AIアルゴリズム全開示
誇大広告の競馬予想が溢れる中、私たちは使っている要素を全部公開します。隠すものは何もありません。これが信頼の土台です。
使うもの
馬の能力（スピード指数・IDM・過去成績）／調教評価／展開予想（脚質・テン・上がり）／騎手・厩舎成績／レース条件（距離・馬場・コース）。計84個の要素を統合します。
データの出どころ：JRDB（日本競馬データ）単独。JRA-VAN / JV-Data は使用していません。
※血統(父産駒勝率・母父など)は参考として表示していますが、AIの予測計算には使用していません。
使わないもの（あえて）
締切オッズ・人気の見込み・専門紙の印。群衆の動きを一切使わない純粋な独立予想です（オッズを使わなくても精度が維持されることを検証済み）。
AIが何を重視しているか（各データの効き具合）
数字は各データ項目がAIの判断にどれだけ効いているか（専門的にはLightGBMのgain重要度）。最大は騎手・調教師群です。この内訳は全期間で学習した1モデルのもので、下の検証成績（2022-2025・学習外）とは別です。回収率は誇大表示を避けるため前向き検証で確証できるまで掲示しません。
モデルと学習
モデル：LightGBM LambdaRank (着順最適化)（着順を当てることに特化した機械学習モデルの名前）。学習：各年、その年より前のデータのみで学習（ウォークフォワード。学習年と予測年は重なりません）。公開している成績は2022〜2025年の13,322レースを、学習に使わずに検証した結果（アウトオブサンプル）。各年の予想はその年より前のデータだけで学習したモデルが行い、学習年と予測年は重なりません（リークなし）。全特徴量は前日までの情報のみ。学習・予測のデータ源はJRDB単独。なお下の特徴量重要度は、内訳を見せるため全期間で学習した1モデルの数字です（検証とは別）。
事前予想と直前予想
事前予想：オッズ不使用で発走前にSHA256固定。市場に影響されない純粋なAI評価。
直前予想：発走直前の最終オッズ・馬体重・馬場を取り込み、市場との乖離が大きい「妙味馬」を提示（実装後に稼働）。