大井 ai 予想。 大井競馬予想 地方競馬指数予想 水分ボンバーオンライン(SBO)

競馬予想AI「AlphaTwinkle」で大井競馬を制覇!使い方・特徴・回収率を調査

大井 ai 予想

5月23日(土)に京都競馬場で行われるのは 平安ステークス である。 昨年末に東京大賞典を連覇したオメガパフュームがここから始動。 大井から出戻ってきて4連勝のロードレガリスに3連勝中のマグナレガーロなど勢いのある馬も参戦。 このレースをAI予想エンジンKAIBAはどういった予想をしたのか? 本命はマグナレガーロ。 前走は道中でまくってきた馬がいたので前に厳しい展開となったが、それでも勝つのだから力は相当。 今回、休み明けにはなるが、このレースは中9~24週開けた馬の成績が過去7年(この時期に移ったのが2013年)で【2. 15】で複勝率21. GI馬や同じ連勝馬がいるが、この馬だってここで勝ち負けできるはず。 対抗はゴールドドリーム。 GI4勝の馬がここ2走崩れているが、2走前は地方の深い砂が合わなかっただけ。 前走は賞金総額約2000万ドルの世界の名馬が集まるレースで6着なら上出来。 まだ、力は衰えてはおらず、人気が落ちるようだと怖い存在。 3番手はハヤヤッコ、4番手はスワーヴアラミスと続くが、1番人気が予想されるオメガパフュームの名がどこにもない。 中央の軽い砂が向いているとは言えないし、59キロを背負うのを嫌った感がある。 結果はいかに。 過去数十年分のレース結果、競走馬、騎手、調教師、コース情報やタイム、天気や馬場状態など、ありとあらゆるレースに関する膨大な情報をAIが自動で学習し、予想をする。 これらの予想を元に、回収率を重視した買い目、的中率を重視した買い目を推奨する。 SPAIA編集部.

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AIで大井競馬を攻略せよ

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チュウワウィザード AI指数:56. 1 2. アポロケンタッキー AI指数:58. 0 3. モジアナフレイバー AI指数:63. 0 4. グレイトパール AI指数:32. 9 5. オメガパフューム AI指数:65. 1 6. サウンドトゥルー AI指数:39. 5 7. オールブラッシュ AI指数:59. 9 8. リッカルド AI指数:51. 1 9. スーパーステション AI指数:54. 6 10. ミツバ AI指数:55. 8 11. インティ AI指数:44. 3 12. サブノクロヒョウ AI指数:39. 1 13. シュテルングランツ AI指数:42. 2 14. ノンコノユメ AI指数:38. 4 提供するAI指数は、大井競馬のレースに出走する全頭に対して、「馬券を買うとどれくらい美味しいか?」を数値化する回収率重視の指数です。 AI指数はレース内の平均値が50になっており、指数が高い馬は回収率が高く、指数が低い馬は回収率が低いとAIが評価していることを示します。 ご自身の予想スタイルにあったAI予想の活用方法でお楽しみください。 詳しくは「大井特化型人工知能 AlphaTwinkle とは?」をご覧ください。 AlphaImpact は下記人工知能の予想も提供しています。

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どうも、「電ファミ」では 競馬担当になりつつある、長谷川リョーです。 前回は北海道まで出張取材をした をお届けしました。 「将来の夢は馬主になることだ」と競馬への愛についても触れさせていただきましたが、 馬券の方も嗜みます。 週末は重賞を中心に、平場のレースまで手広く買うことが多いです。 (僕だけではなく、おそらく多くの人が同じ現状だと思います……) 普段はAI(人工知能)、IoT、VRのようなテクノロジー周りの取材記事を書くことも多く、 「ディープラーニングのような技術を元に、競馬予想をするプログラムを作ることができるのでは?」と夢想したことも一度や二度ではありません。 IT企業に勤めていた前職では、 本気でデータサイエンティストを探したりもしました……。 実際、近年の 人工知能技術の発展は目覚しいものがあります。 広く知られるところでは、チェス王者を倒した「ディープ・ブルー」、囲碁では「AlphaGo(アルファ碁)」、そして将棋では「Ponanza(ポナンザ)」と人間の知力を凌駕したコンピュータ・ソフトが続々と登場しています。 こうした技術を競馬予想にも生かせないものだろうか? その問いに真正面から挑んでくれるのが、ドワンゴが主催する競馬予想プログラミング競技会 です。 (by 長谷川) (画像はより) はじめに、「電脳賞」の対戦方式の基本的なルールを確認しておきましょう。 「電脳賞」の基本ルール ・独自のロジックを用いて競馬の予想を支援するソフトを開発し、該当レースにおける指定条件(競技部門)の達成に挑戦するプログラム競技会です。 ・当大会のソフトとはブラウザ上で動作するシミュレーターやアプリケーションなど形式は問わず、予想ロジックに基づき結果を出力できるものを指します。 ・作成したソフトのみを使用し、対象レースの結果を予想してください。 ・競馬専門紙や日刊紙、他メディア等の他者の予想や指数に乗ること、利用することは禁止します。 ・中央競馬のすべてのレースを予想できるようにしてください。 ・大会の様子は、一部ニコニコ生放送にて生放送されます。 (その他、詳しいルールについては を御覧ください) この大会、合計8チームが参加したのですが、2日目に早くも 決定的となる大的中がありました。 3月5日の中山7R「4歳以上500万以下[指定]」で、 「ニコちゃんAI競馬」が配当1162. 2倍の三連複を500pt分的中させ、2日目の回収率はなんと 1217. 6%に。 結果的に最終日まで「ニコちゃんAI競馬」が首位の座を譲らず、他チームに 圧倒的な差をつけて優勝しました。 「電脳賞 春 」の各チームの予想結果。 最終日、「W. 」が桜花賞を会心の3連単9万馬券的中(当日回収率4744. (画像はより) 上記の図をご覧ください。 まず目につくのは、「ニコちゃんAI競馬」の 181. そして、 「CHANCE」の結果にも目をみはります。 通算回収率こそ60. 今回はこの「ニコちゃんAI競馬」「CHANCE」の2チームを座談会に招き、 人工知能とデータ分析を交えて作成したそれぞれの競馬ソフトについて、苦労した点、今後の展望について語っていただきました。 別の競馬ハッカソンでは準優勝で苦汁を舐め、その悔しさを第2回電脳賞へぶつける。 (by 長谷川) 「ニコちゃんAI競馬」チーム・テリー氏(以下、テリー氏): 一言でいうと、 「1番人気が1位になりにくいレースを探す」という発想をしたんです。 すると、それ自体は偶然に近かったのですが、2日目に結果が出たんです。 「1位の的中を狙う」のならわかりやすいと思うのですが、「1番人気が1位になりにくいレースを探す」とは……。 テリー氏: これは、 回収率を高める買い方なんです。 つまり、今回のレースで評価されるのは、1位を的中させた回数ではなくて、 「最終的に儲けた額」ですよね。 であれば、 「的中率」は犠牲にしてでも、高い倍率になるレースをチョイスしていく前提でロジックを組んだ方がいいという判断をしたんです。 テリー氏: そうですね。 具体的には、 3歳馬のデータを中心に選んでいます。 (Photo by Getty Images) 競走馬は普通2歳でデビューするので、3歳というのは戦績が浅く、せいぜい3〜4レースしか走っていません。 5歳馬のように10〜20レース走っていれば、平均速度のようなデータもきれいに出すことができるんですが、3〜4回しか走っていないと、天気や周りの馬との関係性により不正確なデータになります。 つまり、 5歳馬に比べると データの正確性がかなり低い。 そうなると当てづらいんですね。 でも、「当てづらい」ということは、つまり 「オッズ(払い戻し率)と人気という情報が信用ならない」ということでもあります。 だから当然、「当てたときの儲けは大きくなるであろう」と。 とはいえ、テリーさんにとっても不正確な情報で判断することになりますよね。 複数の馬番を選択して、その馬番号を馬券の種類に合わせて全通り購入する方法のこと。 (by 長谷川) 特定のレースを当てるのは難しいですけど、1番人気の馬が3着以内にくるレースであれば、もう少し簡単ですから。 リーダーは、日本最大級のSNS影響力をもつ女性向けメディアの企画開発や某有名カメラの商品開発の他、不動産関連のサービスに携わるなど様々な経歴をもつ。 そして今回、競馬の知識は全くないが、過去実績から独自の指標をもとに1週間でソフトを作成したプログラマーと競馬歴15年の負けず嫌いな予想家をチームに迎え、電脳賞へ参戦!(by 長谷川) 「CHANCE」チーム・C氏(以下、C氏): もともとAI系の勉強会を色々やっていたのですが、そのうちに、競馬は結果もすぐに出ますし統計的な効果も見えやすいということで、 「分析の対象として優れているのではないか」と思ったんです。 それで試しにやってみたらすごくハマってしまって(笑)。 そこに「電脳賞」というイベントがタイミングよくあったので、参加してみたという経緯になります。 私たちの場合は、はじめはオッズ、馬体重、タイムなど あらゆるパラメーターを入れていたんですが、そこから競馬を徐々に理解していくにつれて 不必要なものを引いていったんですね。 その結果、的中率が上がっていきました。 こうした調整は合計で30回ほど行いましたね。 今回の電脳賞は、そんな正攻法に対して、「的中率」なんて大して上がらないことを「見切って」挑んだ「ニコちゃんAI競馬」チームが優勝してしまった、と総括できそうですね。 テリー氏: そもそも人工知能が発展していくことで、1番人気の馬が来る確率を割り出す精度は今後も上がっていくと思いますが、 回収率という観点でみると、「オッズが1. 0倍に近づいていく」ということにすぎません。 でも、私の「回収率の高いレースをチョイスする」というやり方であれば、そういう 未来の競馬においてもある程度高い倍率が維持できるとは思います。

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