Interactive Model · v1.4.4
4ファクター・シミュレータ
メタ認知の重みを動かし、仮想馬の順位・レーダー・勝負圏（F0x≥85）を即時更新します。標準重みからの順位Δと、1位 vs 2位の二重レーダーで「何が入れ替わったか」を可視化します。
シミュレータについて
F01〜F04の重みを動かし、順位変動と勝負圏判定を可視化します。名馬プリセット・カスタム推論・レーダー比較で、4ファクターの相互作用を体感できます。
教育用の推定スコアであり、実戦の印そのものではありません。理論は4ファクター解説を参照ください。
名馬プリセットは教育的推定値です。カスタムモードでは四因子を0〜100で入力し、重みスライダーで順位Δを確認できます。
VIRTUAL INFERENCE
仮想推論（名馬・カスタム）
WEIGHTS · メタ認知
FIELD SNAPSHOT
—
読み方
総合は幾何平均風の加重。いずれか85未満は勝負圏外（赤）。順位Δは標準重みからの変動です。レーダーは生スコア比較（重みは順位計算のみに使用）。
1位 vs 2位 レーダー
| 順位 | Δ | 仮想馬 | F01 | F02 | F03 | F04 | 総合 | 圏 | 印 |
|---|
よくある質問
- 重みのデフォルトは？
- v1.4.4の標準重みです。レース条件でF02/F03を上げる想定も試せます。
- 名馬データは本物？
- 教育用推定です。当時の馬場・計測体系とは異なります。
式: (F01^w1 × F02^w2 × F03^w3 × F04^w4)^(1/Σw)。教育用仮想データです。4ファクター解説 · 名馬バックテスト · EV計算機
関連する分析リソース
本稿で用いた指標の定義は用語集に、評価モデルの全体像は下記のコラムにまとめています。
- 4ファクター解説 — 理論の全体像
- v1.4.4 完全ガイド — Shadow-Alpha と Bias-First
- model-updates — 更新履歴と改善バックログ
- TRACK RECORD — 全レースの的中・不的中
シミュレーターの前提
F01（血統）・F02（コース）・F03（距離）・F04（フォーム）の4指標を0〜100の連続値として入力し、重み付けを変えたときに総合評価とランキングがどう動くかを確認するツールです。長距離・重馬場といったプリセットは、想定舞台に応じてどのファクターを重く見るかの例です。
重み付けを変えると順位が入れ替わるという事実自体が、このモデルの性質を示しています。4ファクターは独立した変数であり、単一の絶対評価ではありません。たとえばF01が高くてもF02が伴わなければ、その馬の能力は当該条件で発揮されないと解釈します。
入力値は教育目的の仮想値です。実際のレースにおける各馬のスコアは、同じ定義に沿って各レポートの公開時に算出しており、本ツールの数値とは直接対応しません。確定した予想は各レースページをご参照ください。
LAB ツールの位置づけ
LAB はレポートの裏側を検証する教育用の静的ツール群です。外部LLMや外部計算APIは使わず、同一サイト内の公開JSONをブラウザで読み込んで処理します。
初見の方は 1分ガイド から EV 計算機 シミュレータ の順がおすすめです。