屋号の「逃げ因子」という言葉、拝見して今回のご依頼と直結していると感じました。今回作りたいのはまさに「1号艇が逃げ切れる因子（＝信頼度）」を数値化する仕組みだと理解しています。ご相談内容とプロフィールを踏まえて、以下の形でご提案いたします。
CURRENT TRACK RECORD
現在の運用実績（ご本人データより）
coconalaのプロフィールで公開されている実績を拝見しました。この数字を再現性高く仕組み化し、日々の判断の負荷を下げることが今回のゴールだと理解しています。
回収率
153%
購入 1,019,400円 → 払戻 1,561,570円
的中率
38%
127レース中 48レース的中
分析レース数
127レース
購入日数 43日
払戻金額
1,561,570円
手動運用ベースの実績
※coconalaプロフィールに公開されている実績データを引用しています。数値の相違があればお知らせください。
WHAT WE'LL BUILD
開発したい機能（ご要望の整理）
募集要項に書かれていた内容を、4つの機能ブロックに整理しました。開発の優先順位は着手前にすり合わせさせてください。
データ自動収集
出走表・選手期別成績・当地成績・モーター成績を定期取得。直前の展示タイム／チルト／気象情報にも対応。
1号艇 信頼度スコア
過去の芦屋モーニングデータを学習し、逃げ切り確率をA〜Cで判定。判定根拠も併せて表示します。
買い目自動算出
1号艇を軸に、2着・3着候補の組み合わせを確率順にランキング表示。3連単・2連単どちらにも対応可能です。
通知・出力
LINE通知、またはスプレッドシートへの自動書き出しに対応。開発しやすい方法をご提案します。
SAMPLE OUTPUT
サンプルデータ ※実際の予測値ではありませんデモ画面（出力イメージ）
芦屋モーニングの1R〜4Rを想定した出力イメージです。レースを切り替えると、信頼度・買い目・判定根拠が連動して変わります。
出走表
| 枠 | 選手 | 級別 | 全国勝率 | 当地勝率 | モーター2連率 | 展示T | チルト |
|---|
推奨買い目（3連単 上位5点）
1号艇 信頼度
直前情報・気象
判定根拠（サンプル）
PROCESS
開発の流れ（ご提案）
過去データを所有されていないとのことなので、収集基盤の構築から始める前提でスケジュールを組んでいます。
1
要件・ロジックすり合わせ
信頼度判定の条件（級別・風速など）や出力方法をご相談しながら設計します。
2
データ収集基盤の構築
芦屋モーニングの過去レースデータ・直前情報を継続的に収集する仕組みを構築します。
3
予測モデルの構築
蓄積データをもとに信頼度スコア・買い目算出ロジックを組み立て、精度を確認します。
4
出力実装・運用開始
LINE通知／スプレッドシート出力を実装し、実際のレースで検証しながら調整します。
WHY THIS PROPOSAL
ご提案にあたって大切にしていること
✓
プロフィールと実績まで拝見した上でご提案しています。屋号「逃げ因子」やご自身の回収率データを踏まえ、今の運用を仕組み化する前提で設計しました。
✓
データが無い状態からでも対応可能です。過去のCSVをお持ちでない前提で、収集基盤の構築から一緒に進められます。
✓
的中率を保証するご提案ではありません。ボートレースには不確実性が伴うため、「判断材料を仕組み化し、再現性を高める」ことを目的としたご提案です。誠実にお伝えしたいと思っています。
