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人工知能AIの活用で競馬予想が変わる

人工知能(AI)を使ったデータ分析の手法を構築してきましたが一定の成果が得られています。

過去のレースごとに指数ではなく階級で表現したことでイメージの形成も容易。1勝クラスの馬が2勝クラスでやれるかすぐに分かります。

今までの技術がムダにならずに活用できたことで生まれた技術と言えるでしょう。

一番の効果はムダを減らせること。予想精度だけでなくムダを省けたことで利益効率が上がったことが大きい。

たとえば、このレースは本命戦と分かれば集中する買い目とリスクを勘案し手を出すか決められる。こういった戦術的な視点を加えることが容易です。

そのぶん事前の仕込みが重要になるためデータ調整は欠かせません。競馬は競走サイクツが激しく、そのぶん変化もダイナミックに起こるため過去のデータ資産が役立つとは限らない。

リアルタイムな変化に合わせて価値を算出していくことが重要になります。とくに中央競馬は常に変化するような開催日程が組まれているのが面倒ですね。

競馬場で10場、施工距離で20あるので確かな傾向が見えてきた頃には競走馬が引退ということも珍しくありません。

昔より着差が減少してきたこともあり的中だけを考えるより買い目を抑えた方が手軽にメリットを得ることができます。

今の競馬は正確さを追うよりもオッズメリットのある買い目に集中した方が利益になりやすい。

当てやすさとオッズメリットのバランスを見て重視すべき買い目を決めていくというスタイルがベターと考えています。

オープンさえ勝っていない馬がG1馬になる例が今年の上半期だけで2レース。そういった時代に合う馬券戦略・戦術をチョイスしていくことが今後は何より重要になるでしょう。