K-AIとは

できること

予想を出すだけの道具ではありません。1レースを深く読むための画面と、 1頭を追いかけるための画面があります。

どう予測しているか

柱は3つ。馬の採点、レースの流れ、そして馬の実力です。

1. 全馬を採点する（AI Rating）

各馬の好走しやすさをAIが計算し、実際の的中率に合わせ込む補正をかけたうえで、そのレースの中での相対的な高さに変換します。 「絶対的な確率」ではなく「このメンバーの中でどれだけ抜けているか」を示す指標です。 値は下限20・上限80に収めていて、 50が平均、60以上で上位評価、70以上は高評価帯になります。 80に張り付くことはめったにないので、70台が出ていればかなり強い評価だと考えてください。

2. レースの流れを読む（展開）

多くの競馬AIは前走のタイムと着順だけで馬を評価しますが、 競馬は「誰と走るか」で結果が変わります。 前に行きたい馬が揃えば激しい流れになって後ろから来る馬に向き、 前に行きたい馬が少なければ楽な流れになって前の馬が止まりません。

さらに、全10競馬場についてスタートから最初のコーナーまでの距離を コースごとに持っています。ここが短いコースでは外枠の馬が前を取りにくく、 長いコースでは枠の不利が薄まります。

3. 馬の実力を測る（強さ）

強さの見方は2つあります。ひとつは1走ごとに勝ち負けで上下する値で、 初期値から始めて、格上の馬に勝てば大きく上がり、格下に負ければ下がります。 芝とダートは別々に集計します。予測に使っているのはこちらです。

もうひとつは全履歴をまとめて較正し直した値です。 「あのとき負けた相手が、その後に活躍した」といった後から分かる情報を織り込んで、 過去にさかのぼって評価を引き直します。読み物として画面に出しているのはこちらで、 予測には使っていません。後から分かる情報は、予想の時点では手に入らないからです。

どう買うか

強い馬を並べるだけなら、オッズを見れば済みます。 K-AIが探しているのは強い馬ではなく、実力の割に人気がなさすぎる馬—— つまり実力に比べて配当がつきすぎている馬です。 条件を満たす馬がいなければ、そのレースは何も出しません。

市場がつけたオッズも予測の材料のひとつとして使っていますが、鵜呑みにはしません。 展開・コースの形・実力値といった他の材料が市場の評価と食い違う馬を拾えるかどうかが、 この買い方の勝負どころです。オッズと同じことしか言わないなら、わざわざAIを使う意味がありません。

※ 過去にあったワイド・本命・穴・初ダートの各戦略は、検証で回収率100%を超えられず廃止しました。 差し昇級は、条件を満たす馬がほとんど出ず実質的に機能しなくなったため運用から外しています。 複勝とワイドについては13回の作り直しを経て、回収率に構造的な上限があると判断しています。

どう確かめているか

競馬の予想は、過去データに対してなら後からいくらでも良い成績を作れます。 条件をいじって当たった組み合わせを選べば、成績表はきれいになる。 そこに引っかからないよう、K-AIは順序を固定しています。

一般的な機械学習で使われるランダムな分割は使いません。 データを無作為に混ぜると、未来の情報が学習側に紛れ込み、 実際には知り得なかったことを知っている状態で成績を測ってしまうからです。

そして条件は先に決めます。 決めてから、探索に一度も使っていない期間で試し、 そこで数字が落ちなかったものだけを採用します。 後から条件をいじって良く見せることをしない、という手続き上の縛りです。 実際、この関門を通れずに捨てた戦略の方がはるかに多く、 いま実弾を入れているのは馬連ひとつだけです。

一般的な競馬AIとの違い

裏側

ここから先は、興味のある方向けの技術的な話です。