競馬AI開発記録 #26 逆説のフィルタリング：人気馬の「凡走」を検知し、期待値の死角を埋める

競馬AI開発記録の第26弾。人気馬が期待を裏切る「凡走」を検知する「凡走モデル」を新設し、期待値の死角を埋めるフィルタリング戦略を詳述。前回導入したマルチモデル戦略を基盤としている。

• 人気馬の「凡走」（人気なのに期待を裏切る結果）を検知する「凡走モデル」を競馬AIに新設した。
• 凡走モデルは、人気馬が馬券圏外に沈むケースを検知し、期待値の死角を埋めるフィルタとして機能する。
• 当初、フィルタリングロジックの不安定さや学習プロセスの非決定性といった問題に直面した。
• 探索次元の削減、感度分析の実施、固定値化により、モデルの安定性と予測精度を大幅に改善した。
• 凡走フィルタ導入により、全体ROIが1.33pt向上し、ランキングモデルのROIも6.28pt改善された。