AIが競馬予想！人工知能を活用したおすすめ競馬予測サービス3選

最終更新日:2024/04/17

膨大なデータを分析し、予測を立てていくことを得意とするAI・人工知能は、現在さまざまな分野での実用化が進んでいます。医療や農業、スポーツなど幅広い分野で導入が進んでおり、AIが商品やサービスの品質向上に貢献しているのです。

そんな中、意外な業界にもAIが導入され始めており、大きな注目を集めています。そのひとつに「競馬」が挙げられるでしょう。最近ではAIを活用した競馬予測サービスも増えてきており、そのサービスを利用する人も増えてきているのです。

そこで今回は、AIを活用した競馬予測サービスを3つご紹介していきます。それぞれのサービスにどのような強み、特徴があるのか、ぜひ参考にしてみてください。

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AIによる競馬予測の仕組みとは？

そもそも、AIを活用した競馬予測サービスは、どのような仕組みによって予測が行われているのでしょうか。まずは、その具体的なしくみについてみていきましょう。
AIのアルゴリズムなどは競馬予測サービスごとに異なりますが、基本的な仕組みは同じと考えて問題ありません。競馬予測のAIで用いられている予測方法は、主に以下のようなものです。

1.過去のレースデータの集計
2.パターンの計測
3.データの比較
4.予測

過去のレースデータは、JRAの100%関連会社である「JRAシステムサービス株式会社」が提供する「JRA-VAN」という競馬情報サービスから取得することができます。ここで取得したビッグデータをプログラムに取り込み、パターンを計算していくわけです。

プログラムに取り込んだ後、AIは主に以下のような情報を分析していきます。

・重要な特徴要素とみなすデータはどれか
・掛け合わせのパターンをどうするか
・パターンの重要度はどのように決めるか

こららをもとに、AIはどのデータを採用するのか、どのレースを予想するのかを判断していくわけです。ツールによっては、アナログで馬券を購入する競馬ファンの「注目ポイント」に目を向けて予想していくAIも存在します。

ちなみに、2017年に株式会社ドワンゴが主催した「電脳賞」という競馬予測アルゴリズム協議会では、ニコちゃんAI競馬というチームがAI予測によって「通算回収率181.9%」という記録を残しました。AIは私たち人間では難しい「過去の膨大な量のデータを分析する作業」も簡単に行えるため、次世代の競馬予測ツールに大きな注目が集まっているのです。

スポニチ：AI競馬予測サービス「SIVA」

（参照：SIVA　スポニチ　AI競馬予想）

「SIVA」は、スポニチが提供しているAI競馬予測サービスです。「SIVA」の名前の由来は、競馬場の芝（SIVA）と、「創造」を司るインドの神様SIVAをイメージして付けられたといいます。競馬における勝ち馬を予測するため、日々数万件という大量のレースデータから必要な情報のみ抽出して分析するという点が大きな特徴です。

そんな「SIVA」の主な機能としては、以下のようなものがあります。

News

記者が収集した独自ニュースを読んだり、SIVA編集者によるオリジナル記事を読んだりすることができます。

Dashboard

SIVAが予測した的中率を確認することができます。

Race information

出馬票や過去情報といったレース情報を確認することができます。この情報は、レース開催日前日に更新されます。

Chat talk

SIVAのチャットボットと会話をしながら、レース予測や検索を行うことができます。

Forecast

AIによる勝ち馬予想を確認することができます。この情報はレース前日の夕方に配信されます。

Combination Forecast

AIによる買い目予測を確認することができます。

Odds Simulator

買い目に合わせたオッズの計算を行うことができます。

SNS

Twitterに配信された結果速報を確認することができます。

サンスポ：AI-GALILEO（エーアイガリレオ）

（参照：サンスポZBAT！競馬　ＡＩ－ＧＡＬＩＬＥＯ（エーアイ・ガリレオ））

AI-GALILEO（エーアイガリレオ）は、競馬情報サイトの「サンスポZBAT！（ズバッと！）競馬」が提供しているAI競馬予測サービスです。AIの開発を行う「AI-dea」が提供しているAI予測システムに独自のデータを加えて、蓄積された過去のデータからそのレースごとの条件で学習していきます。これにより、より精度の高いAI予測を行うことが可能になるといいます。

そんなAI-GALILEO（エーアイガリレオ）には、配当を重視する「キングワン」、的中を重視する「スリープリンス」、大穴を狙う「ゴッドハンド」という3つのカテゴリーが設けられており、すべてのレースの推奨買い目をユーザーに提供していくという仕組みです。それぞれのカテゴリの特徴は、以下のようになっています。

配当重視（キングワン）

1着になる確率が高い馬はどれか、AIが予測していきます。過去に行われたさまざまなレースのデータ群をもとにして予測していくという仕組みです。その予測を行うために、AIが競走馬の身体能力やコース適性に加えて、騎手や厩舎といった情報の学習を行います。推奨馬券は馬単、三連単です。

的中重視（スリープリンス）

5着以内に入る確率が高い馬の予測を行い、馬連、三連複の軸馬を洗い出していきます。5着以内に入る確率が高い馬の予測を行うことによって、過去に2着や3着になった結果なども考慮していくことが可能です。それにより、馬連や3連複における軸馬を洗い出していくことができるといいます。

大穴狙い（ゴッドハンド）

競走馬本来の能力に重きを置き、予測していきます。ワイドの5頭ボックスが推奨馬券です。他の2つのカテゴリとは異なり、あくまでも馬の能力を重視するというものなので、人気とは異なる予測を行うのが特徴です。また、コース適性などといった見落としがちな部分にも着目して大穴を狙っていくことも特徴といえるでしょう。

ドワンゴ：競馬予測AI「Mamba」

（参照：競馬予測AI Mamba 2nd Season　Mambaとは）

「Mamba」は、ドワンゴが提供しているAI競馬予測サービスです。ドワンゴのAIエンジニアが開発したサービスで、競走馬や騎手、厩舎などの成績に加え、血統やオッズの変化といった約3,000の特徴量をAIが学習しています。それによりAIによる競馬予測を可能にしているそうです。

ちなみに、2018年3月から6月までの4ヶ月間に放送された「人工知能募金」では、ユーザーからの募金による本運用期間での回収率135%を達成しています。また、テスト期間となる3月を含めた成績も、回収率100%以上を達成しているのです。

なお本企画では、締め切り寸前のオッズで馬券の購入を判断することができるようになったため、予測精度がさらに向上し、WIN5以外の全馬券を購入できるようになったといいます。

中央競馬：VUMA

(参照：VUMA（ヴーマ）｜妙味馬を見抜く競馬予想AI)

VUMAは、中央競馬が配信しているAI競馬予測サービスです。実力よりも過小評価されている傾向にある「妙味馬」をAIが探し出し、推奨買い目とともにレースの30分前に後悔するという仕組みになっています。開催日に1レースの予想が無料で公開されるため、他の競馬予測サービスと併せて活用してみると面白いかもしれません。なお、回収率は9割と高い数字を出すこともあるそうです。

日刊スポーツ：極ウマ

(参照：極ウマ・プレミアム｜日刊スポーツの競馬予想サイト)

極ウマは、日刊スポーツと株式会社GAUSSが共同開発したAI競馬予測サービスです。日刊スポーツがこれまでに蓄積したデータを活用してAIに学習させており、数百件のデータをもとに予測を行った上で、最適な買い目を公開しています。スマートフォンはもちろんのこと、パソコンからでもアクセスできるため、場所を気にすることなく予想を行うことができるでしょう。

AIは競馬予測にとどまらず、さまざまなものを予測する時代へ

このように、AIの進化に伴い、最近では競馬予測を行うサービスも非常に多くなってきていることがお分かりいただけたでしょう。今回ご紹介した競馬予測サービス以外にも、さまざまなサービスが存在しており、それぞれ機能や特徴も少しずつ異なります。

そのため、自分にあったAI競馬予測サービスを有効活用していくことで、これまで以上の的中率を実現できるようになるかもしれません。ただし、あくまでもAI競馬予測サービスの利用は自己責任となりますので、利用を検討される場合には無理のない範囲で競馬を楽しむようにしましょう。

今回は「競馬」にフォーカスしてAI予測の技術をご紹介してきましたが、もちろんAIを活用した予測サービスを導入しているのは競馬業界だけではありません。交通における渋滞予測や医療における発症予測、企業における退職者予測など、さまざまな業界で「AIを活用した予測」が行われているのです。

膨大なデータを分析し、未来の予測を行うという面に関していえば、我々人間よりもAIのほうが遥かに高精度かつスピーディーに予測を行うことができます。つまり、AIを活用したほうが効率的に進められる業務も決して少なくないということです。

そのため、働き方改革によって業務効率化を求められている企業側からしても、「いかにAIを有効活用できるか」という点は企業の成長を図る上でも重要なポイントになるでしょう。

その「AIの効率性」という点に関しては、今回ご紹介したAI競馬予測サービスの仕組みからも垣間見ることができたかと思います。今後、すべての分野においてAIが欠かせなくなる時代も決して遠くはないかもしれません。

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