競艇のデータをAIに落とす経緯
この記事では管理人『なめこ』が競艇データに出会うまでの経緯や、競艇に選んだ理由を記載しています。
最後にAIとの出会いも少し触れます。
海外カジノで研究の日々
海外駐在が多く、よくカジノのルーレットの確率論をまとめることが日々の日課でした。
ベトナムなどの中発展国はディーラーではなくマシーンで、マシーン自体がかなり古く故障も多かった。
そのため、遠隔操作されるリスクも考えにくく、内蔵プログラムで確率操作くらいだと思いました。
しかも故障するタイミングも指標の高い要素となっていました。
※故障時は払い戻しされる
そんな日々もコロナで帰国して、駐在ではなくリモートで問題ないことがバレて海外生活が終わった。
日本に戻って競艇に出会う
日本に戻ってからも、ギャンブルの確率論を求めたい衝動が止められなく、
日本でやっているギャンブルについて調べてみた。
競馬
競馬は考える要素が多すぎて断念。
あと、軽くシュミレートしてみたが、高オッズ箱買いに比重を置かないと回収率が100%超えず、リスク高すぎて無理。
競輪
個人的に、裏ルールが受け付けない。
そもそも運営が儲かっていないので、回収率も低いという先入観があった。
競艇
どこのレース場も枠固定で、裏ルールもほぼ無し。
モーターや水面気象情報・交換部品・選手のコンディションなど、信頼できる要素が多い。
他のギャンブルに比べると組数が少ないので、指標に落としやすいのもポイント。
ファン投票の要素も高いので、確率的には本命オッズでも高配当がよく出るのも分かった。
競艇のデータ収集
競艇データは2012年10月1日から収集可能でした。
確率論に落とすときは、古くて3年前データになるので、10年前のデータが必要ではないけど、収集グセで集めれるだけ集めました。
レース場／支部／体重／調整体重／モーター／交換パーツ／プロペラ／水面気象情報や、他選手との相性など
レースに直結する信頼できる要素が多くて、気分がハイになる。
AIとの出会い
確率論は大学で習わない限りは正確な数値は求められないし、独自の計算式を作り上げるのみの半年はかかる。
しかし、AIと出会って時間短縮が圧倒的でした。
AIっていっても誰でも出来るものではなく、ある程度の数学知識と経験が必要なります。
私には統計の経験が多く、AIはすぐに馴染んだ。
簡易的なAIであればAWSのAIサービスを通せばチューニング済みなので、すぐに結果は出ます。
誰でも簡単にAIサービスを利用できる、怖い世の中になってきたな・・・
