競馬 ai 予想 無料。 無料で利用できる競馬予想aiアプリとおすすめ競馬予想サイトを紹介

AI予想で中央競馬をズバッ!「AI

競馬 ai 予想 無料

1:競馬界においても人工知能(AI)が活躍中 科学技術は日に日に進歩していて、現代社会では機械の活躍が目立ちます。 特に人工知能(AI)の発達が目覚ましく、様々な分野で活躍中です。 人工知能(AI)は競馬界にも進出していて、精度の高い競馬予想を披露しています。 競馬は膨大なデータ量が特徴のギャンブルでもあり、データをどのように扱うかが予想を的中させるカギになります。 人間だけでは扱うデータ量に限界があるので、 人工知能(AI)による競馬予想は人間とは一味違う予想です。 今回は競馬予想においてAIを活用するメリットや作り方などを紹介します。 競馬予想AIを活用して、年間トータルでのプラス収支を目指してください。 1-1:AIを活用するメリット AIは競馬予想で使われることが多くなっていて、スポーツ新聞社やインターネット上など様々な場面で見かけることがあります。 AIを活用することの大きなメリットは、 データを客観的に分析できることです。 競馬には前走の着順や走破タイムなど、膨大なデータが存在します。 出走馬の全てのデータを把握し収集するためには、かなりの時間を要してしまいます。 しかし、 AIを活用することで、過去の膨大なデータから、最も条件に適した馬をすぐに抽出することができるのです。 純粋にデータだけを加味した予想であることもポイントで、 自分の感情が入っていないのが魅力です。 競馬で勝つためには客観的な予想が大切で、私情を挟んでしまうと長期的に見て勝つことはできません。 好きな馬の馬券を買うのも競馬の面白さの一つですが、収支だけを考えると客観的に実力を比較することが大切です。 膨大なデータを客観的に分析しているaiは、人間では不可能な機械ならではの予想を公開しています。 1-2:AIを活用するデメリット 膨大なデータ量を扱えるという大きなメリットのある競馬予想AIですが、AIを活用するのはメリットだけではありません。 過去の膨大なデータを扱うことを得意としていますが、逆に 最近の情報に弱いという特徴もあります。 例えば、夏の休養を経て大きな成長を遂げた馬については、AIもその実力を予想に反映をすることができません。 こういった馬については、調教の雰囲気や当日のパドックでの馬体を見て、予想に反映させることがほとんどです。 数値化が非常に難しく、AIでは判断が難しいデータと言えるかもしれません。 また、 AIは目に見えない情報に弱いという特徴もあります。 競馬にはデータだけでは見えない部分があり、実際にレースを見てみないと内容を把握できません。 着順が10着と大敗していても、スタートでの出遅れや他馬の妨害によるふりを受けて負けていたということもあります。 その場合は次走でも期待が持てるので、評価を下げる必要はありません。 AIではレース内容をこまかく分析することができないので、着順どおりの評価をしてしまうというデメリットもあるのです。 2:競馬予想AIの作り方 競馬予想AIは、膨大なデータから期待馬をすぐに抽出してくれます。 予想する時間を削減することもでき、効率の良い馬券の買い方にも繋がるかもしれません。 競馬予想AIを作って、自分の馬券の買い方を構築したいと思っている方もいるでしょう。 そこで、競馬予想AIの作り方について紹介していきます。 競馬予想AIを作って、自分オリジナルのAIを活用して万馬券的中を狙ってみてください。 2-1:データを収集し入力する まず、AIを作る上で最も重要になってくるのが データです。 しっかりとデータを入力しなければ、AIの予想精度も下がってしまいます。 そのため、膨大な量となってしまいますが、データを収集し入力していく必要があるのです。 過去のデータについては、JRAのホームページから誰でも閲覧することができます。 レース情報や着順をしっかりと入力することで、AIが予想をするときの情報として活用してくれます。 また、データの入力では、自分が予想に加味したいデータを入力することも大切です。 例えば、競馬予想の際に、走破タイムだけでなく、上がり3ハロンのタイムを重要視している方もいるかもしれません。 その場合は、上がり3ハロンのタイムもデータとして入力してあげる必要があります。 このように自分独自の予想ファクターを一つ加えることで、他とは少し違う競馬予想AIを作ることができます。 AIのためのデータを入力する際には、自分独自のものを一つ加えることを意識してみてください。 2-2:機械学習モデルを作る 膨大な量のデータを入力したら、次にやることは 機械学習モデルを作ることです。 機械学習は人間が経験して学習したことを、コンピューターにさせようとするデータ解析テクニックです。 AIの核となる部分なので、機械学習モデルは時間をかけて作る必要があります。 競馬予想AIの機械学習モデルを作るためには、まず「強い馬」と「弱い馬」を判断する過程を作成します。 過去のレースで対戦したことがあり着順が上の場合は、着順が上の馬の方が「強い馬」であると学習を行うようにするのです。 勝った馬が負けた馬よりも強いという機械学習ができれば、レースの出走馬中最も勝つ可能性が高い馬を抽出するのに役立ちます。 出走馬の過去データを元に順位を予想する機械学習モデルを構築しすることが、競馬予想AIを作成する際のポイントです。 3:初心者でも扱えるおすすめの競馬予想AIを3つ紹介! 競馬予想AIはオリジナルのものを作ることができれば、自分の予想を組み込んだAIによる予想が可能です。 しかし、競馬予想AIを作りたくても、プログラミング知識がなかったり、勉強する時間がないという方もいるでしょう。 競馬予想AIは自分で作らなくても、公開されている競馬予想AIの活用する方法もあります。 そこで、初心者でも扱いやすいおすすめの競馬予想AIを紹介します。 競馬予想AIを活用すれば出走馬の実力を客観的に判断することができ、万馬券的中に繋がる予想をすることができるかもしれません。 紹介する競馬予想AIを活用して、高配当的中を目指してください。 3-1:「展開予測」に特化したヒューマノイド予想「RENA」 最初に紹介するおすすめの競馬予想AIが、「 RENA」です。 「RENA」は「展開予測」に特化したヒューマノイド予想で、netkeiba. comの「ウマい馬券」というコーナーで予想をみることができます。 地方競馬に魅せられた女性プログラマーが開発した競馬予想AIで、2017年10月にウマい馬券の地方競馬版で予想家デビューし、11月にはいきなり 月間売れ筋1位に輝きました。 出走馬の過去の成績はもちろんですが、レース展開とペースを予測し期待値の高い馬を探すのが特徴です。 スタートの出遅れ、直線での不利などの出来事も記録し、さらに精度を高めている点も注目です。 期待値の高いレースを厳選し公開しているので、無駄な投資を避けることができるかもしれません。 「展開予測」を取り入れた競馬予想AIで、その精度と高さには今後も期待です。 3-2:ニッカンAI予想 AIは、スポーツ新聞などでも活用されていることがあります。 その中でも精度の高い予想をしていること注目を集めているのが、日刊スポーツの「 ニッカンAI予想」です。 ニッカンAI予想は刊スポーツが㈱Gaussと共同で開発した完全オリジナルのAI予想です。 日刊スポーツがこれまで蓄積したデータをAIに学習させ、その中から抽出した最適な買い目を公開しています。 ニッカンAI予想は、 2019年秋G1をなんと12戦10勝で終えました。 非常に高い的中率で、多くの競馬ファンから注目を集めているai予想です。 的中率だけでなく回収率も高く、直前予想では回収率166. 6%をマークしました。 実際の買い目も公開されているので、AIの予想を馬券にどう組み込めばいいか迷ってしまう方にもおすすめです。 競馬初心者でも扱いやすい内容とっているので、気になる方は日刊スポーツをチェックしてみてください。 3-3:競馬予想AI「オリジン」 競馬界の目まぐるしい変化にも学習機能で対応している競馬予想AIが、「 オリジン」です。 「オリジン」はJRA-VANが提供するデータをもとにAIが競走馬を評価し、勝つ可能性が最も高い馬を抽出してくれます。 こちらはJRA-VANデータラボのソフトの一つで、データラボの会員になることで利用可能です。 新しい騎手や種牡馬にも学習機能で対応し、毎年安定的な成績を残すことに成功しています。 常に新しい状況に対応してくれる競馬予想AIとして、おすすめです。 まとめ 人工知能(AI)は様々な場面で活躍していて、競馬においても予想AIとして注目を集めています。 AIは膨大なデータから、出走馬の中で最も勝つ可能性が高い馬を抽出してくれます。 膨大なデータを加味して予想をするのは、人間では力では時間を要してしまうでしょう。 AIを活用すればすぐに過去のデータを加味した予想ができるので、時間の効率が良くなります。 削減した時間を他のことに使えるので、大きなメリットとなること間違いなしです。 競馬予想AIを活用して、年間トータルでのプラス収支を実現させてください。

次の

AI-GALILEO(エーアイ・ガリレオ)

競馬 ai 予想 無料

AI戦略室の坂本です。 近今のブームによりAIが注目されるのは良いのですが、じゃあAIの何が凄いのか、という話になると、どうも未だに誤解が多くはびこっているように感じます。 背景 今回解説する人工知能は、ココングループ内のいわば余興で作成したもので、社内の忘年会で発表するLTで2017年有馬記念のAI予想を行う、という目的で作成したものです。 しかし、作ってみると意外なほど良いものが出来上がり、少なくとも数字上は馬券の購入金額以上の払い戻しが期待できるモデルが作成されました。 このモデルは、以下のGitHubにて公開しています。 ちなみにライセンスはGNU AGPLv3でどなたでも無償利用可能ですが、このモデルを組み込んだシステムを配布しソースコードを開示したくない場合(AGPLライセンスに準拠したくない場合)などは、AI戦略室までお問い合わせください。 競馬予想AIの作成 さて、競馬予想のAIを作るとなったとき、まず考えられる困難点が、 ・馬の数がとても多い 2万以上 が、それぞれの馬のレース数は少ない(〜46) ・勝負事である(絶対評価で求められたデータでは無く、相対評価のセット) ・その時々の調子とかがある、馬も成長する(時系列的データ) ・騎手、競馬場の特徴、天候、馬場状態などにも結果が左右される というものです。 特に、レースという結果が相対的な着順で争われる以上、学習データを相対評価のセットとして扱わなければならないという点が通常の機械学習とは異なっており、そのデータをどのように扱うかが予想AI開発の焦点となります。 機械学習で利用される回帰分析では、入力されるデータから出力の値を予測しますが、これはあくまで絶対評価として与えられる値の予測であって、その馬のラップタイムを予測しろ等は可能ですが、勝ち負けを予測するのには不向きなのです。 ではかといって、「勝ちそうな馬」を予測するのが全く不可能であるかと言えばそんなはずはなく、少なくとも人間は過去のレースから「この馬は強い」だとか、「この馬は弱い」などの知見を得ていると考えられます(少なくとも競馬をやっている人はそうだと言うはずです)。 そこでここでは、機械学習モデルを作成する上で、ある仮定を作成しました。 それは、 「強い馬は弱い馬より上の順位に位置することが多いはず」 というもので、一見すると当然の事に思えますが、重要なものです。 そして、相対評価の問題ですが、それが本当に問題であるならば、人間はなぜ「この馬は強い馬だ」と認識できるのでしょうか? 一頭の馬が生涯に走るレース数が少ない点は確かに問題になり得ますが、まずシンプルなモデルとして、「弱い相手に勝った馬」と、「強い相手に負けた馬」が居たとき、それをどのように扱うかについて考えます。 というのがあったはずなのです(あるいは、さらに別のレースの結果を元にした序列が作成された)。 ここまで考えを進めれば、機械学習モデルの作成方針が見えてきました。 前述の仮定が成り立つのであれば、 「結局のところ、レース全ての組合せを考えれば、その順位の組合せ内に、全出走馬の強さ情報が含まれているはず」 という仮説が成立するはずです。 (ただし、勝つときは圧勝するが負けるときはボロ負けする、みたいな馬は前述の仮定にもこの仮説にも当てはまりませんね。 なので、当然のようにも思える仮定が重要なのです) そして、馬の「強さによる序列」は、機械学習で扱える「ベクトルの大きさの並び順」として表現する事が出来ます。 そこで、今回の機械学習モデルの作成方針は、 「馬の名前から、その馬の「強さベクトル」を返すモデルを作成」 することとできます。 そして、 「その「強さベクトル」は、過去の全てのレースにおいて、 勝った馬 > 負けた馬 となる。 」 ように機械学習すれば、レースに出走する馬の中での強い馬、すなわち勝つ可能性の高い馬を発見できるはずです。 つまり、ここでは、出力のベクトルを並べると出走馬の順位順になるような機械学習モデルを構築し、その「強さベクトル」を元にレースの予想を行うAIを作成します。 ニューラルネットワークのモデル さて、それでは実際の学習モデルを作成してゆきます。 今回のように単純な回帰やクラス分類ではない問題を扱う場合、やはり柔軟なモデルが作成可能なニューラルネットワークを使用するのが良いでしょう。 まず、ニューラルネットワークへの入力ですが、これは当然、出走する馬と騎手の組合せが必要です。 それらの情報は予め馬名と騎手名から一意な番号を作成しておきます。 そして、Embed層を使用することで、各位の「馬ベクトル」「騎手ベクトル」と言うべきベクトルデータとなるようにモデルを作成します。 さらにここでは、距離、天候、トラックの種類(芝かダートか障害か)などをレース情報として入力し、全結合層でもって最終的な結果となるようにマージします(図には現れていませんが、レース情報にもEmbed層が存在します)。 ここで、それぞれの馬・騎手ペアに対するニューラルネットワークは、それぞれ別々に学習させたいので、1レース分のデータはミニバッチ次元方向へと並べます。 つまり、1レースにおける最大出走数(出走枠)が18ならば、バッチサイズ=18となり、ミニバッチ内のデータは一回のレースのデータとなる訳です。 損失関数 そして、ニューラルネットワークへの学習に必要な損失関数です。 今回の機械学習モデルでは、ミニバッチ次元方向へ1レース分のデータを並べているので、バッチサイズが18であっても、そこから出力される損失の値は1個であることに注意してください。 (通常の学習手法では、バッチサイズが18なら損失の値も18個作成される) このようなひねくれたモデルを作成する際、現状Chainerが最も解りやすいコードを書けるので、ここではChainerを使用してプログラムを作成します。 また、バッチサイズを増やして計算を効率化する手法は、ここでは使用できません(最大出走数の整数倍なら可能ですが実装が面倒になるので実装していません)。 さて、それでは、ニューラルネットワークの出力結果が「レース結果と同じ順番に並ぶように」学習させるための損失関数は、どのようになるでしょう? 実は、ニューラルネットワークでこのような「並べ替え問題」を扱う事は、とても難しいものだったりします。 その理由は「並べ替え(ソート)」のアルゴリズムについて考えてみれば解ります。 ソートのアルゴリズムにはいくつかの種類がありますが、それらは全て「値の比較(IF演算)」を必要としています。 しかし、ニューラルネットワークの損失関数内部では、基本的には「値の比較(IF演算)」によって処理を切り替えることが出来ません。 なぜかというと、ディープラーニングの為には、ニューラルネットワーク内の全ての計算グラフを作成して、その微分を行う必要があるのですが、「値の比較(IF演算)」によって処理を変更すると、その計算グラフの形が学習毎に変化してしまい、学習アルゴリズムによる損失の伝播が一定化しないためです。 そこで、「値の比較(IF演算)」を使用せずに、微分可能な関数のみを使用して、ニューラルネットワークの出力結果が「レース結果と同じ順番に並ぶように」学習させるための損失関数を作成する必要があります。 さらに、ニューラルネットワークの出力結果が「レース結果と同じ順番に並ぶ」だけではなく、「空間内に均等に分布する」ような力が働く損失関数であればより優れているでしょう。 なぜなら、そのような力が働かなければ、ニューラルネットワークの出力が空間内の一点に固定されてゆき、ベクトル間の差が消失する方向へと学習されてゆくことが予想されるからです。 それらを踏まえた上で、どのような損失関数を作成すれば良いかを考えます。 実際の学習 それでは実際に競馬レースのデータを使って学習した例について書いてゆきます。 まずは競馬レースのデータを入手する必要がありますが、それにはJRAのデータサービスであるJRA-VAN()にアプリ開発者として登録し、公式のデータをダウンロードするのが良いでしょう。 (他にも競馬情報サイトからスクレイピングする手もありますが、その場合は各サイトの利用規程を守り個人利用の範囲で行う必要があります) 後はダウンロードしたデータを、csvファイルに保存します。 ここで紹介するAIで使用するには、レース情報と着順、馬名、機種名のリストを、以下のような形式で保存する必要があります。 今回のような時系列データを学習させる場合、データからランダムに検証用データを取り分けると、未来のデータを利用して学習したモデルを検証することになってしまうので、不正確に良い結果が出てしまいます。 ここでは最新の500件を検証用にしているので、おおむね5ヶ月前時点のデータを元に学習したモデルを、直近5ヶ月の結果で検証していることになります。 また、検証の値は損失の値だけではなく、オッズを元に計算した払い戻し金も表示するようにします。 以下がオッズを元に払い戻し金を計算する評価関数ですが、馬券の買い方によるそれぞれの払い戻し金を計算し、500レースにおける平均値を求めています。 append F. sum t[i]. argsort cp. それでは実際に学習させた際の評価を以下に提示します。 0332 9. 07242 570. 22 530. 64 181. 864 166. 5 119. 914 107. 2 107. 6 92. 5467 150. 764 81. 14 136. 028 55. 58 304. 788 33. 68 991. 616 0 2 7. 31421 8. 79142 593. 248 518. 24 188. 616 164. 32 130. 716 106. 23 115. 605 95. 7067 187. 872 83. 66 135. 752 47. 6 145. 276 3. 64 272. 876 7. 5 ・・・(略) 単勝馬券のみを購入し続けた場合の、期待リターンはどちらのモデルも驚異の500超えです。 また、複勝馬券を1枚だけ買った場合も100を超えますが、それ以外の買い方だと100を下回るようですね。 三単連とか、確率は低いが当たれば万馬券のような馬券は、500レース程度のレース数では正しく評価できないでしょう(それでも5ヶ月間ずっと同じ戦略で買い続ける必要がありますが)。 スクレイピングのプログラムにバグがあり、単勝馬券の期待リターン率が実際より高く出るようになっていました(現在は修正済み)。 より精度の良い予想を目指して、ランキング学習のアルゴリズムを使用した版も作成したので、そちらの方も参考にしてみてください。 最後に、学習済みのモデルを元にレースの予想を行うには、以下のようにします。 py -e "中山 芝 1800 晴" -r "サトノスティング 横山典弘,ウイングチップ 丸田恭介,カレンリスベット 蛯名正義,キャプテンペリー 大野拓弥,コスモナインボール 柴田大知,バルデ ス 戸崎圭太,ブラックスビーチ 北村宏司,ウインファビラス 松岡正海,クラウンディバイダ 石橋脩,タブレットピーシー 田中勝春" 予想順位 馬名 Accuracy 1 ウイングチップ 0. 10088613 2 キャプテンペリー 0. 10074568 3 コスモナインボール 0. 単なる余興から始まった今回のAI開発ですが、勝負事であるレースの結果を予測するという特性上、単純にデータをニューラルネットワークに突っ込めば良いというものではなく、きちんと考えを巡らせた機械学習モデルを作成する必要がありました。 ディープラーニングの手法は確かに非常に柔軟な学習を可能にしてくれますが、対象となるデータの形によっては、なかなか単純に突っ込んでそれでOKという訳にはゆかないのが現状です。 とは言っても、きちんと予想の前提となる仮説を立て、適切なモデルを考えて機械学習を行えば、相当高度なAIであっても作成する事が出来るのです。 最後になりましたが、今回紹介したAIを使用したとしても、馬券で勝つことが出来るとは、坂本もココングループも全く保証しません。 馬券の購入はあくまで自己責任の上、ギャンブルであることを自覚して適度に楽しみましょう。

次の

競馬でAIを使えば無敵?競馬予想AIの作り方を公開!

競馬 ai 予想 無料

競馬の予想をAIを利用し提供しているサイトは爆発的に増加しており、多くの競馬ファンから期待されているコンテンツでもあります。 人では把握しきれないデータをまとめたり、瞬時に競走馬を指数で表示することができるため予想の時間短縮にもなり利用者は確実に拡大しています。 しかし、的中の実績は少なくないものの、まだ完成度が低いものが多く確実に信用することは危険だと言えます。 そのコンテンツを有料情報と扱っているサイトもありますが、できれば無料で情報を入手したいと思いますよね? そこでこの記事で無料でAI予想情報を提供しているサイトを3つ紹介します。 それぞれ特徴もあるので解説していきたいと思います。 AI予想に興味があったけどまだ使ったことがないという人は是非参考にしてみてください。 競馬のAI予想ってどんなもの!? 基本的にAI、人工知能は人のように自分で考えることができ、今までのロボットやコンピューターとは異なり、開発されてからが重要です。 データを覚えさせ、何度もシミュレーションを行うことで賢くなり成長をしていくのです。 では競馬のAI予想はどうなのかというと同じように競走馬やレース、会場、騎手などのデータを入力し何度もシミュレーションを重ねることで精度を上げるものです。 他のコンテンツで使用されているようなAIと同じようなシステムを搭載しているので、開発費などに費用がかかっていることもあります。 しかし中には個人でAIを開発し、運営しているサイトもあります。 そのようなサイトの場合は無料で閲覧することが出来る代わりに、大手が開発したAIとは異なり反映している情報の量が少ないケースもあります。 「んじゃあ的中率も低いし利用する価値はないのか…」 と思うかもしれませんが、意外とそうではないのがAIの面白い所です。 反映させる情報を多くすれば多くするほど精度が上がるイメージがありますが、意外とシンプルな情報量で考察した時の方が的中率が上がる可能性もあります。 また「騎手」「前走の成績」「血統」の組み合わせで出した指数が良いのか、はたまた「距離適性」「枠」「実力」で考えさせるのが良いのか、それはまだ誰にも分かりません。 判断材料を何にして、どれくらいの量にするのがベストなのかは完全に探っている状態です。 そのため個人で作成したシンプルなAIでもとんでもない回収率を叩き出す可能性も全然あるのです。 またAIも人間と一緒でどうのように成長するかは分かりません。 同じ要素でAIを作ってもその後のシミュレーションによっては全く違うAIへとなるため同じものは2度と作ることはできないのです。 無料のAIサイトの特徴 無料AIサイトの多くは競走馬をいくつかの観点から考察し、数値化し指数として提供していることが多くあります。 前走の成績や距離の適正などをAIを使って数値化、その平均から上位の指数などを導き出しているのです。 また前日に数値を出しているサイトが多く、その日の情報は度外視で考察しているパターンがほとんどです。 学習していくような私たちが知っているようなAIではなく、ある程度の情報を与えることで瞬時に競走馬を数値化しているのが大きな特徴だと思います。 これもAIと呼びますが、シミュレーションを何度も繰り返して成長するようなAIとは異なる場合があります。 それでも上記でも言いましたが、的中実績はしっかりとしているサイトが多く、シンプルだからダメと決めつけるには少し早いかもしれません。 サイトを見れば分かりますが、しっかりと収支を上げているサイトも多くあります。 無料でAI予想を提供しているおすすめサイトを3つ紹介 では本題のAIによる競馬予想を行っており、無料で情報を提供しているサイトを紹介していきたいと思います。 上記でも説明したように指数として競走馬を数値化しているサイトが多いので、競馬初心者の方でも分かりやすく予想を行うことができると思います。 どうやって予想したらいいのか分からないという人にも是非利用して欲しいと思います。 UMANARI AI競馬予想 毎週末開催される中央競馬の予想を開発したAIを使って提供しています。 全ての情報が無料となっており、気軽に利用できるのが佐井ぢ亜の特徴とも言えるでしょう。 さらに爆走という項目もあり勝率だけではなく、的中すれば一気に回収率が上がるような印も記載されています。 上手く勝率と爆走を掛け合わせて妙味がある馬券を予測し購入することが出来ます。 数値ではなく解析値として数値化しています。 常にAIの進化を開発しており、新機能の追加もこまめに行っているのが好印象のサイトです。 予想に関してもしっかりと毎週末投稿されているため利用者も確実に増えている今注目すべきサイトの一つです。 別のタイプのAIも開発しており今後も目が離せないですね。 ではUMANARI AI競馬予想の実力を確かめてみましょう。 この表は2019年11月3日に東京で開催された第1R「2歳未勝利」のUMANARIの解析表となります。 このレースの結果を見てみると• 3番メタルスパーク• 4番ブレイキングバッド• 3連単なら84倍で大きくはないですが、着実な的中だと言えるでしょう。 AI指数 その名の通り競走馬をAIで指数として数値化ししているサイトになります。 買い目の提供はなくとにかく数字で分かりやすくAIによる予測を提案しているのが大きな特徴だと思います。 中央競馬はもちろんですが地方の予想も出しているため、毎日競馬を楽しみたい人にはオススメとなっています。 全ての情報が無料なので毎日利用するには最適ですね。 しかし、やはり数値化をしているだけでなので最終的には自分の予想をしっかりと反映させることが必要になります。 それでも初心者でも分かりやすく予想が立てられるため、利用者も日々拡大しています。 また競馬以外でもオートレースや競輪の指数も提供しているため、日々ギャンブルを楽しみたい人は是非一度訪れて見てはいかがでしょうか? ではAI指数の実力を見ていきましょう。 上の画像は2019年11月4日(月)に盛岡で開催された地方競馬の7R「C1六組」の出走馬を指数で表した数字になります。 1位は3番のロジフェーブルで2位は4番のニシノゲンキマルで3位には2番のスキーマーがいます。 ダントツはロジフェーブルですが果たして結果はどうだったのかというと…• 4番ニシノゲンキマル• 2番スキーマー• 3番ロジフェーブル という結果になりました。 順位こそドンピシャとはいきませんでしたが、上位3頭が見事1,2,3着になるという素晴らしい結果になりました。 3連単で22. 6倍と大きな的中ではないですが、しっかりと競走馬の実力を判別することが出来ている証拠だと思います。 VUMA 最後に紹介するのは妙味がある馬を見抜くために作られたAIを駆使して予想を展開しているVUMAというサイトです。 実力よりも過小評価されている妙味馬を探し出して推奨の買い目と共にレース30分前に公開しています。 月額980円のプレミアムサービスに登録することで全レースの予想を見放題で利用することが出来ますが、開催日につい1レースだけ無料で予想を公開しています。 完全な無料ではないですが、無料情報だけを利用することも可能です。 月額利用料金もそこまだ高くないため、無料情報で的中しているなら登録をするのもありだと思います。 まずは無料情報を使って予想を見てみてはいかがでしょうか? ではVUMAの的中実績を見ていきましょう。 上記の画像は2019年11月3日に京都で開催された9R「醍醐特別」で妙味馬として注目された馬です。 この時は1番のオースミカテドラルと5番のトウカイオラージュでした。 さらに推奨された買い目がコチラ 妙味馬以外にも推奨されている競走馬がおり、見事的中しています。 ワイドで37. 3倍という穴馬を見事ピンポイントで当てているのは流石ですね。 無料でも1レース提供されているので、まずは無料情報を使って予想をしてみてはいかがでしょうか? 無料のAI予想サイトはこんな方におすすめ 無料のAI予想サイトは競馬の知識はあるけど、予想する時間をなかなか作ることができない人や、予想の仕方が分からないような初心者の方にオススメです。 精度は上がって来ているもののやはり最後は自分の予想を影響させる必要があるため、ある程度の知識があるとさらに精度を高めることができるかもしれません。 さらに競馬の知識がない人はこのAIで導き出された競走馬を軸に馬券を買うと予想をしやすくなる可能性もあります。 まずはAIで予想された馬を中心に予想していくことで当たりやすい馬券を購入できるかもしれません。 まとめ 今回は競馬予想AIサイトの中でも無料で情報を提供しているサイトについて紹介しました。 やはり情報は無料で知ることが出来た方が良いですよね?いきなり有料コンテンツにお金を使うことに抵抗がある人はまずは無料の情報から利用してみはいかがでしょうか? 特に今回紹介した3つのサイトは分かりやすく予想を提供されており、無料コンテンツもあるためおすすめとなっています。 今までAI予想は信用できないとか、どうやって使ったらいいか分からなかったという人は是非利用してみてください! 他のサイトと違い使っているうちにどうやって利用するか分かってくると思います。 使う時のコツのようなものもあるので、まずは使うことに慣れるようにしましょう。

次の