競馬AIデビュー戦振り返り - 豆腐クマの人の日記

GWということもあり、更新が遅れてしまいましたが、先週末に行われた天皇賞・春の振り返りと使用したAIの紹介をしたいと思います。このブログを購読してくださっている皆様はすでに結果の方はご存知かと思いますが、研究日誌的な意味合いも込めて書き記しておきたいと思います。

競馬AIの天皇賞・春の予想結果は？

今回用意した競馬AIは、「芝・3200m」の過去のレースを学習し、走破タイムを予想するモデルでした。予想したタイムの順番に順位づけするという単純な予想でした。そして、実際に競馬AIが予想したタイムと順位はこのようになりました。（予想順位順に並べ替えています）

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「芝・3200m」のレースは天皇賞以外になくてAIが学習するためのデータが少なくて、自信なかったのですがなんと1着が当たっていました！今回は予想順位上位3着までの単勝を買っていたので（100円ずつ）、520円の払い戻しをゲットすることができました！

素直に当たって嬉しかったですね〜。まあ、正直今回はまぐれあたりなところもちょっとありますが、当たったというのは事実なので素直に喜んでおきます。

レース後振り返り

今回振り返ってみて感じたことは、今回1着は当たったとはいえ、それよりも下はあまり順序よく並べられていないので、まだまだ改善の余地ありということがわかりました。せめて、上位の馬は上位に、下位の馬は下位に順序付けられるくらいの精度は欲しいですね。

あとは、レースタイムの予想値も結構あてになっていないというか、実際のレース結果に比べてばらつきが大きいですね。出走前に取得できるデータは限定的なのである程度仕方ないところもあるのですが、ここも改善の余地がありそうです。レースタイムはその馬の実力以外にもいろんな要素が関わってくるし、例えば馬場や体重は当日やレース直前でないと取得できなかったりして使うのが難しいので、AIに予測させる対象も他の候補を探ってみたいですね。

競馬AI開発の今後の計画

さて、2月ごろから本格始動してきた競馬AI開発ですが、今回実践投入できたということで、初期開発段階は完了したと言えるでしょう。なんとか納期に間に合ったということで、まだ達成感に浸っています。しかし、競馬は毎週やってきますので、そろそろ次の課題に向かってエンジンをかけていきたいと思います。

次の課題は「シミュレーションの成績と同等の成績を実践でも出すことができるのか」という検証になります。

今はAIを作るときに、「タイムを予測して上位３着の馬を単勝で同じ金額買う」というシミュレーションを行い、レース単位の的中率が30%以上、回収率が100%を超えるという基準を満たしたAIを実践投入するというルールにしています。従って「レース単位の的中率が30%以上、回収率が100%」を実践でも再現できるのかというのが次の検証になります。

これからしばらくは、同じ買い方を続けていくことになりますね。