人工知能AI活用で将棋界のように競馬予想はゲームチェンジするのは時間の問題か

飛躍理論

将棋8段のプロがAIによるゲームチェンジに嫌気を差して辞めてしまったが絶望するのも無理はない。

これからサヴァン症候群のようなケタ違いに記憶力がいい幼年プロが誕生するのは時間の問題だからだ。

まだ藤井聡太くらいなら人間味があるので注目も高いが、AIの棋譜を覚えた天才棋士が増えてくるにつれ見る側の眼も変わることになる。

ランダム性のないゲームではAIによる介入でバランスが壊れてしまうことで業界自体が危うくなる可能性もあるだろう。

競馬はどうだろうか。レースはランダム性が高く競走データも生涯50戦いく馬は珍しいくらいなのでAIによる介入度は高くない。

特に競走馬は相手に併せて走る傾向があるため、デビュー戦でG1クラスのタイムで走るようなことも起きていない。

ただ、競馬を構成する要素は人と馬だけではない。レースは屋外で行われているため自然の影響を受けることになる。

競走データは貴重だがデータ量は少ないことを考えると予想精度の限界はすぐに訪れることがイメージできるだろう。

実際AIはデータの少ないレースではさほど強みを発揮することがない。どちらかと言えばキャリア豊富な古馬戦の方が得意な傾向がでている。

この点を踏まえると人間が介入するべきポイントはハッキリしてくる。それは予想精度を上げたければ人間の能力を持って補完するしかないということ。

AIが導き出した好走可能性の序列はデータ十分でなければ人間が介入する余地は高い。逆にデータ十分ならAIだけで運用する方が効率は良くなるだろう。

この点を踏まえればAI単体による運用より人間が介入できる所は積極的に介入して好走の裏取りに全力を尽くすべきだと分かってくる。

ただ、AIで好走可能性を現実的な数字として導き出すことはカンタンではない。もし、かなり現実的な結果を出している指数があれば活用するべきだ。

AIは人間のようにバイアスで認知を歪ませることがないため、競馬AI指数でプラスになる事象は繰り返される可能性が非常に高い。

そこにパターンを見出せるのなら現代における「金のなる木」と言えるだろう。AIだけでは難しくても人間の創造性が加われば見つかる可能性は十分にある。

なぜなら、人間はパターンに縛られるものだからだ。ちょっとトイレに入った時に壁をふと見ると顔のパターンを発見することなんて日常茶飯事である。

AI活用することで新しいパターンを探すのはまさに「宝探し」であり、もしこれから起こるAI革命で見逃したら今後ずっと後悔することになるだろう。

スマホというジョブズが起こした近代革命の創造物を持ちながら古めかしい発想から抜けられない人にならないよう気を付けたい。

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