この記事の要点
- 3モデルの候補が重なる部分を取り出す「積集合」を、買い目の例で説明します。
- 共通買い目がない状態と、必要な予測がそろわない状態は区別します。
- 一致は的中保証ではありません。購入点数と対象レース数をそろえて成績を読みます。
3モデルすべてに含まれる買い目を残す
旧アンサンブルは、DeepSeek V4 Flash・Gemini 3.1・Grok 4.5の候補から、3モデル共通の買い目を取り出していました。集合でいう「積集合」です。各モデルが出した候補の一覧を使うため、推奨部分だけを重ねる仕組みとは異なります。
単一モデルの予想では、そのモデルの候補と推奨点数をそのまま読みます。アンサンブルでは、モデルごとに違う候補を落とし、共通部分だけを確認します。別のAIが3つの回答を読み直して、新しい予想を作っていたわけではありません。
2モデルが選んでも、1モデルになければ採用されない
次は仕組みを示す仮定例です。説明を短くするため、候補を各3点に省略しています。DeepSeekが「1-2-3、1-3-2、1-2-4」、Geminiが「1-2-3、1-3-2、1-4-2」、Grokが「1-2-3、1-2-4、1-4-3」を挙げたとします。
3つすべてにあるのは1-2-3の1点です。1-3-2と1-2-4はそれぞれ2モデルにありますが、旧アンサンブルには残りません。過半数の2モデルで採用する多数決なら残るため、両者の違いが分かる例です。
共通候補が複数ある場合は、各モデル内の順位を合計し、その合計が小さい順に並べていました。共通買い目の数が、その券種の推奨点数になります。
「共通0点」と「予測がそろわない」は別の状態
3モデルの予測がすべて完了していても、共通する買い目がなければ0点です。この場合は一致する候補がなかったと読めます。一方、必要なモデルの予測が一つでも完了していなければ、アンサンブル自体を作りません。
履歴でアンサンブルが見つからないからといって、必ずしも3モデルの意見が分かれたわけではありません。元になった予測がそろっているかを先に確認します。
点数が減ると、購入額も候補の範囲も変わる
単一モデルの5点と共通候補の1点を各100円で記録すれば、想定購入額は500円と100円です。共通の1点が外れ、単一モデルだけの候補が当たる場合もあります。点数が少ないことを、そのまま予想精度の高さと読み替えることはできません。
両者を比べるときは同じレースに限定し、対象数、0点の件数、購入総額、払戻総額を確認します。複数のモデルが同じ情報を重視すると、同じ前提で外れる可能性もあります。一致の多さと実際の成績は、別に確かめる必要があります。
現在はLunaの予想、旧方式は過去の履歴で確認できます
現在のTuring TurnはGPT-6 Lunaのみで新しい予測を生成します。旧アンサンブルと、その元になった各モデルの予測・成績は過去の履歴として保存しています。現在のLunaの数字には合算していません。
旧方式を調べる場合は、同じレースの各モデルの候補を見比べてください。いまの予想を見る場合は、Lunaの候補5点と推奨0〜5点の違いを押さえると、買い目と成績がつながります。