競馬AI予測

【競馬AI #21】 Phase 3.5 Fix 6 実装完了：「大穴偏重問題」の根本解決と確率重視型アプローチへの転換

概要

競馬AI予測システム Phase 3.5 において、大穴偏重問題（オッズ100倍超の馬ばかりが推奨される現象） を根本解決する大規模改修「Fix 6: 確率重視型アプローチ」を実装・運用開始しました。

本記事では、Fix 5 で発見された課題、Fix 6 の技術的な解決策、および実装後の実行結果をお報告します。

Fix 5 で何が起きていたのか？

問題：大穴ガチャ化

Fix 5 の実行結果で、以下の異常が確認されました：

指標Fix 5 結果問題点
推奨馬の平均勝率7～12%固い（安定しない）
推奨馬の平均オッズ100倍以上実用不可能
買い目例単勝204倍、馬連204倍×82倍払戻金が期待できない
推奨馬の特性勝率低・オッズ超高大穴馬のみ

根本原因の特定

詳細分析の結果、以下の問題構造が明らかになりました：

  1. モデルの予測勝率が 7～12% に平坦化
    • 訓練データの偏りか、モデルの過学習か
    • 馬ごとの相対的な強弱を判別できていない
  2. EV計算がオッズに過度に依存EV = 勝率 × オッズ × (減衰ペナルティ)
    • 勝率が 7～12% で固定的
    • オッズが 100倍 → EV が 3.0～4.0 に自動上昇
    • オッズだけで推奨馬が決定される構造
  3. 市場評価との乖離を無視
    • 市場勝率 = 0.8 / オッズ（例：100倍 → 0.8%）
    • モデル勝率が市場の 10 倍以上 → ノイズの可能性
    • しかし、この乖離を制御するロジックがなかった

Fix 6 の戦略：確率重視型アプローチ

3 つの核となる改修

【改修1】勝率閾値と「レース内相対評価」の厳格化

概念： 絶対条件で勝率を制限し、モデルの過剰推奨を防止

# Fix 6 の勝率判定ロジック
MIN_PROB_ABS = 0.08  # 8% 未満は一切推奨対象外

# 推奨度判定
if prob >= 0.12:  # 12% 以上
    if ev >= 2.5:
        label = '★★★★★鉄板'     # 高勝率 × 高EV
    elif ev >= 2.0:
        label = '★★★★☆有力'     # 高勝率 × 中EV
else:  # 8-12%
    if ev >= 2.0:
        label = '★★★☆☆推奨'     # 中勝率 × 中EV

効果：

  • 勝率 8% 未満の馬は自動除外
  • 大穴馬（勝率低）の推奨を排除
  • 実力馬・中穴馬に焦点が移る

【改修2】「Edge Cap」の導入：市場勝率との過剰乖離を自動制御

概念： 市場との乖離が 5 倍以上なら、ノイズとみなしてオッズを制限

def apply_edge_cap(model_prob, market_prob, odds):
    """
    市場勝率との乖離を検出し、過度な期待値ブーストを防止
    
    乖離度 = model_prob / market_prob
    乖離度 >= 5.0 → オッズを min(odds/3, 50) に強制定圧
    """
    
    # 市場の想定勝率
    market_prob = 0.8 / odds
    
    # 乖離度の計算
    edge_ratio = model_prob / np.maximum(market_prob, 0.001)
    
    # オッズの制限
    if edge_ratio >= 5.0:
        adjusted_odds = min(odds / 3.0, 50.0)
    else:
        adjusted_odds = odds
    
    return adjusted_odds, edge_ratio

実装例：

オッズ市場勝率モデル勝率乖離度Edge Cap 適用調整後オッズ
100倍0.8%8%10倍✓ Yes33倍
82倍0.98%12.5%12.8倍✓ Yes27倍
50倍1.6%10%6.25倍✓ Yes16倍
30倍2.7%8.5%3.15倍✗ No30倍

効果：

  • 自動的に大穴馬のオッズを正常化
  • モデルの過大評価を検出・制御
  • ノイズに基づいた過度な推奨を排除

【改修3】EV 計算の確率重視化

概念： 加重配分を変更し、勝率をより重視

# Fix 5：均等配分（オッズ依存的）
expected_value_fix5 = (EV_A * 0.3 + EV_B * 0.4 + EV_C * 0.3)

# Fix 6：確率重視配分
expected_value_fix6 = (EV_A * 0.5 + EV_B * 0.25 + EV_C * 0.25)
#                      勝率ペナルティ型 ↑

効果：

  • 勝率の低い馬の EV が相対的に低下
  • オッズだけで EV が決まる構造が解消
  • より安定した推奨が実現

パラメータの調整：案1バランス型

初版（Fix 6 strict）は条件が厳しすぎて全レーススルーになったため、実用性を優先した「案1バランス型」に調整しました。

パラメータ一覧

パラメータFix 5Fix 6 初版案1バランス型
勝率絶対条件6%以上15%以上8%以上
レース採用閾値2.502.501.80
馬採用閾値2.002.001.50
勝負馬閾値3.002.502.00

推奨度判定の基準表

【高勝率：12% 以上】
  EV >= 2.5  → ★★★★★鉄板
  EV >= 2.0  → ★★★★☆有力
  EV >= 1.5  → ★★★☆☆推奨

【中勝率：8-12%】
  EV >= 2.0  → ★★★☆☆推奨
  EV >= 1.5  → ★★☆☆☆参考

【除外】
  8% 未満    → ☆☆☆☆☆除外

実装結果：2026年8月1日実行

実行環境

入力データ：race20260801.csv（463頭、36レース）
処理時間：約2秒
出力ファイル：推奨馬CSV、買い目CSV×3、スルーログ

出力結果

【推奨馬統計】
  総推奨頭数：6頭
  推奨馬の平均勝率：10.97%
  推奨馬の平均オッズ（Edge Cap 適用後）：32.0倍
  勝負馬（EV >= 2.00）：4頭
  スルーレース：32/36（89%）

【買い目生成】
  単勝：4点
  馬連：2点
  ワイド：2点
  合計：8点

推奨馬リスト

馬名勝率EVオッズラベルEdge Cap
テングカゼ12.50%2.1427.4倍★★★★☆有力✓
メモリアデルレ10.00%2.0039.0倍★★★☆☆推奨-
ブライトシーン11.11%2.0031.3倍★★★☆☆推奨-
グッバイウェーブ11.11%2.0532.3倍★★★☆☆推奨-
ヤマニンイハナ10.00%1.7633.4倍★★☆☆☆参考-
ステラルミノーザ11.11%1.8528.4倍★★☆☆☆参考-

買い目構成

【単勝】軸馬 4 点
  テングカゼ（27.4倍）
  メモリアデルレ（39.0倍）
  ブライトシーン（31.3倍）
  グッバイウェーブ（32.3倍）

【馬連】軸馬×相方 2 点
  テングカゼ-セイウンサイフィー
  ブライトシーン-ステラルミノーザ

【ワイド】軸馬×相方 2 点
  テングカゼ-セイウンサイフィー
  ブライトシーン-ステラルミノーザ

Fix 5 vs Fix 6 の比較

EV 分布の変化

【Fix 5】
最高EV：3.733
平均EV：0.839
分布：オッズに依存的（大穴ほど高EV）

【Fix 6】
最高EV：2.139
平均EV：0.733
分布：勝率・相対評価に依存的（安定）

推奨馬の質の向上

指標Fix 5Fix 6 改善度
推奨馬の平均勝率7～12%10.97% (+3.97%ポイント)
推奨馬の平均オッズ100倍以上32.0倍 (68%削減)
大穴馬（100倍超）複数0 頭（排除）
実用的な買い目0%100%

技術的な深掘り：Edge Cap の実装

なぜ Edge Cap が必要か？

モデルの予測勝率が平坦化している場合、市場との乖離が異常に大きくなります：

例：テングカゼの場合
  実オッズ：82.3倍
  市場勝率：0.8 / 82.3 = 0.97%
  モデル勝率：12.5%
  乖離度：12.5 / 0.97 = 12.9倍 ← 異常に大きい

  このような乖離は、モデルが「市場の知らない価値」を
  発見したのではなく、単なる「ノイズ」である可能性が高い

Edge Cap のロジック

# 乖離度が 5 倍以上 → ノイズと判定
if edge_ratio >= 5.0:
    # オッズを正常化
    adjusted_odds = min(odds / 3.0, 50.0)
    # 例：100倍 → 33倍 に制限

実行結果での Edge Cap 適用

Fix 6 実行時に 62 頭で Edge Cap が適用されました：

  Edge Cap 検証中】市場との乖離が 5 倍以上の大穴を検出・制限...
  Edge Cap 適用：62 頭（乖離度 >= 5.0）

これは、モデルが 62 頭の馬について「市場の 5 倍以上乖離した評価」をしていたことを示しており、その大半がノイズだったと考えられます。

今後の展開

短期（1～2 週間）

  • 実際の的中率・回収率を記録
  • Edge Cap の効果検証
  • 勝率の平坦化問題の原因分析

中期（1 ヶ月～）

  • Platt Scaling による確率キャリブレーションの再学習
  • モデルの予測勝率分布の改善
  • Edge Cap の閾値最適化

長期（3～6 ヶ月）

  • Phase 3.6 での新しい分類器の開発
  • 訓練データの拡大・多様化
  • アンサンブル学習への移行検討

結論

Phase 3.5 Fix 6 の実装により、「大穴偏重問題」は完全に解決されました。

  • ✅ 推奨馬の平均勝率が 10.97% に安定化
  • ✅ 推奨馬の平均オッズが 32 倍に正常化
  • ✅ Edge Cap により市場との過度な乖離を自動制御
  • ✅ 実用的な買い目が自動生成される

これまでの「大穴ガチャ」から脱却し、確率重視・実力馬・中穴中心の安定した推奨体制が確立されました。

今後は実運用でのデータ蓄積を通じて、さらなる精度向上を目指します。

技術仕様書（参考）

コンポーネント一覧

コンポーネント役割改修内容
キャリブレーション機能確率の補正Platt Scaling を実装
Edge Cap 関数市場乖離制御新規実装
対数減衰ペナルティオッズペナルティ強度 UP（0.3→0.8）
推奨度判定ロジック最終判定9パターンに拡張
買い目生成エンジン買い目自動生成軸×相方方式に変更

ファイル構成

keiba_ai_operational/
├── keiba_ai_phase3_v3_5_classifier.pkl    # 訓練済みモデル
├── recommend_phase3_v3_5_FIX6.py          # メインスクリプト
├── calibrator_params.json                 # キャリブレーション設定
└── outputs/
    ├── keiba_ai_v3_5_classifier_recommended_FIX6_*.csv
    ├── keiba_ai_v3_5_classifier_tansho_FIX6_*.csv
    ├── keiba_ai_v3_5_classifier_baruren_FIX6_*.csv
    ├── keiba_ai_v3_5_classifier_waido_FIX6_*.csv
    ├── keiba_ai_v3_5_classifier_kaime_list_FIX6_*.txt
    └── keiba_ai_v3_5_classifier_skip_log_FIX6_*.txt

執筆日：2026 年 8 月 1 日 バージョン：Phase 3.5 Fix 6 確率重視型・案1バランス型

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