競馬AIで本当に勝てるのか。
失敗・検証・改善をすべて記録するブログ。
ChatGPT・Codex・JRA-VAN・TARGETを使って、前日情報だけで再現可能な競馬予想AIを作ろうとしている個人検証ログです。
的中報告だけではなく、外れた理由、データ処理のミス、検証設計の失敗、回収率が伸びない原因まで記録します。
まず読む記事
このブログの考え方が伝わる記事です。あとから実際の記事URLに差し替えてください。
失敗談
競馬AIで勝とうとして5万円負けたので、失敗を記録することにした
勝てた話だけではなく、負けた理由から検証を始めるための記事です。
的中率が高くても回収率で負ける理由
当たるAIと、利益が残るAIは違う。検証で見るべき数字を整理します。
競馬AIで一番危ない未来データ混入とは
知らないうちに成績が良く見えてしまう、検証上の危険を扱います。
このブログで扱うこと
競馬AIを作る過程で起きる失敗、設計、データ処理、コース別の検証、実戦収支を記録します。
AI競馬の失敗談
外れた予想、判断ミス、期待しすぎたモデルを記録します。
検証設計
未来データ混入を避け、再現可能なルールを作ります。
データ処理・エラー
JRA-VAN、TARGET、CSV処理で起きた詰まりを残します。
コース別検証
条件ごとの傾向や、モデルが効く場面を検証します。
実戦収支
的中率だけでなく、回収率と資金推移を見ます。
検証ルール
「勝てます」ではなく、「勝てるか検証します」。そのための最低限のルールです。
- 前日情報のみを使う
- 未来データは使わない
- 的中率より回収率を見る
- 失敗も隠さず記録する
- 買い目の煽りをしない
最新の検証ログ
まずは手動カードです。記事を公開したら、タイトル・説明・リンクを差し替えてください。
Codexで競馬データ処理をして起きたミスまとめ
処理ミス、列の取り違え、検証条件のズレを記録する予定の記事です。
回収率100%を目指す前に決めるべき検証ルール
買い方、対象レース、除外条件を先に決める重要性を整理します。
TARGETとJRA-VANで競馬AIを作るまでに詰まったこと
データ取得から加工まで、初期につまずきやすい点をまとめます。
AI予想の◎は1番人気と何が違うのか
AIの印が単なる人気順になっていないかを検証します。
的中したのに資金が減る買い方を見直す
当たりの数ではなく、買い目構成と払戻の関係を見ます。
あとから気づいた検証条件のズレを修正する
良く見えた成績が本当に正しかったのか、検証条件から見直します。
プロフィール
たい焼き屋を経営しながら、AIとデータ分析で競馬予想の再現性を検証中。
前日情報だけでどこまで回収率を改善できるかを、失敗も含めて記録しています。