🤖AI予測

データ収集 + rating 計算

前日24時に閉店した約294台のデータ (G数・差枚・BB/RB/ART) を ana-slo.com から取得し、 machine_location (エリア・島・カド) を結合。 メーカー公表の設定差スペックに基づき機種ごとに「設定6っぽさ」を表す主指標 = rating を算出。

Stage 0: 機種フィルタ

3日累計サンプル ≥ 180 の主力機種のみ採用。サンプル過小機種は strength_z が暴れるので除外。

Stage 1: 候補集計 (前日重み付き rating)

直近3日累計 G ≥ 6250 + 1日 G ≥ 1200 を満たす台について、 重み付き rating 平均を計算:

一様平均でなく前日重視。ホール側の設定操作が日単位で起こる前提に合わせている。

Stage 2: 機種 NO-GO (TOP25のみ)

機種ごとに以下のいずれか満たすものは候補から除外:

「店が今週は捨てている機種」をまるごと外す。TOP5 では適用しない (枠が小さく、強い1台が機種ごと外れると損)。

Stage 3: 台 NO-GO

過去にホット入りしたことのない台 (never_hot) を除外。「rating だけ高くて伸びない常連」をフィルタ。

Stage 4: スコア計算

同一機種は最大 5台 まで (機種偏りを抑制)。

Stage 5: 跳ね返り強制ピック

連続 drawdown -40K 〜 -15K の台を rating 順に 3台 強制採用 (NO-GO 免除)。 「沈み過ぎた高 rating 台は反発する」というメカニカルな pick。

Stage 6: install 強制ピック

新台 / 復活同台 / 増台 で指定経過日に該当する台を強制採用 (K-3 枠まで)。 初動アタックを取りこぼさないための差し込み。

Stage 7: 残り枠を score 上位で充填

Stage 5/6 で確保しなかった残り枠を Stage 4 の score 降順で埋める。