▶ この記事は「勝てるAI」をどう作るかのご提案です。競馬AIが当たらない理由の総論は、「競馬AIが当たらない理由｜期待値1位を買っても儲からない仕組み」にまとめています。
こんにちは！毎週150万円の実弾を馬券に突っ込む男、横けんです。
当サイトで一番多く検索されているキーワード、それが「競馬AI 当たらない理由」です。せっかく自作でAIを組んだのに、いざ実戦に投入すると全く回収率が上がらない……そんな悩みを抱えている方が非常に多いのだと思います。
そこで今回は、競馬予想AIで「本当に儲かる予想を出してくれるモデル」を作成する超実践的なアプローチについてお話ししていきます。
▶ 私が毎週150万円を賭けながら3年かけて作った競馬予想AIの全体像は、「競馬予想AIの作り方・完全ガイド」に最初から順にまとめています。
競馬AIが当たらない3つの致命的な理由
儲かるAIの作り方を考える前に、まずは「なぜあなたの競馬AIは儲からないのか？」という原因を特定しなければなりません。
私のこれまでの経験上、当たらない・儲からない競馬予想AIには、以下の3つのどれか（あるいは複数）の欠陥が必ず潜んでいます。
- ① リーク情報（未来のデータ）が混ざってしまっている
※AIの学習データに、レース確定後のオッズや結果など、本来「予想時点では知り得ないデータ」が誤って紛れ込んでおり、テスト上だけ優秀な成績を出してしまう状態。 - ② 特徴量（予測のためのデータ）の作成プロセスにミスがある
※データの計算式や、条件ごとの数値化（エンコーディング）に誤りがあり、AIが正しい傾向を学習できていない状態。 - ③ そもそも予測材料（ファクター）が圧倒的に足りていない
※血統だけ、タイムだけなど、競馬という複雑な競技を予測するのに十分な材料を与えられていない状態。
※さらに詳しい「AIが陥りがちな罠」については、過去記事「儲からない競馬予想AIはなぜ生まれるのか？」でも深く解説していますので、併せて読んでみてください。
ゼロから競馬予想AIを作るのは「時間」との戦い
今でこそClaude Codeのような超優秀な生成AIを活用してコードを書くことができますが、それでも競馬予想AIをゼロから構築するのは膨大な時間がかかります。
平日の昼間にお仕事をされている方が、夜の限られた時間を使って作業をした場合、どんなに要領が良くても3ヶ月、普通にやれば半年から1年かかっても全く不思議ではありません。
私の場合、競馬と向き合うこと自体が仕事ですので、フルタイムでClaude Codeを活用してLightGBMなどのAIモデルを構築していますが、それでも相当な時間を溶かしています。
一般のお仕事をされている方なら、まともな精度になる前に「もういいや」と挫折して投げ出してしまうことの方が多いはずです。
【解決策】「競馬予想指数」の掛け合わせだけでAIを作る
そこで、先ほど挙げた「AIが当たらない理由（データのミスや不足）」を完全に潰し、なおかつ爆速で儲かるAIを完成させる画期的な手法をご提案します。
それは、「世の中にある競馬予想指数」だけをデータとして読み込ませてAIを作るという手法です。
なぜ「指数」だけを使うと失敗しないのか？
世の中には無数の競馬指数が存在します。これらを特徴量（予測データ）のメインとして使う最大のメリットは、「データのリークや作成ミスが絶対に起こらない」ということです。
過去の指数データをドンッとAIに投げるだけ。あとは競馬場、距離、馬場状態など、絶対にミスが起きない基本データだけを添えればベースは完成です。
複数の指数をミックスしてAIに最適解を出させる
ここでのポイントは、「1つの指数だけでなく、複数の指数を入れること」です。
それぞれ異なる切り口で作られた複数の指数データを読み込ませ、そのミックスの比率や条件ごとの最適解をAI（機械学習）に考えさせるわけです。
世に出ている競馬指数は、それ自体がすでに何十ものファクターを考慮して算出された「完成品」です。それだけでもそこそこの予想精度があるはずの完成品を、AIの力で複数掛け合わせるのですから、必ず実戦に耐えうる強力なモデルが形になります。
どの指数を使うかは開発者のセンス次第ですが、この手法なら圧倒的なスピードでAIが完成し、決して「当たらないポンコツAI」にはならないと確信を持って言えます。
横けん指数もAIの学習材料として提供可能です
もちろん、使う指数はご自身が信頼しているものなら何でも構いません。
ただ、もし「客観的指標を極めた『横けん指数』を自分のAIの予測材料として組み込みたい」という方がいらっしゃいましたら、ぜひ私のX（旧Twitter）アカウント宛にDMでご連絡ください。
【横けん指数】過去データの提供について
ご希望の方は、以下のリンクからX（旧Twitter）をフォローの上、
「AI学習用の指数希望」と一言DMをお送りください。
※もちろん無料とはいきませんが、学習用として有意義に活用いただける条件でご相談に乗ります。
データのミスで何ヶ月も無駄にするくらいなら、すでに完成している強者のデータを巨人の肩に乗るように活用する。これが「当たらないAI」から最速で抜け出すための最適解です。
▶ あわせて読みたい：競馬AIが当たらない理由｜期待値1位を買っても儲からない仕組み
コメント