マクールがAI活用のボートレースデータラボを設置、スタートタイミング予測ツールを提供開始

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

PR TIMES より

記事の要約

マクールがAI活用のデータラボを設置
AIスリットがスタートタイミングを予測
9月6日にデータライブを実施予定

マクールがAI活用でボートレース攻略データを研究開発

株式会社ネプラスは、ボートレース専門メディア「マクール」において、2024年8月よりAIを活用した攻略データの研究開発を行う「マクール攻略データラボ」を設置した。マクール編集部の業界知見とデータサイエンティストの分析・可視化ノウハウを組み合わせ、舟券予想に役立つデータの開発を推進する新たな取り組みだ。^[1]

新組織では、AIと機械学習モデルを用いて過去のデータを解析し、スタートタイミングやレース展開、選手やモーターのコンディションなどを分析・可視化する。これらのデータは、マクールのウェブサイトや公式SNSでの活用のほか、関連事業者への提供も行う予定だ。

オリジナル新データ第一弾として、「マクールAIスリット（β版）」を提供開始した。このツールは、選手ごとの過去のスタートタイミングやフライング・出遅れの有無、レース場ごとのスタート傾向をもとに機械学習による推算を行い、スタートタイミングの早さ・遅さを4段階で可視化する。

マクールAIスリットの機能まとめ

項目	詳細
分析対象	選手ごとのスタートタイミング
使用データ	過去のスタートタイミング、フライング・出遅れの有無、レース場ごとのスタート傾向
分析手法	機械学習による推算
可視化方法	スタートタイミングの早さ・遅さを4段階で表示
提供形態	β版

マクール・攻略データLIVEの視聴はこちら

機械学習について

機械学習とは、人工知能（AI）の一分野で、コンピュータがデータから学習し、パターンを見つけ出す技術のことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

大量のデータから自動的にパターンを学習
予測や分類などのタスクを高精度で実行
人間の介入なしに性能が向上する能力

マクールAIスリットでは、機械学習を活用して過去のボートレースデータを分析し、選手のスタートタイミングを予測している。この技術により、人間の目では捉えきれない微妙な傾向やパターンを見出し、より精度の高い予測が可能になる。ボートレースファンにとって、戦略を立てる上で重要な情報となるだろう。

マクールのAI活用ボートレースデータ開発に関する考察

マクールによるAI活用のボートレースデータ開発は、ファンの予想精度向上に大きく貢献する可能性がある。特にスタートタイミングの予測は、レース展開を左右する重要な要素であり、AIによる分析は人間の経験則を超える洞察を提供するだろう。一方で、AIの予測に過度に依存することで、ボートレース本来の醍醐味が損なわれる懸念もある。

今後の課題として、AIの予測精度の向上と、それに伴う公平性の確保が挙げられる。特定の選手や条件に対して偏ったデータが学習されると、予測結果に悪影響を及ぼす可能性がある。解決策として、多様なデータソースの活用やAIモデルの定期的な検証・調整が必要になるだろう。

将来的には、スタートタイミング以外の要素、例えば選手のコンディションや天候の影響なども含めた総合的な予測システムの開発が期待される。また、AIによる分析結果を、より直感的に理解できるビジュアライゼーション技術の導入も、ユーザビリティ向上につながるだろう。マクールには、技術革新とボートレースの伝統的な魅力のバランスを取りながら、ファンの期待に応え続けることを期待したい。

参考サイト

^ PR TIMES. 「マクール、AI活用でボートレース攻略データを研究開発する「マクール攻略データラボ」を設置 | 株式会社ネプラスのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000001.000148411.html, (参照 24-08-31).

※上記コンテンツはAIで確認しておりますが、間違い等ある場合はコメントよりご連絡いただけますと幸いです。