ミニロトAI予想
次回 第1409回
10月20日(火)
第1回から第1408回までのミニロトの当選番号で学習したニューラルネットワークが、次の回に各数字が出る確率を出しました。学習に使っていない直近300回での成績も、そのまま公開しています。
第1409回のAI予想を見るAIが選んだ上位の数字
最も高い28でも18.0%。偶然の確率16.1%との差はわずかです。
第1409回のAI予想
AIの出現確率が高い数字ほど選ばれやすくして作った5口です。過去の当選番号に多い形（合計値・奇数の数・連番）に収め、5口で数字が重なりすぎないようにしています。
予想カードで「AI」を選ぶと、軸数字や除外数字を指定して作り直せます。
- A811192427
- B59122628
- C1013182326
- D115222731
- E6791530
数字ごとの出現確率
AIが出した第1409回の出現確率です。偶然なら、どの数字も16.1%（5÷31）。赤いほどAIが「出やすい」、灰色ほど「出にくい」とした数字ですが、差はごく小さく、検証ではこの差に意味がないことがわかっています。
- 116.3%
- 216.4%
- 315.4%
- 415.8%
- 517.3%
- 617.5%
- 716.4%
- 815.8%
- 916.6%
- 1014.6%
- 1115.5%
- 1215.0%
- 1316.6%
- 1415.8%
- 1517.2%
- 1614.9%
- 1717.0%
- 1814.8%
- 1915.9%
- 2015.3%
- 2115.0%
- 2215.8%
- 2316.2%
- 2417.4%
- 2516.8%
- 2617.5%
- 2716.5%
- 2818.0%
- 2916.7%
- 3016.7%
- 3116.3%
0.87個毎回、AIの上位5個を選んだときの平均一致数（直近300回、第1109回〜第1408回）
0.81個でたらめに選んだときの理論値（5×5÷31）
0.516AUC（出る数字と出ない数字を見分ける力。0.5で偶然と同じ、1で完璧）
0.4416予測の誤差（対数損失）。全数字を16.1%とした場合は0.4418
検証の結論
AIは第51回〜第1108回で学習し、学習に一度も使っていない第1109回〜第1408回の300回で成績を確かめました。結果は、出る数字を見分ける力（AUC 0.516）も、誤差（0.4416 対 0.4418）も、平均一致数（0.87個 対 0.81個）も、偶然とほぼ同じです。
これはAIの性能が低いからではなく、ミニロトの抽選が公平だからです。過去の当選番号には、次の数字を当てる手がかりがありません。AI予想は「AIならこう選ぶ」という数字選びの楽しみとして使い、当選確率が上がるとは考えないでください。賞金の取り分を増やしたいなら、人気薄の数字を選ぶほうが理にかなっています。
AIのしくみ
各回・各数字について、その回より前の当選番号だけから次の9個の特徴量を作り、「次の回に出るか」を学習させました。
- 直近10回の出現回数
- 直近50回の出現回数
- 直近200回の出現回数
- 全期間の出現回数
- 最後に出てからの空白
- 前回に出たか
- 前回の数字との同時出現
- 数字の大きさ
- 奇数か偶数か
モデルは中間層12ユニット（tanh）、出力1つ（シグモイド）の多層パーセプトロンで、Adam で6エポック学習しています。次の回の予想は全期間のデータで学習し直したモデルで出し、抽選のたびに自動で更新します。
AI予想のQ&A
ミニロトのAI予想は当たりますか？
当たりやすくはなりません。学習に使っていない直近300回で検証すると、AIが出現確率が高いとした5個の数字の平均一致数は0.87個で、でたらめに選んだ場合の理論値0.81個と同じ水準でした。抽選は公平で、過去の当選番号から次の数字を予測することはできません。
AIはどんな仕組みで予想していますか？
9個の特徴量（直近10回・50回・200回の出現回数、空白期間、前回の数字との同時出現など）から、各数字が次の回に出る確率を出す小さなニューラルネットワーク（多層パーセプトロン）です。抽選のたびに学習し直しています。
ほかのサイトのAI予想との違いは？
当サイトはAIの成績を学習に使っていない回で検証し、その結果（偶然と同じであること）をそのまま公開しています。「AIで当たる」とうたう予想があっても、抽選が公平である以上、確率を上げることはできません。