diff --git a/backend/app/main.py b/backend/app/main.py
index 1017d4d..aa83c8c 100644
--- a/backend/app/main.py
+++ b/backend/app/main.py
@@ -1,4 +1,5 @@
 import os
+import time
 from typing import Optional, List, Dict, Any, Tuple
 from fastapi import FastAPI, HTTPException
 from pydantic import BaseModel
@@ -42,6 +43,17 @@ scheduler = BackgroundScheduler(timezone=os.getenv("TZ", "Asia/Seoul"))
 ALL_URL = os.getenv("LOTTO_ALL_URL", "https://smok95.github.io/lotto/results/all.json")
 LATEST_URL = os.getenv("LOTTO_LATEST_URL", "https://smok95.github.io/lotto/results/latest.json")
 
+# ── 성과 통계 인메모리 캐시 ───────────────────────────────────────────────────
+# 채점 데이터는 하루 2번 스케줄러 실행 시에만 갱신되므로 인메모리 캐시로 충분
+_PERF_CACHE: Dict[str, Any] = {"data": None, "at": 0.0}
+_PERF_CACHE_TTL = 3600  # 1시간 (스케줄러 미실행 상황 대비 폴백)
+
+
+def _refresh_perf_cache() -> None:
+    _PERF_CACHE["data"] = get_recommendation_performance()
+    _PERF_CACHE["at"] = time.time()
+    print("[PerfCache] 성과 통계 캐시 갱신")
+
 
 @app.on_event("startup")
 def on_startup():
@@ -53,6 +65,7 @@ def on_startup():
         res = sync_latest(LATEST_URL)
         if res["was_new"]:
             check_results_for_draw(res["drawNo"])
+            _refresh_perf_cache()  # 새 채점 결과 반영 → 즉시 갱신
 
     scheduler.add_job(_sync_and_check, "cron", hour="9,21", minute=10)
 
@@ -170,15 +183,16 @@ def api_stats():
     }
 
 
-# ── 추천 성과 통계 (Phase 1) ─────────────────────────────────────────────────
+# ── 추천 성과 통계 (Phase 1, 인메모리 캐시) ──────────────────────────────────
 @app.get("/api/lotto/stats/performance")
 def api_performance_stats():
     """
-    채점된 추천 이력 기반 성과 통계.
-    - 평균 일치 개수, 분포, 등수별 현황
-    - 무작위 대비 개선율 (이론 기댓값 0.8개 기준)
+    채점된 추천 이력 기반 성과 통계 (캐시 반환).
+    캐시 갱신 시점: 새 회차 채점 직후 | TTL 1시간 만료 시
     """
-    return get_recommendation_performance()
+    if _PERF_CACHE["data"] is None or time.time() - _PERF_CACHE["at"] > _PERF_CACHE_TTL:
+        _refresh_perf_cache()
+    return _PERF_CACHE["data"]
 
 
 # ── 회차 공략 리포트 (Phase 1) ────────────────────────────────────────────────