競馬予想AIをLightGBMでも作ってみた｜馬連124.7%でも、すぐには乗り換えない理由

※本記事には広告が含まれます。馬券の購入は20歳以上・自己責任でお願いします。

こんにちは、たれぞうです。自作の競馬予想AIの開発記、3本目です。

これまでの記事では、オッズを出発点にする「ベンター方式」のモデルを紹介し、どの要素が効いたかをまとめてきました。今回は、機械学習でよく使われる「LightGBM（ライトジービーエム）」で別バージョンを作り、いまのモデルと比べてみた結果です。

結論

いま使っているモデルは、オッズから計算した勝率をスタート地点にして、血統や脚質など約30の要素で「オッズに表れていない分」を足し引きする考え方です。それぞれの要素がどれくらい効いているかを数字（係数）で確認できるので、中身が分かりやすいのが長所です。

LightGBMは、たくさんの「決定木（はい・いいえで枝分かれしていく判断の木）」を組み合わせて予測する手法です。表形式のデータに強く、データ分析のコンテストでもよく使われています。

今回のLightGBM版は、こんな2段階の作りにしました。

2段階に分けるのは、最初からオッズを入れると、AIがオッズの真似ばかりしてしまうからです。これもベンター方式の考え方を参考にしています。

面白かったのは、混ぜる割合を学習させた結果が「LightGBM 1.08、オッズ −0.07」になったことです。ほぼLightGBMの予想だけを使い、オッズはほんの少し差し引く、という形でした。

LightGBM版は、2021年9月より前のデータで学習・調整し、2021年9月〜2026年10月の16,789レースを「テスト期間」として成績を測りました。テスト期間のレースは学習に一切使っていないので、未来のレースを予想したのと同じ条件です。

買い方はどちらも同じで、期待値が1.0を超える馬券を100円ずつ買う「万札式」です。

券種	LightGBM版	ぶれ幅	いまのモデル（参考）
馬連	124.7%	±10.0	約99%
馬単	108.1%	±15.8	約100%
3連単	104.9%	±17.0	約94%
枠連	103.7%	±14.3	約113%
3連複	92.9%	±8.0	約93%
ワイド	91.5%	±7.2	約92%
単勝	74.0%	±16.4	約95%
複勝	56.4%	±12.0	約91%

いまのモデルは、ほぼ同じ期間（2022〜2026年）の前向き検証の年ごとの回収率を平均したおおよその値

目を引くのは馬連の124.7%です。5,329点買って207回当たり、いまのモデルの約99%を大きく上回りました。馬単や3連単も100%を超えています。

一方で、単勝は74.0%、複勝は56.4%と、いまのモデルよりはっきり悪い結果でした。枠連も、いまのモデルのほうが良い成績です。

馬連124.7%は魅力的な数字ですが、正直に言うと、まだ信用しきれません。理由は3つあります。

ぶれ幅が大きい：±10%というのは、「本当の実力は105%〜145%くらいのどこか」という意味です。100%を下回る可能性は低そうですが、124.7%がそのまま続くとは限りません。
検証が1回分だけ：いまのモデルは16年分を1年ずつ区切って検証していますが、LightGBM版は1回の区切りでしか測っていません。たまたま相性の良い期間だった可能性があります。
勝ち馬の当てやすさは、ほとんど変わらない：「勝ち馬にどれだけ高い確率を付けられたか」という指標で比べると、オッズだけの予想（−1.9115）に対して、LightGBM版は−1.9098。ほんのわずかしか良くなっていません。それなのに馬連だけ大きく勝っているのは、少し出来すぎに見えます。