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このブログについて、
まず最初に読んでほしいこと。
「競馬×機械学習ログ」へようこそ。このページでは、ブログの目的・AIの仕組み・これまでの実績をまとめています。初めて訪れた方はここから読み始めてください。
ABOUT
このブログと運営者について
🏇
イナバ（稲葉俊介）
Web Engineer / AI Developer
Webエンジニア歴5年以上のフリーランスエンジニア。Python・機械学習・WordPress自動化を得意とする。2026年より競馬予測AIを実際の資金で運用し、その記録をすべて公開している。
HOW IT WORKS
競馬予測AIの仕組み
01
JRAデータの収集
2024年のJRA全レースデータを学習データとして使用。出走馬の過去成績・タイム・オッズ・騎手・コース適性など50以上の特徴量を抽出。
02
Gradient Boostingモデルで学習
機械学習モデル（Gradient Boosting）で「期待値が高い馬」を予測。テストデータでの回収率は103.5%を達成。
03
毎週自動でベット候補を抽出
毎週土日のレース前にスクリプトを実行。期待値5%以上の馬を自動抽出し、1頭100円の単勝でベット。
04
結果をすべて公開
的中・外れ問わず全結果を週次レポートとして公開。データを隠さず、AIの実力をありのままに記録する。
MODEL
Gradient Boosting
TRAINING DATA
2024年 JRA全レース
BET RULE
単勝 100円 / 頭
TARGET ROI
103%以上
TEST ROI
103.5%
THRESHOLD
期待値 +5%以上
TRACK RECORD
これまでの実績（週次成績）
84.5%
累計回収率
-¥4,160
累計収支
268頭
総ベット数
4週
稼働週数
| 週 | ベット数 | 投資額 | 払戻額 | 収支 | 回収率 |
|---|---|---|---|---|---|
| Week #1 | 85頭 | ¥8,500 | ¥5,710 | -¥2,790 | 67.2% |
| Week #2 | 36頭 | ¥3,600 | ¥3,160 | -¥440 | 87.8% |
| Week #3 | 78頭 | ¥7,800 | ¥8,590 | +¥790 | 110.1% ✅ |
| Week #4 | 69頭 | ¥6,900 | ¥5,180 | -¥1,720 | 75.1% |
| 累計 | 268頭 | ¥26,800 | ¥22,640 | -¥4,160 | 84.5% |
※ 統計的に意味のある結果を得るには最低500頭のサンプルが必要と考えています。現在268頭のため、まだ途中経過です。累計回収率が90%以上になった時点で改善を検討します。
RULES
このブログが守っていること
結果をすべて公開する 的中・外れ・損失、すべての週次結果を隠さず公開します。都合の悪いデータを隠すことはしません。
感情で改善しない 好調でも不調でも、500頭のサンプルが溜まるまでモデルを変更しません。科学的な検証を優先します。
実資金で運用する バックテストだけでなく、実際の資金（1頭100円）でベットします。リアルな結果のみを記録します。
週次で必ず更新する 毎週レースが終わったら結果を記事にします。更新が途切れた場合は理由を明記します。