逃げ先行AI成績回顧

こちらが土日を通した、逃げ先行確率順位と成績です。

この逃げ先行確率AIは、競馬予想の一部分を自動化して、競馬予想の精度と楽しさのバランスを探る試みです。

なので、勝ち馬を予想するためのAIではないんです。

とはいえ、しっかり逃げ先行馬を読めれば、馬券的中にも近づくはず。

ということで指数と成績の関係を、Targetで示したのが1枚目の表です。

2日間の成績に過ぎないものの、指数上位の馬の成績は良い。

特に単回収が100を超えているのは、指数1位と2位のみ。

加えて、指数上位3頭の馬連BOXを買い続けた場合の成績も見ておく。

回収率で66.7%と厳しい数字。
とはいえ、1日自力で予想して10回も的中できるか？と、考えると悪くはないのかもしれない。

このように、逃げ先行馬を予測するはずだったAIが、着順に対してもそう悪くない結果を出している。

逃げ先行馬を買うだけで儲かるとは、よく言われますが、そもそも逃げ先行馬を読まないと始まらないわけです。

逃げ先行予測AIを展開読みへ活用する

　逃げ先行予測馬をきっかけに、ペースや展開を読めれば、グッとレースのイメージもわきやすいですよね。

展開予測に使えるな！と感じるレースがあったので紹介します。

この北総Sは、戦歴から先行傾向の高い馬が多数出走していました。

確率を出す際に、メンバー内における相対的な指標を多く取り入れています。なので確率が拮抗するということは、それだけ先行度合いの近いメンバーだったということ。

ここから、ペースが速くなる。あるいは道中でペースアップがあると見て、僕は差し脚の秀でた馬5頭に印を回しました。

▶▶︎ 結果的には、差し馬上位4つを占める厳しい展開に。
前半5Fこそ62.0秒と平均的ながら、道中でテリオスヒメがまくり、ペースアップ。
ラスト5F-61.0とラスト4F-49.1のラップは、今年の中山ダート1800mで最速ラップを記録。

個人的な馬券はあと一歩だったが、レース展開、ペースの予測はズレていなかった。

あとの「？」部分は、人間の力でどんなファクターから馬を選んでも自由。

僕は、以下のデータのような、コースのクセや血統傾向を重視して、馬を抽出することが多い。

AI予想と人間の予想のブレンド

AI予想と人間の予想のブレンドの一端を、お見せできていれば幸いです。

AI予想と人間の予想のブレンドによって、僕が狙う利点を改めて整理しておきます。
( より詳細はコチラの記事から：競馬AIとの付き合い方に悩むあなたへ ＜実践編＞ )

・予想時間を短縮できる
・頭が疲れず判断が冷静に行える
・自分の予想したいファクターに集中できる
・楽しさと正確さのバランスをとる

これらの利点を狙って、簡易的なAIを作成し活用しています。

おかげで？
新馬戦なのでAIは直接は利用してませんが、頭がクリーンな状態が保てるので、自分として悔いの残らない買い目を構築でき、いい感じの馬券が取れたり。

以上、吉田しげるでした！またデータは週末に公開するので、是非DLして活用ください。

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