競馬のレース勝敗はAIで予想可能なのか?
4年前のある日、当時東大大学院生だった渡辺 剛志は、千葉県船橋市の中山競馬場に年末の有馬記念レースを観戦しに行きました。ギャンブルをして儲けたかったわけではなく、競馬場とはどんな場所なのか、また、競馬とはどんなものなのか体験したいという純粋な興味からです。 競馬場を訪れたのはそんな軽い気持ちからでしたが、渡辺氏は半年後には競馬が好きになり、すっかりギャンブルとして競馬を楽しむようになっていました。渡辺氏は大学で機械学習と分析を専攻してました。「AIは世界中でスポーツの予想に応用されている。ならば、その技術を競馬のレース予想に応用できないか」と考えるようになるのは、自然な流れでした。こうして、彼は人工知能(AI)の競馬予想システムの開発に着手したのです。 渡辺氏はまず、できるだけたくさんの過去データを集めることから始めました。約10年分のレース結果や天候、競馬場の状況など、さまざまなデータをAIにフィードします。そのデータを分析することで、どの馬が勝つ可能性が高いかを予測するシステムを構築しました。「予想のプロセスは、人間がやっていることとほぼ同じです。しかし、最大の違いは、AIが膨大なデータを分析して傾向を見つけることができることです」と渡辺氏は説明します。 そうして公開したのが、競馬予想AIサービス「AI RINGO」です。 渡辺氏によると、AI RINGOが重視しているのは、レース勝敗の単なる予想ではなく、ベッターがどれだけリターンを得られるかだといいます。 「ベットで勝つだけなら、上位のお気に入りの馬に賭けることができます。8~9割は勝てるかもしれませんが、それらのベットのリターン率は低いです。」と渡辺氏は言います。「しかし、勝率が50%程度でペイアウトが3対1の場合でも、大きなリターンを得られるチャンスがあります。私たちはそういった還元率をむしろ重視し、ベッターに有益になるシステムを意識して開発しています。」 「メジャーレースは情報量が多いので、ローカルレースはメジャーレースよりも還元率が高い傾向にあります。その方が予想がしやすい」と渡辺氏。「しかし、まだAI予想が一般的ではない地方レースでは、良いリターンが見られる可能性がある」 […]