前置き：少ない週と、静かな0
前回（#29）は、検証スクリプトの全角数字バグを見つけ、全期間を再検証した話を書いた。結果は変わらず、累計65件・的中0だった。
その後の週末（10月3日・4日）の結果を報告する。
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10月3日：推奨馬なし
10月4日（京都・東京）：2件推奨 的中0
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ロードフェルム （京都1R・ダ1800m）EV3.80 → 6着（5番人気）
ユイノヘラクレス （東京1R・芝1800m）EV4.79 → 7着（6番人気）
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2件とも着外。累計は**67件、的中0**になった。
なお今回は、結果CSVの全角数字を半角に直す処理を入れた状態で検証している。数字の取りこぼしはない。
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今週の事実：2件とも「あと一歩」ではなかった
#27・#28では、5着・7着といった「惜しいハズレ」の濃淡に触れた。今回の2頭は、6着と7着。馬券圏内（3着以内）には絡んでおらず、惜しい負けとは言いにくい。
推奨した2頭はどちらも1R（未勝利戦）で、オッズは30倍・58倍台。モデルは「人気ほど評価されていない馬」を拾う設計なので、このレンジに集まるのは想定通りだ。ただ、当たらない週が続くと、この設計思想そのものが問われているように感じてしまう。
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数字で確認する：札幌除外後24件
いつも通り、感情ではなく数字で見る。
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全期間累計：67件 的中0 回収率0%
札幌除外前（8/8〜8/30）：43件 的中0
札幌除外後（9/5〜10/4） ：24件 的中0
全ハズレ確率（バックテスト的中率9.6%想定）
67件すべて：約0.12%
札幌除外後24件のみ：約8.9%
```
札幌除外後だけで見た「全ハズレ確率」は、前回の約11.0%から8.9%に下がり、**10%を割った。**
まだ「5%以下」という一般的な有意水準には届かない。ただ、「普通に起こる」と言い切れる水準からは、少しずつ離れてきている。
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判断：条件は変えない。チェックポイントはあと6件
事前に決めたルールは、札幌除外後30件に到達した時点で棚卸しする、というものだった。現在24件。あと6件。
ここで条件を動かせば、これまで繰り返し避けてきた「少ないサンプルで設計を変える」ことになる。今回も、条件は変更しない。
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✓ EV 3.50〜5.00・既知馬のみ・札幌除外（現行設計を維持）
✓ 30件到達までは記録のみ
✓ 30件到達時に、的中率・回収率・全ハズレ確率を再評価
```
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30件到達時に、先に決めておくこと
後から基準を動かさないために、30件時点の判断ラインを、今のうちに書いておく。
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的中が1件以上ある場合：
→ 条件は維持。引き続き記録を積む（的中率・回収率はサンプル不足で評価保留）
30件すべてハズレの場合（確率：約5.2%）：
→ 「偶然」の説明が苦しくなる水準。
バックテスト期間と実運用期間の差（開催時期・馬場・出走馬の質）を
要因別に分解して調べる。
ただし、条件変更の前に、まず原因の特定を優先する。
```
30件全ハズレの確率は 0.904^30 ≈ 5.0% 前後。ここで初めて、「偶然の可能性は低い」と言える境界に入る。ただし、これは「モデルが壊れている」ことの証明ではなく、「調べる価値がある」という合図にすぎない。
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Data Scientistとしての振り返り
今回の教訓は小さい。**「結果が出ない週」こそ、ルールを守る練習の場になる**、ということだ。
推奨馬なしの日、2件だけの日。派手さのない週は、判断を動かしたくなる誘惑も小さい。その分、静かに記録を積むという地味な作業の価値が、よく分かる。
そして、事前に決めた基準を紙に書いておくことの強さも、あらためて感じている。結果を見てから基準を決めると、どうしても自分に甘くなる。
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## 技術ノート
### 実運用累計成績（2026年10月5日時点）
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全期間累計：67件 的中0 回収率0%
札幌除外前（8/8〜8/30）：43件 的中0
札幌除外後（9/5〜10/4） ：24件 的中0（次のチェックポイントまであと6件）
```
### 統計的評価（的中率9.6%想定）
```
67件すべてハズレ ：約0.12%
札幌除外後24件すべてハズレ：約8.9%
札幌除外後30件すべてハズレ：約5.0%（チェックポイント到達時の参考値）
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## 次回の予定
札幌除外後30件に到達するまで、条件は変更せず記録を続ける。到達次第、事前に決めた基準に沿って棚卸しを行う。
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**【競馬AI開発記】次回予定：**
- Day 31：札幌除外後30件到達時の棚卸し（または次週の実運用報告）