根拠を
公開する。
毎レース週末、10の予測製品を提供。
優勝予想、表彰台予想、トップ10フィニッシュ、ファステストラップ候補、そして勝敗を左右する重要な要因。2週間前に公開し、各セッション後に更新。最終版は予選でグリッドが確定した後に生成されます。
ポールポジション予想、フロントロー入りの確率、マシンのポテンシャルを上回るまたは下回るドライバーの予測。各プラクティスセッション後に更新し、Q1開始前にロックされます。
FP1、FP2、FP3ごとの個別の予測：タイムシートのトップ、レースシミュレーション実施状況、燃料補正後の本当のペースを分析。スプリント週末はFP1のみ予測します。
プラクティス、予選、スプリント、決勝の各セッションにおけるチームメイト間の直接対決を個別に予測。予選トリムでの速さや、レースペースの優位性、タイム差の近さを分析します。
スプリント週末限定のトップ8予測。レース距離が短いため戦略の多様性が少なく、モデルは生のペースとグリッド順位を重視します。
スプリント予選順位の予測。限られたプラクティスで行われる一発勝負のプレッシャーの中、サーキット特性とドライバーの単独ラップの特性を考慮します。
各レース8～10項目のYes/No予測：セーフティカーの回数、1周目のインシデント、中団チームの表彰台など。各項目に予測回答と確率を付与し、公式結果と比較してスコア化します。
WDC（ドライバーズ選手権）やWCC（コンストラクターズ選手権）の行方、レース勝数などのシーズン通算記録、マイルストーンに関する予測です。シーズンが進むにつれて確率は更新され、レースごとに結果が確定します。
レースごとに、サーキット特有のユニークなトピック（コース上の野生動物、放送の伝統的ネタ、表彰台の演出など）を2〜3つ予測します。それぞれに自信スコアが設定されており、他の予測と同様にレース後に結果が判定されます。
予選、スプリント、決勝レース終了後、AIが実際に何が起きたのかを分析します。事前の予測が的中したか、あるいは何が予測を覆したのかを解説します。
チェッカーフラッグからライトアウトまで。
予測はレース前の1回限りではありません。予測サイクルは前回のレース結果が確定した直後に始まり、各セッション終了後に再計算されます。過去のすべての予測バージョンが保存されるため、実データが推測を上書きし、予測の精度が研ぎ澄まされていく過程を確認できます。
次戦の最初の予測は、前回のレース週末の結果が処理された直後（多くは2週間前）に生成されます。まだマシンがコースを走る前の段階で、純粋な実力と過去のサーキットデータに基づいて予測します。
週末の開幕前日に更新される予測です。この段階では、アップデート情報やペナルティ、移籍市場の噂など、レース間に発生したニュースを取り込んで予測に反映させます。
フリー走行が終了するたびに再計算が実行されます。燃料を補正したペースやロングランの分析、天候トレンドなどが反映され、週末前の推測から実戦的なデータに基づいた予測へと進化します。
予選（スプリント週末の場合はスプリントを含む）が終了し、グリッドが確定した段階で最終的な決勝レース予測が生成されます。これはライトアウト前の最後のアップデートとなります。
すべての予測は公開された瞬間にデータベース上でロックされ、変更不可能となります。過去の予測が上書きされることはなく、最終予測がスコアリングの対象となります。
F1予測AIの裏側。
F1 Predictions AIは4段階の予測エンジンを搭載しています。公式セッションデータと車両特性の信号が入力され、最新のAIモデルがライブレースの知見を組み合わせて判断を下します。すべての予測はロックされ、公開状態でスコアリングされます。分析手法の詳細はメソッドページをご覧ください。
手法の全容を読む
スコアボードは常に公開。
すべての予測はFIA公式リザルトと照らし合わせてレースごとにスコア化されます。精度スコアは一切の加工なしで公開されます。誰に対しても平等なスコアボードであり、都合の良い結果だけを強調することはありません。
予測した優勝者が実際にP1でフィニッシュする必要があります。「ほぼ正解」といった中間評価はありません。的中したか、しなかったかのどちらかです。
上位3位以内の予測で総合精度スコアが0.6以上であることを指します。単に誰かが表彰台に上がったかだけでなく、P1の的中がP3の的中よりも高く評価されるよう、順位の正確さを重視しています。
精度は公式レースリザルトが確定した後に算出されます。リタイアやレース後のペナルティも最終スコアに反映されます。
結果がわかった後に予測を遡及的に修正することはありません。モデルの精度が悪かったからといってスコアを記録しないこともありません。すべてのラウンドが記録されます。
F1予測AIにできないこと。
F1には変数が多すぎて、どのようなモデルでも常に正解することは不可能です。F1予測AIは利用可能な証拠に基づいています。以下の要素は、予測の範囲外となります。
メカニカルトラブル：20秒差でリードしていてもDNFのリスクは常にあります。信頼性データはチーム内部のものであり、外部モデルからは見えません。
オープニングラップの接触：グリッド順位は重要ですが、1コーナーでの接触はタイミングデータからは予測不能です。
セーフティーカーのタイミング：モデルはサーキットの歴史からSC発生確率を推定しますが、何周目に発生するかまでは予測できません。ラップタイムこそがレースの行方を決定づけます。
レース中の天候変化：気象データには不確実性が伴います。空模様が急変する状況下での予測は、本モデルが最も苦手とする領域です。
チームオーダー：順位を維持するよう指示されたドライバーは、本来のペースよりも遅く見えます。モデルはチーム無線を聞くことができません。
勝者予想、表彰台予測、そして各セッションの詳細な分析を提供します。