以下の記事で、簡易的な先行馬予測の活用のメリットを話しました。

競馬予想を部分的に自動化することで、予想の質が上がるという内容でした。

実際に11/20(土)の競馬で、先行馬予測と結果を、照らし合わせたい。

先行馬予測の精度

この先行馬予測は、学習時の精度が73%でした。
以下のように、11/20(土)も74%の精度で先行馬を予測。

性能面は要改善ありありなんです。

先行馬が読めるとイイことがある。

ただ、使ってて気づいたのは、

これ、スローの前残りが濃厚な時は、無条件で狙い馬が絞れるんじゃないか？という点。

例えば東京12Rは、1勝クラスとはいえ、マイル戦で前半1000m:61.2の超スローペース。

そして、逃げ先行予測確率を上から並べても、ウインシャーロットを除いて、確たる先行馬が不在。

結果的には、当然このスローでキレイな前残りとなったわけです。

逃げ先行予測確率の上位4頭で1~3着を占めていますね。

確かに前にいける馬を予測できたとしても、着順の予測には直接はつながりマセン。

しかし、殊に超スロー戦ではシンプルに先行馬を見つけるだけで答えにありつける事もありますよね。

極めつけは、福島9R。
まさに逃げ先行確率の上位3頭で上位3着を独占。

あれこれとこねくり回すよりも、ダート1150m戦だと、まさに結果に直結しやすいのか、と改めて実感。（馬券外してます。）

先行馬を読む目的

そもそも、この先行馬予測のAIは、競馬予想に部分的にAIを取り入れる楽しみ方の一例として紹介しました。

ただ、例として済ますのはもったいない。

先行馬を読む目的を整理して、今後の活用法を提示したい。

１. 先行馬を自動的に予測し、予想の負担を減らす。

 ２. スローペースで前残り濃厚なレースで、馬券を当てる。

３. ペース予測のための特徴量として活用する

今後の展望としては、
３. ペース予測のための特徴量として活用する ことで、各レースのペースを予測するAIも作成したい。

もちろん、精度が高まれば、皆さんとも広く共有したいところ。

それ以上に、簡単なAIを作成する楽しさ、競馬予想がラクになる楽しさ、みたいなことをお伝えできれば嬉しいと思います。