AI競馬予想 //　2025_0223【Update】

こんにちは。slash_slashです。
競馬予想ソフトAI化2（続き）
以前から色々AI予想についてWEBで調べたりしていました。そして僕が一番しっくりきたのがこのアプリです。
今回この競馬予想ソフトのAI化の為に参考にさせて頂きました。

僕が参考にしたアプリは、TARGETと同じようなDatabaseを使っていて、AI予想を自分で構築していくというアプリです。そのアプリの使用法等がWEBで公開されています。
また、AI予想をするに当たって、PythonのソースコードやSQL構文等の基本的な事が解説されていて、お試しって感じで展開されています。だけど、ステップアップ出来るように様々な項目を解説されています。
ただ、アプリを継続して使用するにあたり、月々の利用料が発生します。そして基本的なコードのみを公開しているだけなので、コレをキッカケに『本格的なAI予想は自分で構築してね』っていうスタンスです。
かなり細かく機械学習なんかの解説しているものの、その先はブラックボックスになっています。端的に言えば、ある意味商売になっているという事です。それは仕方がないところです。

僕はAI予想の考え方と、Pythonのソースコードとそのソースコードの意味を先ずは知りたかっただけなので、最初の1ヶ月分だけお金を支払って直ぐに解約しました。アプリの方も少し触ってみただけで今は触っていません。この先ステップアップする時には、またお世話になると思います。その時にはまたお金を支払う予定です。

ココのソースコードはすごくシンプルで理解しやすいコードでした。しかもデータベースからSQLを通しているので僕にはピッタリです。しかも入出力はCSVなので、今の僕にとってはかなり扱いやすいです。
話は前後しますが、昨年からPythonを使ったAI競馬予想を調べながら、Pythonを使える環境を構築していました。その中でもこのPythonのコードが一番シンプルです。シンプルな理由は、LightGBMのチューニング部分が全く無いからだと僕は思っています。尚、LightGBMのチューニング部分の解説とPythonのコードは別に解説されています。

機械学習に色んな幾つかの方法がありますが、一般的にLightGBMが多く使われている感じです。今回参考にしているPythonのコードもLightGBMを使っていますので、僕も必然的にそれを使う事になりました。
次にデータの分析方法なのですが、このWEBでは主に下記の4つが解説されています。

・二値分類(binary)
・多クラス分類(multiclass)
・回帰分析(regression)
・ランキング学習(lambdarank)

一つ一つ僕が解説するよりも、リンクを辿って解説を読んで頂けると理解しやすいと思います。
当初僕は、上記4つを順番に検証していこう、と考えていました。でも解説を読んでいくと、僕が考えている方向性で使う事が出来るのは、ニ値分類が最適と思いました。少し長くなるのですが、理由としては以下の感じです。

どのAI競馬予想の元データは、JRAが公式に出しているデータを使っています。JRA-VANやnetkeibaからのPythonでのスクレイピングなんかも元データはJRAが公式に出しているデータです。
僕が今回参考にしているアプリやWEBにしても、過去のJRAデータを参考にしています。
勿論僕もそのJRAが公式に出しているデータからAI予想することも念頭にはありましたが、僕は別のデータを蓄積しているのでそれを使いたいのです。
具体的には、僕がこの予想ソフトで蓄積しているデータを活用したいのです。下記にある競馬予想ソフトの流れの9番の蓄積データです。
そのデータは昨年にSQLiteにてデータベース化しています。ただ着順に関しては、1着から3着までは数値として入力していますが、4着以下は空白としています。
今回僕が参考にしているWEBでのデータ分析方法で4つ分析方法があるのですが、ニ値分類以外は4着以下の結果を用いる方法です。
故に、僕が蓄積しているデータをAI予想に使うとなると、上記の理由からニ値分類が一番最適となります。
（続く）

1.枠順が確定
2.TARGETを使い各種データをRPAを使って出力
3.各競馬場・各レース毎に数字的統制を出力
4.TARGETの出力されたデータに数字的統制データを追加して各要素を数値化
5.各競馬場・各レース・各馬毎に数値化し加算した総合数値でランク付け
6.各レース毎にランク付けされた順位を平均値・偏差値・標準偏差等を算出
7.過去の結果のデータから実際の着順と平均値・標準偏差との相関を見出し各パターンに沿った標準的な組み合わせを出力
8.過去の結果のパターンから各競馬場・各レースとの相関を見出しそのパターンの組み合わせを最終的な組み合わせとして出力
9.6で出ているデータと実際の結果をデータとして蓄積

競馬予想ソフトの流れ

AI予想は、追加分としてもう少し様子をみようと考えていましたが、2025年3月1日（土）からはAI予想のみの公開に変更します。

2025_0223のAI競馬予想 //

１．ワイド予想

２．馬連予想

３．複勝予想

４．AI予想（ワイド・馬連共通）

予想の参考にしていただければ幸いです。よろしくお願いいたします。
結果はまた更新します。

★結果の追記です(20250223)【Update】★

今日はワンパンチ足りない成績でした。ワイドの方は回収率73%とまずまずの成績でした。馬連の方は回収率23%とサッパリ。複勝の方は回収率76%とまずまずの成績でした。
AI予想の馬連の方は回収率67%とまずまず。ワイドの方も回収率70%まずまずの成績でした。
この記事を参考にして的中された方おめでとうございます。

最後までお読みいただきありがとうございます。
参考にしてくださった皆さん本当にありがとうございます。お疲れ様でした。