確率をlog lossで採点し、その差=edgeを測る。edgeが正のときだけ「市場より読めている」と言える。
FAQ
よくある質問
競輪はAIで予測しにくいと聞きますが?
ラインという「チーム要素」が個人の実力を歪めるため、単純な個人成績だけでは読み切れません。ラインの構成と脚質をどう特徴量にするかが精度を左右します。この難しさこそ、データ分析で挑む価値がある部分です。
どんなデータを使いますか?
公開されている出走表(級班・脚質・競走得点・ライン想定など)と競走成績・確定払戻です。非公開情報は使いません。
的中や利益を保証しますか?
いいえ。koei-aiは的中・利益を保証しません。各選手の1着確率とその根拠、市場との差(edge)を示す分析ツールであり、最終的な判断はご自身で行っていただきます。
いつ利用できますか?
競輪は現在、公式データの利用規約確認とモデル準備を進めている段階です。先行登録いただくと、対応開始時に優先してご案内します。