3️⃣【AIは競馬を予想できるのか？】私は競馬ではなく、予想者の予想を当てた

3️⃣【AIは競馬を予想できるのか？】私は競馬ではなく、予想者の予想を当てた

自分の予想から、専門家の着眼点へ

1995年の有馬記念では、展開を読み切って馬連を的中させた。

しかし、前走の成績を重視する方法では、人気薄を見つけるのが難しい。

そこで私は、予想方法を変えた。

競馬を予想するのではない。予想者の予想を当てるのだ。

東京スポーツの競馬欄

当時、私が読んでいたのは東京スポーツだった。

特に注目したのは、トラックマンたちの予想の根拠である。

本命印が多い馬を選ぶわけではない。

専門家がなぜその馬に注目したのか。

その理由を読む。

1997年の皐月賞では、2頭の人気薄に目が留まった。

サニーブライアンとシルクライトニングである。

サニーブライアンのローテーション

サニーブライアンを推した予想者は、ローテーションに注目していたと記憶している。

この馬は2000mのレースを繰り返し使われていた。

目先の着順は決して目立たない。

しかし、皐月賞も2000mである。

そこに陣営の狙いがあるのではないか。

私は、この考え方に納得した。

競馬ゲームが流行り、私自身もローテーションの重要性を知っていた。

馬は毎回、目の前のレースだけを目標に走っているわけではない。

本番に向けて、準備している場合もある。

シルクライトニングの調教

もう1頭はシルクライトニング。

東京スポーツの落合氏というトラックマンが、調教内容を高く評価していたと記憶している。

調教の内容が抜けている。

それが推奨の理由だった。

私は実際に馬の調教を見ていない。

しかし、現場で馬を見ている専門家が、他馬との違いを指摘している。

これは馬柱の着順だけでは分からない情報である。

4頭ボックスで勝負

私はこの2頭に人気馬2頭を加えた。

馬連4頭ボックス。

1点500円、6点で合計3,000円。

結果は、

1着 サニーブライアン（11番人気）
2着 シルクライトニング（10番人気）

馬連配当は51,790円。

500円分の払戻金は、

258,950円。

投資額を差し引いて255,950円の利益だった。

専門家を信じたのではない

ここで誤解してほしくないことがある。

私は、専門家だから信じたわけではない。

専門家が何に注目したのか、その着眼点を評価したのである。

ローテーションに意味がある。

調教の動きが他馬より優れている。

それぞれ違う根拠だった。

どちらも、自分だけでは見落としていたかもしれない。

その理由に納得したから選んだ。

私はこのとき、馬の予想ではなく、予想者の予想を当てたのだと思っている。

AIはこの役割を果たせるのか

今ならAIがある。

大量のデータを分析し、多くの情報を集められる。

しかし、AIはトラックマンのように、実際に馬を見ているわけではない。

調教で何が違ったのか。

なぜそのローテーションを選んだのか。

そうした着眼点を、公開情報から発見できるだろうか。

これが、今回のAI競馬予想実験で試したいことの一つである。

次回は、そもそもデータが豊富なら予想は当たるのかを考えてみたい。


※当時の予想者名や記事内容は記憶に基づいており、原紙での確認はできていません。




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