I.
4つのAIモデルのブレンド予測「テトラ」
BOATCRAFT の予想エンジン 「TETRA（テトラ）」は、1 つの AI だけで予測していません。
系統の異なる 4 つの AI モデルが、それぞれ独立にレースを分析して予測し、
最後にその予測を重み付けして統合。さらに選手の「今の調子」まで読み込んで最終確率を算出します。テトラ＝ 4。名前の由来はこの 4 つの AI モデルです。
単一のモデルは、学習データの偏りやノイズの影響を受けやすい弱点があります。
系統の異なるモデルを組み合わせることで、それぞれの死角を補完し合うことを狙っており、
単一モデルよりも安定した予測を目指しています。1つのAIの見え方に賭けるのではなく、
複数の視点を重ねてブレを減らす、という考え方です。
AIの学習対象はモデルごとに異なります。BOATCRAFTのデータベースには1999年以降の約147万レース・約880万件の出走データを収録しており、
その中から結果データと突合でき、品質条件を満たしたデータをモデルごとに選定して学習に使用しています。
系統の異なる学習方法を採用しているため、同じレースを見ても予測にわずかな差が出ます。
この差を統合することで、より堅牢な予測が可能になります。
なぜ複数のAIモデルを束ねるのか
機械学習に「これ 1 つで万能」というモデルは存在しません。
開発過程では単体モデルでの精度も個別に検証したうえで、
以下の点から本番のテトラには系統の異なる 4 つの AI を束ねる構成を採用しています。
- ◆特徴量同士の複雑な相互作用を自動で捉えられる
- ◆「考え方の違うAI」を束ねることで、1つのモデルだけでは生まれる死角を消せる
- ◆大規模なデータを複数の切り口から活かせる
- ◆確率校正（後述）と組み合わせて「確率として信頼できる出力」を作れる
さらに統合後の確率には、統計的な確率校正をかけて仕上げています。
これは、モデルが出す確率を過去データ上の実際の発生頻度に近づける処理で、
出した数字を"信頼できる確率"として扱いやすくするための工程です。
ただし確率校正は過去の傾向に基づく調整であり、個別のレースの結果や的中を保証するものではありません。
II.
ブレンド予測の仕組み
テトラは、系統の異なる4つのAIモデルの予測を重み付けして統合します。
23のつまみは、利用者が自分の重視したい要素を調整するための機能です
（23 本それぞれが何を見ているかは 23つまみ完全ガイド で全部実名で解説しています）。
内部の配合や処理手順は非公開です。
なぜ複数モデルの統合が強いか：
考え方の異なる複数のAIが独立に予測を出し、それを統合することで、
単一モデルよりも安定した予測を目指す、という考え方です。それぞれの弱点を補い合うことを狙っています。
これはKaggleなど機械学習コンペティションでも広く使われている、アンサンブル学習と呼ばれる考え方です。
III.
23つまみの設計思想
BOATCRAFTは、予想を見るだけでなく、自分で重視する要素を調整できる「予想を作る道具」を目指しています。
そのための仕組みが23つまみです。
各つまみは0.1刻みで調整可能で、自分がどの要素をどれくらい重視するかを
数値で設定できます。例えば「大村ミッドナイトはコース重視・モーター軽視」のように、
会場・時間帯ごとに違うチューニングを保存できます。
① 全体俯瞰：23つまみの内訳
23要素 × 5段階で、理論上の組み合わせは天文学的なパターン。
これは、全ユーザーが自分専用のロジックを持てる数学的余地を意味します。
ここから先は、つまみ1本ずつの「効かせどころ」を職人視点で解剖していきます。
② 職人解説：つまみ1本ずつの使い方
23のつまみで、利用者が自分の重視したい要素を調整できます。具体的な内部の重み付けや処理手順は非公開です。
ただし「全部最大」は「全部最小」と同じく個性のない予測になります。どこを上げたかよりも、どこを下げたか——
これが職人のチューニングの本質です。
01
コース（艇番）
艇番・進入コース
- 何を見る
- 各艇のコース（1〜6）と進入位置。競艇は1コースが圧倒的有利で、全国平均の1コース勝率は約52%。
- 効く局面
- 枠なり進入が多い一般戦。徳山・大村・芦屋などイン天国の場。
- 効きにくい
- SG/G1の準優・優勝戦（ベテラン選手が前づけで進入を崩す）。戸田・江戸川・蒲郡などの荒れ場。
- 相関つまみ
- 19. 会場特性 ↑ / 3. 当地勝率 ↑ / 4. モーター ↓（イン信仰と機材軽視はセット）
- 推奨レンジ
- 一般戦 0.7〜1.0 / SG・G1 0.4〜0.6 / 荒れ場 0.3〜0.5
職人の一言：1コースつまみを最大にすると1号艇中心の予想になりやすく、配当はトリガミ帯に沈みがち。配当も重視したい時は 0.7 前後で止めて、他のつまみで差をつける、という試し方もあります。
02
全国勝率
選手の全国勝率（直近半年）
- 何を見る
- 直近の全国成績から算出した1着率の目安。A1級は 6.50 以上、A2級は 5.50〜6.49、B1級は 4.00〜5.49。
- 効く局面
- 選手の基礎能力差が明確な節（B1B2混成戦、新人戦）。SG常連と若手の混在レース。
- 効きにくい
- 全員A1のSG・G1（勝率差が小さく分離不能）。当地と全国の相性が大きくズレる場（徳山・大村など）。
- 相関つまみ
- 9. 級別 ↑ / 16. 全国2連率 ↑
- 推奨レンジ
- 初心者は 0.7 でOK。慣れたら 0.5 に下げて当地勝率とモーターで差別化。
職人の一言：全国勝率・級別・全国2連率はいずれも選手の基礎力に関わる指標。どれか1つに主役を任せて残りは控えめにする、という試し方もあります。
03
当地勝率
選手の当地勝率
- 何を見る
- その場での成績に絞った1着率。全国勝率と乖離が大きい選手は「場の相性」が出ている。
- 効く局面
- クセの強い場（尼崎・戸田・江戸川・蒲郡・鳴門）。今節中日以降でデータが溜まった段階。
- 効きにくい
- 初斡旋選手が多い節初日（サンプル不足）。全員が「初めての場」に近いケース。
- 相関つまみ
- 17. 当地2連率 ↑ / 19. 会場特性 ↑ / 13. 地元 ↑
- 推奨レンジ
- クセ強い場 0.8〜1.0 / 平均場 0.5 / SG遠征陣メインなら 0.3
職人の一言：当地勝率 ≫ 全国勝率 の選手は「ここでは鬼」のサイン。当地つまみを 0.9 まで引き上げるとこの手の選手が浮いてくる。
04
モーター（2連率）
モーター2連率
- 何を見る
- 当節モーターの機力。30%以下は低調、35%前後は平均、40%以上は好気配、45%超はエース機。
- 効く局面
- 1マーク攻め・差し主導の場（尼崎・住之江・戸田）。展示で伸び色が明確に違う時。
- 効きにくい
- 前検・初日（モーター数値がまだ前節引き継ぎで不確定）。全員が似た数値に収斂している節。
- 相関つまみ
- 5. 展示T ↑（同じ気配を2角度から）
- 推奨レンジ
- 機力勝負の節 0.8 / 選手力勝負 0.3〜0.5
職人の一言：モーター・展示Tはどちらも機材面の指標。両方を強く効かせたい時は、片方に主役を任せてみる、という試し方もあります。
05
展示タイム
スタート展示タイム
- 何を見る
- スタート展示後の伸び足の実測値。6.55〜6.85秒が一般的レンジ、0.03秒差でも体感は大きい。
- 効く局面
- レース当日の実測値を反映したリアルタイムの気配。若手・中堅の混在戦でペラ調整の差が出る時。
- 効きにくい
- ベテラン選手が意図的に流している時。水温が極端（真夏・真冬）で全員タイムが出ない時。
- 相関つまみ
- 4. モーター ↑
- 推奨レンジ
- 若手多い節 0.8 / ベテラン多い節 0.5
職人の一言：展示T は「直前情報の最後のピース」。締切10分前の更新データを必ず確認してから投票する習慣を。
06
平均ST
直近半年の平均スタート
- 何を見る
- 直近半年の平均スタートタイミング。0.15 以下はトップクラス、0.16 が平均、0.18 以上は遅め。
- 効く局面
- スタートで差がつきやすいと感じる時。平水面でのスタート一発勝負。
- 効きにくい
- 全員のSTが揃いやすいと感じる時。F持ち選手（慎重になるので平均より遅れる）。
- 相関つまみ
- 12. 今節ST ↑ / 10. F/L数 ↓
- 推奨レンジ
- 差がつきやすいと感じる時 0.9 / 平水面 0.7 / 揃いやすいと感じる時 0.4
職人の一言：平均ST・今節STはどちらもスタートの指標です。当節データが増えてきたら、今節STを主役にして平均STを控えめにする、という試し方もあります。
07
体重
選手体重
- 何を見る
- 男子 51kg、女子 47kg が基準。重量級（55kg以上）は行き足不利、軽量級は機動有利。
- 効く局面
- 荒水面になりやすいとされる場（江戸川・蒲郡・尼崎・鳴門）。重量ハンデが明確に効く節。
- 効きにくい
- 穏やかな水面とされる場・節。モーター差でカバーしきれる場。
- 相関つまみ
- 4. モーター ↑
- 推奨レンジ
- 荒水面になりやすいとされる場 0.6〜0.8 / 穏やかな場 0.2
職人の一言：体重はモーター気配だけを見ていると見落としやすい要素です。機体差では説明できない有利・不利を確認したい時に使うつまみです。
08
年齢
選手年齢
- 何を見る
- 競艇は他競技と比べ年齢耐性が高く、50代以上でも勝ち続ける選手は珍しくない。一方で25歳以下の若手の伸びは大きい。
- 効く局面
- 若手G3・新人王決定戦（勢い重視）。50代ベテランのホーム場・得意場。
- 効きにくい
- 中堅30〜45歳が主役のSG・G1（年齢差が機能しにくい）。
- 相関つまみ
- 9. 級別 → / 12. 今節ST ↑
- 推奨レンジ
- 若手重視 0.7 / 一般 0.3〜0.5
職人の一言：年齢つまみは、級別や今節STと組み合わせて補助的に使う、という使い方をする利用者が多いつまみです。
09
級別（A1/A2/B1/B2）
級別（A1 / A2 / B1 / B2）
- 何を見る
- 直近半年の勝率・出走回数・事故率で半期ごとに更新される階級。A1（上位約20%）／A2／B1／B2。
- 効く局面
- 級別混成戦（B1B2 に A1 がポンと入る時）。B級戦で A 級選手の格上ポジション。
- 効きにくい
- 全員A1のSG。全員B1のローカル。階級差が小さい時。
- 相関つまみ
- 2. 全国勝率 ↑ / 16. 全国2連率 ↑
- 推奨レンジ
- 一般戦 0.6〜0.8 / SG・G1 0.3〜0.4 / B級節 0.5
職人の一言：級別は大まかな区分の指標です。全国勝率と併用する時は級別を控えめにして、勝率側で細かい差をつける、という試し方もあります。
10
F/L数（フライング・出遅れ）
F・L の累積数
- 何を見る
- 累積F数・L数。F持ちは次節以降のスタートが慎重化し、3本目は出場停止（長期斡旋停止）。
- 効く局面
- F持ち選手の節初日〜中日（スタートが0.02〜0.05 秒遅れる傾向）。
- 効きにくい
- F ペナルティ消化後。最近スタート復調してきた選手。
- 相関つまみ
- 6. ST ↑ / 12. 今節ST ↑
- 推奨レンジ
- 常時 0.5〜0.7
職人の一言：F2本持ちは特に要注意。3本目Fで長期斡旋停止になるため、選手本人が「行けない」メンタル状態にある。STを重視したい時は、その分このつまみの評価を落とす、という調整例もあります。
11
ボート2連率
ボート2連率
- 何を見る
- ボート（船体）単体の2連率。モーターほど差が出にくいが、同モーター・異なるボートで差がつく場合の補助指標。
- 効く局面
- モーター差が小さい節。ボート使用回数がある程度積み上がった中〜後半。
- 効きにくい
- モーター差が大きい節（ボート差は埋もれる）。
- 相関つまみ
- 4. モーター →（主役はモーターに譲る）
- 推奨レンジ
- 常時 0.3〜0.5（モーターほど強く引かない）
職人の一言：ボート率を主役にしない。あくまでモーターで並んだ選手の最終決め手として 0.3〜0.5 で添える。
12
今節ST
当節の平均スタート
- 何を見る
- 当節に限った平均ST。過去半年のSTより「今このタイミングでのスタート状態」を表す、鮮度の高い指標。
- 効く局面
- 節中日以降（3日分以上のサンプル）。F持ちで慎重化してる選手の実測。
- 効きにくい
- 節初日（サンプル数 0〜1）。
- 相関つまみ
- 6. 平均ST ↑ / 10. F/L数 ↑
- 推奨レンジ
- 中日以降 0.8 / 初日 0.3
職人の一言：今節STは中日以降ほどサンプル数が増え、値の参考にしやすくなります。初日〜2日目は平均STを主役にし、3日目以降で今節STへ主役を交代する、という使い方を試している利用者もいます。
13
地元（支部一致）
支部 × 開催場 の一致
- 何を見る
- 選手の支部と開催場の地域が一致する「地元選手」フラグ。水面慣れ・メンタル・応援の三重ボーナス。
- 効く局面
- 周年記念・地元記念などのG1。支部単独開催節。
- 効きにくい
- 遠征選手メインの一般戦。SG（全国から地元が少数）。
- 相関つまみ
- 3. 当地勝率 →
- 推奨レンジ
- 地元記念 0.6〜0.8 / 通常節 0.3〜0.5
職人の一言：地元と当地勝率はどちらも「その場所への強さ」に関わる指標です。両方を強く効かせたい時は、まず片方を優先して試してみる、という調整例もあります。
14
風速
23の調整項目のひとつ
- 何を見る
- 「風速」という名称の調整項目です。実際の風速データを入力する機能ではなく、画面上の予想バランスを変更するつまみです。具体的な内部の反映方法は非公開。
- 効く局面
- 外コース・荒れ目寄りの予想バランスを試したい時。
- 効きにくい
- 本命寄りの予想バランスを重視したい時。
- 推奨レンジ
- お好みで調整（データに基づく推奨値はありません）
職人の一言：競艇では一般に、向かい風や追い風が強い日は水面のレース展開が変わりやすいと言われています。ただしこのつまみはその実際の風速とは連動しておらず、画面上のバランスを自分の好みで動かすための項目です。
15
波高
23の調整項目のひとつ
- 何を見る
- 「波高」という名称の調整項目です。実際の波高データを入力する機能ではなく、画面上の予想バランスを変更するつまみです。具体的な内部の反映方法は非公開。
- 効く局面
- 荒れ目・機力差重視の予想バランスを試したい時。
- 効きにくい
- 本命寄りの予想バランスを重視したい時。
- 推奨レンジ
- お好みで調整（データに基づく推奨値はありません）
職人の一言：競艇では一般に、波が高いほど荒水面とされ、レース展開に影響すると言われています。江戸川・蒲郡・鳴門などは荒水面になりやすいとされる場です。ただしこのつまみはその実際の波高とは連動しておらず、画面上のバランスを自分の好みで動かすための項目です。
16
全国2連率
全国2連率
- 何を見る
- 2着以内に入る確率。勝率より高い値を取り、連対の安定感を表す。50%超は優秀、40%前後が平均。
- 効く局面
- 2連複・3連複狙い。本命流しの相手選びで効かせる。
- 効きにくい
- 3連単頭固定の相手探し（1着勝率の方が効く）。
- 相関つまみ
- 2. 全国勝率 ↑
- 推奨レンジ
- 連複狙い 0.8 / 単勝狙い 0.4
職人の一言：「勝率 ≒ 頭固定の強さ」「2連率 ≒ 連対の安定感」。券種で使い分けるのが職人スタイル。
17
当地2連率
当地2連率
- 何を見る
- その場での2連率。当地勝率と当地2連率の乖離から「1着はないが3着以内には来る」タイプが見える。
- 効く局面
- クセ強い場で2-3着の「刺し切りタイプ」を拾いたい時。
- 効きにくい
- 初斡旋選手が多い節。
- 相関つまみ
- 3. 当地勝率 ↑ / 16. 全国2連率 →
- 推奨レンジ
- 連複狙い＋クセ強い場 0.8
職人の一言：3連単の2-3着探しで注目されることが多い隠れ名つまみ。頭固定した後、当地2連率 0.8 で相手を絞り込む、という試し方もあります。
18
出遅れ（L数）
L（出遅れ）の累積数
- 何を見る
- 累積L数。出遅れ（1秒以上のスタート遅れ）は不成立扱い＋期間ペナルティ。
- 効く局面
- L持ち選手のスタート慎重化。特に節初日は要注意。
- 効きにくい
- Lリセット後。スタート復調が確認できた後。
- 相関つまみ
- 6. ST → / 10. F/L数 →
- 推奨レンジ
- 0.3〜0.5
職人の一言：F数は目立ちますが、Lも同じくらい注意しておきたい要素です。F/L数つまみをセットで見るのも一つの試し方です。
19
会場特性（1コース勝率）
会場別 1コース勝率
- 何を見る
- その場の過去5年1コース勝率。徳山 62.6%（天国）〜 戸田 40.7%（地獄）まで、場ごとに 20pt 以上の差がある。
- 効く局面
- イン天国 / 荒れ場の両極端。場の攻略方針を予想の軸にしたい時。
- 効きにくい
- 標準場（47〜53%、24場中半数）。
- 相関つまみ
- 1. コース ↑ / 3. 当地勝率 ↑
- 推奨レンジ
- 極端場 0.7〜0.9 / 標準場 0.3〜0.5
職人の一言：会場特性は「場が荒れるか否か」を予想全体にかけるマクロつまみ。当地勝率が個別選手の場適正なら、こちらは場そのものの性格。
20
C率（BOATCRAFT流 コース別成績）
コース別 1着率の実績
- 何を見る
- その選手が各コース（1〜6枠）でどれだけ勝ってきたかの実績率。「枠なりの全国勝率」と違い、「1枠のときはこのぐらい、5枠のときはこのぐらい」と枠ごとに粒度が立つ。
- 効く局面
- 枠運に恵まれない選手が多いレース。外枠A1・内枠B級が混ざる節などで、枠別の実力差を表現したい時。
- 効きにくい
- C率サンプル数が少ない選手（
cRateSamples < 5）が多いレース。データ薄で中立扱いになりやすい。
- 相関つまみ
- 01. コース ↓（C率を信じる＝コース固定思想を下げる）/ 11. 級別 →
- 推奨レンジ
- 記念レース以上 0.5〜0.8 / 一般戦 0.3〜0.5
職人の一言：コース勝率（艇番の通例）を控えめにして、その人のコース別実績を立てる、という試し方があります。A1級でも「1枠で勝てない人」「5枠で光る人」は実在します。
21
オッズ（複勝オッズ）
逆張り ⇔ 順張り 調整
- 何を見る
- 締切直前の複勝オッズ（3着以内の払戻倍率）。このつまみだけAI・統計とは別物で、「今の投票状況」を予想スコアに直接乗せる。
- 中立点
- 2.5が中立。2.5丁度では影響ゼロ。2.5より上げれば逆張り（高オッズ優先）、下げれば順張り（人気優先）。
- 効く局面
- AI上位×高オッズが目立つレース。市場が見落とした人気薄を拾う「妙味狙い」で威力を発揮。
- 効きにくい
- 3連単1点買い・堅い本命狙い。オッズ情報は的中時の配当を捉える指標なので、シンプルに本命を当てたい時はニュートラル推奨。
- 相関つまみ
- 11. 級別 ↓（級別無視 ✕ オッズ高）は荒れ狙いの定番 / 06. 平均ST →
- 推奨レンジ
- 堅め狙い 1.5〜2.0 / 中立 2.5 / 妙味狙い 3.0〜3.5
職人の一言：唯一AIの外側にある特殊つまみ。AIは過去データ、オッズは「今の投票行動」。AI上位で高オッズの艇が浮上した時は、市場が気づいていない穴候補のサイン。最終確認は必ず公式オッズで。
③ 組み合わせ例：セットで動かしてみたいつまみ
似た意味を持つつまみ同士を一緒に動かす時のヒントです。以下は利用者の間でよく試されている組み合わせの例です(効果を保証するものではありません)。
イン信仰セット
01.コース ↑ + 19.会場特性 ↑ + 03.当地勝率 ↑
徳山・芦屋・大村など天国場での本命寄せ。的中率優先型。
機材気配セット
04.モーター ↑ + 05.展示T ↑
どちらも機材面の指標。両方を強く効かせたい時は、片方を優先してみる例もあります。
選手力系セット
02.全国勝率 ↑ + 09.級別 ↑ + 16.全国2連率 ↑
いずれも選手の基礎力に関わる指標。1本を主役にして残りは控えめにする、という試し方もあります。
スタート情報の鮮度
06.平均ST ↓ + 12.今節ST ↑
節中日以降の運用。古い平均より今節STを主役にする。
荒水面セット
07.体重 ↑ + 15.波高 ↑ + 14.風速 ↑
体重・波高・風速を一緒に強めたい時の組み合わせ例。コースつまみは控えめにするのも一つの調整です。
F持ちの慎重化セット
10.F/L数 ↑ + 06.ST ↑ + 12.今節ST ↑
F持ち選手がスタート遅らせるので、スタート系全体を強めに見る。
3連複の相手探し
16.全国2連率 ↑ + 17.当地2連率 ↑
頭固定後の相手選び。1着勝率は抑え、連対の安定感を重視。
地元セット
13.地元 ↑ + 03.当地勝率 ↑
周年記念・地元記念で試したい組み合わせ。両方を強く効かせたい時は、片方を優先してみる例もあります。
④ シーン別チューニング例（プリセット8選）
職人は同じチューニングで走りません。場 × 時間帯 × 節の進行度に応じて、つまみを寄せ直します。以下はそのまま保存しておける実戦プリセットです。
大村ナイターの本命固め
Preset 01 / stable · inside · night
01.コース 0.9
19.会場特性 0.9
03.当地勝率 0.8
04.モーター 0.3
14.風速 0.2
15.波高 0.2
大村は1コース勝率 59.2%、海水・広水面・ナイターで比較的荒れにくいとされる会場です。イン信仰を最大にする設定例です。
SG準優勝戦の穴狙い
Preset 02 / SG · semifinal · value
01.コース 0.4
09.級別 0.3
04.モーター 0.8
05.展示T 0.8
12.今節ST 0.9
10.F/L数 0.6
全員A1＋進入が乱れやすい。コース・級別では分離できないので、当日のモーター気配と今節ST主導で配当妙味を狙う。
コース以外を重視したい日の設定例
Preset 03 / course-neutral · power-weighted
01.コース 0.4
07.体重 0.8
14.風速 0.9
15.波高 0.8
04.モーター 0.7
06.ST 0.7
1号艇の信頼度をあえて下げ、体重・モーター・STなど他の要素を重視したい時の設定例です。
荒れ想定・ST重視の設定例
Preset 04 / rough-assumed · ST-weighted
01.コース 0.3
14.風速 0.9
06.ST 0.9
07.体重 0.7
04.モーター 0.6
19.会場特性 0.3
1コースの信頼度を下げ、STと風速つまみを重視する設定例です。
児島ローカル一般戦
Preset 05 / local · regular · inside
03.当地勝率 0.9
17.当地2連率 0.8
13.地元 0.7
02.全国勝率 0.3
04.モーター 0.4
ローカル一般戦は全国勝率より当地データが効く。地元選手の水面慣れボーナスも組み込む。
女子戦 GIIIレディース
Preset 06 / ladies · light · agility
07.体重 0.8
04.モーター 0.7
14.風速 0.6
06.ST 0.7
02.全国勝率 0.5
19.会場特性 0.3
女子戦は軽量級 × 機動力の組み合わせがハマりやすい。勝率差も男子より小さいので、モーター気配と体重で分離する。
新人戦（B2多めの若手節）
Preset 07 / rookie · young
08.年齢 0.7
12.今節ST 0.9
05.展示T 0.8
09.級別 0.3
02.全国勝率 0.3
03.当地勝率 0.2
B2主体で勝率データが薄い。階級・勝率は信頼できず、今節の状態と若さの勢いで推す。
周年記念 地元記念ダービー
Preset 08 / G1 · hometown · festival
13.地元 0.8
03.当地勝率 0.8
09.級別 0.7
02.全国勝率 0.6
04.モーター 0.6
01.コース 0.5
地元エース選手に厚く。コースは前づけがあるので下げ、選手力と地元属性をメインに組み立てる。
⑤ アンチパターン：こういう設定は避ける
失敗例から学ぶのも職人のうち。以下は「やりがちだが精度を落とす」チューニングです。
× 全つまみ最大
すべて 1.0 にすると、どのつまみも他と差がつかず、自分らしい調整の意味が薄れてしまいます。差をつけたい時は「どこを上げたか」より「どこを下げたか」を意識するのがコツです。
× コース 0.0 でイン信仰を完全否定
「1号艇が有利なのはわかるが、見返したい」という気持ちで 0.0 にすると、全国平均 52% という1コースの優位性を完全に無視した予想になります。荒れ場を重視したい時も、コースつまみを少し残しておく使い方を試している利用者もいます。
× 勝率系つまみを3本とも最大にする
02.全国勝率 + 09.級別 + 16.全国2連率 はいずれも選手の基礎力に関わる指標です。3本とも強く効かせると、狙いがぼやけやすくなります。1本を主役にして残りは控えめにする、という試し方もあります。
× 1つのプリセットをどんな場面でも使い回す
会場や状況によって重視したいポイントは変わります。14.風速 + 15.波高 を強めにしたプリセットを、その意図と関係ない場面でそのまま使うと、狙いとずれた設定になりがちです。プリセットは場面ごとに見直して使うことを想定しています。
× モーター × 展示タイムを両方最大にする
両方とも同じ「機材気配」に関わる指標です。04 + 05 両方最大にすると機材の印象だけが強く出やすくなります。片方を優先し、もう片方は控えめにする、という試し方もあります。
× 節初日から今節STを主役にする
節初日は今節STのサンプルが 0〜1本しかなく、値のブレが大きくなりがちです。節初日は平均STを主役にし、中日以降で今節STへ主役を切り替える、という使い方を試している利用者もいます。
× プリセットを保存せず毎回ゼロから回す
場ごとに最適解が違うのに、毎回デフォルトから触ると累積的な学びが残りません。BOATCRAFTは最大16個のチューニングを名前付きで保存できます。「大村ナイター本命」「戸田穴狙い」のようにシーン別プリセットを育てていくのが王道。
IV.
データパイプライン
予測の精度は、使うデータの質と量で決まります。
BOATCRAFTのデータベースには1999年以降の約147万レース・約880万件の出走データを収録しており、
その中から結果データと突合でき品質条件を満たしたデータをモデルごとに選定して学習・検証に使いながら、
常にその日の最新情報を反映した状態で予測を提供しています。
| データ種別 | 内容 | 期間 |
|---|
| 出走表・選手情報 | 番組・級別・勝率・ST・F/L 等 | 1999〜2026 |
| レース結果 | 着順・タイム・展示タイム | 1999〜2026 |
| 払戻金 | 2連単・3連単・3連複 ほか | 1999〜2026 |
| オッズ（現在値） | 締切直前のリアルタイム反映 | 常時更新 |
| オッズ履歴 | 変動パターン学習用 | 蓄積中 |
収録データは型チェック・欠損監視・異常値検出を通した上で、結果データと突合でき品質条件を満たしたものを学習に投入しています。
データ品質の担保
公開情報をもとに出走表・結果・払戻・直前情報を統合したうえで、次のような整合性チェックを行っています。
- ◆数値の範囲監視（勝率・連率・ST 等が仕様内に収まっているか）
- ◆各レースごとの整合確認（同一選手の重複・艇番抜け・着順抜け）
- ◆年・場ごとの件数バランス監視（過去分含め欠落があれば検知）
- ◆出走表と結果の突合（登録番号ベースで選手データが一貫しているか）
これらのチェックを継続的に行うことで、
「気づかないうちにデータがおかしくなっている」状態を作らないよう努めるというのが、
BOATCRAFTのデータポリシーです。
V.
リアルタイム取得の仕組み
競艇予想で最後に効くのは、締切直前のオッズ変動と展示タイムです。
BOATCRAFTは、ユーザーがレース画面を開いた瞬間に、その時点での最新オッズ・展示タイムを反映した予測を返します。
「最新である」こと自体を価値にする
予測モデルに入力する特徴量の一部は、締切数分前まで値が変わり続けます。展示タイムは出走直前に更新され、
オッズは投票の集まり方で絶えず動きます。
BOATCRAFTはこの「直前に変わる部分」を取り込んだうえで予測を再計算する設計になっており、
ユーザーが予測画面を見る時点で、古いデータが混じった予想にならないようにしています。
オッズ履歴の扱い：
締切前〜締切直後のオッズの動き方は、将来的に「人気の過小評価・過大評価」を検出する指標（妙味検知）として活用する予定です。
そのための履歴も蓄積しており、単発のオッズ値だけでなく「どう動いたか」を予測に組み込む研究を進めています。
VI.
予測の限界について
正直に言います。
BOATCRAFTは、あなたを必ず勝たせるアプリではありません。
競艇はギャンブルであり、どんなに精度の高いAIモデルも不確実性を完全には排除できません。
選手の体調、突発的な気象変化、スタート事故、機械トラブル——
データに現れない要素がレース結果に影響します。
BOATCRAFTは、「あなたの予想を論理的に構築するための道具」を提供しますが、
最終的な投票判断は常にあなた自身の責任で行ってください。
こういう使い方を推奨しません
- ×生活費を投じる
- ×負けを取り返そうと金額を増やす
- ×AI予測を「確実に当たる」と期待する
- ×20歳未満での利用
推奨する使い方
- ○趣味の範囲で予算を決めて楽しむ
- ○勝ち負けより「予想の精度が上がる過程」を楽しむ
- ○23つまみで自分の仮説を検証する
- ○データ分析ツールとして使う