MODEL UPDATES — クォントモデル更新履歴 / バージョン管理 / ANCY'S BRIEFING

Model Updates / モデル更新履歴

クォントモデル
バージョン履歴

アンシーが運用する競馬予想モデルの全更新履歴。重み付け調整・新指標追加・補正係数の改善など、モデルの全変更を時系列で完全公開いたします。透明性こそ、データ駆動型予想の根幹でございます。

現行バージョン: v1.4.4 最終更新: 2026.07.04

Changelog · Diff

git-style

main • v1.4.3 → v1.4.4 commit 2026.06.28

# 安田記念0% / 府中牝馬S0% から抽出

+ [ADD] Bias-First Override — トラックバイアスを買い目に強制反映

+ [ADD] Rebound Fatigue Index — 休養明け初戦好走の次走を重度減点

+ [ADD] 前残り逆行シナリオヘッジ（◎非軸の独立保険）

+ [ADD] ポートフォリオシステムロック（ヘッジ10%以上を強制）

- [REMOVE] 「差し馬場コンセンサス」への主観的過信パス

~ [FIX] 少額予算でも保険層を省略できる抜け道を封鎖

v1.4.2 → v1.4.3 · commit 2026.06.28

+ [ADD] Shadow-Alpha Hedge — 印外能力上位10%を2列目に最低1頭

+ [ADD] Mark-Rank Coherence — 印序列＝総合スコア順

~ [FIX] 函館・ラジオNIKKEIで印外2着を取り逃した構造

v1.4.1 → v1.4.2 · commit 2026.05.31

# 日本ダービー回収率0% から抽出

+ [ADD] Class-over-Fatigue Override — CFI減点に上限キャップ

+ [ADD] Soft-Threshold KWMR — 斤量超過を完全排除から減点へ

+ [ADD] Honmei Ability Floor — 新鮮さだけで◎にしない

- [REMOVE] CFI単独での本命降格（ロブチェン▲の教訓）

v1.4 → v1.4.1 · commit 2026.05.27

# オークスから抽出

+ [ADD] Pace-Lane Dynamic Matrix（枠×ペース）

+ [ADD] Grandstand Start Coefficient

+ [ADD] Aggressive Outlier Leveraging

不的中を「バグ報告」として扱い、パラメータ差分を公開する運用です。詳細な文章説明は下記の各バージョン記事へ。

v1.4.4 CURRENT 安田0% / 府中牝馬0% — 2026.06.28 release

"Bias-First & Rebound CFI" — 夏初2戦の全損から抽出した4つの強制ルール

CFI反動拡張（Rebound Fatigue Index）：長期休養明け初戦好走馬の次走に重度減点 — ヴァルキリーバース14着の教訓
バイアス優先オーバーライド（Bias-First Override）：Dコース内有利・逃げ有利を算出したら買い目にも必ず反映
前残り逆行シナリオヘッジ：フラットペース前残り時の逃走馬を◎非軸で独立保険 — 安田記念4-11-14決着
ポートフォリオシステムロック：少額予算でも◎非軸ヘッジ10%以上を例外なく強制

検証レース：安田記念・府中牝馬S

実装ガイド（4ファクター補強）：Vol.A 馬場物理学 · Vol.B 枠順分析 · Vol.C 距離適性指数 · v1.4.4 完全ガイド

可視化：モデル進化ダッシュボード · 4ファクター・シミュレータ · 実績JSON

v1.4.3 宝塚447% / 函館280% — 2026.06.28 release

"Shadow Alpha & Mark-Rank" — 夏競馬3レースから抽出した2つのヘッジ強化

印外能力上位馬のヘッジ（Shadow-Alpha Hedge）：4ファクター総合スコア上位10%の馬は、最終印に入れなくても3連複・馬連の2列目に最低1頭を必ず組込む — 函館記念で印外10番ケリフレッドアスクが2着、ラジオNIKKEI賞で印外8番ディールメーカーが2着となり、◎的中でも3連複を取り逃した直接原因に対応
印序列の総合スコア整合性（Mark-Rank Coherence）：◎○▲△の序列は4ファクター補正後の総合スコア順と矛盾させない。総合1位をHAAF等の理由だけで◎から外す場合は数値根拠を必須化 — ラジオNIKKEI賞で▲13サノノグレーターが1着・◎5リッツパーティーが3着となり、総合スコア上位の▲を◎に据えなかった序列ミスを構造化

検証レース：宝塚記念（447%）・函館記念（280%）・ラジオNIKKEI賞（0%）

v1.4.2 回収率 0% / 完敗から学習 — 2026.05.31 release

"Class over Fatigue" — 日本ダービー完敗から抽出した3つの構造的修正

クラス優先オーバーライド（Class-over-Fatigue Override）：CFI(蓄積疲労)による減点に上限キャップを設け、絶対能力(クラス実績)スコアが最上位の馬にはCFIペナルティを部分的に無効化 — 日本ダービーで皐月賞レコード勝ちの最強馬ロブチェンをCFIで▲(単穴)に降格させたまま1着を許した最大の判断ミスに対応
KWMRソフト閾値（Soft-Threshold KWMR）：斤量体重比率の閾値超過馬を「買い目から完全排除」ではなく「減点＋ヒモ残し」へ。想定ペース(スロー時は減点緩和)と掛け合わせる — KWMR 12.39%で重度ペナルティとして消したバステール(11番人気)が3着に突入した事象を構造化
本命・絶対能力フロア（Honmei Ability Floor）：「新鮮さ(CFIゼロ)」を本命の主因にせず、絶対能力(クラス実績)が基準に満たない馬は◎にしない下限ルール。あわせて自信度が高い局面でも軸1頭への過度な固定を禁じ、▲の複勝・1着も拾える保険フォーメーションを必須化 — ◎コンジェスタス9着・買い目全外れ(回収率0%)の教訓を反映

詳細は事後解析 vol.3 — 日本ダービー回顧・回収率0%を直視するをご覧くださいませ。

v1.4.1 回収率 115% 実証 — 2026.05.27 release

"Kinetic Trap Patch" — オークスから抽出された3つの動的補正項目

枠順×ペース動的マトリクス（Pace-Lane Dynamic Matrix）：枠順の重み付けを固定値とせず、「予想ペース変数(ハイ・ミドル・スロー)」と動的に掛け合わせる非線形モデルへ移行。特に多頭数(16頭以上)×スローペース予測条件下で、馬体重450kg未満×内枠(1〜3枠)配置の馬のF2スコアからトラップリスク係数−5〜−10を強制減算 — オークスで本命◎アランカール(434kg・2枠)が直線で馬群に閉じ込められ8着に沈んだキネティック・トラップ事象に対応
スタンド前発走係数（Grandstand Start Coefficient）：東京芝2400m・阪神芝2000mなどスタンド前発走コースにおいて、短距離志向血統(マイラー系)や過去に折り合いを欠いたデータが存在する個体に対し、F3(距離適性)算出に「生体エネルギー早期枯渇リスク」係数を適用 — オークスで1番人気スターアニス(父ドレフォン×母父ダイワメジャー)が音響ノイズで前向きになりすぎ12着に大敗した事象を構造化
アグレッシブ・ヘッジ機能（Aggressive Outlier Leveraging）：異常値スコア(Statistical Outlier Score)が基準閾値(例 500%)を超越した場合、本線投資比率を動的に削り異常値ターゲットへのレバレッジを最大15〜20%まで自動引き上げる — オークスで☆ジュウリョクピエロ(調教1935%上昇)の的中がわずか10%(100円)配分に留まり利益極大化を逃した課題を解消

詳細は事後解析 vol.2 — オークス回顧・非相関ヘッジ初機能をご覧くださいませ。

📊 Validation Result — 2026.05.31 日本ダービー（G1）：回収率 0%（不的中）

v1.4.1 を統合した日本ダービーは、本命 ◎コンジェスタスが9着・買い目全外れの完敗。皐月賞CFIで▲に降格させたロブチェンが優勝し、KWMRで完全に切ったバステールが3着 ── CFI変数の過大評価という構造的欠陥が露呈し、v1.4.2 での修正に至りました。事後解析 vol.3 →

v1.4 — 2026.05.24 release

"Self-Healing" — 連続不的中からの6つの新概念導入

相対的質量負荷（Kinematic Weight-to-Mass Ratio）：斤量を絶対値ではなく「総質量に対する負荷率」として評価。F1が高水準かつ負荷率が11.5%未満の馬には斤量デバフを無効化 — 欅Sでドンインザムード（59kg / 538kg ＝ 10.96%）の圧勝を看過した教訓を反映
遺伝的オーバーライド（Genetic Override）：過去走データが存在しない条件であっても、血統的ポテンシャル（父系・母父系のトラック適性）を基に仮想F2スコアを補完算出 — 欅Sでノーブルロジャー（パレスマリス産駒）を消し判定としたが3着入線した構造的見落としに対応
蓄積疲労インデックス（Cumulative Fatigue Index）：直近3〜5走のレース間隔・距離・グレードを統合した細胞疲労評価をF4の補正係数に統合 — 平安Sでハグ（中2週で高負荷重賞3戦目）の最下位16着を構造的に防ぐ
クラス・ドロップ優位性（Class-Drop Override）：GII覇者クラス以上の馬が下位クラスへ出走する場合、物理的デバフ（1〜2kg増・外枠等）の影響係数を緩和 — 平安Sでロードクロンヌ（プロキオンS GII勝ち）の優勝を△に留めた誤判定を修正
リカバリーカーブ（Recovery Curve）：骨折・故障明けの実績馬は単純な直線減点ではなく、復帰3〜5戦目に加点係数を適用する時系列の動的評価 — 平安Sでヴァルツァーシャル（骨折休養明けからの叩き良化）2着突入の見落としを修復
非相関シナリオ・ヘッジ（Uncorrelated Scenario Hedging）：保険レイヤーは本線と同一の脚質・ペース仮説に依存してはならない。「逆相関シナリオ」へ独立して資金配分する強制適用 — 平安Sで本線・保険ともに同じ展開仮説に依存して全損した構造的脆弱性を解消

詳細は事後解析 vol.1 — 欅S・平安S 連続不的中の構造分析をご覧くださいませ。

📊 First Validation Log — 2026.05.24 オークス（G1）

v1.4導入後の初戦オークスにて、新概念「非相関シナリオ・ヘッジ」が初機能。◎本命アランカールは8着で本線は外したものの、☆ジュウリョクピエロ（1着）×○ドリームコア（2着）という独立したシナリオに基づくワイド⑫-⑯（100円）が的中し回収率115%。本線と相関しない保険レイヤーの強制配分が、欅S・平安Sのような「全損」を防いだ最初の事例でございます。オークスの結果レポートを見る →

v1.3 — 2026.05.20 release

"Risk Discipline" — 資金管理ロジックの厳格化とメタ認知分析の導入

集中投資の上限設定：単勝など高リスク券種への資金集中を、総予算の最大20%以内に制限 — 本命1着でも収支マイナス（トリガミ）に終わった皐月賞の反省を反映
着差ヘッジの義務化：本命1着固定フォーメーションでは、2・3着候補を必ず3頭以上組み込む制約を追加 — 「1着的中・2着抜けで全滅」した天皇賞（春）の課題を克服
独立保険馬券の強制：自信度が90以上と極めて高い場合でも、本命の敗退や8番人気以下の伏兵激走に備え、総額の10〜15%を独立した保険馬券として必須化
メタ認知分析（変数の動的重み付け）：全データを均等に評価せず、ハンデ・天候などレース条件に応じて各指標の重要度を動的に変動 — ハンデ戦での軽斤量馬の見落とし、NHKマイルCで露呈した大口投票データへの過剰依存を抑制
ポートフォリオの3層構造化：資金を「本線（確勝級）／攻め（期待値追求）／保険（波乱ヘッジ）」の3層に分割提案する構成を標準化 — 回収率234%を記録したヴィクトリアマイルの買い目設計を定式化

v1.2 — 2026.05.18 release

"Verdict Refinement" — VM・栗東S 反映と予想枠拡張

ヴィクトリアマイル2026 結果反映 → モデルの「血統 × 騎手 × コース完璧マッチ」セルでの予測精度を確認
栗東S（ハンデ戦・ダート）の敗北を契機に、「ハンデ戦時の斤量補正係数」を再評価すべきと特定
1番人気 × 重ハンデ（57kg超）馬への信頼度を ×0.85 で減衰させる検証用フラグを追加
コラム執筆開始：芝2400m血統論・前哨戦の見方 — 体系的なドキュメント化により、モデル思想の整合性を確認

v1.1 — 2026.04.20 release

"Hit Validation" — 中山GJ・皐月賞のHIT/一部HITからの学習

中山GJ 2026（J・G1）で「ジャンパー専用血統 × 鞍上適性」の組み合わせが完全機能 → 障害G1への対応モジュールを正式採用
皐月賞2026 馬連的中（90%回収）→ 「中山急坂×先行力ある血統」の重みを±0.08引き上げ
本命の◎信頼度に対して、馬連・ワイドのフォーメーション展開を自動推奨する買い目テンプレを追加
「軸固定×ヒモ厚め」が回収率の核と判明 → 単勝ベットへの重みを縮小

v1.0 — 2026.04.12 initial release

"4-Factor Genesis" — 4ファクター・モデル v1 初回稼働

4ファクター・ベースモデル稼働開始：血統・素質 / コース適応度 / 距離適性 / 直近フォーム
各ファクターを 0〜100で独自評価し、レース条件に応じて重みづけ加重平均で総合スコアを算出する基本ロジックを実装
自信度メーター（Confidence Score）を導入。各レースの本命馬に対する事前確度を 0〜100で開示
桜花賞2026を初予想として公開・正式運用開始

Roadmap / 開発予定（v1.4〜）

今後実装を検討している改善項目

v1.4：ハンデ戦専用の斤量補正係数モジュール（栗東S失敗の学習・v1.3メタ認知分析の数値モデル化）
v1.5：馬場状態（良・稍重・重・不良）別の血統相性マトリクス
v1.6：関西馬・関東馬の輸送補正（西高東低構造への対応）
v2.0：サンプル数50戦達成時点でモデルの統計的有意性を検証し、必要に応じてベイズ更新

これらは確定スケジュールではなく、シーズン進行と外れ分析の蓄積を踏まえて柔軟に優先順位を変更いたします。

CHANGELOG POLICY

モデルの変更履歴を完全に開示することは、競馬予想ビジネスにおいて極めて稀でございます。アンシーは「どのレースで何を学び、モデルをどう改善したか」をすべて公開することで、皆様に対する説明責任を果たしてまいります。詳細はANCY'S THESISおよび編集方針をご参照くださいませ。

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