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 > 競馬の予想

基本的にこのブログは、競馬で儲けることよりも競馬解析用の人工知能であるUMANARI_AI(ウマナリエーアイ)の開発を通して、人工知能の可能性を研究することがメインと考えています。
そうは言うものの、やはり実際に解析した結果を使って競馬を楽しみたいものです。

検証 宝塚記念でキタサンブラックは買うべきか?

2017年の宝塚記念の単勝オッズ上位の馬は次のものでした。

  • キタサンブラック 1.4倍
  • シャケトラ 8.5倍
  • サトノクラウン 9.0倍
  • ミッキークイーン 10.4倍
  • ゴールドアクター 12.7倍
  • シュヴァルグラン 12.7倍

宝塚記念までの戦歴を考えればこれらの馬が上位人気になるのは納得と言えると思います。今回考えたいのは、果たしてキタサンブラックの単勝オッズ1.4倍が妥当かどうかです。

なぜキタサンブラックが単勝オッズ1.4倍なのか?

勿論、これまでのキタサンブラックの戦歴を見れば1番人気になるのは何ら不思議ではありません。しかし、他の馬も決して劣っているようには感じられません。

もしかしたらキタサンブラックに対する過度な期待値が入っていないでしょうか?例えば、宝塚記念の結果によっては凱旋門賞を狙ってみるという話や、もし勝てばあの北島三郎さんが熱唱するなんて話を聞けば私でも特別な馬であるとの印象を持ってしまいます。

UMANARI_AIの解析(予想)結果

※()内の数字は解析勝率(%)

  • シャケトラ (20)
  • シュヴァルグラン (8)
  • キタサンブラック (8)
  • サトノクラウン (7)
  • ミッキークイーン (7)

※尚、あくまで解析勝率が実際の勝率と同じである保証がないことに注意が必要です。因みに、UMANARI_AIはそれぞれの馬の勝率を予想する人工知能です。

UMANARI_AIの解析結果を見ると、何となくレース結果に近いような気がしませんか?ただ、実際のオッズほど、キタサンブラックの解析勝率が高くありませんでした。

本来の実力以上にキタサンブラックに期待する投票が多かったのではないかと考えられます。

オッズ1.4倍がどれだけすごい事なのか

オッズの仕組みはご存知でしょうか?ここではその仕組みは割愛しますが、1.4倍のオッズの馬に投票して回収率を100%以上とするには、その馬の勝率は71.5%以上でなければいけません。今までUMANARI_AIで解析した結果でそれ程高い勝率は見た覚えはありません。もし仮にUMANARI_AIが出した勝率8%が正しいと考えると回収率は11.2%(!)です。

オッズの仕組みから考えてみるとUMANARI_AIの解析結果的には、とてもではありませんがキタサンブラックを選択することはできません。

正直言うと

上にある解析結果が出た時、正直言うとキタサンブラックの解析勝率があまりにも低すぎるのではと不安になってしまいました。尚、当然ですが解析には私の手心などは一切入らないようになっています。

おまけ 競馬で儲けるには

競馬の仕組みで面白いのは、宝くじ類と異なり、様々な情報を駆使することで回収率を高めていくことが出来ると考えられることです。

一つのレースで投票された馬券から控除率に従ってJRAが控除を行った後、余った金額を的中した馬券に分配することになります。当たり前の仕組みですが、見方を変えてみると、「情報を持っていない人のお金を情報を持っている人にあげている」のようにも見えます。

情報といっても本当にあるのかもわからないイカサマ情報のことではなく、情報工学的視点のことです。この中には確率・統計も含まれます。

普通に考えても、確率・統計を競馬に応用して予想するのと、勘に頼って予想するのとではどちらが勝つかは火を見るよりも明らかと思います。(そう思わない方もおられるかもしれませんが、気づかないうちに確率・統計や情報工学を駆使している人にお金を渡しているかも)

例えばブルーバックスシリーズの中に「確率・統計であばくギャンブルのからくり―「絶対儲かる必勝法」のウソ (ブルーバックス)」がありますが、これを読んでいる人とそうでない人とはその時点で差が出てしまうはずです。

競馬以外にも聞いたこともなかったようなギャンブルの仕組みまで解説してあり、単に競馬のことだけ書いてある本より参考になりました。UMANARI_AIの中にも応用しています。

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競馬の予想に勘は必要か?

競馬予想の参考する為に、時々古本屋で情報収集をするのですが、今回見つけた競馬の予想本に気になることが書いてありました。

簡単にまとめると、「コンピュータによる競馬予想では勘や閃きが無いので、人間による予想に劣る」という内容でした。

競馬の予想には人間の勘が必要と聞くと、なんとなくそれらしく聞こえますが、本当でしょうか?

それ、検証しましたか?

人間は印象に残る事象を強く記憶する事が知られています。出走直前になって新たな予想を閃き、これが大当たりでもしたら、きっと忘れられない事でしょう。

しかし、本気で競馬を攻略、儲ける気があるのなら、勘や閃きが起きたレースで、それが起きる前と起きた後の予想とで結果を検証するべきです。どうなるかは、ぜひ試してみてください。

現実を受け入れる勇気

2017年5月23日、人工知能(AI)の世界で大きなニュースがありました。

あのGoogleの傘下企業が開発している囲碁用人工知能のAlphaGo(アルファ碁)が、世界トップ棋士である柯潔九段を破りました。ちなみに、3番勝負なので、このブログを書いた後に柯潔九段がAlphaGoに2連勝し、勝ち越すこともあるかもしれません。

私が人工知能を研究し始めたころは、コンピュータが将棋や囲碁でプロ棋士に勝つことを信じる人の方が少数派であったように思います。この頃、将棋や囲碁においてコンピュータがプロ棋士に勝つことが出来ないと考えている人の意見としては、コンピュータには人間の様な勘や閃きが無いからというものがありました。この理論は先に書いた競馬予想に勘や閃きが必要というのと同じです。

AlphaGoが人間トップの柯潔九段を破った今、人間の勘や閃きがコンピュータの人工知能に勝るとの考えが誤りであると認める時が来たといえます。

でも、このままでも良いかも

今回は古本屋で見つけた競馬の予想本の内容の中で、気になる点を考えてみましたが、競馬の仕組み上、皆が正しい予想をしてしまうと儲からなくなりますので、このような本の意見もある意味大切だとは思います。

9/25(日) 阪神

---勝率解析----
※()内の数字は解析勝率(%)

阪神 1R
◎ 09テソーロ (15)
○ 03イナズママンボ (15)
● 02ラバピエス (12)
△ 13セルリアン (9)
▲ 10スナークライデン (6)

阪神 2R
◎ 08テイエムイキオイ (14)
○ 10ミュークレックス (13)
● 14ディグアップセンス (9)
△ 16タイセイブリット (8)
▲ 02パッシングポイント (6)

阪神 3R
◎ 10トウシンダイヤ (26)
○ 16サンライズサーカス (10)
● 03スマートマリウス (8)
△ 15ヒルノサルバドール (5)
▲ 08ストーミーストーム (5)

阪神 4R
データ不足の為解析不可

阪神 5R
データ不足の為解析不可

阪神 6R
◎ 13チカリータ (18)
○ 08レッドディオーサ (13)
● 03フラワーファースト (8)
△ 05ティーゲット (7)
▲ 01ニホンピロヘーゼル (5)

阪神 7R
◎ 07ラグナグ (10)
○ 10アルパーシャン (9)
● 01ステファンバローズ (8)
△ 05ティルヴィング (8)
▲ 03カレンオプシス (7)

阪神 8R
◎ 06ラインシュナイダー (23)
○ 04モンラッシェ (12)
● 12ヒーローメーカー (7)
△ 11サンビショップ (5)
▲ 15チャイマックス (5)

阪神 9R 甲東特別
◎ 12テラノヴァ (10)
○ 08カープストリーマー (8)
● 13エテルナミノル (8)
△ 05トップアート (7)
▲ 11モンドシャルナ (6)

阪神 10R ムーンライト
◎ 03マキシマムドパリ (14)
○ 10シホウ (10)
● 09シャドウダンサー (9)
△ 02カゼルタ (7)
▲ 11シルクドリーマー (6)

阪神 11R 神戸新聞杯
◎ 14サトノダイヤモンド (12)
○ 07エアスピネル (10)
● 13イモータル (6)
△ 12レッドエルディスト (6)
▲ 05カフジプリンス (5)

阪神 12R
◎ 05サトノファンタシー (22)
○ 10レッドウィズダム (7)
● 01ペプチドウォヘッド (7)
△ 07ソーディヴァイン (6)
▲ 14ナンヨーカノン (6)

解析Ver.0.4.0

≪結果≫
・JRAで確認
・Yahoo!競馬で確認

※ご注意
これらの内容は、私が開発しているAI(人工知能)であるUMANARI_AIにて解析した結果です。
結果についての妥当性等は一切保証していません。これらの結果をもとに発生した損害等は責任を負いません。

レース後に改めて解析を行う場合には、出走取消等を反映したデータを使う場合があります。これにより、レース前とレース後に解析する場合とで、結果が変わる場合があります。

「競馬で儲けることは可能か?」
この問いにあなたならどう答えるでしょうか?

競馬で儲けようと考えた場合には、控除率、期待値、大数の法則は必ず意識しなければなりません。
そもそも競馬では、皆から集めた掛け金の内25%(馬券の種類によって多少変わります)をJRAの儲けとして差し引き、残った分を的中した馬券に払い戻しを行っています。

もし競馬予想に掛ける側の腕が影響しないものであると仮定すれば、長く賭け続けると、回収率は控除率を差し引いた75%になる筈です。100円を賭けると75円になるということです。これが大数の法則と期待値です。

ところが、競馬を長くやっていても回収率が75%を下回ることがよくあるはずです。これは何故でしょうか?75%に足りない分は、競馬の予想が本当にできる人の所に流れていると考えるのが自然です。

即ち、簡単には回収率が75%に達しないという事実こそが、競馬がサイコロ投げのようにランダムでは無く、予想という行為が影響することを意味しているものと考えます。

他の誰よりも精度良く予想し、他の人の掛け金を奪うという気持ちで臨まなければ決して競馬では儲けられません。


単にその時の思い付きやカン等で馬券を買っていては、本気で予想している人にお金をあげていることに等しいです。




今回は競馬を予想することは可能なのか考えてみたいです。

もし、「全てのレースの馬の着順をきっちり言い当てられる予想がある」と言われれば、まずそれは嘘と言い切れます。(この事が可能であると考えておられる方にはこのブログは必要がないかと思います)

私が開発しているUMANARI_AIという競馬解析ソフトでは、レースに出走するそれぞれの馬が勝つ確率を求める事を目標としています。そもそも馬の勝つ確率を求める事など可能なのでしょうか?それが出来るなら競馬を投資として使うことも出来そうです。

これは現在の所の私の感覚ですが、数学的、情報処理的観点から馬の勝つ確率を求める事は可能と考えています。
実は、競馬には数学的、情報処理的に解析するのに都合が良い点がいくつかあります。

例えば、
  1. これまで膨大な数のレース情報が蓄積されている
  2. 馬には人間的感情がない(と考えられる)
  3. 国(JRA)により、公正なレースが行われていると考えられる

1.ですが、これはコンピュータを使用した予想にはとても重要で、このレース情報が多いほど精度の良い解析が期待できます。

2.についてですが、これと対照的なものが競輪や競艇、オートレースといえます。馬は何を考えているか分からないから競馬は予想できないとも聞きます。ただ、実はこの事もコンピューターで解析するのには都合が良いのです。もし馬が、「あの馬は今日が誕生日だし、勝たせてあげよう」などと考えていたらもうお手上げです。

3.これは疑ってもきりがありません。

次に予想する方法ですが、考え方はそれほど難しいことではありません。

これについてはまた今度書きたいと思います。

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