ロト6/7がなかなかあたらない、というよりも、なにを買えばよいかわからず、誕生日とか好きな数字とかそいうものを毎回選んではずしてばかり。そこで、当選番号を分析して買う数字を選ぶと違うかもと思い、これまでの当選番号を解析してみた。
ロト6は2050回開催していて、そこからまずそれぞれの出目の出現数を纏めてみた。
全開催でみると若干、出目の出現回数の差があるが、おそらくこれから開催回数が増えると、その差もなる＝ランダムに偏りがないということだろう。そこで、直近から100回分についてしらべてみると
全開催よりもばらつきがみえてくる。では、各出目ではなく、2つの組み合わせではどうか？よく出る組み合わせ（HOTペア）とあまり出ない組み合わせ（RAREペア）の出現率、それらの頻度比を高低で整理してみると、
このグラフから、
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HOTペア率はW=100→800でやや上昇（~0.20 → ~0.27）、W=1250で再び低下（~0.20）。
→ 古い履歴を混ぜるほど“HOT同士の結びつき”は薄まる。W=800±200がHOTペア活用の甘い帯。 -
RAREペア率はW=200で最大（~0.33）→その後0.13付近へ沈静、W=1000で少し戻って再び低下。
→ 短い窓だけで“レア同士の同時出現”が立ちやすい。ギャンブルならW≦400。 -
高頻度比（HOTの比率）はW=600で最大（~0.50）、W≧800で~0.17へ減速。
→ “HOT寄せで組む”ならW=400–600が効く。W≧800はバランス寄り。 -
低頻度比（RAREの比率）はW=100で高い（0.5）→~0.33で横ばい→W=1000で0.17へ低下、W=1250で0.33に戻る。
→ W=1000前後はレア比率が最も低く、構成が安定。超長期にするとレアが戻りやや拡散。
ということが見える。この結果から、
| 目的 | 推奨Lookback | 期待される構成傾向 | パラメータの勘所 |
|---|---|---|---|
| 安定・バランス重視（既定） | 800–1000 | HOTペア率は高め安定／RARE比率は低下 | Pair Bayes 6–10、block_mode prefer_full、min_hamming 1–2 |
| HOT偏重で押す | 400–600 | 高頻度比ピーク（~0.5）→“最近HOT”を取り込みやすい | streak_bonus やや上げ、wave_weight 0.25–0.35 |
| 攻め（ボラ取り／ギャンブル枠） | 200–400 | RAREペア率が高い→“レア同士”注入が起きやすい | Pair Bayes 2–4、ギャンブル枠注入確率 +0.1、block上限 少し緩め |
| 長期平均に寄せる | ≥1200 | HOTペア率/高頻度比が希釈、RARE比率が戻る | Pair Bayes 8–12、波フレーバー 弱め |
直近から400回までのデータを使って、解析をするとロトの揺らぎ（かたより）を捕まえることができるのではないかと思って、それらのデータを可視化し、組み合わせを考えるうえで上グラフの様な情報を可視化できるアプリを作成した。
以下は、そのアプリかたより探偵ロトの説明です。
🔮 はじめに
「当てる」ためではなく、選ぶためのAI。
かたより探偵ロト（KATAYORI DETECTIVE LOTO） は、ロト抽選における組み合わせの選択支援を目的とした
データ解析型エンジンです。予測（prediction）は手段のひとつに過ぎず、本質は「データに基づいて構造を読む」ことにあります。
💡 コンセプト：「偶然の中の構造を読む」
ロトの数字列は完全なランダムではなく、わずかな**統計的ゆらぎ（fluctuation）**が含まれています。
それは物理的な要因でもあり、人間の選択傾向や抽選履歴の非対称性でもあります。
かたより探偵ロトは、その“ゆらぎ”を定量的に可視化し、「選ぶための判断材料」を提供します。
🧩 システムの構成
かたより探偵ロトは、統計（Stat）・波動（Wave）・機械学習（ML） の三つの視点をもつ確率解析エンジンです。
| 分析系統 | 主な役割 | 技術的基盤 |
|---|---|---|
| 統計（Stat） | 出現頻度やペア傾向から偏りを測定 | Zスコア・ベイズ縮約 |
| 波動（Wave） | 出現周期やリズムの傾向を抽出 | FFT・Welch・STFT |
| 機械学習（ML） | 統計では捉えきれない非線形構造を補完 | 回帰・クラスタリング・特徴スコア合成 |
⚖️ 他の「予測アプリ」との違い
多くのロト系アプリは「当たりやすい数字を予測する」ことを目的にしています。一方、かたより探偵ロトは「どのように選ぶか」を設計するツールです。
| 観点 | 従来の予測アプリ | かたより探偵ロト |
|---|---|---|
| 目的 | 当選数字の予測 | 組み合わせ構築支援 |
| 出力 | 「当たりそうな番号」 | 「統計的に整合性の高い組み合わせ構造」 |
| 評価基準 | 過去一致率や確率スコア | 統計整合度・周期一致・分布重心 |
| 手法 | 回帰・NNなどのブラックボックス予測 | 統計＋波動＋MLの透明なハイブリッドモデル |
| メリット | 直感的・即効的 | 解釈可能・再検証可能・理論的根拠あり |
| デメリット | 分析根拠が不明瞭・再現性低 | 結果を理解するために分析知識が必要 GPUがないと解析速度が落ちる |
🔍 要点:
かたより探偵ロトは「数字を当てる」のではなく、「数字がどのように整っているか」を明らかにする。
そしてその理解をもとに、ユーザー自身が組み合わせを「設計」するツールです。
🎛️ GUIとワークフロー
| タブ | 目的 |
|---|---|
| 結果 | 統計・MLスコアに基づく提案生成 |
| 任意チェック | 手動組み合わせの分析・照合・再評価 |
| グラフ | 出現頻度・Z値・波動パワースペクトル表示 |
| 波動注目 | 周期的傾向と現在の位相を視覚化 |
| 部分選択／未発火 | まだ出ていない“潜在数字”を抽出 |
| バックテスト | 提案セットの再現性を検証 |
🧮 「探偵」的推論プロセス
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観察：過去データを統計化し、偏りを測定
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仮説：ベイズ縮約と波動解析で構造を推定
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推理：MLスコアで非線形関係を補正
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再検証：バックテストで再現性を確認
🔁 この循環こそが、「偶然を読む」ための科学的推論サイクル。
🧠 開発哲学：「データは詩になる」
ロトの数字は偶然の羅列ではない。
そこには人の思考と確率の呼吸が重なっている。
“Numbers do not predict —
they compose a pattern.”
このアプリは「予測AI」ではなく、
「確率の詩学」を可視化するための道具です。
⚙️ 技術基盤
| 領域 | 実装 |
|---|---|
| 統計解析 | SciPy, NumPy によるZスコア／ベイズ補正 |
| 波動解析 | FFT, Welch, STFT による周期評価 |
| 学習補完 | scikit-learn回帰・スコアキャッシュ最適化 |
| UI | Tkinter + Matplotlib |
| ドキュメント | Markdownビューワ連携（HELPメニュー統合） |
🚀 今後の展望
| バージョン | 内容 |
|---|---|
| v1.015 | Adaptive Wave（自己学習型周期分析） |
| v1.016 | 組み合わせ重心マップ／確率ヒートビュー |
🔖 結語
かたより探偵ロトは、偶然を支配するためのツールではなく、偶然を理解するための知的補助装置です。
「当てる」のではなく「読む」こと、その読み方を深めることで、選択の意味が変わります。
確率は冷たい。だが、整う瞬間には美がある。
UI：
次回予測 （自動推定機能より）
2 8 13 18 22 32
8 13 18 32 37 43
