課題
試合予測は不確実性の極み。情報も変数も多く、どのモデルにも盲点と癖がある。単一モデルに依存すれば、その上限がそのまま品質の上限になります。
ソリューション
マルチモデル予測ワークフローを設計。同じ試合を複数の LLM に並行して分析させ、スコア予測を構造的に比較・統合。モデル同士が検証し合うことで、「一点の信頼」を「多方向の検証」に置き換えました。
アーキテクチャ
統一モデルアダプタ層が各社 API の差異を吸収し、ワークフローエンジンが分配・集約・スコアリングを担当。フロントエンドは各モデルの出力と統合結果をリアルタイムに表示します。
成果
準備中（成果データは CMS で管理し、確認後に公開します）。
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