AI競艇予測システム
PoC-20 (竹) | ROI 103.2%
予測モデル選択
的中率は1レースあたりの買い目点数によって変わります。 点数が多いほど当たりやすくなりますが、その分かかる金額も増えます。 買い目点数の異なるモデル同士は、的中率ではなく回収率で比べてください (100%を超えていれば、賭けた金額より払戻が多いことを意味します)。 竹・松は現在、性能を高めるための参考モデル(改善中)として無料で公開しています。
総レース数
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バックテスト対象
的中数
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総合回収率
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100%超でプラス収益
直近1ヶ月の収支(レース別)
レース別収支推移
直近1ヶ月 サマリー
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直近1ヶ月 レース詳細
# 日付 買い目 期待値 投資額 払戻 損益 的中
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月次実績(全期間)
月間収支(棒グラフ)
月間回収率(%)
月次実績テーブル
年月 レース数 的中数 的中率 投資額 払戻 損益 回収率 累積損益
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期間
会場 会場を選ぶと、その水面だけの傾向に切り替わります
その日の水面がどれだけ荒れるか。風・波・潮の状態と、荒れ方の関係を見ます。
風速 × 波高 別 平均配当ヒートマップ
風が強い日・波が高い日に配当がどう動くかを全レースで集計。
取得中...
潮の流れ別 1コース1着率(海の会場)
潮の速さで水面の性格が変わります。会場を選ぶと差がはっきり出ます。
取得中...
気温と水温の差 × 決まり手
水面が気温より冷たいと艇が伸びる、という通説を数字で確かめます。
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季節別 荒れ率・平均配当
月ごとの荒れやすさ。季節風や水温の影響を受けます。
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24会場それぞれの水面の性格。イン有利な会場と、まくりが決まる会場がはっきり分かれます。
全24会場 × 6コース 1着率ヒートマップ
色が濃いほど1着率が高い。会場ごとのインの強さが一目で分かります。
取得中...
決まり手の会場別 構成比
逃げ・差し・まくりの比率。イン天国の会場と難水面の会場で大きく違います。
取得中...
レース番号別 万舟出現率ヒートマップ(1R〜12R × 全会場)
「12Rは荒れる」は本当か。会場×レース番号で検証します。
取得中...
時間帯別 荒れ率・イン逃げ率
朝・昼・ナイターで水面の落ち着きが変わります。会場を選ぶとより明確です。
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1コース1着率の年次推移
インの強さは年々変化しているか。2018年以降で検証します。
取得中...
選手の級別・スタート・フライング歴・体重が、着順にどう効くか。
級別 × コース別 1着率
A1級のインとB2級のインでは、勝率がまったく違います。
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スタートタイミング帯 × コース別 1着率
スタートが速い選手は本当に強いか、コース別に検証します。
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フライング歴のある選手 × コース別 成績
F持ちはスタートを慎重にする、と言われます。実際の勝率で確かめます。
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体重帯 × コース別 1着率
軽い選手が有利とされますが、コースによって効き方が変わります。
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モーター・ボート・展示タイムから、機力をどこまで読めるか。
展示タイム順位 × 1着率・3着内率
展示タイムを信じていいか、順位ごとの実績で検証します。
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モーター2連率 × 実際の連対率
「当たりモーター」は信用できるか。表示値と実績の乖離を全データで検証。
取得中...
モーター × ボート 機力の組み合わせ
モーターが良くてもボートが悪いと勝てないのか。組み合わせ別の1着率。
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高配当がどこで出るか。荒れる条件と払戻の関係。
万舟券が出やすい会場 ランキング
3連単10,000円以上の出現率を会場別に集計しました。
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グレード別 配当・荒れ率・イン勝率
SG/G1/G2/G3/一般戦の違いをデータで確認。母数は各棒の下に表示しています。
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※ 2018年以降の全レース結果をもとに集計しています。
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データ分析コラム BOATECのビッグデータ分析から生まれた競艇インサイト
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