競馬AI kaito 自己紹介

自己紹介

はじめまして、競馬エンジニアになりました。  AIを作り出したのは2月半ばです。いわゆるプログラミングが得意なエンジニアで、どちらかというとパソコンを組み立てたりするより、データを見るのが好きなタイプです。競馬に向いていますね。 幼少期から高校まで野球をやっていたのですが、プロ野球名鑑とかで昔の打率とか見るのが好きでした(伝われ..!) 

長くやっているのでAI領域に今でこそ自信はありますが、大学の時に適当に画像認識ってかっこいいかなと思って選んだのが魔の境地でした。 
まあ、数年後にOpenAIがなんやらで大AIブームが来ているのでなんとなく選んだのが幸運だった気がします。 AIの会社を選んだのも幸運でただ働いている人の波長が合いそうだったからです。 それでも、OpenAIやGAFAMに負けずに日々検討しています。

 AIに対する熱意
まだまだAIは発展し続けていくと思っています。 ちょっとエンジニア向けに専門用語を書くとTransformerやGPUの改良により、ChatGPTのような近未来的なAIアシスタントが生まれてきています。まだまだルールベースというか人間の思考、動物の思考には到底及びませんが、熱力学エネルギーを参考にした手法、神経ニューロンを模倣するなど、人間と同性能かつ知識が無限の最強AIができてしまう可能性が高いです。 （自律的に思考してしまうとSFの範囲かもしれませんが、１０年後たったら普通になっているかもしれませんよ。まあその前にAI倫理がおそらく普及しますが） そういったAIの普及に合わせて、各分野にAIを投入し始める事例がたくさん増えています。
医療領域で病気を発見したり、自動運転技術（意外とレベル5自動運転は難しいと思うけど）、教育分野などなど。 競馬自体も遅かれ早かれ誰かがorでっかい組織がAIを入れてしまうかもしれません。というかここ数年で既に起きているはずです。記事をたくさん読みました。

ただ、今競馬AI予想している90%くらいは勾配ブースティングと呼ばれる技術です。深層機械学習は勾配ブースティングに長らく同性能でしたが、Transformerが現れ、テーブルデータに適した技術が生まれ始めました。(TabPFNなどなど) また、勾配ブースティングでは関連する要素を加味して結果を予想することができません。
あ、ここまででオタク発揮してエンジニア向けになってしまった。簡単に言うと、前逃げする馬が隣にいたりしても順位予想に影響させられなかったり(ハイペースかどうかなどは予想できるし、使っているけど)イクイノックスとドウデュースがいてもAIのスコアリングができるけれども実際に隣で走った時の予想はできないという意味です。
伝わりづらかったらすみません。もしかしたらその二頭がお互いを意識しすぎて、消耗してしまうかもしれないですしね。 
関連する要素全体を使って深層機械学習で予想することで（結局まだ近似だけど）、より精度が高い予想が出せます。 イメージとしては馬柱をそのままAIに食わせて、順位予想を出す感じです。 私は遺伝的プログラミングや強化学習とよばれる違うアプローチも試しました。遺伝的プログラムは可能性あるので今後組み合わせると思います。 結論が落ち着かないですが、これまでがAIに対する熱意です。AIオタクでしたね。

競馬に対する熱意
次に、競馬に対する熱意を書きます。競馬歴は１年弱と浅いですが、こちらはこの記事を読んでいる皆さんに負けないくらいあります。最近弱いと言われがちな４歳牡馬世代がGIを走り出した時期に競馬場に出向いてたくさんいい思いを経験させていただきました。そいつらに裏切られていますが..
自分の思いで予想ではお金が無くなってしまいます

競馬を何も知らないけどお金で研究者を雇って開発させる企業に負けたくありません！
過去の名シーンなど何度もyoutubeでみています..どの馬にだって得意な場所や距離があるし、期待値が常に0の馬なんていないと思っています!!私を応援してくださる人は私の戯言よりも、買い目と予想が欲しいと思うので、私のAIを使った買い目と金額の傾斜、厳選レース、厳選レース以外（回収率は担保できないけど）をどんどん追加していきますーーー！！！

bookersにも同じの書いてます！！↓
https://bookers.tech/post/80c73e93-6255-4b33-9e60-37ecf511fb6e/