宝くじ（ナンバーズ３）の予測をAIツールを使ってやってみた
みなさん、不労所得は欲しくないですか？僕は、めちゃくちゃ欲しいです！仕事柄、最近はAIの何かしらに携わることも多くなってきまして、これを活かして何とかお金が稼げないかなとぼんやり思ってました。
とはいえ、僕は文系サラリーマンですし、Pythonなど使って勉強するのも正直面倒（実際にはやって心が折れた、、）。
でも、どうにかして楽にお金を得たい！！！！マジで！！！！
そこで、考えついたのが、AIツールを使って宝くじのナンバーズ３を予測してもらうということでした。うんうん、これなら、なんか出来そうな気がする（使い方としては、絶対に間違ってるけど）。
まずは下記を参考に、ツールを探してみました。うぉー、いっぱいあるわー！
その中で、正直これや、ワイはお前を求めとったんやで（青木雄二先生風に）、というのがこれでした。
さっそく、HPを確認してみると、チュートリアルの動画があり、非常に分かりやすい。これや、へへ、銭の匂いがするでー！
・・・・聞こえる、銭の足音！（青木雄二先生はこういう漫画を描いておられた方です。死んでます）
で、実験を行う為に用意したのが、下記データであります。
①1994年の第1回目から、2020年5月5日の5427回までの開催ナンバー、抽選日、曜日、抽選数字（全数字、100の位、10の位、1の位でそれぞれ）
②上記抽選日に即した、東京の最高気温(℃)、東京の最低気温(℃)、東京の平均気温(℃)（①にがっちゃんこしてあります）
③検証用として、2020年5月6日～5月8日までの①②の抽選数字を除くデータ
②を用意した理由としては、公開されており、かつ、一番直近の事が正確に予測しやすいのは、温度だろうなという、安易な発想からであります！
運用の細かい説明は、ちょっと割愛しますね。多分、ここまでこの駄文を読めた方であれば、MatrixFlowのHPにあるチュートリアル動画見た方が早いです。めちゃくちゃ感動します。
さてさて、チュートリアルの動画に沿って進めていくと、ちょいちょいバグがでました。主なバグは、AutoFlow（AIの自動選択）が、異常に時間がかかって、学習がストップしてしまう、また、残念だったのは、学習させたAIにデータを予測させる作業が出来なかった事でした（使い易いだけに本当に残念。僕の使い方が悪いだけの可能性もありますが）。
学習をさせると下記のように予測にどの項目がどれだけ重要（関連している）のか、表示してくれます。私が追加した気温はあんまり関連していないのが分かりますね。。。
出たバグ。
という訳で、③の予測数値を出すことは出来ませんでした。。。世の中マジで甘くない。あー、神様！（青木雄二ファンに捧ぐ）
が、まだ終わりませんよ。予測精度（R2）が一応でましたので、ここで挙げておきます。少しでも、当たる確率があがっていれば、僕の勝ちなはず！ミンナニオカネトエガオヲトドケルヨ！
・・・・・・なんだよこれ、ですよね。僕もちょっと分からないなりに、解説してみますね。まず、回帰というのは、機械学習の種類です。
予測精度（R2）は、どれぐらい当たるかってことです。
また、上記リンクに、下記が書いてありました。
今回の僕の宝くじ予測モデルで、一番いいものの精度でも、「0.001」程度です。1,000回に一回程度あたる計算になります。くそっ、話にならない。。。
ふと、みずほ銀行が出しているナンバーズ３が当たるストレートで当たる確率を確認してみたところ。。。
同じやんけーーーーーーーーーーー！！！
以上、ご報告でした。合掌！
今回使ったデータを置いておきます。
※予測用ローデータには、抽選数字を抜いたものが入っています（予測をさせる為に入っていません）。抽選数字の正解は、下記です。
5/6 348
5/7 033
5/8 278