AIで穴馬を見つけられるか?②

前回の続きのコラムを書きたいと思います。

本サイトでは人工知能AI(ディープラーニング)で競馬予想を行っており、「3着以内に入る確率」を公開しております。
また、最近は新たに「BS指数」なるものも算出しております。これは、人気の盲点となっている(=配当的においしい)馬を浮かび上がらせてみようという試みであります。
今回は、このBS指数の考え方や活用例について触れてみたいと思います。

✅前回のコラムはこちらになります。

前回も書きましたが、AIの予測がオッズより高いときは、過少人気(馬の実力>人気)であることを示していて、人気の盲点となっていると言えます。
そんな人気の盲点をうまく見つけ出すことができた実例として、今年3月のGⅠ高松宮記念の予想を振り返りたいと思います。

当時はまだBS指数を出していませんでしたが、3着以内率はこのように出ていました。

実際に勝ったのはご存知、9番人気の⑯モズスーパーフレアでした。
結果的に見ればとても「美味しい馬」でしたが、このAI予想の結果からはどのように導くことができるでしょうか?

有効な方法の1つとしては、複勝オッズに着目します。
このレースの複勝オッズを併記してみます。(ここでの複勝オッズは最終のオッズではありませんのでご注意ください。レース直前の最終オッズは実際の予想には使えませんので、AI予想を行う基準時でのオッズとなっています。)

モズスーパーフレアのところをご覧頂くとお分かりのとおり、3着内率は21.6%すなわち5分の1以上の確率で3着以内に入るという数字が出ているのに対し、(基準時の)複勝オッズは5.3~7.3倍と少なくても5倍以上はつきそうで、美味しい配当を得られることが期待できます。(レース後の実際の確定オッズは8.1倍でした!)

これを分かりやすいように数値化したのが「BS指数」です。
ロジックとしてはものすごく単純なのですが、BS指数が100を超えるほど過少人気(馬の実力>人気)であることを示していて、人気の盲点となっていると考えられます。逆に、100より小さくなるほど過剰人気(馬の実力<人気)であることを示しており、人気先行型なので買い控える等の判断に役立つかと思います。

高松宮記念でのBS指数を算定すると、このようになります。

⑯モズスーパーフレアはBS指数が114.7ポイントで1位。人気の盲点となっていたことがこの数値から伺うことができます。9番人気というのはちょっと舐められていた感じですね。
また、⑧グランアレグリアは2番人気で、3着内率も53.6%と高い数字になっていましたが、それでもBS指数が100を超えていることから、期待値的に見合うオッズであったことが分かります。(実際に2着に入りました)

当時公開した予想はこちらです。

あまり穴馬ばかりを追い求めて的中率を下げてはいけませんので、基本は軸となる「強い馬」を探すことだと思いますが、相手探しの1つの参考として、このBS指数の考え方を是非参考にしていただければと思います。
BS指数で人気の盲点を見つけて、もしこれが自分自身の予想ともマッチするようであれば、そこを重点的に攻めたり、投資額にメリハリを付けたり、独自の工夫によって回収率を上げていくことが可能ではないかと考えます。

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