競馬AIという言葉から、次のレースで勝てる馬を教える仕組みを想像するかもしれません。このプロジェクトが目指すのは、もう少し手前です。過去のレース、出馬表、発走前オッズを使い、検討に値する候補と判断根拠をデータとして残し、限界まで検証できるようにします。

競馬AIの処理フロー

的中率だけでは十分ではない

的中率が高くても収支がプラスになるとは限りません。反対に、少ない件数で回収率が高く見えても偶然や期間依存かもしれません。予測精度だけでなく、候補数、回収率、最大ドローダウン、連敗、期間ごとの安定性を確認する必要があります。

さらに、実際に買う時点で手に入らない情報を混ぜれば、過去の成績は簡単によく見えます。着順、払戻金、確定オッズを発走前の判断に入れないことが最優先の設計条件です。

いま作っているもの

処理は、レースカード・過去成績・発走前オッズの収集、特徴量作成、複勝圏確率の推定、候補抽出、CSVへの記録という順で進みます。購入の自動実行は目的にしていません。候補にした理由だけでなく、候補を出さなかった理由も追えることを優先します。

この連載で扱うこと

本記事は競馬データを用いた研究・技術解説です。馬券購入や利益を推奨・保証するものではありません。