11/14 一日競馬から距離を置いて今までを回想してみる

「自力での競馬予想に限界を感じ、指数と馬のデータをAI与えて予測させる事に活路を求めてここまで来ました。」

私自身の事です。

言葉を見てるだけで頭痛がしますが、分解していきましょう。

自力での予想に限界を感じた

そうでしょう。まだ競馬＝馬券だった頃です。

指数化

馬券裁判の卍さんの影響を受け始め、指数を算出して馬券を買い始めます。指数を出し、TargetとExcelを使い、データ競馬のようなものが始まりました。

すると毎週のようにオケラになっていた私でも、狙って三連複で万馬券が取れたりするようになってきました。

AIとの出会い

たまに三連複で万馬券が取れても、スランプは訪れます。あっという間に資金が減ってきて、何とかして恒久的に勝ち続け、今の少ない資金をどうやったら増やせるかと考えるようになりました。

そりゃもう必死でした。Targetでデータを集め、Excelで指数化し解析。来る日も来る日もデータとにらめっこ。

その頃の私はまだ、プログラミングなど別世界の住人のやることだと思ってました。

しかし、誰の話かは忘れましたが、ExcelでVBAやれるなら、Pythonってのが似たような感じだからやってみたら？という事で始めました。

まずExcelをPythonで操作できるとか、ExcelだけでなくPCの色々な作業が自動化できるといったことから勉強し始めました。

当初はまだAIは専門家の範疇。私が手を出せることではないと思ってました。

そんなある日、Targetだけでは表現できないところを補うべく、ネット上からデータをもらってくるスクレイピングという作業のコードを書いていた時、諸々検索中にAIは実は簡単！的な内容の記事をみつけ、それがAIとのファーストコンタクトとなりました。

指数と馬のデータをAIに与える

もう少しきちんとに言うのであれば、指数と馬のデータを機械学習によってPCに学習させ、その学習で出来上がったモデルに、未知のレースのデータを与え予測をさせる。それが競馬予想AIっていうところでしょうか。

AIの製作は難しいけれど楽しく、同じデータを元に色々なアルゴリズムを実装しては精度を上げるためにパラメータを調整する。そんな日々が続きました。

ドメイン知識

AIを商売で扱ってる方は、こういう言葉を使うらしいです。

クライアントが何かデータを持っていて、そのデータから売り上げUPに繋がるものをAIを使って見つけ出す。

その際、AIエンジニアはクライアントの業界に必ずしも詳しいわけではないですよね。だから勉強するんです。そして得た知識をAIに乗せて分析するんです。

・・・

私はどうでしょう？

AI実装まではまぁいいでしょう。

AI実装して、AIに任せっ放しじゃなかったですか？

精度が出ないのをパラメータのせいにしてませんでしたか？

AIを使うようになって、何の疑いもなく過去に自分が作った、古い上に結果との相関関係が疑わしい指数を、見直すどころかそのまま使ってませんでしたか？

そして出力される予測を、単に現実にすり寄らせる方向で調整を繰り返し、汎化性のないモデルを作ってませんでしたか？

答えは全てYESです。

目の前の競馬に対する予測(的中率モデル)をするのであれば、そういうAIを作るためのベースとなる競馬知識、情報などちちんと揃えなくちゃいけない。それなりの思想でちゃんと組み上げていかなければいけない。それをしないでAIに全てぶん投げる。そしてパラメータで誤魔化す。

これをTwitterでやっていたのを見ていてくださったフォロワーさんの中に、この手の発信をしてる人の中で、試行錯誤しながら苦しんでるのをさらけ出すというスタイルを、一つのコンテンツとして興味があったと言ってくださった方がいます。

泣く程嬉しかったです。

でもこれは違う。

正面からぶつかって行って、これでもかこれでもかとあらゆる努力をしてのその結果あの苦しむ姿なら、私も立て直すなんて事は考えなかったでしょう。しかし、そこにまだまだできる努力があるのにもかかわらず、AIを調整して済まそうとして苦しんでいるモニター越しの姿は、実に醜いものに私の目には映りました。

今ならまだ引き返せます。

全部戻して、競馬、AI知識の両輪で積み上げていく。

これしかないと。

もしまた皆さんに苦しむ姿をお伝え出来る日が来るとすれば、それは私が嘘偽りなくその時の100％で競馬に挑むことが出来ているからでしょう。

その日がまた来ることを望んでいます。

さて、もう一度自力での予想に限界を感じた時まで戻ります。

そして、今度は易きに流れず、正面から一歩ずつ登っていきます。

最後まで見てくださって有難うございました。