おかげさまで9年目になります。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。
UMANARI_AIにAIを使った穴馬解析機能を追加する予定ですが、この改造の前に行っておきたい事がありそちらを今進めています。
これまでUMANARI_AI競馬予想のブログを運営する為に6つのソフトを作り使っていました。
最初は気軽に始めたUMANARI_AIのブログではありましたが、定期的に投稿する為には割と面倒な作業がありまして、これを簡単にする為のソフトを必要と思ったときにその都度作ってきました。
今後も色々なアイデアを実現していきたいと思っていますので、今回穴馬解析機能を追加するのに合わせ、ブログの運営の為に作ったソフトを統合することにしました。
この記事を投稿する時点で今まで6つあった自作のソフトを4つにまでほぼ統合出来ました。
更に、単純な統合以外にもブログの投稿を簡単にする機能を追加中です。
ブログの投稿が簡単になれば、その分解析の精度向上、新機能開発のやる気に繋がりそうです。
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今回のアンケート「UMANARI_AIにあると良い機能はありますか？」に投票していただきありがとうございました。引き続き投票をお待ちしております。
今回アンケートの質問の作り方をもっと考えればよかったなと反省しています。「その他」という選択肢を入れるべきでしたね。
今の時点の結果を参考にさせてもらい、人工知能を使って穴馬を探す機能を優先して追加してみようと思います。
穴馬を探すのにAIがどれだけ有効なのかは実際に作ってみないと分かりませんが、面白い事になるのではないかと楽しみです。
又、アンケートの中でこのままで良いという嬉しいご意見もありました。ありがとうございました。追加する機能は今までの機能とは別なものとして開発しますので、今迄の物は基本的には変わらない予定です。
AIでの穴馬の見つけ方ですが、いざ考えてみると、そもそも穴馬とは何なのかという基本的な事に行きつきます。
AIで穴馬を見つけるには、AIに穴馬がどの様なものなのかを定義する必要があります。尚、この定義する部分は今後のAIの進化により大きく様変わりする事が予想されますが、現時点では人間が定義する方法が簡単です。
本命馬とは実オッズが低い馬の事を指すわけですから、穴馬とは実オッズが比較的高い馬の事を指すはずです。しかしそう単純に定義すると当日の実オッズを取り込む必要が出てくるので、現在のUMANARI_AI競馬予想のブログの様に事前に投稿する方法にする為にはこの部分は少し工夫する必要がありそうです。
少し時間はかかるかもしれませんがお楽しみに。
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2018年12月25日、GMOインターネットのマイニングマシン開発中止のニュースが入ってきました。
個人的にはビットコインをはじめとする仮想通貨投資にはあまり興味はありませんが、仮想通貨をマイニングするコンピュータには興味があります。
仮想通貨のマイニングの詳しい事はここでは省きますが、ここ数年の仮想通貨バブルに伴い、マイニング用コンピュータの界隈が非常に賑わっていました。
中にはGMOインターネットの様にマイニング用のコンピュータを開発する会社も現れ、コンピュータ好きとしては非常に心が躍りました。
プロセスルール7nmの独自チップ、33テラハッシュ/秒なんてのを見ただけでわくわくしましたが結局販売停止との事です。仮想通貨で儲けることが目的ですからそれが出来ないのなら当然と言えば当然です。
実は個人的にはこの流れを待っていました。
マイニング用のコンピュータは特殊な計算が高速で演算できるように特化しているある意味スーパーコンピュータ的なものなのですが、これを競馬用人工知能を動かすコンピュータとして利用したいのです。
因みにこういったマイニング用コンピュータの事をマイニングリグと言い、単にリグとも言われます。
このまま仮想通貨のマイニング需要が減ればマイニングリグがより中古市場に流れるのではないかと期待しています。
例えばNVIDIAのGeForce GTX 1080 Tiを8枚積んだ構成にしたらどれだけ高速でUMANARI_AIが動くのか興味があります。高速で演算できるほどより確からしい解析が出来るはずです。勿論最適化には相当時間が掛かりそうですが。
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UMANARI_AI競馬予想にご訪問ありがとうございます。
「AlphaGo Zero」はグーグル系が開発している囲碁用の人工知能（AI）ですが、これを将棋やチェスに応用し、こちらでも世界最強になったようです。
詳しくは学術誌のサイエンスに掲載されていますので、興味のある方は見てみる価値があると思います。
現時点で人工知能に限界があるのかという問いに対して、その答えを考えるのは無意味と思っています。
ほんの数年前に「AlphaGo Zero」の強さを想像できる人がどれだけいたのか？
競馬用人工知能の開発も待ったなしです。
今後も人工知能の発展から目が離せません。
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UMANARI_AI競馬予想にご訪問ありがとうございます。
人工知能の競馬への応用について、個人的な興味から始めたUMANARI_AI競馬予想ですが、おかげさまで今月で４年目となります。
この３年目も、結局アイコン画像も何も作らず、文中にも画像を使わない等、シンプルすぎるブログのスタイルは変わりませんでした。今後もこのスタイルは変わらないような気がします。
こんな文才も面白味もないブログですが、もしよければまた見に来てもらえると嬉しいです。
また今度の機会にまとめようと思ってはいますが、今後の開発の方向性を少し書こうと思います。
３年目では解析勝率の精度の向上、解析適正オッズの算出等を実現しました。
４年目は回収率の追求を目標にしようと考えています。
こんなことを言っては何ですが、現在のUMANARI_AIは回収率を追求する人工知能ではありません。あくまでそれぞれの馬の勝率を算出する人工知能です。
この事は競馬の仕組みを知っている方なら当然の事と理解してもらえるはずです。幾ら予想した馬が的中したとしてもオッズが低くければ回収率は下がります。
回収率を上げる為には、それぞれの馬の勝率を求めたうえで、実際のオッズ値を考慮し馬券を買う必要があります。どんなに勝率が低くても、オッズ値が高ければ結果的に回収率が上がります。
もしUMANARI_AIの解析結果を利用して実際に馬券を購入する場合、現状ではオリジナルのルールを開発する事になります。（これが競馬の醍醐味といえるかも？）
これまた詳細は今度の機会にしようと思いますが、競馬には必勝法が存在します（条件はありますが）。例えば馬法の方程式などが考えられてきています。これらをUMANARI_AIと組み合わせる事を考えています。
その他、色々とアイデアが溜まってきているのでそれらをこれからの1年で実現していこうと考えています。
これからもどうぞよろしくお願いします。
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現在、競馬のレースを解析する人工知能のUMANARI_AIとは別に、レース結果のブログ記事を作成するソフトも作って利用しています。
ところが今回このソフトのバグを発見しました。
バグの内容としては、11レースの結果が正しく表示できていなかったようです。
具体的には、11レースで的中しているにもかかわらず、的中していないことになっていました。
このバグは解析適正オッズを追加したときから発生していたと考えられます。
※なお、UMANARI_AIでの解析結果の方には影響はありません。
レース結果記事を投稿時に簡単に確認するのですが、確かにここ最近、重要な11Rの結果表示が良くなかったので変だなとは少し感じていました。
10月21日分からは修正したソフトで結果記事を作ります。
これまでの結果記事の修正ですが、時間を見ながら少しずつ修正しようかと思います。
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UMANARI_AI競馬予想にご訪問ありがとうございます。
もし競馬や競艇、そして競輪で回収率を上げたいと思うならオッズの仕組みを知る必要があると思います。
競馬の必勝法は沢山ありますが、その中でもオッズに注目したものも多いと思います。
一般的によく言われているのが、オッズが低い物よりも高い物の方が狙い目という話です。
オッズが1台の場合は、的中率が高くても結果的に回収率が低くなってうまみが少ないということです。
このような話は経験的にもありますし、私が参考としている「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」でも詳しく書いてあります。
UMANARI_AIの機能に適正オッズの算出があります。これはそれぞれの馬の過去の戦歴や最新のデータを基に人工知能を利用して本来適正と思われるオッズ値を求めます。
ちなみに、解析適正オッズの解析には、過去の人気やオッズの様な人間の気持ちに関するデータは入れていません。
早速解析適正オッズと実際のレースでのオッズを比較してみますと、実際のオッズ値が1台の様にとても低い馬の場合、解析適正オッズはそれよりもだいぶ大きい値になっているのが多いように感じます。
これは実際の実力よりも過度に期待されてしまっている状態で、こういった馬を買い続けても回収率は低いのではないかと思います。
上の本でも言っている、オッズが低い馬を買い続けるとは回収率が低くなるという話を再確認できたかもしれません。
解析適正オッズを眺めていると色んなことが見えてきますね。
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