確認事項：「浮つかない。浮ついたら、それまでの人間だということ。」

馬券師グエンAIシミュレーター 市場オッズ非依存・着差ベース独立モデル

使い方：①競馬場・距離を選択 → ②出馬表を貼り付け(馬名・斤量・騎手を自動抽出)、または貼り付けせず「頭数だけで開始」(馬名は計算に不要・馬番だけで動きます) → ③実行 → ④表の「過去5走 着差」に各馬の1着馬とのタイム差(秒)をスペース区切りで入力。不利の記載は任意：付けなくても素点モデルで完全に動きます。パトロール映像等で不利(大外回し・前が壁)を確認できた走にだけ * を付ければ(例: 0.2 0.6* 1.1)、参考として不利補正版が並記されます。勝った走は0.0、突き放した勝ちは -0.3 のようにマイナス可 → ⑤クラス・脚質を直して「再計算」。このツールの主出力は「推定オッズ」です。市場オッズは計算に一切使いません。実オッズ欄は完全に任意で、入れた馬にだけ 妙味=実オッズ÷推定オッズ が表示されます(空欄なら推定オッズだけの純粋な独立評価)。
📱 スマホの方へ：発走直前の写真(スクショ)添付が一番かんたんです。下の「📷 項目別スクショ添付」で、⑩ 単勝オッズや①出馬表などの画像を選んで抽出してください。PCでHTMLを貼り付ける方は下の「⓪」を開いてください。
⓪ 📋 netkeiba 馬柱HTMLを貼り付けて解析（PC向け・一括入力）
netkeibaの「出馬表(馬柱・過去5走表示)」ページ(shutuba_past.html)を開き → ページ上で右クリック→「ページのソースを表示」 → 表示された画面で全選択(Ctrl+A)→コピー(Ctrl+C) → 下の欄に貼り付け(Ctrl+V) → 「解析」。
※自分のブラウザで取得したHTMLをそのまま使うので、文字化けやBot対策の影響を受けません。貼り付けると 競馬場・距離・各馬の馬番/斤量/過去5走着差/クラス/脚質/道悪⑥/コース実績⑨/枠バイアス が自動入力されます。
③騎手・④種牡馬・⑤調教師レーティングは別途スクショ/貼り付けで補完してください。解析後の各項目は表で手動修正可能（手動編集分は再解析で上書きしません）。
初期値: コース適性・馬番・脚質・騎手＝強 ／ 着差(基礎能力)・斤量＝標準。血統は要素に含めていません(着差に織り込み済みという思想)。
🔧 SIMマトリクスをJSONで上書き（自前検証の出力用）
🔲 枠バイアステーブル編集（過去走補正・JRA-VAN集計の受け皿）
キー courseKey_t{距離}(芝) / _d{距離}(ダ)。値=ゾーン別タイムコスト秒(正=不利/負=有利)。行を編集/追加/削除してJSON全体を貼り替え→反映で WAKU_BIAS を置換します。空 {} で全削除(全コース中立)。
🏷 クラス補正テーブル編集（中央/地方で別々・地方は場ごとに調整可）
現在のプロファイルのクラス補正(秒)。小さい(マイナス)ほど格上=強い扱い。地方は全場共通の暫定値スタートなので、場の体系に合わせて編集してください。
📷 項目別スクショ添付（専用読み取りで精度UP・各枚数無制限）
各項目のページだけを写した画像を添付→その項目の「抽出」を押す。項目ごとに専用の読み取り指示を使うため一括より精度が上がります。
🌧 馬場情報（雨シナリオ用・手入力も可） クッション値 含水率% 馬場
📋 騎手成績をテキスト貼り付けで反映（通信不要の代替）
または頭数だけで開始:

📊 シミュレーション結果（3000回試行平均）

🏇 上空俯瞰・レース再生
✏️ 詳細編集（着差・クラス・脚質・適性・評価・実オッズ）
馬番 馬名 過去5走 着差
(不利は*付き)		 クラス 斤量 脚質 コース適性
 騎手評価
(場×距離)		 種牡馬/調教師
/道悪		 【素点】勝率
想定オッズ		 【*不利補正】
勝率/想定		 3着内率 実オッズ
(任意・入れた時だけ歪み表示)		 妙味 素点
(*補正併記)		 判定
【モデル仕様】能力指数 = exp(−1.2×補正着差)。【素点(標準)】補正着差 = ベスト2走平均の着差 + クラス補正（不利は一切考慮しない）。【*不利補正(参考)】*付きの走のみ着差−0.4秒として再計算し併記(重賞−0.5 / OP−0.3 / 上級−0.15 / 中級±0 / 下級+0.25) 。これに 斤量(1kg≒10%)・コース×距離×脚質・枠・騎手(S+10%〜D−10%)を乗算。騎手評価は選択した競馬場の勝率上位騎手リスト(上位3名=S、10位内=A)から自動判定した目安であり、リーディングは変動するため手動修正を推奨。貼り付けた騎手成績から判定するランクはベイズ縮小(K=30, μ=15%)適用済み。少騎乗の高勝率は自動的に割引かれ、データ無しはB(平均)になる。③④⑤はnetkeibaコース別リーディング(直近1年)の実着度数からベイズ縮小で自動ランク化でき、TOP20圏外はB。着差未入力の馬は平均以下(1.2秒相当)として扱われるので、全頭入力しないと歪みの比較は成立しません。コース適性: 選択した競馬場の属性(洋芝・小回り・急坂・左回り・長い直線・平坦)ごとに◎+8%/○+4%/無±0/△-4%/✕-8%。属性は類似コース間で共有されます(函館で入れた洋芝◎は札幌に切り替えても自動で効く、小回り適性は函館/札幌/小倉/福島/中山で共通)。入力は任意でデフォルト「無」。雨シナリオ: 脚質係数は10年統計準拠(逃げ1.12/先行1.05/差し0.96/追込0.90)。ダート実績補正(×1.04)は道悪データ無し馬へのフォールバックで、統計的裏付けは間接的(重みパネルの「雨・前有利」「ダート実績」スライダーで調整・無効化可能)。良馬場シナリオには一切影響しません。過去走の着差に枠バイアス補正を適用(定説ベースのシードテーブル・編集可能、未登録コースは中立)。数値は暫定キャリブレーションであり10年実データ集計による置換を予定。今回の枠係数とは独立で過去走側のみに作用(二重計上なし)。地方(NAR)タブ: クラス補正は全場共通の暫定値(重賞-0.5/A級-0.3/B級-0.15/C級0/未格付+0.25)。場ごとに格付体系が異なるため、設定パネルの「クラス補正テーブル編集」で場に合わせて調整可能。帯広(ばんえい)は競走形態が異なるため対象外。中央↔地方はタブで完全分離(切替時に入力全クリア)。想定オッズ=0.80÷勝率。AI自動取得はWeb検索ベースのため、オッズ・斤量・騎手成績の数値は誤りうる目安です(必ず原典と照合)。Claudeアプリ/claude.ai内でこのツールを開いている場合のみAPI呼び出しが動作し、ファイル単体では手動ルートのみ使えます。数値は参考値であり的中・回収を保証しません。判定: 妙味x1.5以上=🔥買い候補 / x1.15以上=妙味あり / x0.9未満=過剰人気。