競艇AIと聞くと、「どの艇を買えば当たるか」を答えるものを想像しがちです。このプロジェクトが最初に作っているのは、舟券を自動で買う仕組みではありません。発走前に利用できた情報だけで判断し、その理由と結果を後から検証できる基盤です。

競艇AIの検証フロー

予測確率と購入判断は別の問題

選手・モーター・ボートの成績、枠番、展示情報から、各艇の勝率を推定します。しかし、確率が高いことと購入に期待値があることは同じではありません。購入候補を考える段階では、締切前に取得したオッズ、市場の見方、締切までの変動リスク、資金上限も必要になります。

そのため出力は購入指示ではなく、レースID、艇番、判定時刻、参照オッズ、予測確率、候補にした理由を持つJSONやCSVです。人が確認でき、後から「なぜ候補になったのか」を追えることを優先します。

最初に守る線引き

着順、払戻金、締切後に確定したオッズは、正解や精算には使えても、発走前の予測や候補選定には使いません。少しでも未来の情報が混ざれば、バックテストの数字は実運用より有利になります。

学習・検証もランダム分割ではなく、過去で学習し未来で確かめる時系列分割で行います。詳しいデータリーク対策は第2回で説明します。

現在地は完全ペーパー運用

現段階では、実際の購入は行いません。候補を締切前に記録し、結果確定後に同じ条件で精算する完全ペーパー運用です。利益や的中を保証するものではなく、検証条件を満たすまで stake=0 を維持します。

この連載で扱うこと

本記事は個人開発・データ分析の記録です。舟券購入や利益を推奨・保証するものではありません。