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2018 年の公開以来メールを何通か頂いておりますが，ほとんどは初回ビルドでのエラーに関してでした。 対応できる部分については今後のバージョンで改良したいと思います。現状での対処法は以下のようになります。 1, 多くの場合，ARC フォルダ内のファイルが何らかの理由で破損している事が原因です。 よってフォルダ内のファイルをすべて削除して再度ビルドすれば，成功する可能性が高いと思われます。 あるいは本アプリケーションをフォルダごと削除し，ダウンロードしたインストーラーを再実行しても構いません。 2, これで解決しない場合，JV-Link のダウンロードしたファイルが壊れている可能性があります。 これらのファイルは通常 C:\ProgramData\JRA-VAN\Data Lab 内のフォルダ data と cache に格納されます。 もう一度ダウンロードし直す事になり恐縮ですが，こちらも内容を全て削除して頂ければと思います。 その後で 1 の手順を実行すれば問題なくビルドが進むと思われます。 なお実際に当該フォルダのファイルが破損している場合，他のアプリケーションでも問題が生じる可能性があります。 以上，ご不明な点がありましたらメールにてご連絡ください。JRA-VAN に掲載されているアドレスでも構いません。

本日，審査に通過しました。主な変更点は以下のようになります。 1, 予想アルゴリズムの完全な変更 これまでは単純ベイズ分類器による分類を行なっていました。具体的には各馬が「1 着馬である確率」を求めて順位付けしていましたが，今は，多層パーセプトロンによる回帰を実行しています。求めているのは「一般化した着順」です。 この変更は以下の理由によるものです。 各馬は多くのプロパティを保持していますが，計算の際にその全てを参照するのでなく，一部を除外する事によりパフォーマンスの向上が得られる事が分かっていました。しかしその組み合わせは無数にあるため，ランダムに組み合わせを選択する方法を取っていました。 この方法でも最適解に近づくことは可能と考えます。しかしプロパティの重みは 0 または 1 であり，0.9 といった微妙な加減はできません。この加減を手続き的に実行する方法は無いかと考えました。 パーセプトロンによる学習とは，与えられたデータの重みを最適化する事であり，まさにこの目的に合致します。 2, レースの参照範囲 学習にあたり，以前はレースを期間によって 3 つに分類していました。学習用のグループ A，プロパティの組み合わせを探索するグループ B，その組み合わせの汎用性をテストするグループ C。そしてグループ内のレースはランダムです。 このうち C を廃止しました。というのも，汎用性をテストしてその結果が最高になるように繰り返すという処理をすると，結局のところ汎用性が失われるからです。またその分だけ全体の範囲を過去に広げなければなりません。B については「1」の変更に伴ない，重みを最適化する処理に変わりました。具体的には，重みを微妙に変更する事により，予測した着順と実際の着順との誤差を最小化する処理になります。 この最適化によって得られた予測システムが未知のレースに対しても通用するかどうかをテスト せず ，むしろ得られたものが常に通用する程度に最適化を抑制する。このような方針でビルドを設計しました。ビルドを繰り返しても前回の結果が利用される事はなく，常に一から作り直されます。設定可能な項目においても，デフォルトでは浅い最適化に留めるようになっています。 他にレースが芝，ダート，障害と分かれていたのを統一し，全プリディクタ（すべての賭式に対応しています

先日，バージョン 4.0.0 の公開申請を行ないました。審査通過後に詳細を記載する予定です。