お知らせ

AIは統計モデルに勝てるのか

スコアリング予想 vs AI予想 — 毎レース対決中

スコアリング予想＝実データを統計モデルが機械的にスコア化した予想（毎日）

AI予想＝そのデータに加え、当日の可変要素（馬場・天候・展開・バイアス等）までAIが読んだ予想（不定期）

どちらも人気・オッズは使いません。

46勝

スコアリング予想

34勝

AI予想

スコア 46勝AI 34勝

スコアリング予想 46勝・ AI予想 34勝・引き分け 687（対象767R）

引き分け 687 の内訳

・両方が同じ◎を選び、ともに的中: 493レース（意見が一致＝実力が拮抗）
・両方とも◎が3着を外した: 194レース（勝負つかず）

勝敗がつくのは「片方の◎だけが3着以内」のレースだけ。多くの日は二つの予想が一致します。

対象767R / 66開催・◎一致率81.7%分母はAI予想を出した開催のみ

🧪 AI穴ラボ

by AI予想⚠ 実験企画成績を見る →

対決でおなじみのAI予想が、あえて「荒れそうなレース」の印圏外から穴を狙う別軸チャレンジ。

当たれば大きく、外れて当たり前——負けも全部公開します。

本日の対象: 川崎 2R・9R予想を見る →本日の対象: 門別 2R・3R予想を見る →本日の対象: 園田 4R・10R予想を見る →

通算: 対象77R・荒れ的中 8/77（10.4%・全レース平均10.0%）・荒れたレース限定 picks3着内 2/10

About UmaLab-AI

22,342件のレースの実データをAIが学習・解析。脚質・枠順・血統・騎手や調教師との相性から、対戦成績にもとづく能力レーティング、JRA遠征実績まで、実測できる項目だけで予想します。毎日の答え合わせを取り込んで学習し直し、実験で検証できた改良だけを積む「成長し続けるAI予想競馬」。

予想は二本立てです。「スコアリング予想」は過去データから学習した統計モデルが毎レースを採点します（人気・オッズ不使用）。「AI予想」はそのデータ一式に、スコア化していない文脈（展開・季節・馬場傾向など）を重ねてAIが考えます（不定期掲載）。二つは毎レース対決し、勝敗も含めて成績はすべて公開します。AIは統計モデルに勝てるのか——その検証がこのサイトのコンテンツです。