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有名な競馬データサービスと契約し、その日のうちに過去3年・約14万頭分を検証しました。結果、「サービスの指数が市場より高く評価する馬」を買うと−9.4pt。これで「モデルが市場と食い違うとき、正しいのは市場」が5例そろいました。自作AI、公式のマイニング予想、有料ツールの模倣、購入した指数、そして「評価されない1番人気から逃げる」——全部同じ形で負けます。それでも収穫はありました。指数10本の正体は「2家族と1人」で、市場が知らないことを言う場所は1か所だけ。使いどころを正したら、1つだけ生き残りました。

朝の私は「朝一1番人気より+12.89pt」と報告していました。夕方には、その数字が消えていました。モデルは1行も変えていません。変えたのは評価する期間だけです。382レースで測っていた対照が78.9%、5年12,094レースで測ると85.73%。対照が7pt動くなら、「対照比+12.89pt」は対照の話であってモデルの話ではありませんでした。1日で否定を6回積んだ記録です。

3日間の実弾で回収率125.95%が出ました。喜ぶ前に、その数字が偶然かどうかを判定するのに何レース必要かを計算しました。答えは「見たい差の大きさで、65開催日にも9.6開催日にもなる」でした。券種によっても桁が変わり、単勝は複勝の5倍のレースを要します。勝っている数字より、決着までの距離のほうが運用の役に立ちます。

データ収集が8日間壊れていました。そのあいだ記録には「時系列データなので取り返せない」と書き続けていました。取り返せました。しかも回復手段の説明書は、前日に自分で読んで要約まで書いていたものでした。損失を確定させる前に確かめるべきだったことの記録です。

「市場が買っている馬に乗る」と「朝から人気を上げてきた馬を買う」。同じ日に、正反対の2つの仮説を測りました。どちらも不合格です。そして両方を落としたのは同じ1つの数字でした——選んだ馬が、同じオッズ帯の中のどこに立っているか。

複勝の払戻率は80%と決まっています。ところが4年ぶんの実測を並べたら、母集団の回収率は72.9%でした。7ポイントの差がどこから出るのか、そして「1番人気は当たるが儲からない」がどれくらい正確に成立するのかを、年ごとの区間つきで記録します。

同じ日に2つの実験をして、どちらも「比較」でつまずきました。片方は2つの手法を点推定で比べて勝った気になり、もう片方はグループ分けと買い方が同じものになっていることに気づきませんでした。どちらも数字自体は正しく、読み方だけが間違っていました。

何年もかけて貯めるつもりだった記録の、初日の話です。処理は動いていました。判定も成立していました。買い目も出ていました。それでも記録ファイルには一行も残っていませんでした。原因は前日に自分で書いた一行の設定でした。

74回実験して一度も市場を超えられませんでした。今回はじめて超えました——「当てる」ほうだけ。回収率は83%のままです。予測精度が上がっても儲からない、という当たり前だが実感しにくい話を、実測値で記録します。

「検証用に取っておいたデータを、絶対に覗かない」——そう決めて運用規程まで書いていました。しかしその規程どおりに運用すると、毎年かならず覗いてしまう設計になっていました。守っていたのに漏れていた、という話です。