ボートレースのAI予想とは？

AI（人工知能）による競馬や競艇の予想の仕組みについて簡単に解説します。

買い目の決め方

何を根拠に買う舟券を決めているのでしょうか？

ランク、モーター、勝率、
モーニング、デイレース、ナイター、
G1、G2、G3、女子レース、
進入コース、部品交換、などなど

確率がどれを買っても同じな宝くじやロトと違って、選択によって、的中率が上がり下がりするので、各自が様々な根拠で予測しているかと思われます。

しかし、
「インコースが1着になる全国平均は53%なのに対して、大村、芦屋、徳山は高く、反対に、江戸川、平和島、戸田は低い。」
「桐生は少ないのに、宮島は他艇妨害による失格が起きやすい。」
というように競艇場の違いひとつとっても、データを元にロジカルに分析しだすと、キリがありません。

ボートレースと統計

また、勝敗を決めているファクター（要因）の影響力を分析するとレースによって異なることが解ります。

また、”有利な1号艇をB1選手が取っているけど、6号艇に良いモーターを積んだA1選手が居る。”
というように、どちらにも根拠があるが、両立させるとお互いに矛盾し合うような問題を考えるのが人間の頭は苦手です。
しかし、AIは複合要因に対して蓋然（がいぜん）性を持ってアプローチするので背反問題に対しても妥当な結論を出します。

実際にボートレーサー当人すら知りようが無いフライングや突発事故の発生も確率的に予測してたりします。

AI予想の弱点

• 数値化しにくい条件を扱うのが苦手。
• 直前の水面状態や進入コースの変更などに対応できない。
• 例外に対応するように学習させるのが難しい。

※1番目と3番目の問題はAIの作り手の力量（スキル）に依存。

スポーツ新聞のライターや予想屋のおっさんは人の頭なりにAIの弱点を補った予想をしてたりします。

ボートレース予想サイトごとの違い

AI予想を称するアプリやサイトは複数あります。
主に用いられてる指標としては、

AI指数

選手の能力値を数値化したもので、競馬新聞で指標として掲載されてる「スピード指数」のようなものです。

うちのサイトでは結果の予想しか出してませんが、 この類の値は公式に公表されている勝率などと同様に予想を導き出す為の材料なので、計算過程で自動で複数生成して使用しています。

当たる確率

そのままです。
ロジスティック回帰などで簡単に算出できますが、正しいかどうかは別問題です。
確率は精度を磨くのが難しいテーマです。

期待値

当たる確率と当たった時に得られる配当金で構成される見込み収益です。

例えば、
A.当たる確率が35％で当たれば3,000円貰える。
B.当たる確率が10％で当たれば10,000円貰える。

掛け金が同じであれば、Aの方がお得な選択です。
（確率とオッズのシュミレーションゲームはこちら）

期待値の算出は回収率の最大化を目的とする玄人買いには不可欠です。

別ページで触れたようにボートレースにはi.i.d（独立同分布）特性が見られるので、理論上、確率が収束するまで賭け続けることで、見込み収益が得られます。
しかし、オッズは締め切り直前まで粘れば把握できますが、当たる確率は事前には推測値しか解りません。
どちらかが誤っていれば破綻する法則なので、参考程度に捉えた方が良いです。

AI予想の結論

ちょっとした学習の癖で予想結果は変わります。

例えば、実力はA1+++なのに、ハプニングが重なり、2022年後期にB1落ちになったボートレーサーが居たとして、

等級に重きを置いた学習をしているAIは、その選手を過小評価して間違います。

色々な予想情報を見比べることを、お勧めします。

直前予測

予想と進入コースの変更などの直前情報を組み合わせAIに再学習させることで精度が飛躍的に上がることもあります。
Excel感覚で出来るAIプログラミングに挑戦してみては如何でしょうか

AI競艇予想ウェブは 「競艇（ボートレース）AIの作り方」の企画サイトです。