競馬AIで指数を出していると、ときどき非常に分かりやすいレースがあります。
AI指数1位が1番人気。2位が2番人気。3位が3番人気。さらに4位も4番人気。
AIと市場の評価がほとんど同じ順番に並んでいるレースです。
こういう結果を見ると、少し複雑な気持ちになります。
「AIもちゃんと強い馬を評価できている」と安心する一方で、「これならAIを使う意味があるのだろうか」とも思います。人気順をそのまま並べただけに見えてしまうからです。
さらに馬券として考えると、指数上位がすべて人気馬なら高配当も期待しにくくなります。
そこで、
「指数上位が人気馬ばかりなら見送るべきなのか」
という疑問が出てきます。
しかし、AIと市場が一致していること自体が悪いわけではありません。むしろ、本当に能力上位の馬を正しく評価できている証拠とも考えられます。
問題は、
予測として正しいことと、馬券として買う価値があることは別
という点です。
今回は、AI指数上位馬がすべて人気馬だったとき、どのように考えればよいのかを整理してみます。
- 指数と人気が一致するのはむしろ自然
- 「人気馬を当てたから意味がない」は少し違う
- 問題は「その人気馬をそのオッズで買う価値があるか」
- 順位一致と確率一致は違う
- 「1位＝1番人気」でも指数差が大きければ話は変わる
- 市場とAIが一致しているレースは「堅いレース」なのか
- 「人気一致度」を作ってみる
- 堅いレースなら単勝より組み合わせ馬券なのか
- ただし人気馬BOXは簡単に低期待値になりやすい
- 人気上位が全部AI上位なら「穴を無理に探さない」
- 「穴がいない」という予測も立派な予測
- 市場が正しいレースを避けるという考え方もある
- AIと市場の一致率と回収率を調べたい
- 「完全一致」より「少しだけ違う」方が狙い目かもしれない
- 人気馬の中から「一番割安な馬」を探す
- 「人気馬同士の指数差」が馬券選択に使える
- 人気馬ばかりだから「安心」と考えるのも危険
- 「人気馬を当てるAI」になっていないかは確認したい
- オッズなしモデルでも人気順と一致するなら興味深い
- 人気馬ばかりのレースほど見送りやすいメリットもある
- GⅠほど「人気馬ばかり」になりやすい可能性もある
- 人気馬しかいない日は「何もしない」も正解
- 実際に検証するなら4パターンに分けたい
- 「人気馬だから買わない」も逆張りバイアスになり得る
- まとめ
指数と人気が一致するのはむしろ自然
まず、指数上位と人気上位が一致すること自体を不思議に思う必要はありません。
競馬のオッズは、多くの馬券購入者がさまざまな情報を見て作った集合的な評価です。
前走成績。
騎手。
枠順。
調教。
血統。
重賞実績。
競馬新聞。
SNS。
こうした情報を大量の人が見て馬券を購入します。
一方、競馬AIも過去成績や騎手、距離、競馬場などを使って馬の能力を推定します。
両者が似た情報を見ている以上、強い馬について評価が一致するのはむしろ自然です。
例えば前走GⅠ2着で、今回も同条件。有力騎手が継続騎乗し、相手関係も楽になった馬がいたとします。
人間も評価する。
AIも評価する。
結果として1番人気・AI1位になる。
これはAIが役に立っていないのではなく、市場と同じように妥当な情報を評価できているとも考えられます。
「人気馬を当てたから意味がない」は少し違う
競馬AIを作っていると、人気薄を上位評価したときの方が嬉しくなります。
AI1位・8番人気。
こういう馬を見ると、
「市場が見つけていない馬をAIが発見した」
という気分になります。
一方で、
AI1位・1番人気。
AI2位・2番人気。
だと、少し面白くありません。
しかしモデル評価という意味では、人気馬を正しく評価できることも重要です。
もしAIが本当に能力を見抜けているなら、強い人気馬を上位に置くのは当然です。
むしろ何でも人気薄を上位へ持ってくるAIの方が危険です。
競馬AIの目的は、
人気薄を探すこと
ではなく、
各馬の勝つ確率をできるだけ正確に推定すること
です。
その結果として人気順位と同じになったなら、それ自体は何も問題ありません。
問題は「その人気馬をそのオッズで買う価値があるか」
ここから馬券の話になります。
例えばAIが、
A馬 p_win 0.40
B馬 p_win 0.25
C馬 p_win 0.15
と評価していたとします。
人気も、
A馬 1番人気
B馬 2番人気
C馬 3番人気
でした。
順位としては完全一致しています。
しかし、それだけでは買うべきかどうか分かりません。
オッズが、
A馬 2.0倍
B馬 4.0倍
C馬 7.0倍
だったとします。
単純にp_win×オッズで見ると、
A馬
0.40 × 2.0 ＝ 0.80
B馬
0.25 × 4.0 ＝ 1.00
C馬
0.15 × 7.0 ＝ 1.05
となります。
AI順位1位だからA馬を買うのではなく、価格まで見るとC馬の方が面白い可能性があります。
つまり、
指数順位と人気順位が一致していても、確率とオッズの差は残る
ということです。
ここを見ずに「人気馬ばかりだから見送り」と決めるのは少し早いと思います。
順位一致と確率一致は違う
例えばAIも市場もA馬を1位評価していたとします。
しかし、
AI：勝率35％
市場：勝率50％相当
なら、かなり評価が違います。
どちらも順位では1位ですが、AIは市場ほどA馬を高く評価していません。
逆に、
AI：勝率55％
市場：勝率40％相当
なら、同じ1番人気でもAIの方が強く評価しています。
つまり重要なのは、
何位かではなく、どのくらい強いと思っているか
です。
人気順位と指数順位だけを見ると、「市場とAIが一致」と判断してしまいます。
しかしp_winとオッズを比較すれば、実際にはかなり意見が違うケースがあります。
これは競馬AIを使う上で大事な点だと思います。
「1位＝1番人気」でも指数差が大きければ話は変わる
例えば次の2レースを比べます。
Aレース
1位 1番人気 p_win 0.38
2位 2番人気 p_win 0.16
3位 3番人気 p_win 0.10
Bレース
1位 1番人気 p_win 0.20
2位 2番人気 p_win 0.19
3位 3番人気 p_win 0.18
どちらも人気順と指数順は同じです。
しかし中身は全く違います。
AレースではAI1位が明確に抜けています。
Bレースではほぼ横並びです。
Aレースなら、「市場もAIもこの馬を強いと見ている」というより、AIがかなり強く1位馬を支持している状態です。
Bレースなら、順位は一致していても「たまたま人気順と同じ並びになった」程度かもしれません。
だから、指数上位がすべて人気馬だったときほど、
順位だけでなく指数差を見る
必要があります。
市場とAIが一致しているレースは「堅いレース」なのか
ここで少し面白い仮説を考えられます。
AI順位と人気順位が強く一致しているレースほど、実際に堅く決まりやすいのではないか。
例えば、
AI1位＝1番人気
AI2位＝2番人気
AI3位＝3番人気
というレースです。
これはAIと市場という二つの評価が同じ方向を向いています。
もし両者がそれぞれ別の情報を使っているなら、一致していること自体に意味がある可能性があります。
例えば市場は調教や直前情報まで反映している。
AIは過去データを中心に評価している。
それでも同じ馬を上位評価しているなら、能力上位がかなり明確なのかもしれません。
この仮説は実際に検証できます。
「人気一致度」を作ってみる
例えばレースごとに、
AI1位と人気順位。
AI2位と人気順位。
AI3位と人気順位。
を比較します。
そして、
完全一致。
ほぼ一致。
大きく不一致。
に分類します。
例えば、
完全一致
AI1位＝1人気
AI2位＝2人気
AI3位＝3人気
ほぼ一致
AI1位＝2人気
AI2位＝1人気
AI3位＝4人気
大きく不一致
AI1位＝8人気
AI2位＝6人気
AI3位＝1人気
という感じです。
そのうえで、
1番人気勝率。
AI1位勝率。
上位3頭以内で決着する率。
三連複人気。
単勝回収率。
などを比較します。
もし完全一致レースほど上位人気で決まりやすいなら、人気一致度をレースの堅さを測る指標として使えるかもしれません。
堅いレースなら単勝より組み合わせ馬券なのか
指数上位と人気上位が一致している場合、
「どうせ配当が低いから買わない」
と考えがちです。
しかし馬券種を変える方法もあります。
例えばAIが、
1位A馬
2位B馬
3位C馬
と評価し、人気も同じだったとします。
しかも上位3頭と4位以下に大きな指数差がある。
この場合、
A単勝。
ではなく、
A－Bワイド。
A軸B・C馬連。
A・B・C三連複。
など、上位グループの信頼度を利用する方法があります。
もちろん人気馬同士なので配当は低くなります。
そのため期待値確認は必要ですが、人気上位が正しいと判断できること自体を馬券へ変換することはできます。
単勝で妙味がなくても、組み合わせとしては使えるかもしれません。
ただし人気馬BOXは簡単に低期待値になりやすい
ここには注意も必要です。
AI上位が全部人気馬だから、
「とりあえず上位3頭BOX」
と買う。
これはかなりやりやすい馬券です。
しかし市場も同じ3頭を高く評価しているため、組み合わせオッズも低くなります。
例えば三連複1－2－3人気の組み合わせが5倍。
かなり当たりそうに見えます。
しかし、その3頭がすべて3着以内に来る確率が本当に20％以上あるのかを考える必要があります。
人気馬同士だから安全というだけで買うと、的中率は高くても回収率が下がる可能性があります。
つまり、
堅いレースを見つけることと、堅い馬券を買って利益を出すことも別
です。
人気上位が全部AI上位なら「穴を無理に探さない」
こういうレースで一番危険なのは、
「AIを使っているのだから、何か穴馬を見つけなければ」
と考えることかもしれません。
例えば指数1～4位が全部1～4番人気。
すると5位以下から、
「せっかくだからこの8番人気を狙おう」
と探し始めます。
しかしAI自身が低く評価している馬です。
市場も低く評価している。
両者がそろって低評価なのに、「穴を買いたい」という理由だけで馬券へ入れるのはかなり不自然です。
前回考えた「穴馬を探す行為は本当に期待値につながるのか」と同じで、穴馬は目的ではありません。
期待値を探した結果として人気薄が出てくる
のが自然です。
指数上位が全部人気馬なら、「今日は穴がいない」という結論でもよいのだと思います。
「穴がいない」という予測も立派な予測
競馬予想では、どうしても目立つ結論を出したくなります。
「この10番人気が面白い」
「この人気馬は危険」
という方が記事やSNSでも目立ちます。
しかしレースによっては、
1番人気が普通に強い。
2番人気も妥当。
3番人気もそれなりに強い。
ということがあります。
つまり市場がかなり正しい。
こういうレースで無理に逆張りすると、逆に期待値を下げる可能性があります。
AIが市場と同じ評価を出したなら、
「このレースでは市場に大きな歪みは見つからなかった」
という一つの結果です。
競馬AIの役割は毎回市場を否定することではありません。
市場が正しそうなときに、それを確認することも役割です。
市場が正しいレースを避けるという考え方もある
一方で、馬券戦略としては市場と完全一致するレースを避ける方法もあります。
例えば自分のAIの優位性が、
「市場が過小評価している馬を発見すること」
にあるとします。
その場合、
AI順位と人気順位が完全一致しているレースには、自分の強みがありません。
どの馬が強いかについて市場と同じ意見しか持っていないからです。
それなら見送って、
AI1位＝7番人気。
AI2位＝1番人気。
のようなレースだけを買う。
という戦略も考えられます。
ただし、本当にこの方が回収率が高いかは検証が必要です。
「市場と違う＝優位性がある」
ではありません。
AIが間違っているだけの可能性もあります。
AIと市場の一致率と回収率を調べたい
このテーマをAIで研究するなら、かなり面白い集計ができます。
例えばAI1位について、
グループA
AI1位＝1番人気
グループB
AI1位＝2～3番人気
グループC
AI1位＝4～6番人気
グループD
AI1位＝7番人気以下
に分けます。
そして、
勝率。
単勝回収率。
複勝回収率。
平均オッズ。
最大連敗。
を比較します。
さらにAI上位3頭と人気上位3頭の一致数も見ます。
3頭一致。
2頭一致。
1頭一致。
0頭一致。
で分ける。
これで、
AIと市場が一致するほど的中率は上がるが回収率は下がる
のか、
あるいは、
市場との適度な不一致が最も回収率が高い
のかが見えてきます。
かなり興味深いテーマです。
「完全一致」より「少しだけ違う」方が狙い目かもしれない
個人的に気になるのは、極端な不一致より適度な不一致です。
例えば、
AI1位＝3番人気。
市場1番人気はAI2位。
AI2位と1位の指数差も小さい。
こういうケースです。
市場とAIが完全に逆ではありません。
「上位グループは同じだが順番が少し違う」
という状態です。
このくらいのズレなら、AIが市場の大きな誤りを主張しているわけではなく、同じ有力馬の中で価格差を見つけている可能性があります。
例えば、
1番人気2.2倍。
AI1位の3番人気5.5倍。
両者のp_win差はほとんどない。
なら、AI1位の方が価格的に面白いかもしれません。
市場と完全に反対になる10番人気を狙うより、現実的な期待値戦略になる可能性があります。
人気馬の中から「一番割安な馬」を探す
指数上位が全部人気馬だったときは、「穴馬がいない」と考えるだけでなく、
人気馬グループの中で価格差を探す
という方法があります。
例えば、
A馬 AI1位 1番人気 単勝2.0倍
B馬 AI2位 2番人気 単勝4.0倍
C馬 AI3位 3番人気 単勝7.0倍
だったとします。
AI評価が、
A 0.32
B 0.28
C 0.20
なら、順位差ほど能力差は大きくありません。
この場合、1番人気Aより3番人気Cの方が価格的に面白い可能性があります。
「人気馬しかいないから何も買えない」
ではなく、
人気馬の中で市場が少し安く評価している馬
を探すわけです。
これは穴馬探しより地味ですが、期待値という意味ではかなり重要だと思います。
「人気馬同士の指数差」が馬券選択に使える
人気上位がそのまま指数上位の場合、もう一つ見たいのが指数差です。
例えば、
A馬 0.35
B馬 0.20
C馬 0.10
ならA馬が抜けています。
一方、
A馬 0.24
B馬 0.23
C馬 0.22
なら上位3頭横並びです。
前者なら単勝やA軸馬券。
後者なら単勝1点より、人気上位の中でオッズが高い馬を選ぶ、あるいはワイド・馬連などを検討する。
同じ「人気馬ばかり」でも、指数構造によって戦略は変わります。
つまり、
人気か穴かではなく、上位馬同士の相対評価を見る
ことが重要です。
人気馬ばかりだから「安心」と考えるのも危険
反対に、
「AI上位も人気馬だから安心」
と考えるのも注意したいところです。
例えばAI上位3頭が1～3番人気。
すると、
「この3頭で決まりそう」
と思います。
しかし3頭すべてが飛ぶ可能性は普通にあります。
さらに指数差が小さければ、4位・5位との能力差もほとんどないかもしれません。
人気順位とAI順位が一致しているだけで、「堅い」と判断してはいけません。
見るべきなのは、
上位馬のp_winがどれくらい高いのか。
上位3頭の確率合計。
4位以下との指数差。
です。
人気一致は一つの材料にすぎません。
「人気馬を当てるAI」になっていないかは確認したい
競馬AI自体の設計としても注意があります。
もしモデルへオッズや人気順位を特徴量として直接入れているなら、指数上位と人気上位が一致するのはかなり自然です。
極端な場合、
「人気が高いから高評価」
というモデルになっている可能性があります。
もちろんオッズは非常に強い特徴量です。市場には大量の情報が含まれているので、予測精度だけを考えるなら利用価値があります。
しかし、
市場にない情報をAIがどれだけ持っているか
を見たいなら、オッズありモデルとオッズなしモデルを比較するのも面白いと思います。
例えば、
オッズありモデル：1位A馬
オッズなしモデル：1位C馬
だった。
市場はA馬1番人気、C馬6番人気。
この違いから、市場情報を入れたことで予測がどのように変わったかを観察できます。
オッズなしモデルでも人気順と一致するなら興味深い
逆に、モデルへ人気やオッズを一切入れていないのに、
AI1位＝1番人気。
AI2位＝2番人気。
AI3位＝3番人気。
となったならどうでしょうか。
これはかなり面白い一致です。
市場は人間の集合知。
AIは過去データ。
異なる方法から同じ結論へ到達しています。
この状態なら、
上位馬の能力評価にかなり強い共通認識がある
可能性があります。
それでもオッズが適正かどうかは別ですが、予測の信頼度という意味では注目できます。
つまり、指数と人気の一致を見るときには「AIが人気情報を使っているか」も重要です。
人気馬ばかりのレースほど見送りやすいメリットもある
馬券を買う側からすると、指数上位が人気馬ばかりのレースは意外と見送りやすいです。
AI上位に単勝10倍、20倍がいると、
「買わないともったいない」
という気持ちが出ます。
人気馬ばかりなら、
「妙味がないからやめよう」
と判断しやすい。
これは資金管理上のメリットです。
以前考えた「競馬で待つ」という戦略にもつながります。
期待値が明確でないなら、人気上位が順当に強いレースは観戦だけにする。
そして次のレースでAIと市場の評価差が大きくなったときに買う。
毎レース無理に馬券を作る必要はありません。
GⅠほど「人気馬ばかり」になりやすい可能性もある
重賞、とくにGⅠでは情報量が非常に多くなります。
有力馬の過去レース。
調教。
適性。
騎手。
陣営コメント。
多くの情報が市場へ共有されています。
そのため、AIが普通に強い馬を評価すれば人気順位と一致しやすくなる可能性があります。
一方、平場では情報量が少ないため、AIと市場の評価差が出やすいかもしれません。
これは以前考えた「重賞は本当に平場より予想しやすいのか」にもつながります。
重賞は強い馬を当てやすい。
しかし市場も正確なので価格差を作りにくい。
平場は予測しにくい。
しかし市場とのズレが生まれる可能性がある。
指数上位＝人気上位という現象は、こうした市場効率性の違いを見る材料にもなりそうです。
人気馬しかいない日は「何もしない」も正解
競馬AIを運用していると、
毎週成果を出したくなります。
指数を公開する。
馬券を買う。
回収率を出す。
しかしある日は、AI上位馬がすべて人気上位で、期待値条件にもほとんど該当しないかもしれません。
それなら、
「今日は買うレースが少ない」
という結論でよいと思います。
むしろ毎週必ず穴馬を探し、毎レース買い目を出そうとすると、期待値基準が少しずつ緩くなります。
市場とAIが一致しているときは、
市場に乗るか、見送るか
の二択でも構いません。
「AIを使ったのだから市場と違う答えを出さなければ」という考えを持たないことも重要です。
実際に検証するなら4パターンに分けたい
指数上位と人気の関係を研究するなら、例えば次の4パターンに分けると分かりやすそうです。
| パターン | AIと市場 | イメージ |
|---|---|---|
| A | 上位3頭完全一致 | 市場とAIが同意 |
| B | 上位3頭は同じだが順番違い | 小さな評価差 |
| C | 1～2頭だけ一致 | 中程度のズレ |
| D | ほぼ一致しない | 大きな評価差 |
それぞれについて、
AI1位勝率。
単勝回収率。
上位3頭内決着率。
平均配当。
最大連敗。
を比較します。
個人的には、Bあたりがかなり気になります。
完全一致Aは当たりやすいがオッズが低い。
Dは高配当があるが外れやすい。
その中間のBで、「市場もだいたい正しいがAIが少しだけ違う」という条件が、最もバランスがよい可能性があります。
もちろん、実際の結果は調べてみないと分かりません。
「人気馬だから買わない」も逆張りバイアスになり得る
最後にもう一つ注意したいのが、人気馬を嫌いすぎることです。
競馬を長くしていると、
「1番人気なんて買っても面白くない」
「人気馬を買うくらいなら見送る」
という感覚が出てきます。
しかし、これも一種のバイアスです。
1番人気でも期待値があるなら買う。
10番人気でも期待値がなければ買わない。
本来はそれだけです。
AI上位が全部人気馬になったときに、
「こんな予想では面白くない」
と無理に穴馬へ変更するなら、それはAIではなく人間の娯楽欲求が馬券を決めています。
競馬を楽しむならそれも一つの方法ですが、回収率を検証するなら分けて考えたいところです。
まとめ
指数上位馬がすべて人気馬だったとき、「AIを使う意味がない」と考える必要はないと思います。
市場とAIが似た情報を評価している以上、強い馬について順位が一致するのは自然です。むしろ、本当に能力上位の馬をAIが正しく評価できている可能性があります。
ただし、
予測として正しいことと、馬券として買う価値があることは別です。
AI1位が1番人気でも、p_winとオッズを比較すれば割安かもしれません。逆に圧倒的1位でも、オッズが低すぎれば買う価値がない可能性があります。
また、人気順位と指数順位が一致していても、指数差を見る必要があります。
1位が大きく抜けているのか。
上位3頭が横並びなのか。
4位以下と大きな差があるのか。
これによって単勝、ワイド、馬連、見送りなどの選択も変わります。
さらに、AIと市場の一致そのものを研究することもできます。
完全一致するレースは本当に堅いのか。
一致するほど的中率は上がるのか。
その代わり回収率は下がるのか。
少しだけ評価が違うレースの方が期待値は高いのか。
こうした集計は、AIが市場のどこで強みを持っているのかを知る手掛かりになります。
そして何より、指数上位がすべて人気馬だからといって、無理に穴馬を探す必要はありません。
市場もAIも同じ馬を高く評価しているなら、
「このレースには大きな歪みがない」
という答えもあります。
その場合は人気馬を適正価格なら買う。
割安でなければ見送る。
それだけでも十分です。
競馬AIを使っていると、市場と違う答えを出したときに価値があるように感じます。しかし、本当に目指したいのは市場と違うことではなく、市場より少しだけ正確に確率を見積もることです。
その結果が人気馬なら人気馬。
穴馬なら穴馬。
そして何も見つからなければ見送り。
指数上位がすべて人気馬だったときこそ、「AIはどの馬を選んだか」ではなく、その評価が今のオッズに対して買う価値を持っているかまで考えたいところです。
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