競馬は人工知能を使って勝つ時代!おすすめ人工知能5選【2020年最新版】

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競馬 人工知能

2045年までにAI自らが人間より賢い知能を生み出す事ができるようになるといった話を聞いたことがありませんか?

眉唾みたいな話ですが実際に人工知能研究の権威「レイ・カーツワイル博士」がAIが人間より賢くなる時点「シンギュラリティ(技術的特異点)」を提唱しています。

それほど、人工知能はここ近年もっともホットな話題の一つであり、競馬も例外ではなく人工知能による競馬予想サービスが増えています。

これまで時間と労力をかけた予想も人工知能の力を借りればさらに的中率や回収率が上がるかもしれませんね。

当記事では人工知能がどうやって競馬予想をするのか、人工知能による競馬予想のデメリット、実際に成果を出している競馬人工知能を5つご紹介します。

最新のテクノロジーで競馬で稼ぎたい方は、ぜひご参考ください。

「2020年最新版」おすすめ競馬の人工知能5選

人工知能による競馬予想サービスは多くありますが、ほとんどはトレンドに背乗りしたハリボテです。

そこで、現時点で成果を出している競馬の人工知能を5つご紹介します。

  • ニッカンAI予想
  • Ringo ver.β
  • 競馬AI「KAIBA」
  • SIVA
  • 的中型人工知能

各人工知能の特徴もご紹介しますので、気になるものがあれば、ぜひお試しください。

ニッカンAI予想

ニッカンAI予想

ニッカンAI予想は日刊スポーツと株式会社GAUSSが共同で開発した人工知能です。

これまで蓄積した日刊スポーツのデータを人工知能に学習させ、最適な馬連の買い目を公開しています。

20年4月26日より過去1年間まで京都、京都G1は直前予想182.9%、前日予想120.6%と高い回収率をおさめ、多くの競馬ファンから注目されている人工知能です。

前日予想と直前予想があり、直前予想は当該レースの約30分前に公開され、無料でも1日1レース分の予想を見れます。

「競馬場別」・「距離別」・「グレード別」・「芝・ダート別」と条件別でも回収率が紹介され、例えば「2200m」のレースの前日予想では回収率128.1%をマークしています。

全条件で回収率100%超えにはならないものの、レースの条件を絞って勝ちたい方におすすめです。

Ringo ver.β

Ringo ver.β

Ringo ver.βは東大工学部卒2名が開発した競馬予想の人工知能です。

複数の最新アルゴリズム(中央競馬は過去10年、地方競馬は過去5年のデータなど)を組み合わせ順位予想、AI指数・勝率、推奨買い目を提供しています。

直近1月の中央競馬では回収率32%、1年間の回収率83%、地方競馬の1カ月の回収率は68%、1年間では91%と回収率100%を切っているものの2020年3月15日に開催された中央競馬ではトータル回収率272%を出しています。

まだ、開発中と今後期待したい競馬の人工知能です。

2週間お試しで利用できるので気になる方はチェックしてみてください。

競馬AI「KAIBA」

競馬AI「KAIBA」

競馬AI「KAIBA」は競馬サイト「SPAIA AI競馬」で提供されている東京大学(東大ホースメンクラブ)・京都大学(競馬研究会)の競馬サークルが独自に開発した競馬予想人工知能です。

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、レースに関するあらゆるデータを人工知能が学習し毎週全レースを予想しています。

波があるものの直近5日中2日間で回収率120%を超え、2019年のトータル回収率では中山競馬場で回収率161%をマークしています。

中山競馬場ので効率的に勝ちたい方にぜひおすすめしたい人工知能です。

その他、競馬レース情報、リーディング / データベース情報、SPAIA競馬 編集部オリジナル記事、血統詳細(5代血統表)などデータも無料で公開されています。

SIVA

SIVA

SIVAは株式会社GAUSSが開発したスポニチの公式競馬人工知能で単勝的中率は50%、回収率に至っては130%にも上ります。

SIVAが予測するために学習しているデータは競争馬や騎手はもちろん、馬の親や祖父母についての情報まで集め血統以外に、過去に出たレースの数に勝利数、血統に加えて、コースが芝であったかダートであったかなどまで分析しています。

単勝回収率の高い競馬予想人工知能をお探しの方はSIVAをおすすめします。

SIVAの詳しい検証結果はSIVAの競馬予想の回収率は130%?計69レース検証したマジな結果を紹介をご確認ください。

的中型人工知能

的中型人工知能

的中型人工知能は株式会社AlphaImpactが開発しnetkeiba.comで売れ筋3位と多くの競馬ファンから評判な人工知能です。

過去の膨大なレース結果から絶対的な本命にふさわしい『強い馬』を探し出すことに特化しディープラーニングと並んで強力な機械学習アルゴリズム『勾配ブースティング』を使用しているのが特徴です。

勾配ブースティングとは実績、騎手、適性など多種多様なファクターで予想する1000以上のバーチャル予想家を創り予想家全員の良いところどりをするようなアルゴリズムのようですね。

的中率30%に対して回収率は130%と名前に対して回収率も高い競馬の人工知能です。

人工知能はどうやって競馬予想をするのか

人工知能は学習すればするほど、競馬予想の精度が上がりますが、そもそもどんなデータが利用されているのか解説します。

人工知能は主に以下の6つのデータを利用しています。

  • 条件の似ているレースでの走破タイム
  • 直近の走破タイム
  • 過去の着順や着差
  • 競争馬の状態変化
  • 血統
  • 着順推移

どのデータを使って学習させていくのかは開発者の選択によって決まるようですね。

人工知能は結果予測が得意でデータを客観的に分析できることに長け、高性能な人工知能なら膨大な過去のデータを分析できます。

競馬の人工知能の問題点を知っておこう

客観的なデータ分析が得意な人工知能ですが、休暇明けの馬の成長や当日のパドックでの馬の雰囲気など数値にできない情報の判断は苦手としています。

競馬予想には数値化できない要素も重要で、例えばトラブルや出遅れで大敗した馬がいた場合、人工知能は着順でその馬を評価し、本来の能力は予想に反映されません。

まとめ

人工知能が人間より賢くなる時点「シンギュラリティ」は2045年と言われています。

当記事でご紹介した競馬の人工知能は現時点で成績を残しているもののあくまで「暫定」で、人工知能による競馬予想はまだ多くの問題点があり完全なものはありません。

これからより予想精度の高い人工知能も出てくるでしょう。

随時更新していきますので、ぜひご参考ください。

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