2026年FIFAワールドカップの優勝予測において、11種類の機械学習モデルを用いた統合シミュレーションが実施された。分析には2010年から2022年W杯および欧州選手権の358試合実データを採用。Elo、Colley、PageRankの3評価スコアリング、ポアソン分布と負の二項分布のゴールモデル、ロジスティック回帰、K近傍法、ランダムフォレスト、XGBoost、ニューラルネットワークの5分類器、市場オッズを統合し、共通インターフェースで勝率を算出。全モデルを同一シミュレーターに投入し各2万回試行した。 結果、単一予測は成立せず4つの優勝国が浮上した。Eloやポアソン分布などを基盤とする7モデルがスペインを支持、XGBoostとランダムフォレストはアルゼンチン、ニューラルネットワークはフランス、Colleyはオランダをそれぞれ首位と予想した。この分岐は計算誤差ではなくアルゴリズム特性とデータ解釈の違いに起因する。 原因は3点に集約される。情報源の違い（直近成績反映型と勝敗グラフ分析型）、ゴール数間接予測と勝敗直接分類の違い、モデル複雑性とデータ規模のバランスである。限られたデータでは高度モデルが過学習する一方、単純モデルが外挿精度で優位だった。モデル平均化ではスペインが優勢だが予測幅は広範であり、単一数値による確実性声明の限界を浮き彫りにした。 本手法は不確実性の可視化とアンサンブル学習の重要性を実証し、限られたデータ環境でのAI予測評価基準や市場オッズ比較へ応用可能である。関連コードは公開済み、書籍刊行は2026年中を予定。