GOアルゴリズム × AI × RECO3補正 的中実績
使い方
3ステップで分析開始
1
出走表URLをコピー
keiba.go.jp / netkeiba.com の出走表ページURLをコピー
2
貼り付けて分析
Go NAR / Go Paddock にURLを貼り付けてボタンを押すだけ
3
GO Scoreで予想
GO9エンジンのGO Score順位と推奨馬を確認
GO Algorithm V10.0
GO9エンジン × バイオメカニクス動画解析 × AI × RECO3(AI誠実化制御システム) × 適応学習率オプティマイザ × 気性判定
データ蓄積状況 — 真実に基づくリアルタイム計測
全データソースから自動集計。弱い競馬場を検出し、優先的にデータ収集。
GO アルゴリズムシステム V10.0
各エンジンが異なる観点から馬の能力を評価し、適応学習率オプティマイザが配分比率を自動最適化。近走フォーム分析・クラス昇降級補正で精度を最大化。
※ 各エンジンの統合配分率は特秘。RECO3(AI誠実化制御システム)により1,000Rごとに自動最適化されます。
使い方
keiba.go.jp / netkeiba.com の出走表ページURLをコピー
Go NAR / Go Paddock にURLを貼り付けてボタンを押すだけ
GO9エンジンのGO Score順位と推奨馬を確認
評価指標
バックテストで検証される3つの主要指標。日本ランキングの「的中精度」スコアもこの指標から算出。
解剖学的アプローチ搭載
パドック映像からAIが馬体の解剖学的ランドマーク（関節・骨格ポイント）を自動検出。
獣医学的知見に基づくバイオメカニクス解析で、肉眼では判別できない歩様の質を数値化します。
前後肢の着地間隔をフレーム単位で計測。ストライドが大きい馬は推進力が高く、好走の指標となります。
左右肢の動きのシンメトリーを解析。対称性が高い馬はコンディションが良好で、故障リスクも低い状態です。
頭部・体幹の上下動を解析し安定性を数値化。ブレが少ない馬はエネルギーロスが小さく、持久力に優れます。
精度向上の統合結果
従来のデータ分析に動画歩様解析を加えることで、予測精度が飛躍的に向上します。
バックテストで実証された統合効果をご確認ください。
V7.0 UPDATE
精度最大化を目指した大型アップデート
バックテスト結果からAIが弱点を自動検出。適応学習率（初期0.05→安定期0.015）でエンジン係数を1,000Rごとに自動最適化。
直近レースほど重視する指数減衰加重（直近=1.0、2走前=0.6、3走前=0.36）。連続好走馬に追加ボーナス。
降級馬は格上の実力でプラス評価（+1.5/クラス）。昇級馬はクラスの壁を考慮した精密補正（-1.5/クラス）。
経過時間・推定残り時間・解析速度（R/min）をリアルタイム表示。ボタン押下時の即時フィードバック。
5カテゴリ別（的中精度/AI技術/映像解析/データ規模/総合）のスコアがバックテスト結果で自動変動。
Endeavor・Persistence・Tenacity — 挑み、耐え、仕留める。全16場自動巡回×データに妥協しないAI予測エンジン。
GO Algorithm V10.0 のGO9エンジン × バイオメカニクス動画解析 × AI × RECO3(AI誠実化制御システム)が、あなたの予想をサポートします。
まずは無料でお試しください。
JAPAN RANKING
国内の競馬AI・予測サービスを同一基準で正直に比較。GO PADDOCKのスコアはバックテスト実測値から自動算出。
版 | 毎日更新
| # | システム名 | 国 | 的中精度 | 技術 | 映像 | データ | 総合 |
|---|
※ GO PADDOCKの「的中精度」「データ規模」はバックテスト実測値から自動算出（毎日自動更新）。
的中精度スコアはGO PADDOCK独自定義の的中率・複勝率・3連複的中率から算出しており、他社の定義とは異なる場合があります。
他サービスのスコアは各社公開情報・ユーザーレビューに基づく推定値です（公式発表ではありません）。