AI時代の競馬予想スタイル その１「人間がデータ予想はするな？」AIを活用して競馬予想を楽しむ方法

私達は30年近くコンピューターを使っての競馬予想を趣味としてきた大学時代から続くユニットです。約5年前にAIによる競馬予想を開始して既にバージョンをアップを8回も重ねてきました。
先日開発会議と言う名の呑み会で二人で話し合ったのですが、我々の趣味として開発してきたＡＩ・ダービーメトリクスを活用して馬券を的中させる為にはどうしたら良いのか？アルコールがかなり入った状態で議論を重ねたのですが、、、少し冷静になって説明したいと思います。

人間がデータ予想をする時の曖昧さ

先日、どこの競馬予想サイトなのか明言は避けますが、「ＡＩ予想とデータ予想」をしている方のレース後のコラムを読みました。
その方は勝馬を買えなかった理由に「過去Ｇ１で7着以内に入っている馬が活躍しているので、そもそも勝ち馬はＧ１出走歴が無いので消してしまった。」と書いていました。
私は「ＡＩに予想させているのに、何故に人間がそんな曖昧なデータ予想をする必要があったのだろうか？」と考えました。
簡単にまとめますが
Ｇ１で7着以内とは非常に曖昧で距離は？、競馬場は？、勝ち馬からの何秒離されたのか？、馬場状態は？、ペースや展開は？と次々とその曖昧さが指摘できますね。
ただこういう曖昧なデータでも過去5年15頭出走して勝率20%、連対率50％、複勝率68%なんで一部を切り取った数字を見てしまうと「正しいデータ予想」に見えてきてしまうのですね。

私自身もこのデータ予想によって大きな失敗をしています。
それは2019年日本ダービーででした。私はその年のダービーで最大の穴馬はリファールのクロスを持つロジャーバローズであると予想して馬券を組み立てていきましたが、どうしてもデータ的にサートゥルナーリアが馬券圏内は外さないと思い込んでサートゥルナーリアを外した馬券は買えませんでした。
「前走皐月賞1番人気で1着馬、ダービーは1番人気は過去に日本ダービーで3着以下に敗れた馬はいない。」私はこのデータに縛られてしまいました。

上記のTARGETのスクショを見てもらえば解りますが、皐月賞を1番人気で1着になってダービーに1番人気で臨んだ競走馬は、サートゥルナーリアが4着に敗れるまでは、ヴィクトワールピサが3着に敗れた以外はすべて勝っていますね。私は当時ロゴタイプはダービーで2番人気だったので馬券圏内に入れなかったんだとまで信じていました。

馬券はサートゥルナーリア1頭軸の相手はロジャーバローズ、ダノンキングリー、ヴォロックスの3頭へ流す三連複を5千円づつ購入し、レースの前には既に的中したかのような錯覚に陥っていました。何故に4頭のBOX馬券が買えなかったのか？今でも悔やんでいますね。

ただ冷静に考えると、この条件でダービーを3着以内に入った競走馬は3冠馬2頭、二冠馬3頭、3着のヴィクトワールピサだってドバイWCを勝利している全頭歴史的な名馬なんですね。
2020年のコントレイルもこの条件でダービーを勝っている三冠馬なので、このデータは、この条件で勝つことが歴史的名馬の証明であって、偶然名馬ばかりだったので気づきませんでしたが、必ず3着以内に入ることが約束されている訳では無かったのですね。
結局私は結果が出る前にサートゥルナーリアを歴史的名馬と決め付けてしまっていたようです。
当日私は東京競馬場のパドックに居たのですが、騎手が騎乗してパドックを出ていく時に突然サートゥルナーリアが頭を上下に振りながら入れ込んでいる姿を目撃しているのですが、もう思考停止状態でしたので、サートゥルナーリアが馬券圏外に消えるなんて不安は1ミリも感じませんでしたね。

人間がデータ予想をすると、必ず競馬認知バイアスとなって冷静な予想が出来なくなってしまう。
※私は競馬を予想する上で発生する認知バイアスを「競馬認知バイアス」と呼んでいます。

私は人間がデータ予想をすることを完全に否定するつもりはありません。
事実AIに学習させるデータについては、JRA‐VANから提供されたモノに何らかの加工をして、中には評価をつけて学ばせています。そしてその基礎になっているものは俗に言うデータ予想的な要素が基礎となっています。
私はAIの開発当初、何回もAIの出力するスコアと自分の長年培ってきた競馬予想に関するデータとの整合性を確認していたと思います。
そして何回も相棒に「そんなデータはレアケースでAIでは拾えないよ。」と窘められてきました。私の当時の勘違いは「自分が重要と思っているデータをAIに学ばせれば、学ばせるほどに自分が思っているような結果が導かれるハズ。」といった思い込みでした。
今思えばAIの開発をしながらも、自分の競馬予想力はAIなんかに負けるものか？といった気持ちがあったのかもしれません。

開発から5年経ちまして、私はもう完全にAIに白旗を上げています。私のデータを駆使した予想も偶には当るのですが、長期スパンで安定して的中させる能力は断然AIの方が優れています。

相棒と二人で話した結論は
「人間がデータ予想はしない方が良い。競馬予想にデータは有効だが、人間では無く、AIに学ばせて数値化し定量的な評価をするべきだ。」

AIが読み取れるデータはAIに学ばせて、人間はAIが出来ないことに集中するべきだと思います。

次回は「馬柱は読むな。」「血統予想に酔うな。」について書きます。