説明可能性を最優先
すべての予測にはSHAP特徴分解が適用されています。私たちはブラックボックス型のAIは採用せず、各確率を具体的な要因まで遡って追跡できるようにしています。
そのたびに試合の視聴
どれも説明可能な洞察がある
Sports.gameは、解釈可能なAIモデル、実際のデータ、そしてエキスパートコミュニティを活用し、試合ごとのストーリーを分かりやすく解説します。単なる確率の提示にとどまらず、判断を下すためのツールとなります。
私たちは信じています 優れた予測とは、単なる推測ではなく、説明可能な推論である。Sports.gameは、24次元のSHAPモデルを用いて、AIのあらゆる判断を細かく分解して解説します：
レアル・マドリードが勝利する要因は何か？なぜヴィニシウスのコンディションが勝率に6%の影響を与えるのか？なぜモデルと市場の予測に乖離が生じるのか？
私たちは単に答えを提供するだけでなく、その根拠も提示します。これにより、試合を観戦するたびに、あなた自身の判断の幅が広がるでしょう。
📊 プラットフォームデータ · 2026年4月19日現在
4,826
登録ユーザー
248
認定マスター
1,284
記事一覧
71%
AIモデルの精度
9
スポーツ全般
24
SHAP 特徴次元
6
対応言語
+14.2%
今月のバリューベットのROI
💎 コアバリュー
6つの原則が製品のあらゆる意思決定に貫かれている
AIと人類の共生
24次元モデル × 248名の認定エキスパート。機械が処理の規模を担い、人間が判断を下す。両者は互いに補完し合い、かけがえのない存在である。
真実、透明性
ROI、勝率、予測実績はすべて公開されており、検証が可能です。過去の失敗も隠さず、データは定期的に第三者機関による監査を受けています。
責任ある娯楽
これは賭けの推奨ではないことを明確に表明します。サイレントモード、ベット上限アラート、リスク教育機能を搭載し、ユーザーの財務の安全を守ります。
国境なきスポーツ
6つの言語 + 9つのスポーツ + 世界の主要リーグ。台北でNBAを観戦しても、マドリードでラ・リーガを観戦しても、同じ体験が楽しめます。
ギャンブルの代わりに勉強をする
「なぜ」は「何」よりも重要です。私たちは、あなたが昨日よりも試合を理解することを望んでおり、勝敗に近づくことではありません。
👥 チーム
世界中に散らばる12人のエンジニア、データサイエンティスト、そしてスポーツ愛好家
林
リン・チェンデ
創業者／CEO
元NBA Statsのデータサイエンティスト。AIがスポーツ観戦をより豊かなものにするという信念のもと、2024年にSports.gameを設立した。
T
Tanaka Hiro
CTO / AI Lead
元Google DeepMindエンジニア。SHAPモデルの主任アーキテクトであり、説明可能なAIと時系列予測を専門としている。
M
María García
Head of Content
元ESPN記者。サッカー戦術マニア。ニュース編集戦略およびマスターズ・コミュニティを担当。ラ・リーガの熱烈なファン。
K
Kim Seon-hee
Head of Esports
LCK Spring 2023のチームアナリスト。eスポーツの専門データをSports.gameに提供し、BOシリーズの予想を担当。
🛣 成長の軌跡
2026-04
✨ プラットフォーム 2.0 · 全面リニューアルして公開
新トップページ、24次元SHAP、多言語＋RTL対応、9つのスポーツを網羅 · 今月のユーザー数が4,826人を突破
2025-12
🎩 マスター・プログラム開始
「マスター認証システム」を開放し、第1弾として50名のアナリストが参加、累計1,842件の「Pick」を公開
2025-08
F1とeスポーツに参加する
F1専用テンプレートと5大eスポーツ大会（LoL/CS2/Dota2/Valorant/MLBB）を公開
2025-03
SHAPモデルv2のリリース
12次元から24次元へと拡張した結果、正答率は64%から71%に向上した
2024-09
🚀 MVPが正式にリリースされました
NBAとフットボールの2大スポーツに対応した、基本的なAI予測とバリューベットシステム
2024-06
Sports.game プロジェクトの開始
林承徳とTanakaは、東京のコワーキングスペースで最初のコードを書き始めた
⚙ 技術スタック
モダンな製品アーキテクチャ · パフォーマンスと運用性を重視
Next.js 16
フロントエンドフレームワーク
React 19
UIライブラリ
Tailwind v4
スタイル
TypeScript
型安全
PostgreSQL
メインデータベース
Redis
キュー / Queue
Python ML
SHAP / XGBoost
Next-intl
多言語対応
Vercel
展開
Sentry
エラー監視
PostHog
製品分析
pm2
Node.js プログラムの管理
さあ、一緒に試合の醍醐味を味わう準備はできていますか？
無料登録で、新規登録特典として500ポイント＋初月のイベントに無料で参加可能
毎回試合の視聴どれも説明可能な洞察がある
AIと実際のデータ、そしてエキスパートコミュニティを駆使し、すべての試合を深く理解できるようサポートします。
私たちは信じています 優れた予測とは、単なる推測ではなく、説明可能な推論である。24次元SHAPを使って、各判断の根拠を一つひとつ解説します――私たちは単に答えを提示するだけでなく、その理由も説明します。
📊 プラットフォームデータ · 2026年4月19日
4,826
登録ユーザー
248
認定マスター
1,284
記事一覧
71%
AIの精度
9
スポーツ全般
+14.2%
今月のROI
💎 コアバリュー
あらゆる意思決定に貫かれる6つの原則
🔍
説明可能性を最優先
すべての予測は具体的な要因に紐づいています · 私たちはブラックボックスAIは作りません
🤖
AIと人類の共生
24次元モデル × 248人の巨匠――互いに補完し合い、かけがえのない存在
✓
真実で透明性のある
すべてのROI、勝率、実績は公開・検証可能 · 定期的な第三者監査
⚠
責任ある娯楽
これはあくまで参考情報であり、投資勧誘ではありません · 迷惑防止時間帯、リスク教育
🌐
国境なきスポーツ
6言語 × 9競技 · 世界の主要リーグで統一された体験
🎓
ギャンブルの代わりに勉強をする
「なぜ」は「何」よりも重要――昨日よりも試合を理解できるようになる
👥 チーム
世界中に散らばる12人のエンジニアとスポーツ愛好家
林
リン・チェンデ
CEO
元NBA Statsデータサイエンティスト
T
Tanaka
CTO / AI
元Google DeepMind
M
María
Content Head
元ESPN記者
K
Kim
Esports Head
LCKアナリスト
🛣 成長の軌跡
2026-04
✨ プラットフォーム2.0 全面リニューアル
24次元SHAP・多言語RTL・9種類の動き・ユーザー数4,826人を突破
2025-12
🎩 マスター・プログラム開始
最初の50人のアナリスト · 1,842回の「Pick」
2025-08
F1 + Esportsに参加する
5大eスポーツ大会が開始
2025-03
SHAP v2 リリース
12→24 威・64%→71% 命中率
2024-09
🚀 MVP リリース
NBA + フットボール · 最初のバリューベット
2024-06
プロジェクトの開始
東京コワーキングスペースで最初のコードを書き始めた
⚙ 技術スタック
Next.js 16
フロントエンドフレームワーク
React 19
UI
Tailwind v4
スタイル
TypeScript
ジャンル
PostgreSQL
データベース
Redis
キャッシュ
Python ML
SHAP
next-intl
i18n
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