日本の皆様、お久しぶりです、UPRO(ユープロ)代表です。
UPRO(ユープロ)は2004年～2015年頃までウインズ新横浜のエクセルフロア、エクセル伊勢佐木などで活躍していた馬券生活者数名による競馬投資グループです。
競馬予想方法について
競馬予想方法について、競馬データ分析と資金配分の両面で最適化する必要があります。というのも競馬予想が正しくても買い目や購入金額を間違ってしまえばリスクが大きくなり、長期的な資産運用に向かなくなってしまいます。UPROは、競馬データ分析の仕組みを作ったパイオニア的存在です。そこに資産運用の世界の考え方を応用することで最強の投資法が完成しました。詳しくはUPROの競馬予想方法（ベイズ統計学）をご覧ください。
私たちUPROについて知らない方々に簡単に説明します。
UPROでは競馬予想に高度な数学・数理統計学を用いて確率化することで長期的に利益が出るように設計することで競馬を資産運用対象としました。
競馬で使う高度な数学・数理統計学とは多変量解析（重回帰分析）のことを指します。多変量解析とは、複数の変数を持つデータの関連性を明らかにする統計手法のことで、重回帰分析以外にも多くの分析手法があります。解析の目的や扱う対象となるデータの種類によって異なりますが、競馬予想においては重回帰分析となります。
重回帰分析を数式で表現すると、
y= a*p+b*q+ … +Δ （Δは誤差)
となります。
マーケティング業界のマーケターの考え方を競馬に応用したのですが、当時は理解できる人がおらず誰にも相手にされなかったというのを今でも鮮明に覚えています。むしろこの考え方で高い回収率を叩き出していたのと、VIP限定で顧客を拡大させていっていたので妬みや嫌がらせを受ける立場でした。
昨今ではマイクロソフトを創業したビルゲイツが、ベイズ統計学と多変量解析の素晴らしさを講演で語ったことで社会的認知を受け、データサイエンティストが社会的地位を確立し、競馬でデータ分析すると言えば、当然のように多変量解析で行うのが正しいというのが結論づいていますし、Python(パイソン)などの簡単に機械学習できるプログラム用ソフトウェアも流行しているので、競馬AIも大量に出回ってきました。
そのような中で、今、競馬AI開発者に求められるスキルは3つあります。
①誰も着手していない項目分析
②質的データの量的データへの変換（天候など）
③アナログデータのデジタル化（パドックなど）
だと思います。
一つヒントを与えるとすれば、そのデータ分析は根拠のあるデータ分析なのかどうかは今一度考え直してみてください。未だに機械学習して特徴量を見つけたと言って喜んでいても、データ分析を勉強せずに流行に流されるままPython(パイソン)を勉強してデータ分析が完成したと思い込んでいる若手データエンジニアを大勢みかけます。
私たちが競馬データ分析の考え方を世の中に広めてきたことは紛れもない事実ですし、今後も双方がより良い形で切磋琢磨しながら研究成果を出し合って競い合っていきましょう。私たちUPROはパイオニアとして迎え撃ちます。
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