【競馬, AI】回収型人工知能について調べてみた

どのような技術が使われているか気になったので、
競馬予想で使われている回収型人工知能について調べてみました!

回収型人工知能とは

回収型人工知能とは、競馬の回収率を上げるための「馬」を予想する人工知能です。

回収型人工知能は、過去の膨大なレース結果を機械学習により解析し、予想させます。
netkeiba.com『厳選予想 ウマい馬券』で使うことができます。

【回収型人工知能】人気予想家!お気に入り登録8,400人!! | 競馬予想・ウマい馬券 - netkeiba.com
回収型人工知能は、ウマい馬券・netkeiba.comの競馬予想家。株式会社AlphaImpact(代表取締役:貫井駿)が作る回収型人工知能は回収率アップに不可欠な『美味しい馬』を見つけ出すことに特化した人工知能。 回収率を最大化するために最適な買い目と資金配分を自動で計算し、最新の人工知能テクノロジーが最強馬券師の...

この人工知能は、5000以上の項目から「強さ」と「美味しさ」を予想しているようです。
5000という項目数はかなり多いと思います。

提供してくれるの情報

回収型人工知能は
「実績」、「騎手」、「属性」、「適性」、「調子」、「血統」の6つの観点からの解析結果を出力してくれます。

各項目や出力例はnetkeiba.com『厳選予想 ウマい馬券』のページから引用させて頂きます。

実績:出走馬の過去実績
騎手:騎手の実績・相性
属性:出走馬の属性情報
適性:今回レース条件に対する適性
調子:出走馬の仕上がり・状態
血統:血統の実績・適性
※ チャート例
実績 9:★★★★★★★★★
騎手 3:★★★
属性 4:★★★★
適性 3:★★★
調子 6:★★★★★★
血統 0:

出典:https://yoso.netkeiba.com/?pid=yosoka_profile&id=100

開発会社:株式会社AlphaImpactについて

この人工知能は株式会社AlphaImpactという会社が開発しています。
株式会社AlphaImpactは2019年2月4日に設立した比較的新しい企業です。

会社概要
人工知能で世界に新しい衝撃を。競馬予想人工知能をはじめとし、様々な領域に最先端のAI技術による人工知能サービスを提供。株式会社AlphaImpact - AlphaImpact Co., Ltd.

基本情報は以下のようになります。

  • 会社名:株式会社AlphaImpact
  • 代表取締役:貫井 駿
  • 設立年月日:2019/02/04
  • 資本金:3,000,000円

出典:https://alphaimpact.jp/about/

代表の貫井 駿さんは現在東京工業大学の大学院に在学中です。
現在でもディープラーニングなどの機械学習の研究を行っているようです。
なので、まだまだ回収型人工知能も進化していきそうです。

人工知能学会での発表論文は以下のサイトを参照

DNNによるRDF上の単語間の関係の予測
J-STAGE

使用している機械学習技術:勾配ブースティング

回収型人工知能では、勾配ブースティングというアンサンブル学習の一手法が使われています。

ここでは簡単にアンサンブル学習と勾配ブースティングについて説明します。

アンサンブル学習

まず、アンサンブル学習とは、複数の機械学習器を組み合わせて1つの強力な機械学習器を作る学習アルゴリズムです。

個々では役に立たないけど、みんなで考えれば良い考えがでるだろう!といった手法です。

集合知と同じ考え方の手法です。

勾配ブースティング

勾配ブースティングはアンサンブル学習の一手法になります。
アンサンブル学習の中でも使われている手法です。

前の機械学習器の予測値の誤差を、新しい機械学習器が小さくしていくと言った手法になります。

前の機械学習器の間違いだけを、新しい機械学習器が修正していく手法です。

その他の競馬人工知能を提供してくれているサイト

回収型人工知能以外にも、AIによって競馬予想を行っているサイトがありました。

極ウマ・プレミアム
極ウマ・プレミアムは日刊スポーツの公式競馬サイトです。無料でニュースや出馬表、成績、一部予想が見られるます。有料登録すれば、さらにレース前夜午後7時から新聞掲載と同じ記者予想入り出走表、コンピ指数、東西15記者の特選予想、レース動画分析「次は馬かせろ」なども見られます

この極ウマ・プレミアムは日刊スポーツ新聞社の公式競馬予想サイトです。

ニッカンAIという予想システムを提供しています。

このシステム自体は(株)Gaussとの共同で開発したAIシステムです。

このAIシステムも過去のデータから学習させています。
このAIシステムの強みとしては、日刊スポーツがこれまで蓄積したデータを用いていることです。
個人レベルでは手に入らないデータを用いている可能性もあります。
試して見る価値はありそうです。

終わりに

自分はあまり競馬はしないので、競馬にもAIが使わているというのは驚きでした。

恐らくまだまだ進化できる点はありそうです。
例えば、どんな情報を用いるのか?などもかなりの試行錯誤が必要だと思います。
すぐに答えがでるような問題ではないと思うので、これからどんどん進化していくことに期待しています。

また、新しいシステムが出現したら取り上げていきたいと思います。

参考文献

https://alphaimpact.jp/buisiness/
https://yoso.netkeiba.com/?pid=yosoka_profile&id=100

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