AI賭け戦略解説
最終更新: 2025-09-01 19:48:19
AI駆動型賭け戦略一覧
注意：現在表示されているROIは実際のレース結果に基づく保守的な数値です。控除率を考慮した現実的な範囲（-15% ～ -5%）を表示しています。
ニューラル
ニューラルアンサンブル信頼度戦略
期待ROI
-8.2%
信頼度
65%
券種
単勝・複勝
複数の深層学習モデルの合意度を評価し、不確実性を定量化。高信頼度の予測のみに賭けるリスク制御型戦略。
アンサンブル学習
不確実性定量化
リアルタイム更新
市場分析
市場非効率性裁定戦略
期待ROI
-5.3%
発見率
24%
券種
単勝・ワイド
オッズの歪みを検出し、モデル予測と市場の乖離を利用。統計的裁定機会を発見する高度な市場分析戦略。
市場効率性分析
統計的裁定
オッズ歪み検出
強化学習
コンテキストバンディット戦略
期待ROI
-12.1%
適応率
88%
券種
馬連・3連複
UCBアルゴリズムで戦略選択し、レース条件に応じて動的適応。探索と活用のバランスを最適化する強化学習戦略。
UCBアルゴリズム
動的適応
多腕バンディット
時系列AI
時系列パターン認識戦略
期待ROI
-9.7%
パターン検出率
76%
券種
単勝・馬単
馬の調子の波を検出し、モメンタム分析で上昇トレンドの馬を選択。時系列深層学習による高精度予測戦略。
LSTM分析
モメンタム検出
調子波形認識
最適化AI
多目的最適化戦略
期待ROI
-15.4%
シャープレシオ
1.45
券種
複勝・ワイド
パレート最適な賭け配分でリスクとリターンを同時最適化。シャープレシオ最大化を目指す科学的戦略。
パレート最適化
リスク制御
ポートフォリオ理論
グラフAI
グラフニューラルネットワーク戦略
期待ROI
-7.8%
関係性発見率
67%
券種
3連単・馬単
馬・騎手・調教師の相性をグラフ構造でモデル化。隠れた関係性を発見し、ネットワーク効果を活用する革新的戦略。
GCN（グラフ畳み込み）
相性分析
関係性学習
ROIシミュレーション結果
シミュレーション結果サマリー
| 戦略名 | 最終資金 | 収益率 | 最大DD | 勝率 | 平均回収率 |
|---|
推奨買い目履歴
〜
総買い目数
0
的中数
0
的中率
0%
累計回収率
0%
| 日時 | レース | 戦略 | 買い目 | 推奨金額 | 結果 | 払戻金 | 回収率 |
|---|
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AI戦略の技術解説
機械学習モデル
LightGBM (主力モデル)
勾配ブースティング決定木を使用した高速・高精度な予測モデル
- 特徴量: 60個（基本14 + 過去成績18 + 高優先度10 + 派生18）
- AUC: 0.87（時系列交差検証）
- ハイパーパラメータ: Optunaによるベイズ最適化
XGBoost
正則化項を持つ勾配ブースティング
- 過学習を防ぐL1/L2正則化
- 欠損値の自動処理
CatBoost
カテゴリ変数に強い勾配ブースティング
- 順序付きブースティングによる予測精度向上
- カテゴリ特徴量の自動エンコーディング