## システム概要
### 1. システムの目的
過去11年分の競馬データから機械学習で勝てるロジックを発見し、毎週末のレースに対して買い目を提示する社内向け予想システム。
### 2. 利用者
開発チーム、社長、太陽、ユーコリ、京子の合計4名。
### 3. システムの機能
1. **データ取得・蓄積:** JRDBから競馬データを取得し、過去11年分（2025年から現在）を学習データとして蓄積する。
2. **予測:** 機械学習により、各馬の着順確率、連対確率、複勝確率を予測する。
3. **買い目抽出:** 確定オッズに対する期待値が高い馬を抽出し、買い目として推奨する。
4. **収支表示:** 本システムの予想通りに全試合の馬券を購入した場合の蓄積収支を、4人全員に表示する。
### 4. システムの非機能
* 4人それぞれの実績購入馬券の管理は行わない。
* 個人の馬券管理は本要件定義の対象外とする。
* 地方競馬は当面対象外とする。
### 5. 現在地
* **推進・進捗・到達点:** 未着手タスク。
* **直近の優先順位:** 9の現状の到達点に集約。
## 名ブランディング
### 1. モデル名
* **Arima 1.0**
* 由来: Arima記念、年末の再現、Arima時系列予想モデル、オートレグレーション、ジャンルムービングアベレージのビジュアルオーパス。
* 「Arima 1.0はその神の声を解読する世界観」
### 2. ブランド名
* **バシンの目**
* 由来: 「バシンAIシステム」の「バシン」と「目」を組み合わせたもの。
* 以前は「ロジックS」や「Logics」と呼ばれていたが、ブランド統一のため「バシンの目」とする。
* 内部DB、コードレベルで「Logics」を使用する。
* Web UI、要件整理書、配布資料では「バシノメ」と表記。
## システムコンセプト
### 1. コアコンセプト
ロジック作成 → バックテスト → 採用判断 → 本番検証 → ロジック作成、という循環で運用する。
### 2. ロジック作成
* Arima 1.0のデータ（過去11年分の膨大な競馬データ）を読み込み、開発チームの検証を経て、活性質の予測・抽出を行う。
* 人間指導の仮説検証も行う。
### 3. バックテスト
* 過去11年分の実データでロジックの配収を行う。
* 最大ドローダウンを検証する。
### 4. 採用判断
* 社長が承認したロジックのみをロジック集に蓄積する。
### 5. 本番検証
* 採用ロジックを未来のレースに適用し、マスター収支で実力を検証する。
### 6. 中心思想
優れたロジックだけを残して回し続けることで、勝てるロジックだけを蓄積する。機械学習中心だが、社長が最終判断するハイブリッドロジックを採用する。
### 7. 運用体制
* **採用:** 社長承認制。自動採用しない。
* **開発チーム:** 社長を含む4名で構成。
* **社長:** 管理者として採用判断、システム操作を行う。
* **メンバー:**
* 機械学習の実行（7章5節参照）。
* 各自が自分のログインで画面を確認。
* 馬券購入は各自の判断に委ねる。
* ロジックは共有モデルとし、社長承認のロジックは全員の画面に同じ内容を表示する。
* メンバー3名は機械学習の分野に参加する。
## システム構成
### 1. 2層構造とフェーズ3での統合
本システムはWeb UI層と管理層の2層で構成する。
フェーズの進行に応じて管理層の利用方式が変わり、フェーズ3では管理層がWeb UI側に搭載される。Web UI層の上に全共通のデータ（全フェーズ共通）として出走と予測結果を表示する。
### 1. クロードコード予測指示（毎週）
**土曜日:**
* クロードコードに予測を指示します。
* 当日の土曜レースの予想、最新JRDB事前指数取得、予測、会話を行います。
**日曜日:**
* クロードコードに予測を指示します。
* 当日の日曜レースの予想を行います。
### 2. クロードコード学習データ更新指示（毎週水曜日または木曜日夜間）
* 先週末のSED結果とSKBコメントを取得します。
* クロードコード自身がコメント文章を読んで数値化し、DBデータベースに追加します。
* 再学習させ、クロードコードに再学習指示を行います。
* 直近データを組み込んだ最新モデルの再学習を保存し、実行頻度は実用フェーズで決定します。
### 3. JRDBデータ取得制約
* 土日の8時から19時はJRDB構築の制約により、過去データ取得は禁止します。
* 土日朝の作業を規制し、規約遵守の時間帯で実施します。
* これにより、日曜の仕事を行うことができるようになります。
### 4. 対象範囲
* 対象範囲は、フェーズ一覧にて定義済みです。
* 地方競馬の取り組みについては、社長の方で別途検討します。
### 5. マスターレース収集目標値
* 目標回収率は120%です。
* 社長の確定により、2500万円で確定します。
### 6. 世界の協定
* AI研究において、回収率120%でも連続で到達しています。
* 両面部全面に基づいています。
* 評価指標はトータル回収率と時間効率（試合数×回収率）です。
### 7. マスターレース収集の計算基準値
* 人類作りの仮想別などを用いています。
* 社長の判断により、実質的に購入を受け取るのが良い対象です。
### 8. 開発チームとフェーズ計画
開発チームについては把握しました。フェーズ計画を自分で作るのかという点ですが、それは当然です。最初から最終版のフェーズ4まで想定して、すべて自分で設計しています。
私はAIと相談しながら進めることはしません。基本的にはすべて「命令」です。世間のイメージでは、AIとやり取りする中で計画がコロコロ変わると思われがちですが、私は変えません。AIが勝手に「フェーズを6個に分けましょう」などと提案してきても、「いや、4つだと言っているだろう」と突き放すだけです。要件を絶対に守らせる、私の命令は絶対であると言い続けています。
### 9. システムの構築方針と運用
フェーズ3からは、ゆうこりんが管理者になります。そこからはシステムを「壊れない状態」に持っていきます。
具体的には、Web UIだけで完結する仕組みを構築します：
1. 情報を取り込むボタン
2. 来週の予測ボタン
これらをすべてWeb UI上に実装します。システム内部のクローズドなコードを一切触ることなく、ユーザーとしてシステムだけで完結して使える状態を目指します。そこまで辿り着けない中途半端なものは、私が壊して作り直します。
### 10. チームとしての取り組み
最終的に、その予測や数値が合っているかどうかを判断するのは人間です。
もしこれを本当に自分たちの商品として売っていくのであれば、チーム全員が真剣に取り組む必要があります。例えば、ゆうこりんがボタンを押した際に、みんながLINEで「OK、確認しよう」「これだけ賭けたよ」といった反応を見せ、熱量を持って動かなければ、プロジェクトは全く盛り上がりません。
期待値マップ、横スクロール、出走表、テーブル、通称買い目4種、Logix、バシンの目一覧、採用中の名のカード、分析回収率、ミニチャート、採用日、カードクリックでLogix ID詳細。Logix IDの程度は、バージョンの目の詳細で、その目の累積成績、資金推移、ドローダウン、報酬末の狙い目です。過去履歴、手札条件説明。これWebシステムの画面の話ですか？そうです。これをいけるってことだ。この画面がありますよ。大きい画面ですね。で、アナリティクスで、その画面のファイル名がそれですよね。
Webシステムの画面の話そうですよ。ここに画面がありますよ。大きい画面ですね。その画面のファイル名がそれですよね。アナリティクスで、先日検証で、類似解析率、類型エスティンチャー、ブローダウン推移、機種別、類型画像別、マスター類型収集詳細、セッティングする設定で表示とデータフォース、演じるメンバーによるブロー会員自社の社長専用設備になって、社長専用設備でデータシップ状態の実際のメンバー管理システム状態。会員自社の社長専用設備によって、社長の上司というデータシップ状態を実際にメンバー管理している状態。
大きいページで言うと、こんなにページがあります。Webシステムにそれぞれにどういう画面が必要ですと定義しておかないと、実装するセッションが迷うんです。新機能を入れようとなった時に変なのが出会います。本当はホームに入れないといけない話を全然違うと言えたりするんです。迷わないように定義している。最初からクオリティ作るわけじゃないから、作るセッションとこれを書くセッションは違うから、これ詳細的に必ず入れてるんだそうです。もちろんアプリでも一緒です。どの画面に何が出てくるかは最初に決めないといけない。これ自体の実装感がこの絵が見えることですか？もちろん、これは見えないからですよ。
例えばアップデートシステムを作りますと、LINEの参加率、登録率、そこから紐づいた販売個数とか、パーセンテージとかっていうのを作ってるみたいなね。最初はホーム画面があって、4つボタンがあってとか、そこには何があるかとか、私は指示してた。どのページにあるのか、そういうのを作ってるみたいなのね。最初はホーム画面があって、4つボタンがあって、そこには何があるかとか指示してる。ボタンとボタンの内容、ここにはこういう表示があるっていう。一回この構図はその時に作るんで、ここに入ればいい。まずこういったものがそこにそれが入ってなかったら漏れってこと。元々作らないといけないのが決まっているのに入っていないよチェックもしやすいです。
このTool Reviewも元々の要件の機能が全部今入っている。要件定義の広告にこれが入って書いてあるのに入っていません。これがないとCodex Reviewしようがない。どういうレビューなのか、そらあなたが適当に考えて今のシステム問題ないか見てみてなの？それとも適当なんですよ。もうルールがない。その日の気分でこんなのがあったらいいと思います。これが取れてないですよ。絶対ルールを作るのが要件定義です。ルールがないとこれが取れてないと、これが取れてないと、これが取れてないと、これが取れてないと、絶対ルールを作るのが要件定義です。
うん、マスターね。次、マスター類付け収支。マスター類付け収支は、マシンの目ごとに独立して記録表示する。本システムの複数の目を採用する設計である。独立した予測則として独立した成績規定を持つ項目として、計算方法、内容は各目が出した予測を各タイミング上にシステム稼働日以降に全件別としていた場合の類付き収支を目ごとに探知する。この時、段は、名一件一本の累積回収率カーブ、ローダウン推移、検出率、ロリと出張場所、出場率が出てくる。一覧画面として、採用中の目ごとに一秒差の日、過去累積回収率、日後採用日が来たり、それもこれが目っていうふうにどっか書いてある。バシンの目って書いてあるから、目はバシンの目です。この書類でバシンの目って書いてもいいですよ。全部書き直しとくと、目イコールバシンの目。
本質全体のバスタン類積収支という算数を持たないユーザーは、各目の性質を比較した上で、どの目を信じるかを各自で判断する。健康には1の3等で本件、表現、定義の場所は1の4の2の2。最初は3の4の中の目の目の中の性質の要因の流出としていると、どの目を信じるかを各自で判断する。保険購入はいつも3等で保険、消費、消費の負傷がいると経済、この4の2、2。最初は3、2のうちの目の最も正式な要因の流通化シリーズを保険本局として持っています。これうるさいこと、これちょっと補足するね。
バシンの目システム、俺が使ってるのは何でか知らん。そもそもバシンの目って何個もある。7個とか。今まで1個しか交代しない。いっぱい増やしてて、ユーザーがどの目を使って、レーザーのどの顔を。だから1個しか目がないと、その通りやってたのにもういっぱいありませんってなったら、クレームになるのが本物です。だから何個もあると、あなたが選んだのがたまたま、動かなかっただけです。で、こんなにやって、実は全部やってたら、もうかかったんですよって言うみたいな。だから声いっぱいする。
内容はね。
本当は3,000レースやらないといけないのに、俺が2レースしかやってないから損しただけで、バチンの目をやってたから全部やったら得だなって納得してもらう仕組み。まあ逃げ道ですね。
アニマイク検査が過去11年度の膨大な熱データを誘う。開発中に検証して対応候補を抽出する。発見不良、人間主導の仮説検証。各社長が状況による。発見、採用プロ、発見メイン、アニマイク検査が過去11年度の膨大な熱データを誘導。開発中に検証して採用工具を抽出する。発見補助、人間主導の仮説検証。各社長が状況によるのが発見と実行します。無理的な管理は裏側はスキルズ地理管理。社長が自由に入力する。バージョン管理は社長が主導管理。ニコスティスの判断は社長。採用判定は3-2。中心資産に届く社長承認制。フェーズ1からフェーズ2は社長とプロダクトの対話で採用判定を判定する。冒頭ウイルドウェブ構えには採用判定UIを設けない。フェーズ3というウェブ管理の会社ページに採用判定UIを実装する。ウェブ3フェーズ3までの採用判定UIを実装する。フェーズ3までの人はどうなるかというと、ウェブのシステム上に新たなバシンドネとか出てくるLLMが新たなバシンドネ発見に出てくる。それをユーコリが見て採用している。その採用されたら全ユーザーにそれが出てくる。カメリーになる。この辺でいいなみたいな。よく見てから分かんない。そこはしっかり見やすく。これが作るウェブに表示するのは稼働中の目のみで検証という保留者さんのウェブには何か検証というコードを稼働中に保留する。検証は管理者とかでいい。ウェブに表示するのは稼働中の目だけ。採用中とか。本当はカウンシャ画面からすると、新たな発見、場所のメディアがいっぱい出てくるんですよ。20〜30分。でもその中から人間が出てくるんですよ。選んだやつしか、全員座には見れる。裏側では見れるけど、俺らは。表に見るんだけど。バシンのメールがいっぱい出てくるんですよ。はいはいはい。でもその中から人間が出てくるんですよ。選んだやつしかはね、イーグズさんには見れる。裏側では見れるけど、俺は観客なんですよ。表に見るは出すと僕たちはみんなにいける必要にしますよ。ウェブ上記のヨーモルウェブUIはテーマファン。自宅新聞のリーモンで時間を免許します。対応されたとはウズレ上記では使われません。バッジカウンターの出しは可動中で統一します。LiveDataPage Logistics Status Color対応保留作家発見という初中のもので囲まれています。過去は、経済には出ません。最後には、構想指揮地、フェンス指揮地のWalkboard Shield DSRにセラバー。ウェブ表示禁止。例えば、場所にの目を解説する際に、この場所にの目はウォークフォワード形式により過去何十年の経験ができるのが禁止です。もっとわかりやすい言葉で書きなさい。詳細は本人の人についての状態ですけど、あ、なんで？詳細は？ワークフォワード形式の過去何十年の経験が大きいです。もっとわかりやすい言葉で書きなさい。詳細は、本にポジトリクローズドリングのFUIの文章を完全に使用しているユーザー向け、セクションを参照します。プログラにどれだけ入ってます？モノの書き方、フィリスと運用モードにツーモード構成。ロジックごとにモードとコンセルを持っています。現実モード、参照削除でロジックへで、接着率が高いコマを見つける。大穴狙いモード、3連覆、3連覆、ワイドロジックごとにモードとコンセージを持っています。点実モード、干渉削渉でロジックAで、密着率が高いとコマを見つける。大和な狙いモード、3連覆3連覆Yを、ロジックB人気、薄が積層するパターン。最終消化時からトータル回収率、モード的な収集分析を、何度に表示します。変わるかい？変わる？大丈夫？まだいける？お、全然いける大丈夫よ。ママ5管理者ページ社長専用。ご視聴ありがとうございました。メンバーと同じ基本画面に加えて社長専用ケーキアドニングのモデルです。社長のアクセス可能でメンバー、メンバーは存在に含めていれません。カーキアページは実は他に集約します。各ページ社長専用要素を散らかず、ここに一元化することで定時通行の追加の改定につながり行動します。標準要素は社長運用スケジュール標準標準要素標準要素は社長運用スケジュールで、次の作業と修理スケジュール大丈夫かねユーフォリングはどれほど朝に何しないといけないかもそういうスケジュール。これフェーズ3では社長って俺の方じゃないですよ。フェーズ2までは社長は別でですけど、フェーズ3からは全員4人ね。内容はねユーボリングでどれほど朝で何しないといけないかみたいなそういうスケジュール。これフェーズ3では社長って言ってるから俺の方じゃないですよ。フェーズ2まではこの社長は別でですけど、フェーズ3からは全員4人ね。管理者ってことですよ。これで、なんでこの社長に
フェーズ3からは全員4人、管理者ってことですよ。これで、なんでこの社長に、
1. **タスク管理とスケジュール表示**
* 社長はマニュアル運用で動くため、いつ何をすればいいかは管理者ページで1名で分かるようにします。
* 習熟用スケジュールの場面に表示します。
* **次の作業:** 今日明日中に社長がやるべき作業の最上位1位をハイライトします。
* **中時スケジュール:** 推進動員と各タイミングと作業内容のリスト。完了マーク、各作業を今週時に実施するかどうかのチェックをします。
* **完了マーク:** アクロードコード、予測更新スリット、実行した時点で自動更新します。
2. **フェーズ2までのUI**
* 基本的にUIでは何も触れません。見るだけです。
* フェーズ3から始めてチェックリアルがいろいろできます。
3. **レース予測表示ルール**
* 各レースに対して対応中の馬身の目の予測を出す件数は0〜1件の3パターンがあります。
* 出走表パラメータごとに以下の通り表示します。
* **0件の場合:** 馬身の目はこのレースに予想を出していませんと表示します。
* **出走表、基本的な1件:** その馬のカードに1枚印、推奨解明、根拠文章を表示します。
* **総評過去:** 基本16〜18点。その馬のカードに1枚印、推奨解明、根拠文章を表示します。
* **馬身の目の根拠:** 要は馬身の目が4つあるわけですが、全部の馬身の目が全レース対応しているわけではありません。だからレースによっては何も対応できない場合もあります。その場合は「予想はありません」と表示します。
* **一部対応の場合:** レースによっては、馬身の目のうち1つだけが当たっているかもしれません。その場合は、その1つだけ表示します。
* **副試合の時:** カードを縦に並べ、同じ馬に目ごとに異なる字を作ることがあります。例えば、Aは7番は20番だけど、Bは7番は13番としている時がある。同じレースでも、馬身の目ごとに1番にやります。
* **各馬のカード:** 以下の情報が表示されます。
* 馬体重、ID、上がりタイム、単勝人気を表示します。
* 表示する印の列。
* その馬を数種類の数を集約バッチで表示します。
* 競馬新聞の情報のような、基本情報（馬の機種、調教師、馬の評価、期待値の計算根拠など）を表示します。
* **推奨解明:** 選んだ馬身の目が、何を持ってこういう枠順にしたかという軽いサマリーを出してくれる文章です。プラス、何を買うのを推奨するかがパッと分かります。
* **今後のクロードコード:** オーパスが毎週の予測実行時、失踪票、確保病院（各馬の基本療法、生まれた名前と起死と状況死）、重さ、馬の体重、ID、上がりタイム、単勝人気を表示します。
この辺がうまくいくかが、今週の土曜日の朝7時にならないとテストができません。今日じゃ早いので。
データなしの場合はデータにしておく。空のグラフは描画しない。通知エリアに通知がない場合は「通知はありません」と表示。直近の馬身の目や採用された馬身の目がない場合は「採用された馬身の目はまだありません」と表示。出走表推奨会議、推奨会議ね。踏襲レースが未取得の場合は「今週末の予測はまだ取得されていません」と表示。
同じような言葉が何度も出てくるように思えるかもしれませんが、これらは全て違う画面のことに言及しています。データが揃った要素から順次、本物の値が表示されます。ダミーの存在は許可しません。これは非常に重要です。クロードボードの特性として、Aという画面にこう書いたからBもこれでいいだろう、としてしまうんです。画面の元に全部細かく表示するように作っておかないと、その通りになりません。
例えば、LINEのシステムでお客様ユーザー一覧のようなところで、「お客様は存在しません」といった適当な話をしてしまうと、システムとして統合性がなくなります。しかし、全部に「ここではこれを使って、ここではこれを使って」と決めておけば、その通りに作れます。それを同じだと決めている聞いている側からすると、同じ話がいっぱい来ているように見えるかもしれませんが、一つ一つ違う話をしています。
6-1 データソース フェーズ1〜フェーズ3。JRDB単独契約済みコース、JRDBアドバンスコース。2026年5月8日契約済み、クレカで8点。料金は公式、2026年5月8日に確認済みです。初月は3,500円（クレカかEマネー）。2ヶ月目以降は月2,880円。入会金はなし。一括払いの割引で3ヶ月だと11,180円。
今度売るとなったら、ユーグリが会社で1年払いとかしたら安いですよ、ということです。とりあえず1ヶ月払う。
情報ネタはYouTubeのこのチャンネルの最新の何チャンネルか、それ次第です。そのサイトがそもそもそれを拒絶しているかもしれないし、そのサイトでやれることしかできません。やれるとしたら、このブログの必ず更新を取っていける、というようなものは取りやすいかもしれません。個人ブログから結構取れます。
1日プレイライトとか開いて遅いしな。画面見ればいいんだけど、画面見ると遅いから内容だけを取ってくるなんて調べたらよく分からん。データ取るスクリプトで、スクリプトでデータ取る。何て調べたか分からない。データ取るスクリプトで。
ただし、タイトルの方が気をつけないといけないのが規約ハッキングです。やっちゃいけないこともいっぱいあるから、そのサイトの規約をちゃんと見て、それを許可しないといけません。このサイトは許可しているので、規約に出てくるそれを溜めるからOK。
Source Modeも明確に解読できるPipelineだけに組み込むんじゃなくて、Pipelineとかも後の話なんですよ。要件があるからPipelineを作る。俺は今までPipeline書類を書けばいいと思ってた。要件でいいからSource Modeとかも順番は考えないから、Pipeline作る時に太陽さんの口出しが合う。要件定義と使用書と実行計画書を見て、勝手にパイプラインができないといけない。パイプラインにああいうことを言っている時点でもう何か書いてない、設計図がない。だから今これ見てなんで書いてるのかなと思って。
パドック、タイアシマンが追加されたコース。本システムのLLMオーケストレーターで重要。
将来追加検討。でも、これをするかもしれないから書いておくんだ。するよ、するんだ。だから書いてるんだ。
**サービス名:** JRDB VANデータラボ
**料金方式:** 2026年5月末確認で月額2,090円
**利用条件:** JV-Link基盤ソフトをWindows環境にインストール。PC最大2台まで。
本システムでの位置づけとして、マップ負荷のためWindowsゲーミングPC車両保有で実績運用。追加時期は未確定です。これはしないといけないからね。した方がより高性能な情報が増えるってことです。
**合計コストの参考:**
段階でいったコスト、消費率2ヶ月に超えると、当面JRDBアドバンスのメラボで3,500円、2ヶ月目だと2,800円。将来はJBD AdvancedとJVデータラボを入れますので5,900円、毎月4,570円になります。
**6. JRDBデータ仕様**
* **形式:** 固定長テキスト、シフトJIS、CP932。圧縮はLZH推奨。公式APIはなし。
* **入手方法:** 会員ログインページから直接スクリプトを打ち込みダウンロード。
* **データ形式:** ここが作ってるデータ形式が指定されてる。どういうデータが取れるかを書いてる。後の処理が関わるからね。
**6-1. 取得料金:** 会員料金内で取得可能。公式JRDB競馬6問にも会員料金内で全てのデータを取得することができます。
**6-3. 利用する主要データと種別:**
* **教師ラベル (教師):**
* **成績データ (IDM、各種指数コード: KYI):** 更新タイミングは金曜の19時。
* **特徴表、メインソース成績データ、S\&T:** 木曜日の5時。
* **要素 (教師以外):**
* **レース拡張データ、コメント、レースSKP:** 木曜日の5時。
* **レース確定情報 (バグ、足元、コメントなど):** レース後確定。
* **番組データ (AB、BAC):** 月曜日から木曜日、月末の20時。
* **開催情報と馬場状態 (KAB):** 金曜日の19時。
**6-4. 過去データアクション採用範囲:**
* **期間:** 過去11年間 (2015年から2026年)。
* **レース数:** 約39,340レース。
* **出走頭数:** 55万頭 (2026年5月20日取得時点)。
**2015年からとした根拠:**
制度変更履歴調査の結論として、2015年が現在まで続く同一レジームの起点。それ以前は別レジーム扱いとなり、加えるとノイズになるため。
* 2015年の主な変更点: 本拠オープン競争レーティング優先出走セールの導入。
調査記録はリサーチホルダーに全て入っています。MDE調査は項目ごとに短くまとめてあるので、後で分からなくなったら読み返してください。
2015年にした根拠をLP作成時にもっと書かないといけない。毎回調べ直すと嘘が出る可能性もあるため、一度凍結させたデータを元に作業を進めます。
**京都競馬場関連:**
京都競馬場が改修期間だったため、データが両張り付けず、トップB両クラグで吸収する。これは京都競馬場だけの話なので、京都競馬場に関わるときに考慮が必要です。それ以外には特に関係ありません。その時だけ注意して学習させないといけない。
6-5. データ取得タイミング設計（規約遵守）
JRDB公式の2025年7月28日追加制約により、レース当日の8時から19時は過去データのダウンロードが制限されます。「過去データの整備は週の中で行ってください」との規定があるため、時間帯ごとの取得内容を以下のように設計します。
1. 平日（火曜〜金曜）01:00 - 04:00
(a) 過去データの整備
(b) 前週の最終データの取得
2. 金曜 23:00 - 土曜 03:00（木曜11:00更新分）
(a) 土曜開催の前日情報の取得（KYI、KAB等）
3. 土曜 23:00 - 日曜 03:00
(a) 日曜開催の前日情報の取得
(b) 土曜の結果速報データ（SED）の取得
注意点として、土日の08:00 - 19:00は過去データを取得できません。そのため、規約を守ったタイミング設計が必須となります。
6-6. JRDB実務マニュアル
本システムは、JRDBから週次でデータを取得・展開するための実務情報を、公式仕様書を一次ソースとして整理しています。
1. アクセス方法
(a) 認証方式：HTTP Basic認証
(b) ログイン情報：環境変数名で管理しています。config.env内の以下の変数を使用します。
- JRDB_MEMBER_ID
- JRDB_PASSWORD
(c) ユーザーエージェント：Machine-AI-Arima-1.0 (Contact: maria2.macsoft@gmail.com)
2. データ配布経路（6-6-2）
JRDBの配布経路は主に3種類あり、それぞれURLパターン、形式、用途が異なります。
(a) LZH形式：解読用スクリプト（664）でデータ更新タイム定義を取得。
(b) 666形式：中間変化の解体データ。取得用スクリプトを起動し、整理されたディレクトリ構成に保存します。
(c) 一次ソースURL：取得先のURLやカウント要件、回答形式（LZH/ZIP）、文字コード等はすべてこちらで指定しています。
これは、セッションごとに新しい担当者が入っても迷わないよう、また独自のやり方をされないように、誰が作業しても同じ結果になるよう詳細に定義しているものです。
7. 機械学習要件
モデル戦略のレイヤーは、以下の4つの役割で構成されています。
1. 基礎モデル（Layer 1）
LightGBM、CatBoost、XGBoostのアンサンブル。着順と連帯確率の主予測器として機能します。
2. 不確実性推定（Layer 2）
NGBoostを使用し、大穴に効く確率分布を出力します。
3. PLMオーケストレーター（Layer 3）
Claude（コード処理）による特徴量供給。記者や調教師のパドックコメントを数値化して提供します。
4. 資金配分（Layer 4）
期待度とクォータリーに基づき、リスクコントロール込みの賭け額を算出します。
このようなテストを2日間行いました。その中で、私は今4つのパターンを見つけました。その4つのパターンは全て回収率130%を達成しました。その時のやり方がこれです。
一旦、自分の中で「これができた」というやり方を整理しているだけで、今後150%を見つけられたら、このやり方が良くなれば変えます。
最初は教師データのみでやりましたが、これは全然ダメでした。このようなものに、丸や二重丸、コメントをつけるんです。「この馬良さそう」「この馬ヤバそう」といったコメントや丸をつける作業は、先週分までのデータを活用しています。これは未来のデータに依存しません。
目を作る作業は未来のデータに依存します。なぜかというと、バックテストを2015年と2016年に行っているからです。ただ、このコメントを新しく作る作業はバックテストしないので、ぶっつけ本番なんです。常に新しい話しかしないので、直前までのデータをもとに二重丸などをつけます。なんとなくでしょう。
フェーズ3からはAPIでなければいけません。PCで使わないならばローカルにLLMを入れてもいいですが、そのままでは性能が悪いので、そこは実際にやってみないと判断できません。それを3つのパターンで言えばいいですか？そうそう、そうです。それは大丈夫です。
7-3 評価指標、優先度、指標と用途の3項目で判定されています。主軸の1に3つあって、主軸1は回収率、長期的に稼げるかの判定です。これは単純に回収率というのは、1万円かけた時に1万1000円稼げれば回収率が110%というように、回収率を重視します。
最大ドローダウンに関しては、先ほども言ったように、1万円稼げたけど、その後に2000円に利益が減ってしまった。だから80%ドローダウンしています。ボラティリティの問題、連勝率は分かると思うんですけど、10試合かけて2回しか当たらないのか、8回当たるのかという勝率の問題です。
最大劣化期間は1試合に対して、利益が多いのか。その1つの指標を見つめます。もう1つは時間効率です。10日、1週間に2回しかないから、10日だったら5週間。5週間で回収率が150%だったらもうすごいじゃないですか。たった1ヶ月ちょっとで50%も増える。ただ、1年間で150%だったら、まあ、10年間で150%だったら、レースのセリフが返ってこないな。10年やってお前意見が生まれてる感じだった。
この要素を大きな前提軸として色々分析します。これでやると一番良い予測。勝てるじゃないですよ、勝てるとは全くない。勝てるとかじゃなくて、自分自身のこれを
前提に「この要素は抜かせちゃいけない、絶対に根幹要素です」と自分が決められる。なんでかって言うと、私はボラティリティが多すぎると。
優れた発見をしたメンバーが評価され、その発見が本番採用される。重複を恐れず、独立した3人の志向を「分散探索」として採用し、発見機会を最大化します。
社長は「金鉱不在統治」とし、メンバーの探索には介入しません。気づきや方針提示が必要になったときだけ、随時方針を出します。それ以外は完全自由です。
大方針が変わる場合（例えば、データの対象期間を2015-2024年から直近8年間に変更するなど）も、いちいちLINEで連絡するのは手間なので、GitHubにその方針を仕込みます。すると、次に実行する人が自動的にその最新方針を読み込む、というルールです。
メンバー側のClaude Codeは、単なる実行係ではなく、伴走する研究パートナーとして動きます。メンバーが機械学習（ML）の専門家でなくても、Claude Codeとの対話を通じてアイデアを発展させ、意思共有と提案ができる自動チェック運用とします。
触る範囲と触らない範囲が明確に分けられた、緻密なリポジトリ構成は以下の通りです：
1. 読み取り専用（編集不可）
(a) コモンスクリプト（インストール・実行用）
(b) 共有データ
(c) Playbooks（探索手順書）
(d) 採用済みモデル
(e) 要件定義書とアサインメント
(f) 他のメンバーのアダプター
2. 書き込み可能
(a) メンバー自身の名前（自由記入）
3. 制限事項
(a) AppsやWeb等のシステム本体は、メンバーPCには存在させない
(b) M\&A機（本番機）には触らない
4. GitHub管理とローカル保管の区分
(a) GitHubに上げるのは「機械学習（ML）部分」のみ
(b) プロジェクト本体、WebUI、要件定義書、本番デプロイ設定、認証情報は、GitHubには上げず社長PCのローカルのみで保管する
本体リポジトリ（デベロッパーマシンAIパス）は、AI兼用のプライベートリポジトリに存在しており、これを4人で共有しています。
プロジェクト本体のリポジトリとは別に、機械学習（ML）用のサブリポジトリを分離して運用する方針について説明します。
1. MLサブリポジトリの分離と目的
(a) 本体のコード（UIや動作ロジックなど）は社長PCのローカルに置かれていますが、ML関連のコードはGitHubに上げて4人で共有・分担して作業します。
(b) この分離の目的は、作業ミスによるシステム全体の破損を防ぐことです。メンバーが誤ってコードを壊しても、他のメンバーや本体側に影響が出ないよう、特定のデータや作業領域のみを扱う構造にしています。
2. 7-5-6 MLサブリポジトリの内部構造
リポジトリ内の `.md` ファイルやディレクトリ構成は以下の通りです：
(a) ステータスボード：サービングのタイミングや制約を記録。
(b) Common：共通機能、進捗管理。
(c) Member（個人用）：各メンバー専用のPush/Pull領域。
(d) Build / Rebuild：Stack、Database、Python。
(e) Data：Parquet形式でのデータ受け渡し。
(f) Playbooks：機械学習の手順、テスト済みマニュアル、ハイパーパラメータの管理（マスターインデックス）。
3. .meファイルによる自動識別システム
各メンバーのPCでのみ存在し、GitHubにはアップロードされない `.me` ファイル（自己識別ファイル）を採用します。
(a) Claudeコード（AI）がセッション開始時に `.me` を読み込み、「自分が誰か」「どこの領域で作業するか」を自動で認識します。
(b) これにより、自分の名前、作業領域、現在のタスク方針（アサインメント）を把握した状態でAIが作業を代行できます。
4. 初回セットアップの手順（2ステップ）
(a) ターミナルで空のプロジェクトフォルダを作成し、Cursorで開きます。
(b) 特定のURL（リポジトリ）を指定してAIに依頼すると、AIが以下の設定を自動実行します：
- `.me` ファイルの作成。
- Gitのユーザー名とメールアドレスの設定。
- `pull.sh` の実行によるParquetやPKBの再構築。
5. 運用サイクル
(a) セッション開始時にAIが `ML_propro.md` や `.me` を読み込み、最新の進捗を確認します。
(b) 作業開始前に必ず最新情報を手動でプルしてください（24時間稼働の自動プルは難しいため）。
(c) 「私が終了とするまで学習を続けてください」といった指示を出すことで、AIが自律的に作業を進めます。
(d) 終了時にプッシュすれば、その履歴もAIが管理し、次のセッションへ引き継がれます。
プルとプッシュとゴール。私が信条と言うのにずっとバッチを続けてください。この3つが、私たちが応援するYouTubeでアップルを始めた時に、そのゲットからプッシュが終わった時に発見した時に発見なかったらプッシュの状態報告する時ですね。
これがアップルですね。めちゃめちゃいい。その間LINEで来るけど、絶対に言うのが好き。やめるのよ。そういうのがピッとしたら、自動力とは時間がカウントされる。もちろん、なぜならゴールも止まるわけじゃないからね。ちゃんと見ろよ。
はい、で、7-5-9、還流フロー。継続的プッシュの起動終時サイクルではなく、常時走行しプッシュ駆動を行う。
1. メンバー3名は自分のPCでクロードコードにそのゴールの形から終了する。それまで学習してくださいねと言ってゴール機能を起動して各自が独立に本来やりたいことはずっと付けっぱなしのイメージ。ずっと付けっぱなしにしておくと自動で動かせる。だから見つけたら送るとかもできる。そういうのを想定して一応書いていただく。最初は手動になっちゃう。
社長とメンバー3名のクロードコードは、コンテキストを爆発させず、機械的に正確に情報をやり取りできるよう、YAMLフロントマター付きマークダウンに構造化します。
結果報告の力でも公開していないので、それぞれ違うわけです。スクリプトではないので、たまに違反は出ますが、基本的にはルールを守ります。
データがあるメンバーの名前、ロジックネーム、いつやったか、IDがクリックされたか、メトリクス（カバリレートや数値化、ヒットレート）がまとめられて、こういうことで作ったよ、というのがアップされるんですよね。プッシュするのにスクリプトを使ってそうなるので、そこは調整できます。
メンバーの名前、ステータス、現在のゲーム会の状態、今どれくらいやっているか、サイクル完了回数などが数字でいくらしいです。それを競馬で表すUIもいいですね。
常に11年だったよ、と。2015年から。
3番、採用・広報・エバリュエーション、キャンディデートの判断に注目してください。
サマリー.mdと対応してくれるのですが、知らなければ勝手に何しましょうか、という感じです。そういう感じでやりなさい、と一応書いてあるだけです。その通りになるかは分かりません。
HitPitchとかありますよね。リモートに更新があるから確認する。HitPitch更新があったらそれを受け取って、完走後に1回プルして、アタイムインクサインを受けて、現在の社長からの更新を。
これさ、一つ質問いい？興味がある詳細だけ各メンバーのsamary.mdを読むってあるやん。samary.mdって俺らが渡すわけやろ？
そうです。何を参加は分かってないです。勝手に書かれる。ああ、書かれる。俺らのものがそっちに行く時に勝手にサマリー化されるとしたら？100行くらいありましたと。100行くらいあった中のそれを、それは書かれる？100行見つかったよ。でもそれを30行くらいにサマリーして渡す？
サマリーじゃないですよ。それは概要です。概要は、太陽さんがどのくらい学習をしてましたよ、その中から目が3つ見つかってますよ、で、全体で145回回してますよ、という概要があったりする。
それの概要に興味を持ったら、さらに読み取ります。どんな内容だったのか。今日も見つかってるんで。100行。僕が100行で。見つかった4つだけで読み取るんですか。それで理解できるんですか。さらに読み取れます。どんな内容だっていや4個見つかってるんで100行僕が100行で見つかった4つだけで読み取るそれで理解できるんだ。
できますよ。はいはい。1個1個別に入る。1回11年もやるじゃん。それは1個の金。つまり142回やると142回入る。そのうち番号が振ったんで発見したって概要に書いてあるのは、101番台だったらそこだから読む。そうやってコンテキストを減らします。こういう仕組みがなかったら142番台が全部読まないっていうのを避けたい。これも定額がもったいないのでいいかも。
はいはい、いいよ。社長メンバーの方針定義の手順も一応決まってるけど、私たちは受け取ることなので、私たち関係ないけど、社長がディスプッシュしたら来るらしい。使用の要点、進行中のサイクルなど。社長がLINEでは実際あるのか？社長がLINEで更新したからプルしてって通知したら、じゃあクリックする。
メンバーのクロードコードがS1ルート内でフェッチで更新を記述して連産に来る。感想をプルして次のサイクルからちゃんと書類を紹介する。各自が独立に永久に意味のある思考を続ける仕組みです。社長方針の有無に関係なく24時間体制で新ロジックを探し続けます。
仕組みの5本柱：
1. 階層化・交換
* 1つ枯渇しても次へ自動移行
* 当面終わりたいメタ探索モード
* 全プレイバック・思考後、未思考クロスを自動発想してさらに数万通り行う
* 携帯禁止
* 最近100サイクル最高更新なしで次のプレイバックへ強制移動
* 同じ方向の繰り返しを防ぐ循環構造を足す
* 採用基準上昇
* 全プレイバック完了後一周
台風の後だけが勝つロジック、いわば「台風後勝ちロジック」のような概念を入れてみます。
例えば、バスケットの試合がある日は特定の馬が勝ちやすいといった面白い発想を、どんどん要素として組み込んでいく。
「1週間以内」「3週間以内」といった条件で検証して、実際に全部勝っているなら、そうやって新しい法則（マシンの目）が生まれていきます。
やはりアイデアがあった方が、機械学習の想定を増やす上でも有効です。
「もっと良くして」といった曖昧な指示ではなく、自分たちで新しい切り口の要素を見つけ出し、法則化していくことが重要です。
永久と無駄なしが両立する理由は、以下の通りです。
1. 永久を支える理由
(a) 循環構造とメタ探索
(b) 基準上昇により、探索空間を枯渇させない
2. 無駄なしを支える理由
(a) 既視、運気、思考ステップのスキップ
(b) 形態検知、プレイブック準拠
(c) 上記により同じ方向の繰り返しを排除する
これによって探索空間が枯渇せず、同じ方法の繰り返しを回避できます。
マーケティング用に何千時間学習した、何千時間学習した後、公開する時のデータとして使います。データは永久、または内部が前提です。記録の仕組みはこういうものです。4人それぞれの記録経路があり、太陽、有光、陰陽はMNバス、AI、Common Script、Learn、SHのループ内で自動的にルーティントラッカー、Pythonが動いて、運用されます。全員の累計を取ります。社長のクロードコード用ルールは、社長が学習時間どれくらい、累積時間どれくらい、総学習時間どれくらいと言ったら、クロードコードは、それぞれの4人全員の累積時間を集計し、報告してくれます。集計対象は、太陽、ユーコリン、社長の4人全員です。各人の機械学習サイクルで実行されている全実時間、単位は秒です。表情、N時間、Nコンを自動選択します。データはローカルPCが壊れてもGitHubから復旧可能です。
7-5-15 メンバー支援役としてのクロードコード
メンバー側のクロードコードは単なる実行係ではなく、各メンバーと対応しながら新ロジックを共に発見していく研究パートナーとして動きます。本システムは、メンバーが機械学習の専門家でなくても、クロードコードとの対話を通じて最強ロジックの研究を進められることを前提に設計します。セッション開始時の続き、`flu.sh`完了後、クロードコードを必ず以下の形式でメンバーに声をかけます。「今日はどのような機械学習をしますか？」例えば、その場でメンバーズで自分の名前、たまに`.md`と`commonplaybooks00masterindex.fd`を確認した上で、指向の領域3つ程度を提示してくれるんだ。優しい。メンバーが独自のアイデアを持っている場合は、それを優先しています。
思考の自動チェック：メンバーが何を試したいと提案するロードコードは、メンバーの名前、`salary.info`をグレップして、過去の思考結果を確認し、重複思考を避けて、機械に無執行留学の結果を提案します。専門用語が出たときは日常語で聞く。思考結果が出たときは、何がわかったかを要約して伝える。メンバーが質問してきたときは、機械学習の世界記憶、公式ドキュメント、主要論文を用いて答えます。メンバーがクロードコードと一緒に対話して機械学習に詳しくなる状態を目指します。
素晴らしい。ここまでは大丈夫だと思います。こういう風に動くと理解することができますか？
機械学習の手法的根拠：本システムが採用するパイプラインは、世界で30年以上の蓄積がある競馬予想AIの王道です。オリジナル理論ではなく、論文実例、業界実装で繰り返し検証された手法を採用しています。
8-1 採用パイプライン：
1. **データ収集**：過去11年分のJRDBから生データを持ってきて、データの正解とヒントに分けます。
* 正解：着順、タイム、配当
* ヒント：馬の能力指数、騎手の成績、状況結果、前走の成績
2. **時系列分割**：リーチ防止のため、時系列で分割します。
3. **金融時系列MLの接続**
4. **バックテスト評価指標**：回収率、最大ドローダウンを検索します。
優れたロジックだけを、社長のUIで採用処理します。自動採用ではありません。本番運用で予算配分を提案し、フェーズ1は数試合、フェーズ2はJRDB全試合、フェーズ3はWebUI完結で完全自動運用で行います。
8-2 業界の王道である根拠、実績ある先行事例：
ビルベンター推定収益、数十年（20年以上）にわたる伝統的プロセス。1985年に他工ロジスティック回帰、勾配ブースティング系のパイプラインを確立。学術的には、Boltwood & Shaman、または1986年以降、勾配ブースティングを用いた特徴量エンジニアリングからのモデル学習、バックテスト、機械チベットが標準タイプラインとして多数論文に掲載されています。日本でもJRDBとLiteGBMで回収率100%超えを達成した実例が公開されています。
8-3 本システムの選択：
本システムは勾配ブースティング系、LiteGBM、CatBoost、XGBoostを主力に備え、補助としてLLMオーケストレーターでテキスト特徴量を数値化します。これはビルベンター系の正統路線です。回帰モデル系、評価学習系は学術的価値があっても実装の堅牢性で落ちるため不採用です。
数学的確定部分と流派ノウハウ部分：
1. **勉強したよ！教師より学習！** 正解・ヒントの分離は数学的に確定。
2. **時系列分割** リーチ防止確定。
3. **金融時系列MLの接続**
4. **バックテスト評価指標** 回収率、最大ドローダウンのラン学習。
これらはノウハウでフルクォーターにしてたときにモデルセンターは本システムの7-1を採用。特徴量の設計も本システムはJRDBの指数とLLMの数値化してあると、このように見ますよ。これさっきあったでしょ？どういうのを主軸にするかみたいな分析法を書いてある。それの根拠みたいな、なぜこのようなものを選んだのか？
8-5 リスクと対処方針：
リスクはデータリーク、未来情報が入り込むことです。未来管理の厳格な時期率の分割、エセンシティベースのトレインとテストフリースで対処します。バックテストを複数区間で実施して検証セットは学習に使わない。
特徴量におけるデータリーク（未来情報の混入）を防ぐため、厳格な時系列管理を行っています。具体的には、未来予測における情報の先取りを徹底的に排除しており、この未来管理の設計が開発において最も困難な部分でした。
1. ロジックの設計と検証
(a) データの純粋性
「人気があるから勝ちそう」といった主観的な概念やバイアスを排除し、あくまで純粋なデータのみを用いたロジックを構築しています。
(b) 大穴条件の除外
例えば、1万倍のような極端な配当が一度当たっただけでプラス収支になるようなケースは、再現性がないため除外しています。こうした外れ値を除外した上でも、上位5件を外してなお収支がプラスになるよう、ロジックの堅牢性を高めています。
(c) 予測モデルの更新
毎月、過去15ヶ月の実績から1260通りの予測候補を見直し、最適なモデルを選択しています。
2. 収支シミュレーションの考え方
投資（元本が増減するモデル）とは異なり、競馬などの場合は「1レースごとに一定額を支出し、的中時に回収する」という累計型の収支モデルを採用しています。
(a) 時系列での可視化
毎回単勝で1000円ずつ購入し続けた場合に、時系列で資産がどう推移するかをグラフ化し、視覚的に把握できるようにしています。
(b) 評価軸
単純なパーセンテージだけでなく、「継続的な支払い」と「回収」の両軸で捉えることが重要だと考えています。
3. システム構成と技術スタック
(a) フロントエンド
ReactとTypeScriptを使用し、UIコンポーネントライブラリには shadcn/ui を採用しています。スタイリングは Tailwind CSS で構築しています。
(b) バックエンドおよびインフラ
Node.js をベースに、エッジコンピューティングとして Cloudflare を活用しています。
(c) データベース
膨大な細かいデータを効率的に管理・分析するため、DuckDB を採用しています。通常のデータベースでは扱い切れないほどのデータ量があるため、この構成を選択しました。
現在は、稼働中のマシンで4件の有望な候補（本命目、バランス目など）を見つけたところです。2022年から2026年までのテスト期間において、全期間でプラス収支になることを目標に開発を進めています。
このようなUIやUXは、基本的に自分で見て指定します。何種類か見て、クローズドコードにやらせると同じようになるので、そうならないように「これを使って、これを使って」という感じで指定していくと、ちょっと違うものができます。路線、カラー、フォント、マスコットなどを指定すると、さらに差が出てくるでしょう。
重要なのは「これを書く」ということ。内容がわかるかわからないかはどうでもよく、こういう工法を作るということです。
11-1がデザイン路線で、11-2が表示のビルド一覧画面。ミニマル表示で、買うべきレースと金額のみで、クリックで詳細を展開します。ダイアログ、勝率などはフィットを使って出てくるようにします。
なぜかというと、スマホを想定するじゃないですか。だから、1つの画面に出しすぎるとずっと下に行ってしまい、無駄です。そのため、基本的に大元の題材を押して、その中に入っていく形式にしています。スマホで使いづらいと意味がないので、それを想定したUIにしています。
Use the Experience。これも重要で、こういうことを自分から指定しないと、相手は分かりません。適当に「すごい機能を作りましょう」という感じで進めると、フォームがめちゃくちゃ長くなってうざいです。こっちが使う側からすると、特定のページに行かないと、めっっっちゃグリグリすることになり、やってられません。
11-3 数値の表示ルール。タイム、指標、指数は広範囲のコンプです。数値は緩脈切りです。コンプ点を入れるところも指定しておかないと、セッションの柄が変えられます。印は20○○△××は記号と色で表現します。色だけに意味を伝えないアクセシビリティを遵守してください。要は赤とか青とか黒とか黒丸とか、うざい色をしていると。
11-4 レスポンシブ。業務用ダッシュボードのため、デスクトップパッドで、それはパソコンサイトでやります。モバイル対応はPage3以降は検討しておくと良いと思います。
12. 非機能要件、制約事項。これはJRDBの話です。JRDBの要求はこうだよと。月額はさっき言ったように見えます。公式のFAQのJRDBデータを使ったソフトの作成、公開を自由に基づいて、本システムの開発を進める。書いてあるかもしれない。
解約はメールして、件名を「単契約解除」で完了。電子決済は最終水曜日で直前の月曜日までに連絡で、同月分が停止可能です。データも、そこを自由に、日本で調子でやる。これが基本規約です。
だからこれはどういうことかと言ったら、データを使った人に、こういうデータをばらまくというか、画面にデータ値を出したい。こういうデータを取ったり。だけど、うちのソフトは、吸収したデータであるまで学習したものを出す。ここでとかは規約をしないと、早くなってくる。取ってきたデータをまず出して、それを元に、みたいな構成だから。それが後目。その辺は規約を絶対読まない。
JRDBサイトのダウンロードアップか社長のPCを使うのみで、メンバーPCからアクセスしません。取得後のデータ、生データ、アコーディングのマップDB学習フリーモデルは、開発チーム4人で共有可能です。社内資産扱いで7-5分業体制で利用します。レベルUI上の共有は、5人前に予測結果、マスターリンク収集者上に表示します。
Typelessのカードは、キーアップの時を使うため、1日のため、1、2秒を確保します。一口単体は、何時何時などには、どこどこに記載をしています。
TypeXとかTeacherDevとか使いまくるんですけど、リサーチをClaudecodeと対話しながらやることはゼロです。あらゆる第三者機関を使いまくる。そこは大前提です。Claudecodeが言ってきたことは俺はほぼ信用しない。それをPowerPlay Xdとか使ってそれを言わない、PowerPlay Xdには何も与えずにちょうどいい。うん、別でそれを組み合わせる。そうしないとさ、変なあれがいく。Claudecodeが付くのがソース。それはアテンションか。要は俺がAって対応されてそれを前提に検索するのが基礎入りのダメージが入るんだよ。わかる？邪魔以外それが良くないからClaudecodeを俺はあんまりアテンション。