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ロト7・ロト6・ミニロトの番号を選ぶとき、「過去にどの数字が多く出ているのか」「しばらく出ていない数字はどれか」「奇数と偶数のバランスはどうなっているのか」と気になったことはありませんか？このたび、過去の抽選データを統計的に分析し、番号選びを支援するWindows用アプリ「Loto Stats」を公開しました。■ Loto Statsでできること指定形式のCSVファイルから抽選結果を読み込み、以下の情報を集計・表示できます。・数字ごとの出現回数と未出現回数・直近30回、50回、100回の出現傾向・奇数と偶数の比率・本数字の合計値・連続する数字を含む割合・前回抽選数字の再出現数・数字の下一桁の分布・出現回数のグラフ表示ロト7、ロト6、ミニロトの3種類に対応しています。■ 5種類の番号生成モード番号の組み合わせは、次の5種類のモードから生成できます。「バランス」は、奇数・偶数、合計値、数字の広がり、下一桁などのバランスを重視します。「ホット」は、登録した過去データで出現回数が多い数字を選ばれやすくします。「コールド」は、しばらく出現していない数字を選ばれやすくします。「ミックス」は、ホットとコールドの傾向を組み合わせます。「ランダム」は、すべての数字を同じ重みで選択します。一度に1口から100口まで生成でき、作成した組み合わせは履歴として保存できます。■ 適合スコアについて生成した組み合わせには、0～100の「統計適合スコア」が表示されます。これは合計値、奇数・偶数、数字の広がり、下一桁のばらつきなどを基にした、統計的バランスの目安です。当選確率を示すものではありません。■ データ

はじめに：StockProxyとは「StockProxy」シリーズは、ChatGPTとJ-Quants APIを連携させ、AIが“数字を読む”ことで企業構造を可視化する試みとしてスタートしました。これまでに、自動車、ゲーム、医薬、流通、広告、食品、エネルギー、住宅、アパレルと、9つの業界を横断して、AIによる財務分析デモを行ってきました。技術サイドからの出発で、その価値はあくまで仮説的なものでしたが、100を超えるブログ閲覧数と、先日実施したアンケート結果を通じて、確かな“価値の手応え”を感じ取ることができました。分析の枠組み：「売上高」と「営業利益」実際には、財務指標には多くの変数があります。ROA・EPS・ROEなどを用いれば、より複合的な分析も可能です。しかし今回はあえて、「売上高」と「営業利益」というたった2つの特徴量に絞り、シンプルなツールとしての有用性を検証しました。この2つの軸は、初心者を含めた多くの人にとって“財務分析の出発点”となる共通の理解基盤になります。その意味で、StockProxyは、ロバスト性のあるシンプル戦略モデルとして、今回の検証テーマに非常に適していました。もしこのモデルが有効であることを確認できれば、今後のAI支援型財務分析にとって、実用的かつ再現性の高い指標体系になると考えています。結果として、StockProxyはこの戦略モデルに応用可能であるという結論に至りました。関心の高かったテーマこれまで9つの業界をテーマにしてきましたが、業界ごとにも反響に違いがありました。特に関心があったのは、コンテンツの展開はいずれもシンプルながら、閲覧数は大