中央競馬

「展開が向かなかった馬は過小評価されている」という仮説を数値で検証しました。一度は明確な信号が出ましたが、原因はデータの欠損値でした。修正すると信号は完全に消えました。

予測モデルが市場に勝てなかったのは、作り方そのものが文献の推奨から外れていたためでした。構造と特徴量を根本から入れ替えたところ、海外文献の数値が再現されました。それでも市場への上積みはゼロでした。

「降級は買い」「逃げ・先行有利」など定番の俗説20個を16万件で検証しました。人気による見かけの差を取り除くと16個は差が消え、降級にいたっては言い伝えと逆の結果になりました。

人気馬に絞るほど複勝の回収率は上がります。全体85.1%、2.0倍以下で89.3%、1.5倍以下で96.0%。ではどこまで伸びるのか。追いかけた結果、約98%で構造的に頭打ちになりました。

「休み明けは危険」「馬体重の大幅増減は割引」といった定番の俗説10個を、16万件のデータで検証しました。人気による見かけの差を取り除いたところ、7つは差が確認できませんでした。

条件別適性・騎手厩舎成績・調教データを投入した第3回。一度は「効いた」と見えた数値が、正しく測り直すと消えました。最後の検証に入る前に停止条件を決め、届かなかったため技術的な追求を終了しています。

直前のオッズ変化に賭ける第2回。107点で回収率98.2%という結果が出ましたが、サンプルを17倍にすると74.5%まで低下しました。有望に見えた数値が消えていく過程と、そこから得た方法論上の教訓を記録します。

AIによる馬券戦略の開発・検証を記録する実験ログの第1回です。人気馬が相対的に買われにくい傾向は確認できましたが、複勝・ワイドのいずれもオッズ由来の期待値では控除率を上回れませんでした。数値はすべて実データのバックテスト結果です。