【深層解説】AI V5 哲学とアルゴリズム：実績データ至上主義への回帰
katajun-safe実績推論アルゴリズムの深度と真実
「血統」という過去の遺伝子ではなく、「実績」という現在の物理現象を解析する
【分析哲学】ノイズとしての血統・馬体重の排除
現代競馬の予想理論において、「血統」や「馬体重」は最も一般的に用いられる変数です。しかし、これらはAI学習の観点では「不純物（ノイズ）」に分類されます。血統は潜在的なポテンシャルを示すに過ぎず、馬体重は個体差が激しく、それ自体が入線の因果関係を直接的に説明するわけではありません。
AI V5は、これらの主観的・不確定要素を計算式から意図的に「削ぎ落とす」ことから始まります。残ったのは「走破時計」「上がり3F」「人気乖離率」といった、逃れようのない物理的実績のみ。
この実績データのみを多変量解析することで、当日の感情や気配に左右されない、数学的に堅牢な推論を可能にしています。
【推論工学】期待値収束への三段階フィルタ
AI V5が採用する10項目の指標は、以下の3つのレイヤーで多層的に評価されます。
二重加重移動平均（Double Weighted Moving Average）
単なる成績平均ではなく、「人気期待値（市場価格）に対する着順（実利）の残差」を計算。直近5走のモメンタムに最大荷重をかけ、過去10走のトレンドと融合させることで、競走馬が「今、まさに覚醒している瞬間」をボラティリティの変動から検知します。
市場効率性解析（Market Efficiency Analysis）
「上位人気で掲示板（5着）を外した」履歴を徹底的に追跡。これは市場が個体を過大評価しているシグナルであり、AIはこれを「Ura-Flag（裏切りフラグ）」として識別。期待値が100%を割り込む個体を、推論プロセスから自動的に排除する安全装置として機能させます。
コース幾何学アルゴリズム（Course Geometry Logic）
各競馬場のコーナー角、直線距離、枠順による物理的移動距離の差をボーナス値として計算。特に東京2000m、中山1600mといった「不規則なコース形状」においては、実績データに加えてこの物理ロス補正を強制適用し、推論の精度を極限まで高めています。
【検証事実】2021年度、95.3%という「敗北」の意味
AI V5の信頼性は、2025年の155.8%という圧倒的な数字だけにあるのではありません。
2021年度の回収率95.3%という、わずかな敗北を包み隠さず開示できること。これこそが、私たちの算出するデータが一切の改ざんがない「真実のシミュレーション」である証です。
翌2022年には100.8%へ回帰。この「数学的な揺らぎ」を乗り越え、期待値がプラス領域に収束していく過程こそが、本物のデータサイエンス。
私たちは「嘘」を売るのではなく、「確率の勝利」を提供しています。
「実績」こそが、唯一の真実。
主観的な血統論、不確かな馬体重、陣営の虚勢。
それら全てを削ぎ落とした「純粋な数字」の中にのみ、勝ち筋は存在します。
