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競馬予想AIは「ベタ買いの天才」になれるかが鍵？

たけたけっ@レース映像分析

競馬予想のAIはもうどれだけ種類があるのかわからない世界に突入してる。

ほんと、タイプが違う数種類だったり、差異が何かわからない。自分は競馬予想AIに興味はあるものの、いざ作るかというとそうでもない。

妙な話「機械学習するのはまず自分から」と考えてて、レース映像みまくってたりします。

馬柱を見て、パッとひらめく方が脳が喜んでる。ままっ、おかしな人です(自分で言うな)。


「ベタ買いの天才」が競馬予想AIで重要？

競馬予想AIにさまざまな的中率や回収率の高いデータを集めて、あれやこれやとディープラーニングして具合のいいものを作って行くわけですが、データの回収率に近づけるにはベタ買いしてる必要があります。データの有用性は該当したレースに出走する馬全てを購入した際に具合のいい数字に近づく。

と考えると、競馬予想ＡIは「ベタ買いの天才」になることが重要なのかなと。

いくら美味しいデータがあって、複勝回収率が高かったとしても感情のある人間がベタ買いで儲けまくったという話はほとんど聞いたことがありません。人気薄であればあるほど買うのが怖くなってることが多いはず。

しかし、競馬予想AIは感情を持ちませんからいくらでもベタに買うことは可能です。

競馬予想に使うデータには基本ノイズが混じってる

……ただ、競馬予想に使うデータは基本ノイズが混じってるものです。

これは競馬のレース動画分析しすぎたせいですが、大なり小なりレースには不利や負荷のかかる事象があって結果が出てるので、その微調整がないとまともなデータになりにくい傾向があります。

もしくは、データに採用する区切りをつけるか。

例えば、

新馬戦は「どのように走らせたらいいか模索しつつ走るレース」であるため、データに採用しない。

2歳戦の初期は能力がいびつなレース(古馬になってほとんど走らない馬が集まったレース)になることが多いからデータの採用には気をつける。

落馬のあったレースは展開が特殊になるのでデータの採用には気をつける。

などなど。

そういえば、レース映像を見て指数に手を入れるアプローチをしたのが木下健さんだったりしましたね。


以上、競馬予想AIは「ベタ買いの天才」になれるかが鍵？という話でした。

参考にどうぞ


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