データ取込とモデル評価
確認済みのJRDBレイアウトだけを取り込み、時系列を守った学習・評価を行います。
Project · 2026.09 –
HorseRacingAI ver2.0
予測から本人確認まで、安全な運用を重視した競馬AI
JRDBデータの取込、時系列学習、レース予測、参考推奨と仮想投票を一つのWebアプリに統合。実投票は既定で無効にし、購入判断とJRAでの操作を本人に残した設計です。
PythonFastAPILightGBMJRDBPostgreSQLCloudflare Access
プロジェクト概要
現行のHorseRacingAIは、JRDBデータの品質確認と取込から、特徴量作成、モデル学習・評価、予測、買い目の参考推奨までを扱うWebアプリです。テストと本番のデータ・設定を分離し、合成データの結果を本番成績と混同しないようにしています。
開発背景
初代で得た知見をもとに、予測性能だけでなくデータの信頼性、利用者ごとの権限、安全な購入手順、運用監視を重視して再設計しました。
Features
主な機能
予測・参考推奨
レースの予測と基準オッズに基づく参考推奨を表示。基準オッズを実オッズや実利益と区別します。
本人主体の購入フロー
実IPAT送信は既定で無効。買い目・金額の確認とJRAでの操作、成立照会を本人に委ねます。
環境分離とアクセス制御
テストと本番を分け、Cloudflare Access経由のGoogleログインとアプリ側の権限管理を組み合わせます。
Tech
技術スタック
Web
- • Python
- • FastAPI
- • Jinja2
ML
- • LightGBM
- • 時系列評価
- • JRDB
Data
- • PostgreSQL
- • SQLite（テスト）
Security
- • Cloudflare Access
- • Google SSO
- • 環境分離