ベイズ統計モデルによる競馬予想

AI競馬ファンドUPRO(ユープロ)では、ベイズ統計モデルを競馬予想に利用しています。一般的にはベイズ統計モデルを使うのはメンテナンスをはじめから計画する必要があり、どのタイミングで改善を加えていくかなどデメリットがありますが、UPROでは一般的な競馬AI開発者がようやくたどり着いたことを15年前に既に開発しているパイオニア的存在ですので、ベイズ統計モデルのデメリットを解決する術を持っています。

ひと昔前までは、競馬予想は『このコースは内枠有利とか外枠有利』など単純な傾向を述べることが統計学だと思われていました。それもそのはず、競馬ファンはそこまで数学に明るい人がほぼいなかったからです。

そのような中でベイズ統計モデルでの多変量解析を使って競馬予想していましたので、儲かって当たり前状態で2000年から2004年頃までの回収率は800％台と大変高かったものでした。

ベイズ統計モデルについて簡単にお話しますと、少ないデータしかない時に競馬予想を数式化する方法であり、段々と改良を重ねていき正解となる数式にたどりつく方法です。ベイズ統計モデルを競馬予想方法に取り入れるメリットは「データが少なくてもスタートできる」ことにあります。最初のうちは精度に問題が出ますが、その精度の問題を時間が解決していきます。改良をスムースに行えるシステムにすることが必要だと思い、UPROではベイズ統計モデルを使って重回帰分析する競馬予想方法を採用しています。

途中までは日本国内で全て行っておりましたが、競馬税金裁判で不確かな判例が続いていたこと、コロナ禍でウインズ新横浜などの場外馬券場で馬券購入できない状況が続いたのをきっかけに資産運用の過半を海外居住者に委託する仕組みを取りました。今では日本のみならず海外ヘッジファンドとしても活動しております。