UMANARI_AI競馬予想(AIは人工知能のこと)

人工知能の予想を無料公開。 出走馬の勝率と順位、適正オッズを解析するUMANARI_AIという人工知能の開発しています。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。音楽はDooDooDooMiuMiuMiuとSUSIE LOVEが好きです。

カテゴリ:コラム > 競馬の予想

UMANARI_AI競馬予想は嘘・詐欺?

前に何かで見たのですが、競馬予想は8割が嘘・詐欺であると書いてありました。

その8割という数字の根拠は分かりませんが、正直競馬や競輪などの予想にそういったイメージが付きまとっているのは紛れもない事実だと思います。このブログを書いている私も昔はそう思っていました。

かわいい競馬予想の嘘・詐欺とは?

そもそも競馬の予想で嘘や詐欺があるとすればどのような状況かと考えてみました。

例えばサイコロを振って出た目の馬番を選んだり、その日のラッキーナンバーで選ぶのも個人的にはちゃんと予想したことになると考えます。

問題なのは、AIを使って予想していると言いながら、実は裏ではサイコロなど別の方法で予想していたら嘘になります。

しかしながら、このパターンの嘘の場合は予想結果が悪くなります。いくらAIを使っていると謳っていても結果が悪ければ自然に淘汰され消えていくはずで、嘘の中ではまだかわいい方だと思います。

尚、「予想によって大儲け出来るので投資してください」という類は、そもそも詐欺の可能性が高いのは直感で分かるのでまだかわいい方です。そういったのも自然に淘汰されるものです。

かわいくない競馬予想の嘘・詐欺とは?

私が考えるかわいくない(悪質)な競馬予想の嘘や詐欺のパターンがあります。

それは、レースによって予想に手心を加え、敢えて外れるような予想をすることです。いわゆるイカサマです。

普段は非常に精度の高い予想をしつつ、特定のレースのみ敢えて勝ちそうな馬を予想から外すことにより、本当に勝ちそうな馬のオッズを上げる方法です。

それが嘘なのかたまたまなのかの判断は非常に難しいので、いつの時代もこのような噂は尽きません。

但し、このイカサマをするには、オッズを操作できるほど影響力のある予想媒体である必要があります。

まとめ

オッズを操作できるほど影響力のある予想媒体の数はごくごく限られています。

個人を含めて巷には沢山の競馬予想がありますので、その割合から言えば、影響力のある悪質な競馬予想の割合は、8割に比べれば非常に小さいものになると考えます。

ちなみに、UMANARI_AIには嘘・詐欺はありませんが、科学は疑うことが重要ですので、是非UMANARI_AIの解析結果に嘘・詐欺が無いか常に疑う目でご覧ください。

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最新の解析

1/12(土) 中山 解析(予想) フェアリーステークス

1/12(土) 京都 解析(予想) 羅生門ステークス

おすすめ式別について

前回させてもらった新機能のアンケートで、式別に関するものを頂きました。ありがとうございます。

折角ですので近々UMANARI_AIを様々な式別に応用する私なりの考え方を書いてみようと思います。

ご参考になるかは分かりませんが、AIを使って競馬で回収率100%を超えるのに必要になる考え方です。(実は昔の投稿にも少し書いたことがあります)

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早いもので次の日曜日が2018年の有馬記念(グランプリ)です。

過去の有馬記念におけるUMANARI_AIの結果

競馬ファンにとっては有馬記念は特別なレースですが、競馬用人工知能であるUMANARI_AIにとっては通常のレースと一緒ではあります。

とは言うものの、折角ですので過去のUMANARI_AIでの有馬記念の結果をまとめてみたいと思います。

2017年の有馬記念の結果

中山 11R 有馬記念
○ 02キタサンブラック (9) 1着
◎ 03クイーンズリング (12) 2着
※馬連3,170円 馬単3,810円 単勝190円
解析Ver.0.4.0

2016年の有馬記念の結果

中山 10R 有馬記念
◎ 11サトノダイヤモンド (9) 1着
△ 02ゴールドアクター (7) 3着
※ワイド450円 単勝260円 複勝200円
解析Ver.0.4.0

2018年の有馬記念は?

今年の有馬記念はどうなりますかね?

2年連続で割と良さそうな結果でしたし、それが今年も続きますか?それとも丸っきり予想が外れますか?

ちなみに、UMANARI_AIを開発して最初の有馬記念で既に私個人の予想はUMANARI_AIに勝てませんでしたので、それ以降は個人的に予想することは辞めました。

チョットだけその悔しさがありますので、外れるのもアリなのではないかと思う気持ちもほんの少しあります。

丸っきり外れた方がよりUMANARI_AIをより良くするインセンティブになる気もします。

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私が開発しているUMANARI_AIは、現時点ではあくまでそれぞれの出走馬の勝率を解析(予想)する人工知能ですが、実際のところ競馬を楽しむなら回収率という値は重要でしょう。

UMANARI_AIと回収率の関係性

回収率とは改めて書く必要もないとも思いますが、簡単に言えば的中して払い戻された金額の総和を賭けた金額の総和で割ると求められる数値で、%の単位を使うことが多いです。もちろん回収率は大きいほどいい訳ですが、実際には100%以上を維持するのはそう簡単ではないのは、競馬を楽しむ方であればだれでも感じている事と思います。

人それぞれ考え方はあるとは思いますが、一般的に競馬の予想は幾つかのフェーズに分けられます。
最低でも各馬の勝つ可能性を考えるフェーズと実際のオッズ(場合によっては予想オッズ)を見ながら資金配分を考えるフェーズがあると思います。
今の所UMANARI_AIの出力する結果でブログに公開しているものは各馬の勝つ可能性を考えるフェーズに該当します。
もしUMANARI_AIを利用して競馬を楽しむなら、資金配分を考えるフェーズも重要視する必要があります。

競馬は情報戦です!

何度も同じようなことを書くような気もしますが、競馬の仕組み上、全ての人の回収率が100%以上になることはあり得ません。レースに掛けられた金額から一定の割合でJRAが天引きし、残った金額を的中した馬券に分配するわけです。

結局のところ、より競馬のことを研究している人のところに多くの金額が渡るという仕組みになっています。

誰よりも競馬の仕組みを勉強する位の気持ちで臨まなければ、実は勉強している人にお金をあげるためにわざわざ競馬をしているということになっているかもしれません。

下のリンクは回収率に関する参考書です。こういう参考書を見るかどうかは人それぞれですが、こういう参考書を見ない人の掛けたお金が、実は見ている人に流れているという仕組みがあることは忘れてはなりません。

競馬に限らず情報の量が勝敗を決めることも多いです。常に新しい情報を取り入れるよう、私も常に意識していこうと思います。

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。

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