AIアルゴリズム開示
嘘をつけない仕組みを開示します事前予想と直前予想のちがい
事前予想：オッズを一切使わず発走前に全頭採点しハッシュ固定。市場に影響されない純粋なAI評価。
直前予想：発走直前の最新オッズを、AIの評価と組み合わせる手法（競馬予想で有名なBenterの考え方に基づく）で統合します。
結果リーク排除
予想にレース後にしか分からない情報は一切使いません。着順・上がり3F等のレース後情報はAIの判断材料（特徴量）に入れず、各時点で未来を覗き見しない（walk-forward）設計です。これが「後出しで当てたことにする」詐欺ティップスターとの構造的な違いです。
使っている特徴量（主なカテゴリ）
・馬の近走成績・着順傾向・通算複勝率・スピード指数
・距離・コース・馬場（芝/ダート）への適性
・馬場状況（良〜不良）・当日の天候
・季節（月）の特色・ナイター開催
・賞金クラス（出走馬の格）・頭数・枠/馬番
・騎手／厩舎の成績
合わせて50特徴量。
モデル
勾配ブースティング（多数の小さな判定を組み合わせるAI手法・LightGBM）を、古い年→新しい年の順（時系列walk-forward）で学習。各馬の単勝・連対・複勝確率を出し、同じレースの全馬合計が100%になるよう調整（正規化）のうえ、実際に当たった割合と合うよう補正（確率較正）します。
学習データ
地方競馬DATA（PC-KEIBA）の2005年〜2026年（約21年）の全国地方競馬。門別・大井・川崎・船橋・浦和・名古屋・園田・姫路・高知・佐賀・金沢・笠松・盛岡・水沢・帯広ほか全場規模。