成績蓄積を変えた理由
今週末の競馬を振り返って、成績蓄積の方法を見直すことにしました。
きっかけは、購入判定から外れた馬の結果です。
現在の競馬AIでは、AI予想で上位に入った馬を、そのまま全部購入するわけではありません。
レース前に作成している「適性TOP5」と照合し、最終的に購入対象を決めています。
買い目を増やさないための仕組みです。
ところが今回、この仕組みを使っていて一つ問題に気づきました。
購入判定では1頭しか残らなかった
今回のレースでは、AI予想からさらに購入判定をかけた結果、買う馬が1頭だけになりました。
馬券を絞るという意味では、狙い通りです。
しかしレース後にAI予想を見直してみると、購入対象から外れたAI予想2位の馬が、2着または3着に来ていました。
しかも同じような結果が続きました。
ここで私は、
「購入しなかったからといって、この馬を検証データから消してよいのだろうか」
と考えました。
「買わなかった馬」と「予想できなかった馬」は違う
これまで成績蓄積は、実際に購入対象となった馬を中心に残す方向へ変更していました。
実購入の成績を見るには、その方が分かりやすいからです。
しかし、AIそのものを検証するには問題があります。
例えば、
AI予想1位 購入対象
AI予想2位 購入対象外
だったとします。
結果が、
AI予想1位 着外
AI予想2位 2着
だった場合。
購入対象だけを保存していると、成績蓄積には1位馬の着外しか残りません。
AI予想2位が2着だったという重要な情報が消えてしまいます。
これでは後からデータを見たとき、
「AIは2着馬を選べていなかった」
ように見えてしまいます。
実際には選んでいた。
ただ、最後の購入判定で買わなかっただけです。
この二つは分けて考える必要があります。
成績蓄積の役割を変える
そこで、成績蓄積の考え方を変えることにしました。
成績蓄積は、
「何を買ったか」だけを残す場所ではなく、AIが何を選んだかを検証する場所
にします。
少なくとも、
AI予想1位
AI予想2位
この2頭については、購入判定に関係なく必ず残します。
そして別の列で、
「購入対象だったのか」
「実際に購入したのか」
を区別して記録します。
こうすれば、
AIの馬選びと、
実際の馬券購入の結果を、
別々に検証できます。
なぜ2位まで残すのか
今回、特に気になったのがAI予想2位です。
1位馬が崩れたとき、2位馬が2着・3着に浮上するケースが見えました。
そこで考えたのが、
1位＝単勝＋複勝
2位＝複勝
という「単複・複」の買い方です。
1位馬は勝つことを期待して単勝を買う。
同時に複勝も買う。
2位馬は勝ち切ることまでは求めず、複勝だけを買う。
この方法が本当に有効なのかを調べるには、AI予想2位の成績を残さなければ何も分かりません。
これから調べたいこと
成績蓄積を変更することで、これから次の数字を見られるようにしたいと思っています。
まず、AI予想1位。
勝率はどのくらいなのか。
複勝率はどのくらいなのか。
単勝・複勝を買い続けた場合、回収率はどうなるのか。
次にAI予想2位。
2着、3着に入る割合はどのくらいなのか。
複勝率は本当に高いのか。
人気馬だけなのか、それとも人気薄でも複勝圏に来るのか。
そして最も知りたいのが、
AI1位を単勝＋複勝、AI2位を複勝で買った場合の回収率
です。
ここが数字で確認できれば、「単複・複」という買い方に根拠ができます。
適性TOP5との重なりも残す
もう一つ重要なのが、適性順位です。
最近のレースを見ていると、1着・2着馬の多くが適性TOP5に入っているように感じています。
そこで成績蓄積には、AI予想順位だけでなく適性順位も残します。
そうすれば、
AI1位＋適性TOP5
AI2位＋適性TOP5
AI上位だが適性圏外
という違いも調べられます。
最終的には、
AIの順位
適性順位
購入判定
実際の着順
購入した券種
この5つを並べて見られるようにしたいと思っています。
「買わない判断」も残す
今回気づいたのは、購入対象外という判定も大切なデータだということです。
買わなかった馬がその後どうなったのか。
本当に切ってよかったのか。
切った馬が頻繁に2着・3着へ来るなら、購入判定が厳しすぎる可能性があります。
逆に購入対象外の馬がほとんど来ないのであれば、現在の判定は機能していることになります。
つまり、
買った馬だけを見るのでは足りない。
買わなかった上位馬も残さなければ、購入判定そのものを評価できない。
ということです。
予想AIと購入AIを分けて考える
最近、競馬AIを作りながら少しずつ役割が見えてきました。
AIには二つの仕事があります。
一つは、
走りそうな馬を選ぶこと。
もう一つは、
その馬をどう買うか決めること。
私はこの二つを一緒に考えすぎていたのかもしれません。
AI予想2位が好走しているのに、購入判定で落ちたからデータにも残さない。
それでは、馬を選ぶAIの実力まで分からなくなってしまいます。
これからは、
予想は予想として残す。
購入は購入として記録する。
この二つを分けます。
次の検証へ
今回の変更で、すぐに成績が良くなるわけではありません。
むしろ、これから検証するための準備です。
50レース。
100レース。
データが増えたときに、
AI予想1位は本当に単複向きなのか。
AI予想2位は本当に複勝向きなのか。
適性TOP5との重なりはどれほど有効なのか。
購入判定は厳しすぎるのか。
そこを数字で確認します。
今のところ私の中では、
「単複・複」
という買い方が気になっています。
しかし、数レースの結果だけで決めるつもりはありません。
感覚で気づき、
データを残し、
数字で確認する。
そのために、成績蓄積を変更します。
競馬AIは、予想を当てるためだけのものではなくなってきました。
自分がなぜ買ったのか、なぜ買わなかったのかを後から検証できる仕組み。
そこまで含めて、今の私の競馬AIです。
※この記事は私自身の競馬AI開発・検証記録です。馬券購入を推奨するものではありません。
この木曜日の記事は、月曜日の「週末競馬検証」で出した「2位馬を複勝で残した方がよいのでは」という疑問に対する、システム側の答えになります。