「騎手予想」についての新しい試み「騎手名」だけで予想するのは思考停止だ。TARGETで「騎手×〇〇」を掛け合わせ、過剰人気を避けて穴を獲る新しい分析手法「騎手予想」についての新しい試み

横けん競馬予想AIとは

今日は、「騎手予想」についての新しい試みについての話をします。

前回の記事で、騎手という予想ファクターは、今のところ私の中では優先度が低い位置にある、と書きました。

理由は、重視している人が多すぎるし、騎手については詳しく知っている人が多すぎるので、
「そこに正面衝突で勝っていくのは難しいんじゃないか」
ということをお話ししました。

そんな風に思っている私ですが……
このまま何も手を打たない訳じゃないですよ!

じゃあ、どんなことを考えているかをお話しするんですが、その前に「今のところ、絶対にやってはいけないんじゃないか」と現段階でおもっていることを話します。

「データ」を過信するな

それは、「騎手の過去1年の回収率」をベースにして、回収率が良ければその騎手の点数を上げていくという予想法です。

なぜか?

騎手の過去の回収率から、プラスにするかマイナスにするかなんて、誰でも考えつくじゃないですか。

それに、これからは「AIの時代」になります。
どんどんAIを使って予想する時代が、今よりもっともっと加速していくはずなんですよ。

そうなったときに、「騎手の過去1年の回収率データ」なんて、誰もが使う(AIが真っ先に取り込む)データだと思うんですよね。

間違っているかもしれないけど、今の私はそう思っているので、
「誰でも手に入る勝率や回収率」をベースにすると、長期的には勝てなくなるだろうなとは思っています。

私がやっている「泥臭い」作業

じゃあ、何をやっているかという話ですが。

今、私がやっているのはこれです。

今週出走するレースに出てくる馬のレースを1頭1頭、
JRAのレーシングビュアーで確認して、
「その馬について騎手がうまく乗ったか、乗ってないか」を
4段階に点数をつけて、それを記録していく。

そして、ある程度のデータが揃った段階で、自作のAIにそのデータを渡して、それを予測材料の1つにするというものです。

とてつもなく面倒くさいですよ!(笑)

でも、私は1頭1頭過去のレースをチェックするのは、競馬を始めた段階から必ずやっていることですから。
そこに「騎手がうまく乗ったかどうかの点数をつける」ということだけが加わっただけ、という感じですね。

「本当の楽」とは何か?

「ちっとも楽じゃないじゃないか!(笑)」
ってなりそうですけどね。

前回の記事で、私は「できるだけ楽をしたいんだ」って言いましたからね。
どこがだよ!ってなると思うんですが……私の考えはこうです。

私が一番しんどいのは、
「自分がこの方法で勝てると思って信じていたことが、実は違った」
というのが一番しんどいんですよ。

やっていることが逆効果だったら、右往左往して、「これからどうしよう?」と途方にくれ、また新しい方向性を見つけていかないといけないじゃないですか。
その精神的なダメージの方が、作業の疲れより何倍もキツイんです。

そんなことになるくらいなら、

  • 最初から面倒なことをやって、
  • 誰もやってないことを面倒だけどやって、
  • そこを信じていれば間違いない

という状態の方が、私にとってはよっぽど「楽」なんですよね。

AI×人間の「ハイブリッド予想」へ

まだ、この「手動による騎手の点数化」を、AIの特徴量(判断材料)には完全には組み込めていません。
もうちょっとデータをためないとダメですからね。

このデータが溜まれば、騎手に対しても使えるだけじゃありません。

  • この馬はここ5走で、全然うまく乗ってもらえていない(=実力はもっとあるかも?)
  • 逆に、この馬はここ5走はずっと神騎乗でうまく乗ってもらえている(=過大評価かも?)

という、「数字には表れないデータ」がたまっていくことになるんですよ。

そのデータがたまっていったら、AIが検証してくれて、予想に反映してくれるという訳ですね。

その「最強のAI」を作るために、私は日々、泥臭くレース映像を分析していますよ。

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