BOATCRAFT の予想エンジン 「TETRA（テトラ）」は、系統の異なる 4 つの AIを独自にブレンドし、さらに選手の「今の調子」まで読み込んで最終予測を出します。 テトラ＝ 4。名前の由来はこの 4 つの AI モデル。単一のモデルが見落とすパターンを別のモデルが補完する、合議型のハイブリッド予測設計です。
機械学習の世界では、複数のモデルを組み合わせて予測精度を底上げする手法をアンサンブル学習と呼びます。 BOATCRAFT はこのアンサンブルの考え方を競艇予想に持ち込み、系統の異なる 4 つの AIの予測を統合しています。 これが予想エンジン「TETRA（テトラ）」── テトラ＝ 4 の名前の由来です。
アンサンブル学習の一般的な考え方では、複数のモデルを組み合わせることで、ある場面で 1 つが外しても残りが補い合う、堅牢な合議型の設計を目指せるとされています。 具体的な配合・処理順は非公開です。
なお、BOATCRAFT では 4AIモデルに加えて「23つまみ」で利用者が予想を調整できます。どのつまみが内部でどう効いているかは非公開です。
なぜ 4 つなのか。系統の異なるモデルを組み合わせることで、死角を減らせるという考え方があるからです。
機械学習のモデルには、一般に、それぞれ得意・不得意があると言われています。同じ問題を解くにも、モデルの性質によって重視するポイントが変わってくるという考え方です。
テトラを構成する 4 つの AI は、それぞれ異なる系統を採用しています。具体的な採用モデル・配合比率は非公開です。
機械学習の競技 (Kaggle 等) でも、上位入賞解法はほぼ全てアンサンブルです。理由は単純で、単一モデルには必ず「見えない死角」があるから。 競艇予想は会場・選手・モーター・コースの掛け算で状況が極端に分岐するため、1 つのモデルでは取りこぼしが大きくなります。
4つのAIモデルをブレンドすることで、単一モデルで観測される予測の偏りをお互いに補い合うことを狙っています。 具体的な採用モデル・配合比率は非公開ですが、単一モデルよりも安定した予測を目指す設計です。
「全部混ぜれば良い」というわけではありません。 レース状況によって、利用者自身がどの観点を重視したいかは変わってくるはずです。
BOATCRAFTは4つのAIモデルの予測を統合し、23のつまみで利用者が予想を調整できる設計です。 具体的なモデル、配合、処理順、内部の効かせ方は非公開です。 （23本それぞれが何を見ているかは 23つまみ の用語ページで解説しています）
BOATCRAFT は単一の AI ではなく、系統の異なる 4 つの AI をブレンドする合議型予測アプリです。 モデルの死角を別のモデルが補う、この設計思想を試してみてください。