この本を書く動機
これまでに個人的に競馬、競輪、サッカーくじなどを対象に、賭け事を機械学習で分析し、利益が出るのかを、検証してきました。
競馬については以下の連載記事に記してあります。
競輪、サッカーくじについては、競馬とデータ元が違うだけで方法論は同じです。ですが、そのためにプログラムを再編し、記録としてまとめるのが大変だったので、研究記録を公開していませんでした。
しかし、最近PIST6という競輪の一種を耳に入れました。せっかくなので手を出してみたいとおもいます。
それにあたって、この連載にはPIST6用に機械学習で分析する研究記録をプログラムを動かしながら再現可能な記録していくことにします。
(PIST6用のデータ収集プログラムを書きましたが、収集元のサイトは、普通の競輪データ対応しているため、普通の競輪用のプログラムとしても動作するとおもいます。保証はしません)
なぜ分析するのか
上の連載の序章でも述べていますが、基本的に公営ギャンブルは儲かりません。
しかしそれでもPIST6について分析しようと持った理由は次のとおりです
- ユーザーが少ない
- PIST6が始まったのは2021年ごろですので、賭けている人数も、分析している人数も少ない。そこに勝機があるかもしれません
- １レースあたりの参加人数が少ない
- 競技の参加人数は、１レースあたり5~6人です。競馬は最大18頭、普通の競輪は最大9人です。人数が少なければ少ないほど、変数の複雑性が減るため、分析しやすくなります
- ラインがない
- 普通の競輪には、ラインと呼ばれるチーム戦のような戦略がとられることがあります。そのため、強い選手が必ず一着になるという話ではなくなります。PIST6は完全な個人戦なため、強い選手が勝つ確率が高くなります。
この連載の結論
この連載のChapter 03, Section 03-02では利益が出る可能性が示唆されました。
競馬一般競輪と違った結論になった要因として次のものが考えられます。
- 賭ける人数が少ない
- PIST6の知名度が低く、賭ける人数が少ないためオッズが不安定であり、たまたま利益が出た。
- 分析者が少ない
- 競馬を機械学習で分析することは多くの人が手を出しており、オッズが安定してしまうため、利益が出ない。一方、PIST6は分析する人が少ないため、オッズが不安定であり、利益が出た。
- データが少ない
- 2023年1月1日以降のデータをテストデータとして分析しましたが、これが少ない可能性、もしくはチャンピオンデータな可能性があります。偶然利益が出た可能性があります。
これらの要因は時間経過で解決されるため、今後も利益が出ることは保証できません。
また、最初に示した「儲からない競馬予想AI」にても話しましたが、この連載を読んで同じことをする人や、同じような分析をする人が今後増えると思いますので、オッズは儲からない方向へと収束すると考えられます。
