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ダービーメトリクス 先週の成績とAIスコア活用例 3月4，5日

次世代競馬予想支援AI・ダビメト

3月4日
AIスコア0.55以上の3着以内率68.2%

3月4日ダビメトAIスコア0.55以上成績

3月5日
AIスコア0.55以上の3着以内率61.3%
2日間計64.2%

3月5日ダビメトAIスコア0.55以上成績

今週は期待していたのですが、阪神は良かったのですが、中山がダメでしたね。ただ何度も報告していますが、ダートで土曜は中山3R、日曜は中山１RでAIスコア0.7を超えた馬が馬券圏外に消えたので、今週の中山のダートのAIスコアは信用できない可能性が高いと判断して馬券は買いませんでした。
一緒にAIを組んでいる仲間からは今週の中山ダートはAIがフィットしていないという判断は私が独自に感じたバイアスかもしれないと指摘を受けたので、「冬季のダートは凍結防止剤の散布や極度の乾燥によって独特のトラックバイアスが発生する場合もある」と主張したところ、全場のダート競走の通年のAIスコア0.55以上の適合率は72%前後有るのですが、期間を中山の12月～3月に限ると69%前後まで下がるというデータを彼自身が調べて同意を得ました。
我々のAIの特徴はAIそのものに予想の全てを委ねてはいない点です。AIは人間の良きアドバイザーあるべきと考え、バイアスの無い人間とは少しだけ違った視点での評価をAIスコアとして出力させています。そして競馬場や馬場状態等の個別の条件でのチューニングやロジック変更は一切していません。
あくまでも全ての条件での汎用的なAIスコアの出力による適合率の向上を目指しています。これは身内の話しですが、私は文系で非常に感覚的な人間ですが、仲間は理系のエンジニアでファクトでしか物事を判断しない真逆の人間ですので、私の今週だけの中山のダート競走がフィットしていないという発言に対して、あくまでも長期的な視点でトータルの精度や適合率を追求している彼としては「バイアス」の疑いを持ったのだと思われます。
彼には私の「なんとなく感じる」は通用しないのですね。

大きく話が逸れてしまいましたが、二人でAIを開発していますが、私の主な役割は汎用的に出力されたAIスコアを活用して如何に馬券に繋げていくかですので、その日のAIの調子を午前中のスコア別の結果やトラックバイアス、風の強さ等のAIが苦手な要素から判断しています。
その日の調子については出来る限りTwitterでつぶやいていきますので参考にして下さい。最近はどうもAIスコア上位馬に騎乗した騎手への恨み節になっていますが、、、、

弥生賞はAIスコア3位、1位、2位の順で入線しました。AIスコア的にはトップナイフ、ワンダイレクトの2頭軸の3連複ならばトリガミにならずに済んだと思いますが、私には非常に強い横山典弘騎手に対するバイアスがあって信頼出来ませんでしたが、馬券からは外さなかったのはスコアが0.685と非常に高かったからですね。馬券の軸にしたワンダイレクトはレース後のルメールのコメントが「距離が長い」「1600ｍぐらいが限界」とありましたが、過去2戦2000mを経験している競走馬に対する超一流騎手の発言ですので、おそらく真実かもしれませんが、AI的にはそんな状況でも3着を確保するのがAIスコア0.680の評価と考えるべきだと思います。


最後に私が信頼する川田将雅騎手ですが、土日でAIスコア0.55以上の馬に3頭騎乗して3勝しています。彼はAIスコア上位馬に騎乗したら100％馬券圏内に持って来る訳ではありませんが、馬券圏内を外した時も納得の騎乗をしてくれるので腹は立ちませんね。

以上


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次世代競馬予想支援AI・ダビメト
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