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競馬予想は人工知能AIで精度は上がる!そのための理論を知れば予想家より優れた結果を手に入れられる

競馬予想は人工知能AIで精度は上がる!そのための理論を知れば予想家より優れた結果を手に入れられる

競馬においては、競走馬や騎手、コースの条件、天候、人気などの情報が存在し、それを分析することで予想精度を向上させることができます。競馬予想においては、予想力だけでなく、情報収集やデータ分析、資金管理など、様々な要素が重要となります。また、競馬予想においては、収支を増やすためにも、リスク管理や賭け方の工夫が欠かせません。

競馬予想に必要な情報は非常に膨大で、その中から的確な情報を選択する能力は人間の方が優れていると言えます。例えば、騎手の体調や調教師の意図など、数字や統計だけでは捉えきれない情報も存在します。

一方で、AIも競馬予想においては優れた分析能力を持ち、膨大な情報から有用なデータを抽出することが可能です。AIは、過去の競走データから学習し、馬の特性やコースの適性などを把握することができます。また、AIは人間が見落としがちな情報を精度高く捉えることができるため、人間に比べて的確な予想を行うことも可能です。

さらに、AIは情報を瞬時に処理することができるため、膨大な情報の中から最適な情報を選択することができます。また、AIは統計的な傾向やパターンを見つけ出すことが得意であり、これらを利用して予想精度を向上させることもできます。

AIで予想精度は向上するがデメリットもある

AIによる競馬予想においても、データの品質や量によって精度が大きく左右されます。競馬予想に必要な情報は非常に多岐にわたり、必要な情報の収集が不十分であれば、AIが正確な予想を行うことは困難となります。また、AIが学習した過去のデータと現在の状況が異なっている場合には、予測精度が低下することもあります。

データ量が不十分である場合には、AIを使用する前に手作業でデータを集める必要があるため、作業量が増えることもあります。例えば、競馬予想においては、データ収集のためにレースの映像を観察したり、馬の情報を調べたりする必要があります。データ量が不十分である場合には、これらの手作業が増えることになります。

予想プロセスの改善に必要なコストは10倍に激増した

AI導入により確かな予想プロセスを手にすることができましたが、それは同時に必要なデータを用意するという作業を増やしてきました。

私もそうですが誰もが考えがちなAIで自動予想でラクチンなんてことは想像上の産物でしかなかったのです。むしろ、現実的な視点になるほどに足りないものに気づき足していく必要があることが分かるようになりました。

今では週末の土日レース開催のために週5日フル稼働するという事態になっています。もはやコスト超過もいいところなため、サービスとして成立しなければ打ち切ることも考えるようになるでしょう。

特にデータを価値あるものに変えるデータクレンジングは非常に重要な作業であり、競馬の予想精度を向上させるために欠かせない作業になりました。

データクレンジングとは、収集されたデータからノイズや誤りを除去することで、データの精度を向上させる作業のことです。競馬の世界でも、収集されたデータには様々なノイズや誤りが含まれており、それらを除去することで正確な予想が可能になります。

例えば、過去の競走データを利用して競馬予想を行う場合、データベースに登録されたデータに誤りが含まれていることがあります。競走成績には、競走中に発生した事故や混雑による影響など、様々な要因が影響することがあります。また、データの取り方や記録方法によっては、競馬予想に必要な情報が欠落している場合もあります。

データクレンジングを行うことで、これらのノイズや誤りを除去することができます。例えば、過去の競走成績から妥当な情報を取り出すためには、競走中に発生した事故や混雑による影響を除去する必要があります。また、データの取り方や記録方法によって欠落している情報を補完することもできます。

データ品質を向上させるため独自の情報ルートを構築し活用しています。そのために用意したわけではなかったのですが結果的にそうなりました。

人間とAIの融合が最高の結果をもたらすことは疑いようがない

AIだけでは完璧な予想を行うことはできず、人間の判断力や直観力を融合することで、より高い的中率を発揮することができます。特に、競馬のように複雑な要因が絡み合う競技においては、人間とAIの組み合わせが有効になります。

直観は、意識的な推論なしに自発的に生じる洞察と考えることができます。人間の判断と意思決定に関する研究「プロスペクト理論」でノーベル経済学賞を受賞したダニエル・カーネマンは、人間には2つの異なる思考システムがあると提唱しました。システム2は遅く、推論に依存します。彼は、高速なシステム1はエラーが発生しやすいと考えています。深刻な脅威を予測し、有望な機会を認識できるようにすることで、生存の可能性を高める可能性があります。しかし、批判的思考と分析を行う遅い思考システムは、悪い決定を下す可能性が低くなります。

直観による決定は、経験則に基づくことができます。ヒューリスティック(正解に近いレベルの答えを導き出す方法)は大量の情報を除外するため、処理が必要な量が制限されます。このような経験則は意識的に適用される場合がありますが、一般的に、私たちはそうしていることを意識せずに単純に従うだけです。

天才の源について尋ねられたとき、アルバート・アインシュタインは疑いの余地がありませんでした。 「私は直観とインスピレーションを信じています。私は時々自分が正しいと感じます。」

それらの本能を信頼して後でテストする方が、手に負えないほどのパターンをテストするよりもはるかに優れているとアインシュタインは言いました。

その感覚はあなた自身が認識しているかもしれません。新しいアパートを検討している場合でも、新しい仕事の可能性を検討している場合でも、誰かの正直さを判断している場合でも、判断の理由を明確に説明することができなくても、何かが正しいか間違っているかについて、言葉では言い表せない予感を感じることがあります。

直観の科学的理解は、「アイオワ・ギャンブル・タスク」として知られる実験室でのゲームから始まります。

参加者には、コンピューターの画面に 4 枚のカードが表示されます。カードをめくるたびに、金銭的な報酬またはペナルティを受け取ります。デッキのうちの 2 つは、比較的大きな報酬を提供する傾向がありますが、より大きなペナルティを提供する傾向があります。他の 2 つのデッキは比較的小さな報酬を提供しますが、ペナルティはさらに小さいため、より安全なオプションです。

参加者には、どのデッキが有利になるかはわかりませんが、約 40 回の試行の後、多くの人は、どのデッキがより大きな勝利につながるかという予感を抱き始めます。参加者の無意識の心は、 「直感」を超えて、これらの選択をしている理由を説明できなくても、勝敗のパターンに気づき始めているようです。

重要なことは、パフォーマンスの改善は、参加者が決定を下すにつれて、体系的な生理学的変化に続くことが多いということです。たとえば、よりリスクの高いデッキに近づき始めると、ほとんどの人は心拍数のわずかな変化や皮膚の発汗などのストレス反応を示し始めます。「身体マーカー」として知られるこれらの変化は、参加者が間違った選択をするのを防ぐ警告として機能しているようであり、本能を持っているという感覚の根底にある可能性があります。

直感の重要性に関する証拠は、嘘発見の研究において最も強力です。人は、よく考えて理由を口頭で説明するよう求められた場合に比べて、直観に従うよう求められた場合の方が、誰かの誠実さ、および特定の出来事について嘘をついていないかどうかをより正確に判断する傾向があります。

テキサス州ライス大学の実験では、直観を使った専門家は、分析だけを使った専門家よりも約20%も正確だったことが裏付けられています。

つまり、予想力では現実と乖離した空想を許すのに対し、直観力にはウソがなく信頼できることが大きな違いであると言えるのです。

AI競馬予想のシンプルなプロセス

人間とAIの予想を融合させるためには、以下のような手順が考えられます。

AIの予想結果を検証する

AIがどのようなデータを基に予想しているのかを自分が理解することが新しい発見をもたらします。ただし、AIの思考ルーチンはブラックボックス化するのが普通ですから、その全貌を明らかにすることはできないでしょう。

私の経験から言えば一部分だけを知ることができれば十分でした。競馬には調教師や騎手といった他力が働くわけですから、その結果をゆだねる姿勢は必要ですから。全てを知ったとしても他力だけではどうにもなりません。

自分の考察をAIにフィードバックする

AIにフィードバックすることで、AIが過去のデータを分析する際に考慮すべき要素を特定することができます。また、AIが誤った予想をしていた場合には、人間が正しい情報を提供することで、AIの予想精度を向上させることができます。

自分とAI予想を統合する

最終的な予想結果は、人間とAIの予想を統合することで得られます。人間が持つ直観や経験を加味することで、より正確な予想結果を得ることができます。

現実を認識する人から勝ち始める理由

現実を認識することは実のところカンタンにはいきません。私たちは自分の都合や先入観を通して現実を歪めて見ていたとしても気づけないからです。予想力は虚構になりやすく、直観力はより現実的になる。こう考えるならば、なぜ予想力では上手くいかなかったのかが分かるのではないでしょうか。

とてもシンプルに言えば予想力にとって事実は重要ではなかったということなのです。それらしいデータがあればこじつけて利用してしまう。それは人間のパターンを見出す能力が高いことも影響しています。そして、そのパターンは常に誤った認知を生み出してきました。

たとえば、壁のシミが人の顔に見えることがあるというのは典型的な歪んだ認知パターンになります。その歪みは日常生活においてリスクになることはありません。しかし、シビアな結果が求められる世界では、その歪みが損失を生みだすリスクに変わることを意識出来ている人がどれほどいるでしょうか。

競馬予想でレース映像を見直す手間を惜しみ、競馬新聞で構築したイメージだけで馬券を買う人たちは少なくありません。自信のある馬券を買いたければ現実的なレースイメージを構築する必要があるというのに。

そのために必要なことを全てやっていないのなら勝てなくて当然ではないでしょうか。すでに行動の質が低い時点で負けが確定していると考える必要があります。

それゆえ現実を見ると確固たる意識を持った人は、それだけで確かなアドバンテージを得ることができます。そして、今まで何が足らなかったのか、これから何をするべきなのかが手に取るように分かります。

それは日常生活のクオリティを引き上げることにもなるため幸運の価値を最大化するとにもつながります。いまや余計なノイズがついてまわる情報社会ですから、その価値はこれから増すばかりと言えるでしょう。

量子力学には「観測者効果」という現象があります。この現象によれば、観測者が粒子の位置や速度を観測することで、その粒子の性質が変化するとされています。競馬予想においても、予想した馬や騎手が実際にレースに出場した際に、その能力や状態が変化することがあります。つまり、競馬予想の精度を高めるためには、予想の際に考慮すべき要因が多岐にわたることを意味します。

このように、競馬予想においても、精度を高めるためには多角的な視点が必要であり、あらゆる要因を考慮しなければならないということが言えます。量子力学の観測についても、物理現象の観測にあたっては、実験条件や観測者の影響など、さまざまな要因を考慮する必要があります。

特に穴馬の好走をイメージするには多角的な視点からのパターンを必要とします。シン競馬新聞では勝ち組と呼ばれる人たちが使っていたパターンを手法化した10以上の理論を明らかにして組み込んできました。

AIを利用しても、いきなり簡略化することはできません。まずは、新しいプロセスの発見により必要な情報が足りていないことを知ります。次にその情報をどう手に入れるかに頭を悩ませるようになるでしょう。

それを達成すると次に起こるのは時間と費用といったコストの増大です。週末競馬のために週中の時間すべてを使う覚悟はあるでしょうか。優れた料理には細やかな仕込みが必要ですが競馬予想にも必要だとは私も考えてきたとは言えません。

しかし、その覚悟を定めることができる人なら今までとは違った視点で競馬を見られるようになるでしょう。そのような時間がない人が馬券を買う時は確実に不利になる時代がやってきます。

シン競馬新聞は、その足りない部分を徹底的にカバーするために開発されてきました。自分自身の内在資産を使って自分にしか買えない馬券で勝利を目指す。そういう覚悟を定められる方は増えてきましたが、試しに小~大学生にテストしてもらったところ上手くやれていました。

私が考える理想的な勝ち方はこうです。競馬で勝つ方法は現実的に存在していても消失したりと確認には困難が伴うが、負けを減らす方法なら確実であり誰もが実践できる。ゆえに負けにくいことを是とするべきであり、回収率は90%もあれば足りている。

つまり、AIがもたらす長期的な恩恵とパターンや直観を活用できる環境があるのなら負けていてもいいのです。控除率を考えれば負けが先行するのは自然なことですから。大事なのは負けても挽回を信じて続けていくこと。

やがて大負けしなければいいという心持ちになると興奮からくる期待や失望は最小限になります。そうなると無理しなくなるため幸運の価値が最大化していき的中したときに最大利益になるよう意識できていれば引き寄せの法則が起こるようになります。

これが競馬の現実的な勝ち方だと考えるようになりました。もし、回収率が100%を超えなければ価値がないという完璧主義にとらわれていたら物事は上手く進まなかったでしょう。なぜなら、そのパターンは常に変化しているのが現実だからです。

爆発的なリターンを生み出す原動力。それは特徴量や変化量に注目することが最善だと分かってきました。それには1つのパターンではなく複数のパターンを使うことで何とか現実的な認識ができるようになります。

1000万馬券はデータ変化量で見つかった

CTA-IMAGE 予想力を重視する限り好配当に巡り合う可能性は低いままです。なぜなら、馬柱やJRA-VANにあるデータは強い馬を見つけるためにあるからです。予想力に頼るほど堅い配当しか当たらず利回りが低くなってしまう。この悪循環を断ち切る、たった1つの方法があります。それは、リアルタイムにデータ分析すること。レース発走直前までデータ変化を見ていくことで過去データからの予想が、いまこの瞬間にフォーカスした予想に変えることができます。競馬新聞にある情報はすでに古いことは分かってる。でも、他に方法がないんだ!そういう方のためにデータ分析ライブを始めました。必ずや好配当の当て感の違いに気づかれるはずです!
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