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AIの競馬予想を参考にしたのですが、全然儲かりません。なぜなのでしょうか？
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筆者 AIとレース観察を学べる競馬メルマガを10年間継続。３年連続ＧⅠプラス。
結論ファースト
Ｑ AIの競馬予想を参考にしたのですが、全然儲かりません。なぜなのでしょうか？
Ａ はい。AIは従来の能力指数などと比べ、作成が難しいからです。競馬のAI予想には、①機械学習の専門家（応用数学も必要）、②統計の知識と経験値、③競馬に対する並大抵でない造詣が必要です。１名での開発は①のみの技術となることが多く、期待値が100を切りがちです。
Ｑ 当たる競馬AI予想がごくわずかだとして、その見極め方はありますか？
Ａ はい。儲かると有名だった「競馬AIゆま」が非公開となったように、成績の良いAIは大半が非公開となっていると言われます。数少ない例外を探すには、①機械学習の専門家、②統計の知識と経験値があるスタッフ、③競馬に対する並大抵でない造詣を持つ専門家がいるかがポイントです。
Ｑ AIの競馬予想を参考にしたのですが、全然儲かりません。なぜなのでしょうか？
はい。競馬のAI予想は、誰でも使える汎用ソフトが存在せず、機械学習またはディープラーニングという知識を使用します。大学理系の情報系学部で学んでいることが大前提で、最低数年は必要な研究期間から考えても院卒がベースとなるでしょう。
この時点で、AI予想を扱える人口そのものが少ないのが現状です。機械学習またはディープラーニングは、応用数学の知識がなくても設計自体はできますが、数学の知識がないと、深い部分での理解やチューニングが難しくなります。
競馬は、控除率（主催者の取り分）がある関係で、ｰ20%からのスタートですので、回収率100％を超えるには、かなり精密な作り込みが必要です。
また、大きな課題が、機械学習またはディープラーニングに詳しいエンジニアが、競馬好きとは限らないということです。機械学習には、特徴量（スピード指数、過去成績、斤量等）の初期設定が必要ですが、競馬好きでないエンジニアは、「斤量とは何か？」といった検索から入ります。
AI予想「ゆま牧場」の特徴量（推定）
- スピード指数
- テンの時計
- 上がりの時計
- 過去４走
- 斤量
- 馬体重
- 父、母父、父系
- 開催前半の成績、後半の成績
- 季節
- 含水率、天候、馬場状態
- 調教師・騎手の組み合わせ
この調子では、他の競馬ファンが気づいていないが収支に好影響を与えている特徴量に気づいて設定することは望めませんので、AIと言えど、多くのファンと似た買い方となります。
AIが算出した各馬の能力をオッズ化し、実際のオッズがそれより高い馬を締め切り直前に購入し、「利ザヤ」を稼いでようやくトントンという結果に落ち着きやすいです。
さらに、機械学習の知識があるなら、高校数学で確率・統計を履修済みのはずですが、実践的な場面にすぐに生きるわけではないようです。
実際に、プラスになるAＩ理論が完成したと個人ブログで発表しているのを見たことがありますが、試行回数（統計分母）が全く足らないテストデータでした。テスト期間でプラスになっているだけで、再現性はないと考えられます。
競馬のAI予想は過渡期であり、機械学習の専門性、統計の知識と経験値、競馬に対する並大抵でない造詣の全てを持った個人や組織はまだわずかです。あったとしてもその大半が、非公表で投資を実践している可能性が高いです。
なお、「AIの競馬予想を参考にしたのですが、全然儲かりません」と言っている方のなかには、その予想を参考にした投資回数が少なすぎるという可能性もあります。
もし、１日２～３レースを予想するAIに乗る場合、過去的中率が40%台なら１か月、30%台なら３か月、20%台なら半年は予想を追ってみないと、想定できる回収率には到達しません。
Ｑ 当たる競馬AI予想がごくわずかだとして、その見極め方はありますか？
はい。当たるAI予想を見極めるには、年間回収率をみることです。同時に、機械学習の専門家、統計の専門家、競馬に対する並大抵でない造詣を持つ専門家をそろえているかがポイントです。
東大工学部院卒２名が開発するRingo
１つ目は、東大工学部院卒２名が開発するRingoです。
まず、年間回収率をチェックします。
年間回収率は掲載しないAIも多いため、まず掲載があることは重要です。2023年11月１週までの直近１年の回収率は、94%でした。100%に達していないことで、がっかりした方もいるかも知れませんが、競馬は中級者の平均回収率が80、上級者が90、プロが100と言われています。
もともと現時点での競馬AIは、人力での予想で補った方が、数値が上がるものが大半です。ベースが94%あれば、活用の仕方次第で100%越えは視野に入ります。優秀と言われる、日刊コンピ指数１位90の単複平均回収率が87.5ですので、94は優秀と言えます。
この記事を書いた、2023年11月第１週で言えば、アルゼンチン共和国杯は外していましたが、土曜福島メインのフルーツラインカップでは、かなり参考になる数値を出していました。
設計者は、いずれも東京大学の大学院卒。２名とも機械学習だけではなく、ごく一部の競馬予想AIしか採用していない深層学習（ディープラーニング）も専門分野です。恐らく民間企業なり政府機関なりで仕事をされているようで、プロフィールの詳細は非公開。
「競馬に対する並大抵でない造詣」という点は情報がないのですが、競走馬の生産・育成の検討に活用する競走馬の血統適性判定AIなども開発しているため、競馬ファン度は高めと見てよいと思います。
競馬予想AIは、AI開発技術のお試しとして、競馬に関心がない方もよく開発しますが、配当金の概念がない馬産関係のAIの開発は、競馬への造詣がうかがえます。
東大工学部院卒２名が開発するRingo 無料お試し可能です。無料お試し終了後も「GOHYAKU5144」のコードがあれば、半額で使用できます。
競馬の天才 競馬予想AI『Ｅｘｐｅｃｔｅｄ』
競馬予想AI『Ｅｘｐｅｃｔｅｄ』は、かつて人気競馬雑誌を発行していた競馬最強の法則のサービスの一環です。開発者のたいのすけ、きーちゃんは、いずれも競走馬の指数化に強い設計者です。
まずは、年間収支から確認します。競馬予想AI『Ｅｘｐｅｃｔｅｄ』が予想するレースででは、各馬に期待回収率が付されます。AIの見立てよりも馬券が売れていない馬は、期待回収率が高く出ます。下が収支表です（７か月間のもののみ発表）。
| 期待回収率 | 実際の勝率 | 実際の単勝回収率 |
| 140％～ | 10.4% | 126.7% |
| 130%台 | 11.8% | 142.4% |
| 120%台 | 10.1% | 88.3% |
| 110%台 | 11.0% | 102.5% |
数値的には問題がないですが、集計期間が短いため、単穴の出現による上振れは多少心配されます。また、的中率10%前後は、実際に投資を始めると９連敗以上もザラですので、資金管理に工夫が必要です。
それでも、決して悪くない数値が出ており、予想にはかなり貢献するはずです。
なお、AI（機械学習）のプログラムとしては、訓練データ８年、検証データ２年と十分な期間を採用しており、また芝の馬場状態なども加味しています。
芝の馬場状態は「開催〇日目」のデータを使っています。これは筆者も自身のAIに活用していますが、客観的かつ正確です。芝の馬場状態は、目視で外伸びなどと判断することが多いですが、これは人によってブレ幅が大きくデータ処理できません。さまざまな指標のなかで「開催〇日目」は動き（期待値への反映）が良いのですが、これを早々に見つけていることは、設計者の競馬歴を感じさせます。
上は、2023年１～７月の期待回収率100％以上の馬の、単勝的中例です。ダービーではタスティエーラを指名し単勝8.3倍、アイビスサマーダッシュでは、単勝39.2倍を的中させています。
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AI×レース観察 マネードラゴン馬券塾
マネードラゴン馬券塾は、2014年に創刊。あえて難関な未勝利戦に絞り、ロジックを立てバックテストを繰り返す方法を取ってきました。
長らく、Excelによる手集計の方法を取っていましたが、処理速度や正確性に限界を感じ、2022年10月にAI（大型データベース）を導入。2023年から本格運用を開始し、下のような成果を上げてきました。
2023年８月27日 小倉 1R（読者の方が５万円獲得）
単勝360円、馬連4400円、３連複4510円的中。
※３連単32070円は、読者の方が配信をアレンジして購入した買い目です。配信通りの場合は２万５千円の獲得となります。
2023年８月26日 新潟 1R（５万円獲得）
単勝980円、馬連1640円的中。
2023年４月15日 阪神５Ｒ（５万円獲得）
馬連1810円１点的中、単勝780円的中
2023年２月12日 小倉３Ｒ（10万円獲得）
単勝2020円的中
AI導入後回収率は、10％以上アップしましたが、回収率100%には届かず。そのため、10月末に約10年間こだわってきた未勝利戦中心をあえて卒業し、全カテゴリのなかでも、時計の再現性が高い、ダート短距離と芝のクラシックディスタンスに絞った予想に転換しました。
多くのAI予想が的中率を10～20%に設定するなか、過去９年10か月のバックテスト的中率が48%に渡るロジックの開発に成功しています（2023年10月末）。また、AIによる分析だけでなく、レース観察による分析も加味していますので、読めば読むほど馬券力がつくメルマガとして、多くの固定読者を抱えています。
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