AIを使っていると割とよく陥りやすい失敗として、続けて何回か馬券を外すと何だか「今まで当たってきたのは単なるラッキーだったのかも？」と自分達のAIを疑ってしまうことです。
今月1月8日にパークウインズ東京競馬場へ相棒と新年会を兼ねて行ったのですが、偶然なんですが、2年ぶりにぐらいに馬券的中の少ない日でしたね。
AIスコア1位は馬券圏内に来ると、ヒモが大荒れ？AIスコア6位の穴馬が馬券圏内確保も肝心のAIスコア1位が4着とか、、、
皆さんには「AIは長期的な視点で捉えれば、必ず人間の選択よりは優れています。」なんて言いつつも、４レース続いて馬券を外すと疑心暗鬼になってしまうのは情けない限りですね。
そこで年が明けてから先週までの重賞の成績を
AIスコア1位を軸にAIスコア2位～6位へ３連複で流した場合の成績をチェックしてみみました。

1月6日
中山　金杯　ハズレ　AIスコア1位馬11着
京都　金杯　的中　配当7910円　スコア6位、5位、1位の順に入線
1月７日
中山　フェアリーS　ハズレ　AIスコア1位馬4着
1月8日
京都　シンザン記念　ハズレ　AIスコア1位馬5着
1月13日
小倉　愛知杯　ハズレ　AIスコア1位馬1着
1月14日
中山　京成杯　ハズレ　AIスコア1位馬12着
京都　日経新春杯　的中　配当3040円　スコア1位、3位、4位の順に入線

馬券購入総額7,000円
配当金総額10,950円
回収率156%
まあ京都金杯で穴が取れてたので回収率が良くなりましが、そんなに悲惨な状況では無いのですよ。得にフェアリーSは1着～3着はAIスコア6位以内でルメ騎乗のAIスコア1位馬が惜しくも4着なので運が良ければ当たっていただろうし、愛知杯もAIスコア１，2位が１、3着で、2着にAIスコア7位馬に来られてしまいましたが、4着はAIスコア6位馬だったので、、、
相棒は新年の成績を悲観して、「学習データを見直してVer8.3へバージョンアップするぞ」と息まいていますが、、、

結論

「自分達のAIを信じて買い続けるべき！」

正月休みを挟んでの競走馬の体調管理は難しいので、AIにとってはそんなに良い条件で無いハズなので、そんな中でもよく頑張ったと思います。
ほんの少し状況が変われば的中数とハズレ数が逆転なんてことは何度も経験していますので、自分達のAIを信じて買い続けたい。

以上