予想ロジック解説
各AIやアルゴリズムが、どのような考え方で数字を選んでいるのかをご紹介します。
【究極】5理論統合AI 自己進化型
5つの異なる理論（出現数・ゲイル・同末尾・引っ張り・近傍）を、どのバランスで組み合わせると最も効果的かを、AIが週次で自動学習します。常に最新のトレンドに適応し続ける、当サービスの核心的エンジンです。
総合スコア = (理論A*w1) + ... + Penalty
【極】AIモンテカルロ 共通
各数字の「基礎戦闘力」を算出し、数千回の仮想抽選シミュレーションを実行。その中で「合計値」「偶奇バランス」などが優れた、構造的に美しい組み合わせを厳選します。
基礎戦闘力 = f(長期人気, 短期トレンド, ご無沙汰度)
【極２】AIマルコフ連鎖 ロト専用
「この数字の次には、この数字が出やすい」という数字間の"繋がり"の強さを学習。前回の当選結果をヒントに、次に出現する可能性が高い数字群を予測します。
P(次=B | 前=A) = 遷移確率
【極】ナンバーズ専用AI ナンバーズ専用
各桁を独立した専門家AIとして扱い、個別に注目度をスコアリング。最終的に、組み合わせた数字の合計値が過去の傾向から逸脱しないものを厳選して提案します。
予測 = Filter(AI_1(百), AI_2(十), AI_3(一))
① よく出る数字 (全期間) 共通
最もシンプルな王道理論。全期間の過去データを集計し、出現回数が多かった数字を優先的に選びます。「歴史的に強い数字」に乗りたい方向け。
スコア = Σ(出現回数)
② よく出る数字 (直近50回) 共通
直近50回のデータに絞り、短期的に勢いのある数字を狙います。「最近のトレンドを重視したい」という方におすすめの戦略です。
スコア = Σ(直近50回の出現回数)
③ 出にくい数字 (全期間) 共通
全期間で出現回数が少なかった「不人気数字」をあえて選択する逆張り戦略。統計の揺り戻しを狙います。
スコア = 1 / Σ(出現回数)
④ ご無沙汰数字 (直近10回) 共通
直近10回で一度も出現していない「冷たい数字」をリストアップ。長く出ていない分、そろそろ来ると期待する短期的な逆張り戦略です。
候補 = 全数字 - 直近10回の出現数字
⑤ 高中低バランス ロト専用
出現数を「高・中・低」の3グループに分類し、各グループからバランス良く数字を選択。大勝ちも大負けもしにくい安定志向のモデルです。
予測 = Pick(高, 3) + Pick(中, 2) + Pick(低, 2)
⑥ 前回からの引継ぎ ロト専用
前回の当選番号が、次も出現する「引っ張り現象」を狙います。前回の当選番号からランダムに1～2個を強制的に引き継ぎます。
予測 = {前回の数字} + ランダム数字
⑦ 連番ハンター ロト専用
ロトで頻出する「連続した数字」を意図的に狙うロジック。まず連番のペアを1組確保し、残りの数字を選びます。
予測 = {A, A+1} + ランダム数字
⑧ 【秘】合計値＆頻出ハイブリッド ロト専用
直近の頻出数を重視しつつ、組み合わせの合計値が過去の平均値に近くなるようにバランスを調整する、独自のハイブリッド戦略です。
予測 = Filter(Pick(頻出), Sum ≒ 平均値)
⑨ 複合加重ランダム ロト専用
複数の統計データから各数字に「重み」をつけ抽選します。長期的な人気、短期的な勢い、ご無沙汰度をすべて考慮したバランス型ロジックです。
重み = f(全体頻度, 直近頻度, ご無沙汰ボーナス)
⑩ 偶数・奇数パターン ナンバーズ専用
「偶数2個、奇数1個」のように、偶数と奇数の個数パターンを固定して組み合わせを生成します。流れを読んだ一点張りに。
予測 = Pick(偶, 2) + Pick(奇, 2)
⑪ 【秘】合計値＆頻出ハイブリッド ナンバーズ専用
各桁で出やすい数字の上位4候補をリストアップし、それらを組み合わせた中で、合計値が過去の傾向に収まるものを選択します。
予測 = Filter(Product(候補群), Sum ≒ 平均値)
⑫ 追跡 (シーケンス/近傍/シャッフル) ナンバーズ専用
前回の当選番号を起点に、番号を少しずつ変化させたり（シーケンス）、周辺の番号を探索したり（近傍）、桁を入れ替えたり（シャッフル）して次の当選を狙います。
予測 = f(前回の当選番号, パターン)