AI・Webツール 競艇の直前情報（展示タイム）はAI予想にどこまで効く？「同じ点数」で検証した新モデルと、欠場レースまで含めた全レース対応の記録
競艇（ボートレース）の直前情報・展示タイムをAI予想に使うと何が変わるのか。実運用1,605レースを「同じ点数」で比べて作った新モデルNeoHybrid v1の設計と採用判定、欠場で5艇立てになったレースも含めた全レース対応までをデータで解説します。
競艇データ分析
AI・Webツール 
AI・Webツール 競艇の展開予想をデータで作る｜「差されやすい」「まくられやすい」を24万レースで数値化してAI予想に組み込むまで
競艇（ボートレース）の展開予想をデータで作った記録。選手の差されやすさ・まくられやすさ・壁の強さを24万レースから数値化し、逃げ・差し・まくり・まくり差しの確率を出すAIモデルを検証。未来のデータを混ぜない作り方と結果を解説します。
ブログ 競艇で欠場が出て5艇立てになったら？1号艇の逃げ・大外の3着・舟券の回収率を2,927レースで検証
競艇（ボートレース）で1艇が欠場して5艇立てになったレースを2,927レース集計。1号艇の1着率、最外艇の3着率、1--最外・1-最外-の回収率、AI予想モデルと市場オッズとの比較までデータで解説します。
競艇データ分析 競艇AIの回収率低下でモデルを作り直さずデータ分析の土台を整備した記録
競艇AIの回収率がやや下がったため、モデルはすぐに作り直していません。代わりに選手タグ、事故情報、レース短評を整備しました。取得できるデータの範囲、タグの基準、夜間処理の更新漏れの修正、追加データを採用する条件をまとめた開発記録です。
AI・Webツール 不採用モデル研究ノート #6 買い目を広げた「標準版Hybrid」が、微妙だった理由
連載の最終回は、前回の「激絞り」を反省して作った標準版 Hybrid の話です。考え方荒れたレースほど、正解の目は予想ランキングの下の方に散らばります。そこで、予想は前回のまま変えずに、荒れ度が上がるほど買い目を広げることにしました。L1（...
AI・Webツール 予測モデルの「過去データの罠」を見抜く5つの教訓｜不採用モデル研究ノートまとめ
AIで競艇の予測モデルを改良しようとして、不採用にした5つの案をまとめました。過去データでは良く見えたのに翌年崩れた理由から、予測モデルの過学習や指標選びの罠を見抜く5つの教訓を整理します。
AI・Webツール 不採用モデル研究ノート #5 回収率だけ上がった「激絞りHybrid」を採用しなかった理由
連載5回目は、これまでの改良を全部まとめて作った「Neo Hybrid V2」の話です。作ったものHybrid は、荒れ予報（L1〜L5）に応じて使うモデルを切り替える買い方です。いまの Hybrid は、荒れ度ごとに穴モデルを1つ選び、1...
AI・Webツール 不採用モデル研究ノート #3 直前情報で力関係が崩れるレースは、荒れるのか
連載3回目は、直前情報（展示タイムなど）に穴のヒントを探した話です。アイデアTAKENOKO BOAT には、締切前の展示を見て予想を補正する Neo Champion があります。展示で「この艇は調子が良い」「この艇は悪い」とわかると、艇...
AI・Webツール 不採用モデル研究ノート #2 決まり手で学習を絞った「アナ吉」候補が負けた理由
連載2回目は、穴専門モデル「アナ吉」を作ろうとした話です。アイデア競艇の荒れるレースは、たいてい1号艇の逃げが決まらなかったレースです。外の艇が「まくり」「差し」「まくり差し」で勝つと、配当が跳ねます。そこで考えました。逃げで決まったレース...
AI・Webツール 不採用モデル研究ノート #1 安い目を切れば、穴モデルは勝てるのか
TAKENOKO BOAT では、予想モデルを改善するために、毎週のようにいろいろな案を試しています。そのほとんどは採用されません。この連載では、採用しなかった案を1つずつ紹介します。うまくいかなかった理由にこそ、競艇の予想の難しさが詰まっ...