競馬をしていると、
「いや、それは聞いてない」
と思うレースがあります。
人気馬が普通に負けた。
穴馬が勝った。
それだけなら、まだ競馬です。
しかし中には、
レース前の情報を集めた。
馬柱も見た。
オッズも見た。
騎手も見た。
陣営コメントも確認した。
展開も考えた。
かなり筋の通った予想ができた。
それなのに、レースが始まった瞬間から、
「話が違うじゃないか」
となることがあります。
そんなとき、人間なら思わず、
「これはだまし討ちだ！」
と言いたくなるかもしれません。
もちろん本当に誰かがだましているわけではありません。
競馬では予定通りにいかないことが普通にあります。
それでも、なぜか「外れた」より「裏切られた」に近い感覚になるレースがあります。
今回は、競馬AIを観察していて「これはだまし討ちみたいだな」と感じるレースについて考えてみます。
- 一番だまし討ち感があるのは「逃げると思った馬が逃げない」
- 展開予想は未来の行動を予測している
- 「差すと思ったら逃げた」もかなり強い
- 「今回は仕上がっていない」と思った人気馬が普通に勝つ
- 「叩き台」という言葉を勝手に拡大解釈している可能性
- 「絶好調コメント」で飛ぶと逆方向のだまし討ちになる
- 情報が一致しすぎたレースほど外れたときに痛い
- 「外差し馬場」と思った直後に内逃げが残る
- 馬場は一日中同じではない
- 「今日のルメールは来る」と思った瞬間に飛ぶ
- 「今日の流れ」という説明は結果によって作り直せる
- 「オッズが急に下がった馬」が飛ぶ
- オッズ変動は「正解情報」ではない
- 逆に「全然売れていないAI上位馬」が普通に勝つ
- 「人気がない」という情報は思った以上に強い
- 「前走大敗」で消した馬が突然巻き返す
- 大敗は情報量が多そうで、実は原因が複数ある
- 「距離延長は無理」と思った馬が普通にこなす
- 「重馬場ダメ」と言われていた馬が走る
- 「直前まで買うつもりがなかった馬」が勝つ
- 完全消し馬こそモデル改善の材料になる
- 一番「だまし討ち」っぽいのは出遅れかもしれない
- 落馬・不利・前が壁も同じ
- 確率予測なら「だまし討ち」も最初から含まれている
- 「AI1位が飛んだ」は本当に想定外なのか
- だまし討ち感は「自信」と「結果」の差から生まれる
- AIにも「だまし討ち指数」を作れるかもしれない
- 「だまし討ちレース」を集めるとAIの弱点が分かるかも
- 本当に怖いのは「理由が分からないだまし討ち」
- でも説明を無理に作るのも危険
- だまし討ちに見えるレースほど、確率を思い出す
- 「話が違う」は競馬の通常運転なのかもしれない
- まとめ
一番だまし討ち感があるのは「逃げると思った馬が逃げない」
個人的にかなり強烈なのがこれです。
出走メンバーを見る。
明確な逃げ馬がいる。
近走もずっと逃げている。
枠も悪くない。
他に前へ行きそうな馬も少ない。
だから、
「この馬がハナ」
を前提に展開を考えます。
するとレースが始まります。
……行かない。
あるいは、別の馬が猛烈に主張してくる。
予定していた逃げ馬は控える。
この瞬間、展開予想がかなり崩れます。
前残りを想定して買った。
スローペースを想定して差し馬を嫌った。
なのにスタート後200mで、
「その展開になるの？」
となります。
これはかなり「だまし討ち」感があります。
展開予想は未来の行動を予測している
冷静に考えると当然です。
脚質データは過去の結果です。
前走逃げた。
前々走も逃げた。
だから今回も逃げる。
これは確率の高い仮説ではありますが、確定情報ではありません。
今回は騎手が控えるかもしれません。
隣の馬が想像以上に速いかもしれません。
出遅れるかもしれません。
陣営が作戦を変えているかもしれません。
つまり「逃げ馬」というラベルそのものが、
今回も逃げるという保証ではない
わけです。
AIが過去の位置取りを特徴量として使っていても、同じ問題があります。
過去走から先行確率を推定することはできます。
しかし、今回のスタート直後の意思決定までは確定できません。
「差すと思ったら逃げた」もかなり強い
逆方向もあります。
普段は中団。
あるいは後方。
なのに今日は急に前へ行く。
これも困ります。
特に人気薄が突然逃げたときです。
こちらは、
「この馬は後ろからなので展開待ち」
と低く評価していた。
しかし前へ行ったことで自分の競馬ができる。
そのまま粘る。
そして馬券内。
レース後、
「その競馬できるなら先に言ってくれ」
となります。
人間は過去の脚質にかなり依存します。
でも馬は戦術を変更できます。
そこに「想定外」が生まれます。
「今回は仕上がっていない」と思った人気馬が普通に勝つ
秋競馬などでよく感じるのがこれです。
長期休養明け。
次に大きなGⅠがある。
陣営コメントも、
「まずは次につながる競馬を」
「まだ良化途上」
「使ってから」
のように慎重です。
すると人間側は、
「今回は叩き台だな」
と思います。
能力は認める。
でも仕上がりは8割。
だから1番人気なら嫌いたい。
そしてレース。
普通に勝つ。
しかもかなり強い。
これも「話が違う」と感じやすいパターンです。
「叩き台」という言葉を勝手に拡大解釈している可能性
ただ、ここも面白いところです。
陣営が、
「次が目標」
と言ったとしても、
「今回は勝てません」
とは言っていません。
能力の高い馬なら、80％の状態でも勝つことがあります。
さらに「良化途上」という表現も、
馬券圏外になるほど状態が悪い
という意味ではないかもしれません。
人間側が、
次走目標
↓
今回は仕上げていない
↓
能力を発揮できない
↓
消し
と、勝手に話を進めています。
つまりだまし討ちというより、
自分で補完した物語に自分がだまされている
可能性があります。
「絶好調コメント」で飛ぶと逆方向のだまし討ちになる
逆に、
「状態は非常にいい」
「前走以上」
「ここは楽しみ」
というコメント。
これを見ると期待します。
そして人気馬。
条件も合う。
騎手も強い。
AI指数も高い。
「これはさすがに来るだろう」
となります。
結果。
8着。
これもかなりきついです。
なぜなら、
馬柱。
オッズ。
陣営。
AI。
全部が同じ方向を向いているからです。
外れたときに、
「じゃあ何を信じればいいんだ」
という感覚になります。
情報が一致しすぎたレースほど外れたときに痛い
ここは以前考えた「指数上位馬がすべて人気馬だったとき」ともつながります。
AIも高評価。
市場も高評価。
陣営も前向き。
調教評価も高い。
騎手もトップクラス。
こうなると、レース前の不安がかなり減ります。
人間の中で、
勝つ可能性が高い
から、
ほぼ勝つ
へ変化します。
でも実際にはp_win 0.40なら60％は負けます。
情報が全部一致していても、確率100％にはなりません。
むしろ「だまし討ち感」は、
自分の確信度が必要以上に上がったレース
で強くなるのかもしれません。
「外差し馬場」と思った直後に内逃げが残る
馬場バイアスもかなり強いです。
午前中から外差し。
内は伸びない。
実況や解説でも、
「外が良さそう」
という雰囲気。
SNSでも、
「今日は完全に外」
と流れている。
そこで外枠の差し馬を買う。
そして次のレース。
内枠。
逃げ。
そのまま粘る。
これも、
「さっきまでの話は何だったの？」
となります。
馬場は一日中同じではない
ただし、これも馬場が裏切ったとは限りません。
乾いてきた。
風向きが変わった。
ペースが違った。
馬場の使われ方が変わった。
単に強い馬だった。
そもそも前のレース数だけで外差しと決めつけるにはサンプルが少なかった。
いろいろ考えられます。
人間は数レースの結果から、
「今日は外」
のように一本の物語を作りやすいです。
その直後に逆の結果が出ると、だまされたように感じます。
しかし実際には、
最初から確定していなかったものを確定情報として扱った
だけかもしれません。
「今日のルメールは来る」と思った瞬間に飛ぶ
競馬には、その日単位の物語もあります。
午前中。
ルメール騎手が2勝。
次も2着。
「あ、今日乗れてるな」
となります。
その後の人気馬。
「今日の流れなら来る」
と買う。
飛ぶ。
あるいは逆に、
午前中全然来ない。
「今日はルメールの日じゃない」
と思って消す。
メインで勝つ。
これも典型的なだまし討ち感があります。
でも当然、一日の前半成績が次の馬の勝率を魔法のように変えるわけではありません。
「今日の流れ」という説明は結果によって作り直せる
例えば午前中に3勝。
午後に人気馬で敗戦。
それでも、
「さすがにずっと勝ち続けるわけない」
と言えます。
午前中不調。
午後に勝利。
なら、
「さすがトップ騎手、修正してきた」
と言えます。
どちらの結果でも物語を作れます。
つまり「流れ」はかなり便利な説明です。
レース前には曖昧。
レース後には何でも説明できる。
こういうものほど、予想では注意したいです。
「オッズが急に下がった馬」が飛ぶ
これも独特です。
締切前。
気になっていた馬が単勝12倍。
残り数分で9倍。
7倍。
「誰か買ってる？」
と思います。
何か情報を持っている人がいるのでは。
大口が入ったのでは。
これは来るのでは。
そう考えて急いで買う。
結果。
普通に飛ぶ。
この瞬間、
「だまされた」
となります。
オッズ変動は「正解情報」ではない
もちろんオッズの変化には情報が含まれる可能性があります。
しかし、
オッズが下がった
＝
勝率が急上昇した
ではありません。
単純に多く買われただけです。
人気薄ほど少額の購入でもオッズは動きやすいことがあります。
さらに他の馬の購入状況でも相対的に変化します。
それなのに人間は、
オッズ急落
↓
裏情報
↓
勝負気配
↓
来る
とストーリーを作ります。
そして外れると、
「なんだったんだあの売れ方」
となります。
逆に「全然売れていないAI上位馬」が普通に勝つ
これは競馬AIを運用していると面白いパターンです。
AI指数1位。
でも8番人気。
単勝20倍。
「AIが間違えているのでは」
と不安になります。
市場とのズレが大きすぎて、AIを信じられない。
最終的に見送る。
そして勝つ。
これは市場にだまされたように感じます。
「そこまで売れてないなら来ないと思うじゃん」
となります。
しかし本来、AIを使って市場とのズレを探しているなら、
こういう馬こそ観察対象だったはずです。
人間は市場を参考にしているつもりが、
最後には市場へ引っ張られています。
「人気がない」という情報は思った以上に強い
AIが高評価していても、
13番人気。
単勝50倍。
と表示された瞬間に不安になります。
「さすがにAIがおかしい」
と思います。
逆にAI5位でも1番人気なら、
「やっぱり強いのでは」
と感じます。
つまり人間は、AI指数を見た後にも市場評価で補正しています。
その補正が正しいこともあります。
しかし毎回市場へ戻すなら、
AI独自の予測を使っている意味が薄くなります。
そして見送った人気薄が来ると、
「だまし討ちだ」
という感覚だけが残ります。
「前走大敗」で消した馬が突然巻き返す
これもかなりあります。
前走12着。
着差2秒。
どう見ても悪い。
指数も低い。
人気もない。
ところが今回突然勝つ。
これも、
「どこにそんな要素があったんだ」
となります。
ただ競馬では、前走大敗の理由が今回なくなっていることがあります。
距離不適。
出遅れ。
不利。
馬場。
展開。
休み明け。
位置取り。
前走の着順だけでは説明できない要因です。
大敗は情報量が多そうで、実は原因が複数ある
5着から3着なら、能力差として理解しやすいです。
でも15着は、
弱かった
以外の理由が混ざっている可能性があります。
大きく負けたからこそ、市場も嫌います。
そして原因が解消されれば、オッズ妙味が生まれます。
つまり「前走大敗馬の巻き返し」は、
だまし討ちというより、
結果だけを特徴量として強く見すぎた罰
なのかもしれません。
「距離延長は無理」と思った馬が普通にこなす
競馬予想では適性を考えます。
1400mまで。
マイルが限界。
2000mは長い。
そう思って消す。
すると初距離で普通に走ります。
血統的にも怪しい。
過去のレースぶりからも不安。
それでもこなす。
これも「聞いてない」です。
しかし一度も走ったことのない距離については、結局推定しかできません。
「適性がない」のではなく、
まだ適性が観測されていない
だけかもしれません。
AIにも同じ問題があります。
「重馬場ダメ」と言われていた馬が走る
これも似ています。
過去の稍重で負けた。
血統的に軽い馬場向き。
だから道悪はマイナス。
ところが重馬場で快勝。
すると、
「道悪ダメじゃなかったの？」
となります。
でも過去の稍重敗戦が、本当に馬場原因だったかは分かりません。
相手が強かっただけかもしれません。
距離が合わなかったかもしれません。
状態が悪かったかもしれません。
人間は結果を一つの要因へ結びつけたくなります。
それが外れたときに、だまし討ち感が生まれます。
「直前まで買うつもりがなかった馬」が勝つ
個人的にもう一つ嫌なのがこれです。
レース前に馬柱を見て、
「これはない」
と早い段階で消した馬。
その後、ほとんど考えない。
そしてレースが始まる。
直線。
その馬が伸びてくる。
こういうときは、
最後に切った馬よりさらに驚きます。
「あなた、どこから出てきたの？」
となります。
最後まで迷った馬なら、まだ自分の予想範囲内です。
完全消しだった馬は、予想世界の外から突然現れたように感じます。
完全消し馬こそモデル改善の材料になる
競馬AI的には、この馬が一番面白いです。
指数2位が勝った。
それは想定内。
指数5位なら少し低評価。
指数15位が勝った。
これはかなり大きな誤差です。
なぜ低評価だったのか。
どの特徴量が効いたのか。
過去走をどう見ていたのか。
市場は何番人気だったのか。
同じパターンが他にもあるのか。
ここを調べる価値があります。
人間なら、
「事故だった」
で済ませたくなります。
AIなら、
自分の盲点候補
として保存できます。
一番「だまし討ち」っぽいのは出遅れかもしれない
そして、かなりどうしようもないのが出遅れです。
先行馬。
好枠。
展開有利。
AI指数1位。
単勝も適正。
よし。
ゲートが開く。
出ない。
この瞬間、
予想のかなりの部分が無効になります。
特に短距離なら致命的です。
これはレース前データで完全に回避するのが難しい要素です。
出遅れ率のような特徴量を作ることはできます。
しかし、その日に出遅れるかまでは分かりません。
これこそ本当の意味で、
「そのパターンは聞いてない」
に近いかもしれません。
落馬・不利・前が壁も同じ
競馬には、モデルで扱いきれない偶発要素があります。
スタート直後の接触。
落馬。
前が壁。
大外を回される。
直線で進路がなくなる。
これらは能力予測とは別の次元です。
p_win 0.40の馬も、毎回能力を完全に発揮できるわけではありません。
むしろp_winの中には、
こうした不確実性もすべて含まれています。
だから40％なのです。
確率予測なら「だまし討ち」も最初から含まれている
ここまで考えると面白いことがあります。
人間は、
「絶対来ると思ったのに」
と言います。
AIは本来、
「勝率36％」
としか言っていません。
その馬が負けても、
64％側が起きただけです。
つまりAI予測を正しく読めば、
完全なだまし討ちは少なくなります。
問題は人間側が、
36％
↓
AI1位
↓
本命
↓
かなり来そう
↓
ほぼ来る
と変換していることです。
順位表示には、確率を断定へ近づけてしまう危険があります。
「AI1位が飛んだ」は本当に想定外なのか
例えばAI指数1位の勝率が30％だったとします。
100レースなら30勝程度。
つまり70回程度は負けます。
むしろ「飛ぶ方」が回数としては多いです。
それでも指数1位が負けるたびに、
「AI外した」
と感じます。
これはランキングの魔力かもしれません。
1位という言葉には、
正解
という印象があります。
しかし確率予測の1位は、
一番マシな候補
でしかない場合があります。
だまし討ち感は「自信」と「結果」の差から生まれる
ここまでのパターンに共通するものがあります。
実際の結果そのものではありません。
自分がレース前にどれくらい確信していたかです。
自信30％。
外れ。
まあ仕方ない。
自信95％。
外れ。
「だまされた！」
となります。
つまり、だまし討ち感の正体は、
期待と現実の落差
なのかもしれません。
これは競馬でメンタルが崩れる話ともつながります。
AIにも「だまし討ち指数」を作れるかもしれない
少し遊びとして考えるなら、
「だまし討ち度」
を数値化できるかもしれません。
例えば、
AI p_winが高い。
単勝人気も高い。
陣営コメントも強気。
調教評価も高い。
脚質展開も有利。
それなのに大敗。
こういう馬ほど「だまし討ち度」が高い。
逆に、
AI低評価。
人気薄。
不安材料多数。
そのまま負ける。
これは全く驚きません。
つまり、
事前情報の一致度と結果の乖離
を見るわけです。
「だまし討ちレース」を集めるとAIの弱点が分かるかも
これを観察ログとして残すと面白そうです。
例えば100レースごとに、
「最も想定外だったレース」
を抽出します。
AI1位が大敗したレース。
指数下位が圧勝したレース。
展開予想が完全に逆だったレース。
人気とAIが完全一致したのに荒れたレース。
そして原因を分類します。
出遅れ。
展開変更。
馬場。
距離。
休み明け。
能力成長。
データ不足。
単純な確率変動。
こうすると、自分のモデルが何に弱いのか見えてくるかもしれません。
本当に怖いのは「理由が分からないだまし討ち」
予想を外しても、
出遅れた。
前が詰まった。
ハイペースだった。
なら納得できます。
一番気になるのは、
好スタート。
好位。
展開も想定通り。
不利なし。
なのに全く伸びない。
逆に低評価馬が完勝。
こういうケースです。
外部要因では説明できません。
この場合は、
AIが能力評価を間違えていた可能性があります。
だから「だまし討ちだ」と笑って終わるより、
説明できない外れほど残しておく
価値があります。
でも説明を無理に作るのも危険
ただしレース後、人間はいくらでも説明できます。
「調子が悪かった」
「気持ちが乗っていなかった」
「この距離はやっぱり長かった」
「馬場が合わなかった」
本当にそうだったかは分かりません。
説明がない状態は気持ち悪いので、理由を作りたくなります。
しかし、たまたま負けただけかもしれません。
競馬AIの観察としては、
「原因不明」
を残しておくのも大事だと思います。
分からないものを、分かったことにしない。
だまし討ちに見えるレースほど、確率を思い出す
例えばp_win 0.45の馬が負けた。
驚きます。
でも負ける確率は55％あります。
p_win 0.70でも3回に1回近くは負けます。
競馬では「かなり有力」と「ほぼ確実」の間に大きな差があります。
人間はこの差を感覚的に縮めがちです。
だから、
「これはだまし討ちだ！」
と思ったレースこそ、
レース前のp_winを見返したいです。
実はAIは最初から、
「普通に負けますよ」
と言っていたのかもしれません。
「話が違う」は競馬の通常運転なのかもしれない
逃げると思った馬が逃げない。
仕上がっていないと思った馬が勝つ。
外差しだと思ったら内が残る。
騎手の流れを信じたら飛ぶ。
オッズ急落馬が来ない。
低評価馬が突然勝つ。
出遅れる。
前が詰まる。
競馬には、レース前には分からないことが大量にあります。
そのため、
「情報を全部集めれば正解に近づける」
のは確かでも、
「情報を全部集めれば想定外がなくなる」
わけではありません。
むしろ情報を集めるほど、自分の中で完成度の高い物語ができます。
そしてその物語が崩れたとき、
だまし討ちに感じるのかもしれません。
まとめ
あなたが「これはだまし討ちだ！」と思ったレースはどんなレースでしょうか。
人気馬が負けたレース。
穴馬が勝ったレース。
それだけなら、競馬では普通です。
個人的にだまし討ち感が強いのは、
レース前の情報が一つの方向へきれいに揃っていたのに、実際のレースではその前提から崩れたとき
です。
逃げると思った馬が逃げない。
差すと思った馬が逃げる。
叩き台だと思った有力馬が圧勝する。
絶好調コメントの人気馬が大敗する。
外差し馬場だと思った直後に内逃げが残る。
オッズ急落馬が普通に飛ぶ。
AIが低く評価した馬が完勝する。
そして何より、
スタートした瞬間に出遅れる。
こういうレースでは、
「それは聞いてない」
と言いたくなります。
ただ、よく考えると誰かにだまされたわけではありません。
多くの場合、
不確実だった情報を、自分の中で確定情報へ変えていただけです。
逃げる可能性が高い。
状態が良さそう。
外が伸びているように見える。
人気馬の能力が高い。
AI指数1位。
それらはすべて、
「可能性が高い」
という話です。
競馬では、その反対側も普通に起こります。
だから「だまし討ちだ！」と思ったレースは、単なる腹立たしい外れではなく、
自分がどこで確率を断定へ変えていたかを教えてくれるレース
なのかもしれません。
もしAI指数1位のp_winが32％だったなら、AI自身は別にだまされていません。
残り68％側が起きただけです。
だまされたように感じているのは、
32％を「かなり来る」に変換した人間側かもしれません。
そう考えると、競馬で本当に怖いのは「だまし討ちレース」そのものではありません。
自分がどんなレースで「これはもう決まった」と思い込むのか。
そこを知る方が、次の予想には役立つ気がします。
そして次に、
「これはだまし討ちだ！」
と言いたくなるレースに遭遇したら、少しだけ立ち止まって、
「レース前、本当は何％くらいの話だったんだろう」
と見返してみる。
競馬AIの観察ログとしては、そんなレースほど残しておく価値があるのかもしれません。
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