本文へ移動
← デジタル製品・取得のご相談
Lotto Forecaster AIのアイコン

AIプラットフォーム · 人工知能・データ分析・機械学習

Lotto Forecaster AI

Lotto Forecaster AIは、過去の抽選データを分析し、繰り返し現れる統計的・数値的パターンを特定し、予測モデルを評価して、宝くじの種類ごとに次回抽選の予測を生成するために設計された、AI支援型の宝くじ分析・予測プラットフォームです。 機械学習、過去データの分析、自動再学習、アンサンブル予測、パターン認識、バックテスト、信頼度スコア、パターンの変化検出、継続的な性能評価を組み合わせています。…

本番運用準備完了提供可能買収のご相談可能独占ライセンス提供可能買収のご相談可能ホワイトラベル対応可能ライセンス提供可能戦略的提携のご相談可能完成に向けたカスタマイズ対応可能個別導入対応可能
開発の完成度100%
このアプリの取得を相談する確認済みリリースをダウンロード非公開デモを依頼する

製品概要

Lotto Forecaster AIは、過去の抽選データを分析し、繰り返し現れる統計的・数値的パターンを特定し、予測モデルを評価して、宝くじの種類ごとに次回抽選の予測を生成するために設計された、AI支援型の宝くじ分析・予測プラットフォームです。 機械学習、過去データの分析、自動再学習、アンサンブル予測、パターン認識、バックテスト、信頼度スコア、パターンの変化検出、継続的な性能評価を組み合わせています。 対応する宝くじの種類ごとに独立した学習環境を維持し、無関係な抽選履歴が別の種類の予測モデルに混入することを防ぎます。 新しく記録される抽選から学習し、過去の予測の有効性を継続的に評価できる、自己改善型の分析プラットフォームとして開発されています。

製品ギャラリー

課題

Turning lottery-type-specific historical draw records into reproducible analysis and clearly qualified forecasts requires disciplined data ingestion, isolated datasets, retraining, traceability and responsible presentation.

解決方法

Implemented a Flutter Android client and a FastAPI service backed by Supabase. The workflow stages imported CSV and OCR data before commit, keeps each lottery type in an isolated learning context, trains and evaluates forecasting models, and returns ranked candidates with structured reasoning and confidence information.

実装済みの機能

  • ✓過去の抽選データの高度な分析
  • ✓AI支援によるパターン認識
  • ✓宝くじの種類ごとの予測モデル
  • ✓候補番号のスコアリングと順位付け
  • ✓次回抽選に向けた5つの番号の予測
  • ✓信頼度スコア
  • ✓予測の強さの分析
  • ✓機械学習モデルの訓練
  • ✓新しい抽選データに基づく自動再学習
  • ✓新しく記録された抽選からの自己学習
  • ✓パターンの変化の検出
  • ✓アンサンブル予測

技術スタック

FlutterDartPythonFastAPISupabasePostgreSQLSupabase Edge FunctionsMachine LearningOCRDocker

担当業務・責任範囲

  • ✓Designed and developed the Flutter Android client for import, preview, analysis and predictor workflows
  • ✓Implemented FastAPI endpoints for authenticated imports, OCR, staging, commit, analysis and forecast training
  • ✓Designed the Supabase PostgreSQL data model, row-level security boundaries and supporting Edge Functions
  • ✓Implemented traceable model artifacts, training manifests, evaluation gates and versioned release controls
  • ✓Built and verified the signed Android production release

技術的な課題

  • ✓Keeping unrelated lottery-type histories isolated from one another
  • ✓Staging and validating imported rows before any committed-data mutation
  • ✓Presenting probabilistic analysis without implying guaranteed outcomes
  • ✓Keeping the public release version, build, filename and binary integrity metadata synchronized

確認可能な成果

Verified Android release
Version 1.0.12, build 13
The signed universal APK reports package com.lottoforecasterai.mobile, version 1.0.12 and build 13.
Release integrity
SHA-256 verified
The published 63,762,582-byte APK matches SHA-256 95b82115ff70909d3f2655d3b75b269155b7c1e3885d4995656fdae0bc0a33dd.