本サイトは現在、性格の異なる2つのモデルを並行して公開しています —— A. 市場込みモデル（単勝オッズ・人気も学習）と B. 市場除外+キャリブモデル（馬の能力だけで勝率を推定）。各レースの推奨買い目は両モデルの結果を並べて表示しています。2モデルの違いと比較は AIモデル仕様（2モデル並走） を参照してください。

以下は、両モデルに共通する 「期待値プラスの馬券」 の基本的な考え方です。

各モデルは、各レースで「期待値 = AI予想勝率 × オッズ - 1」がプラスで最大の馬を1点選ぶ戦略を基本としています。

競馬では「人気のない馬」のほうがオッズに対して予想勝率の上振れが大きく、長期的に期待値プラスを生みやすい傾向があります。AIはこの「市場の歪み」を学習し、人気と実力の乖離が大きい馬を見つけ出します。

1. 1〜4倍は市場効率が高い多くの人が買う人気馬は織り込み済みで期待値プラスが出にくい
2. 5〜30倍が「割安ゾーン」AI が市場との乖離を捉えやすく、過去 CV では ROI 最大かつ最も安定（fold 間の std が最小）
3. 30倍超は予測精度が不安定サンプル数が少なく予測勝率の信頼性が下がる。たまの大穴的中で歪みやすい
4. 50倍超は除外大穴は当たれば大きいが、回収を生むほど当たらず長期で赤字傾向

• 毎日必ず買い目が出るわけではありません。期待値プラスの馬がない日は見送りです
• 締切直前のオッズ変動に注意してください
• 30〜50倍帯は過去実績でブレが大きく対象外としています
• サンプル数が増えるまでは数値のばらつきが大きく、本来の実力が見えません