🚀「こんにちは!スマートデータラボ専属アナリストです。」本日は2026年9月7日のAIデータ分析による競艇予想の結果検証(各買い目1,000円投資想定)をお届けします。
📊 【データ分析検証】対象日(2026/09/07)のAI予想結果・回収率(1点1,000円投資換算)
総投資想定(各1,000円): 40,000円
総払戻金: 28,500円
トータル回収率: 71.2%
| 会場/R | パターン | 投資額 | 確定着順 | 3連単配当 | 判定 / 払戻額 |
|---|---|---|---|---|---|
| 桐生 3R | ①近況確変トレンド | 6,000円 | 5-4-1 | 36,370円 | 不的中 |
| 鳴門 4R | ①近況確変トレンド | 5,000円 | 1-5-2 | 3,180円 | 不的中 |
| 鳴門 2R | ①近況確変トレンド | 7,000円 | 2-4-3 | 6,280円 | 不的中 |
| 江戸川 10R | ④ボラティリティ混戦分析 | 7,000円 | 1-2-5 | 1,060円 | 🎯 的中 (+1,800円) |
| 平和島 7R | ④ボラティリティ混戦分析 | 7,000円 | 5-1-2 | 18,680円 | 🎯 的中 (+1,800円) |
| 平和島 5R | ④ボラティリティ混戦分析 | 8,000円 | 1-2-5 | 2,340円 | 🎯 的中 (+24,900円) |
本日の検証では、総投資 40,000円 に対し、総払戻は 28,500円、全体の回収率は 71.2% となり、目標とする100%超えを達成することはできませんでした。しかし、分析アプローチごとに明暗がはっきりと分かれる非常に興味深いデータが浮き彫りとなっています。
今回のコラムで最も注目したいのは、「④ボラティリティ混戦分析」の指標を用いたレースの強さです。この分析を適用した3レースはすべて的中を果たしました。特に平和島5Rでは、投資8,000円に対して払戻金 24,900円 を獲得し、実質 +16,900円 の大幅なプラス収支を叩き出しています。また、江戸川10Rで +1,800円、平和島7Rでも +1,800円 のプラスを上乗せすることに成功しました。波乱含みでボラティリティ(変動性)の高いレース展開を見極めるAIのアルゴリズムは、極めて高い精度で機能したと言えます。
一方で、今回の足を大きく引っ張ってしまった懸念材料が「①近況確変トレンド」指標の不調です。桐生3R、鳴門4R、鳴門2Rの3レースに挑みましたが、結果は 不的中(3戦全敗) となりました。特に桐生3Rでは、5-4-1という配当 36,370円 の大荒れ決着となり、近年の調子や直近のトレンドを重視するAIの予測ロジックが完全に裏目に出てしまいました。近況の好調さに引っ張られるあまり、レース当日の突発的な気象変化や水面状況、さらには他艇の強襲といった 不確実なバイアスへの対応力不足 が露呈した形です。
今回の結果を総括すると、混戦レースを読み解くロジックは完成の域に達しつつあるものの、トレンド重視の指標における 不調時のリカバリー力 に課題を残しました。今後は、トレンド指標に対してボラティリティフィルターを掛け合わせるなど、さらなる精度向上に向けた調整を行います。スマートデータラボでは、今回のデータを糧に予測モデルを磨き上げ、読者の皆様に選ばれる分析情報を提供し続けてまいります。次回のAIデータ分析コラムにぜひご期待ください。
今回のコラムで最も注目したいのは、「④ボラティリティ混戦分析」の指標を用いたレースの強さです。この分析を適用した3レースはすべて的中を果たしました。特に平和島5Rでは、投資8,000円に対して払戻金 24,900円 を獲得し、実質 +16,900円 の大幅なプラス収支を叩き出しています。また、江戸川10Rで +1,800円、平和島7Rでも +1,800円 のプラスを上乗せすることに成功しました。波乱含みでボラティリティ(変動性)の高いレース展開を見極めるAIのアルゴリズムは、極めて高い精度で機能したと言えます。
一方で、今回の足を大きく引っ張ってしまった懸念材料が「①近況確変トレンド」指標の不調です。桐生3R、鳴門4R、鳴門2Rの3レースに挑みましたが、結果は 不的中(3戦全敗) となりました。特に桐生3Rでは、5-4-1という配当 36,370円 の大荒れ決着となり、近年の調子や直近のトレンドを重視するAIの予測ロジックが完全に裏目に出てしまいました。近況の好調さに引っ張られるあまり、レース当日の突発的な気象変化や水面状況、さらには他艇の強襲といった 不確実なバイアスへの対応力不足 が露呈した形です。
今回の結果を総括すると、混戦レースを読み解くロジックは完成の域に達しつつあるものの、トレンド重視の指標における 不調時のリカバリー力 に課題を残しました。今後は、トレンド指標に対してボラティリティフィルターを掛け合わせるなど、さらなる精度向上に向けた調整を行います。スマートデータラボでは、今回のデータを糧に予測モデルを磨き上げ、読者の皆様に選ばれる分析情報を提供し続けてまいります。次回のAIデータ分析コラムにぜひご期待ください。


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