UMANARI_AI競馬予想(AIは人工知能のこと)

予想の無料公開もあり。UMANARI_AIという人工知能の開発を通して競馬を見ていくブログです。競馬の予想に人工知能がどれだけ応用できるのかを研究しています。

カテゴリ:コラム > 開発・研究

UMANARI_AI競馬予想にご訪問ありがとうございます。

買い目機能の検討のつづき

今検討中の買い目機能ですが、少しずつ仕様が固まってきました。

予想する馬券の種類

完全に決めた訳ではありませんが、次の種類の馬券について買い目を出してみようと思っています。

  • 馬連
  • 枠連

やはり競馬の予想と言えば馬連だと思いますので、これは入れようと思います。

そして今回は枠連に注目してみました。

正直な所、今まで枠連についてはノータッチの状態でした。

枠連とは、それぞれの馬に振り分けられた枠番の着順を予想する訳ですが、出走頭数によって同枠になる頭数が変わったり、同じ馬番の馬の実力差を考慮する必要があることから、一番複雑な計算をする必要がある気がします。

折角ソフトウェアを作るのなら難しい方が面白いですし、複雑な要素を考慮しないといけないのであれば、より人工知能が効果を発揮するのではないかと考えます。

もしかしたら枠連の必勝法が見つかるかもしれません。

買い目機能の追加については少し時間がかかるかもしれませんが、ランキングバナーのクリックのクリック数が多ければやる気が出て早めにできるかもしれません。もし宜しければクリックしてください。(クリックしてもお金が掛かるとかはありませんのでご安心ください)
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買い目機能の検討しています

現在、UMANARI_AIに、おすすめの買い目を提案してくれる機能の追加を検討しています。

どのように買い目を示すかや運用法などはまだ定まっていませんが、一般的な方法とは一味違うものにしたいと思っています。

UMANARI_AIに関するご要望やご質問は、ヤフオク!の出品ページへのご質問で受けついています。

ちなみに、今回の買い目機能の検討については、出品ページへご要望を貰ったことがきっかけとなりました。

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UMANARI_AIバージョン0.5.0に関してのQ&A

今回はUMANARI_AI ver.0.5.0についてをQ&A形式でまとめてみます。Q&Aは随時追加していきます。

Q.Ver.0.4.0からの変更点

・出走する馬全ての予想勝率を解析

・予想勝率のばらつき値の解析

・より予想勝率の正確性を追求

Q.ばらつき値とは?

予想勝率のばらつき値の解析ですが、これがVer.0.5.0の目玉です。

簡単に言えば、その馬の予想勝率の安定度とも表現できます。
UMANARI_AIで予想勝率を解析するアルゴリズムの一部として、過去のレース成績を基にしています。

それぞれの馬の予想勝率は、実際の過去のレース成績を基に解析したものです。

次にばらつき値の解析方法です。

先ず、過去のレース成績を仮想的に少し変えてみて、仮想的な予想勝率を解析してみます。

例えば、前のレースで1位だった場合、もしこれが2位だったらどうなるかと、レースを仮想してみます。(尚、実際はより遥かに複雑なアルゴリズムになっています)

そして、この仮想的なレースを基に予想勝率を解析する事を沢山繰り返します。

そうして沢山得られた仮想的な予想勝率から、標準偏差(Standard Deviation)を算出し、この値をばらつき値としています。よって、単位は%になりますが、Ver.0.5.0の段階では統計学的に満足するサンプル数が得られているとはまだ考えていませんので、あえて単位を付けずに目安の値としています。

因みに標準偏差の意味はWikipediaが無難にまとまっています。

このばらつき値の活用方法ですが、この値が小さいものほど、仮に過去の順位が多少違っていても予想勝率が変わらないので、馬の実力が安定していると言えるのかもしれません。
また、この値が大きい場合は、馬の実力が不安定と言えそうです。

このばらつき値を上手く利用して、独自の必勝法を発明してみるのも面白いかもしれません。

Q.どこで見れますか?

新しいバージョンのUMANARI_AIの解析結果は、新しいバージョン用のブログにて公開しています。

そちらのブログを閲覧するためのパスワードはヤフオク!に出品しています→ヤフオク!出品リスト

どのような形式かは次のページでご確認できます→Ver.0.5.0の解析形式

是非ご検討ください。

Q.なぜヤフオク!を使うのか?

今回、人工知能開発費の足しにしたいと考えまして、ヤフオク!活用することにしました。

前に久しぶりに開発用PCを新しくしましたが、やはり技術の進歩は早く、人工知能の開発スピードが格段に上がりました。また、UMANARI_AIの解析速度も劇的に上がりましたので、今までアイデアがあっても、PCのスペック的に実現不可能であった、ばらつき値解析機能を盛り込むことが出来ました。

それもあって、さらに開発・解析環境を増強できればと思っています。

また、ヤフオク!はオークション方式ですので、このUMANARI_AIの価値が入札という形でダイレクトに分かると思うので、私としても励みになります。

Q.今までのブログは?

これまで見ていただいていたこのブログは、今まで通り無料で閲覧できるようにしていきます。新しいブログは最新バージョンのものを投稿し、この無料ブログの方にはそのひとつ前のバージョンのものを投稿する予定です。

Q.そもそもなぜ公開するのか?

よく言われることに、「もし完全に予想が出来て儲かる方法があれば、それを公開せずに自分だけで使えばいいのに。それを公開するというのは怪しい、インチキでは?」があります。

確かにその考え方は一理ありますが、私の場合は元々エンジニアなので、自分が開発した製品、プログラムが世間に広まる事が嬉しいのです。これが目的と言っていいと思います。

Q.いつになったらVer.1.0.0になりますか?

通常のソフトウェアであれば、発売時にはVer.1.0.0以上のバージョンになっているのが普通です。

逆に言えば、Ver.1.0.0未満のバージョンはまだ開発段階を意味します。

このバージョン番号は開発者が自由に決められますので、このUMANARI_AIにおいては現状に満足せず常に開発を続けることを表現するために、Ver.1.0.0未満のバージョンを使っています。


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新しい試みです

この度、UMANARI_AIのバージョンをVer.0.4.0から0.5.0へ変更しました。

新しいバージョンでの解析結果は→http://umanariai.blog.fc2.com/のページに掲載しています。

限定公開設定にしているので、パスワードが必要になりますので「3904z029」を入力してもらえれば見れると思います。尚、パスワードは開催毎に変更する予定です。

↑今後は、ヤフオク!にパスワードを出品していく予定です。

新しいバージョンの解析結果の見方や今後の運用方法など、詳しい事はまたの機会に書きたいと思います。


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少し前の記事から始めた競輪・競艇と人工知能について、今回は競艇と人工知能との相性を考えたいと思います。
因みに競艇の知識は全くないので、調べながらになります。

競艇と人工知能の相性は?

今ではその名前を聞かない日が無いほど話題(?)になっている人工知能ですが、必ずしも万能というわけではありません。今後研究がより進んで応用できる分野が増えて行くのは間違いないとは思いますが、先ずは現時点での考えになります。
人工知能が威力を発揮するためには幾つかのポイントがあると考えています。早速それを列挙していきますが、あくまで実際に人工知能を開発している視点からですので、人工知能の書籍に書いてあることとは多少違うかもしれません。

過去のデータ数は十分か?

人工知能は数ある過去のデータ(ここでは競艇のレース結果等のレースに関するなるべく多くのデータ)を基に、未来のレース結果を予想することになります。この時、データ数が多ければ多いほど、より正しい予想が期待できます。

例えば、ある一人のボートレーサーがいるとして、過去のレース数が1回の場合と、100回の場合とでは、後者の方が明らかにそのレーサの実力を予想し易いはずです。

調べたところ、一日のレース数は競馬と同じ基本12レースの様で、開催日が多いことから過去のレース数は十分にありそうです。これは人工知能を使うことに対して有利です。

不確定要素はどれくらいか?

人工知能といえど万能ではありません。例えば、考える事象がカオスである場合は人工知能を使っても期待できる結果は出ないかもしれません。
要は、初期値が少し変わるだけで全く異なる結果が出るような場合です。個人的にカオス自体には興味はありますが、実際にカオスが支配的な問題を対象にするのは好きではありません。
話がずれましたが、少し調べたところ、競艇には枠とコースが非常に影響しているようです。
競艇をしたことがある方には常識と言われそうですね。
ただ、枠、コースというデータが結果に大きく影響するという事実は重要です。少なくとも、カオスが支配的ということはなさそうです。

結果 競艇と人工知能は相性良いかも

今回初めて競艇がどの様なものであるか調べてみました。まだ競艇の表面的な事しか分かりませんが、直感として人工知能との相性は良いのではないかと思いました。
調べてみると、競艇には枠とコースが非常に重要で、枠とオッズが面白いほど関係してます。それだけデータと結果に相関があるためと考えます。

おまけ コンピューター予想の実力は?

今回競艇を調べる中で、競艇(もしかしたらボートレースという方が一般的かも?)の公式ページで、レースのコンピューター予想が掲載されていました。
競馬でいえばデーターマイニングの様な物でしょうか?
どうしてもこういうデータが出ていると、その予想がどれだけ正しいのかの検証をしてみたくなります。
競馬の方では新聞やネットに出ている予想がどれだけ正しく予想出来ているのかを、自作の検証ソフトで検証することがありますが、なかなか面白い結果が分かります。とても書けない結果のことも多いです。


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ここ暫く、UMANARI_AIの解析バージョンは0.4.0でしたが、現在、バージョン0.5.0にするべく改良を行っています。

次期バージョンでの改良予定点

  • 勝率の予想に加えてもう一つ予想項目を追加
  • 勝率の予想精度の向上

時期バージョンでは新たに予想項目を追加する予定です。この改良で、よりレース結果を予想できるのではないかと思っています。久しぶりに大きな変更となりますので少し時間がかかると思います。

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このUMANARI_AIの開発、ブログの更新は完全なる個人的好奇心で、空いた時間を使って行っており、ブログにコメント欄を設置しての交流に時間を割くことが難しい状況です。出来ることであれば人工知能や情報工学、ソフトウェア開発、競馬好きの方と交流してみたいと思っています。

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今回は人工知能についてです。大学や専門学校などで学ぶのとは異なる、実際に人工知能を製作している立場から考えていこうと思います。

人工知能を使うか、人工知能に使われるか?

縁あってこのブログを見ていただいている方の殆どは、人工知能を使う側になりたいと思っている方ではと思います。何故なら貴方が、GoogleやAmazonをはじめとする大企業が社運を賭けて人工知能を研究・実用化しているこの時代、この小さなブログに辿り着いていただけるほど積極的に人工知能を知ろうとされていると思われるからです。ということで、どうすれば人工知能を使う側になれるかを考えていきます。

人工知能を使う側とは?

ハッキリ言いまして、今現在、人工知能には過度な期待に溢れています。人工知能ブームだけあり、本屋には人工知能関係の方が沢山並んでいることをご存知の方も多いのではと思います。こんなことを言うと怒られそうですが、「あなたは本当に人工知能を作成したことがあるんですか?」と言いたくなるような本も多いです。それと、それらの並んでいる本を見て、実際に人工知能を作成できる人はどれだけいるかも疑問です。

人工知能を理解することと、実際に人工知能を作成できることとは全く別次元になります。今注目されているディープラーニングの意味や有効性を知ったところで、実際にそれをプログラミングして利用しない限り、単なる物知りでしかありません。

人工知能を使う側とは、与えられた問題に対してプログラミングを駆使して人工知能をカスタマイズし、問題に対して最適な答えを求めることが出来ることです。

使われる側でも大丈夫です、が

パソコン、インターネットやスマホなど、これまでも様々な画期的な技術が発明されてきましたが、例えばパソコンも、使える人と使えない人に分かれると思います。人工知能もこれと一緒で、使う側と使われる側に自然と別れるだけのことだと思います。

ただし、逆に考えてみると、人工知能を使わないというのは、パソコンが発明されたのにそれを難しいとか分からないからという理由で使わないのと同じことのように思います。パソコンが使える人なら、パソコンが使えないというのはもったいないと思いませんか?それと同じで、人工知能を使わないのはもったいないですよ、と思うのです。

人工知能を学ぶ近道

時々本屋で人工知能関係の本をチェックしますが、沢山ある中で、わざわざお金を出して購入したいと思うのは本当に少ないです。その少ない中で一冊だけチョイスするとすれば、KADOKAWAから出ている「人工知能は人間を超えるか(松尾 豊著)」という本がうまくまとまっていると思います。変にSF的にならず、現実的な内容で好感度が高いです。私も実際に購入しました。

現時点では人工知能の理解はこの一冊で十分だと思います。そして、その次に実際にプログラミングすることを学べる本を選ぶのがよいと思います。


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