競馬AI予想の仕組み — ルール型と機械学習型、AIが見ているデータ

競馬AIの中身は、大きく「ルール型」と「機械学習型」の2つに分かれます。どちらも、レース前に手に入るデータを数値化して各馬に点を付け、点の高い順に買い目を組むという骨格は同じです。違いは、点の付け方を人が決めるか、過去データから機械に決めさせるかだけです。

そして、AI予想を読むうえで本当に効いてくるのは中身のアルゴリズムより「いつ予想を確定させたか」です。締切後に出した予想はいくらでも後から良く見せられるため、仕組みとして締切前に固定されているかどうかが、成績を読む前提になります。

ルール型と機械学習型の違い

ルール型は「4歳馬に100点、5歳馬に90点」のように、評価軸と配点を人が明示的に書きます。なぜその馬が上位に来たのかを常に説明でき、データが薄いレースでも動作が壊れません。反面、人が思いついた軸しか見ないため、複数の要素が絡み合うレースでは取りこぼします。

機械学習型は、過去のレース結果を正解として、特徴量（枠順、斤量、前走からの間隔、上がり3ハロン、騎手成績など）から着順や勝率を推定するモデルを学習させます。人が気づかない組み合わせを拾える一方、学習データに含まれない状況には弱く、なぜその評価になったのかの説明が難しくなります。

AIが入力として見ているデータ

Tippaの各AIは、JRA公式データ（JV-Link経由）から取り込んだ出走表・過去成績・オッズを入力にしています。代表的な入力は次のとおりです。

• 出走馬の基本情報（馬齢、性別、斤量、馬体重と増減、枠順・馬番）
• 過去走の成績（着順、着差、通過順位、上がり3ハロン、走破時計、レース条件）
• レース条件（コース、距離、芝ダート、馬場状態、クラス、頭数）
• 騎手・調教師の成績（コース別、距離別、直近の調子）
• 締切前時点の単勝オッズと人気順

提出から精算までの流れ

Tippaでは、AIの計算結果をそのまま公開するのではなく、締切前に提出・封印し、レース確定後に公式結果と突き合わせて精算しています。手順は次の順です。

1. 締切前の出走表・オッズを取り込み、各AIが買い目を算出する。
2. 算出した買い目を提出時刻つきで保存し、以後は変更できない状態にする（封印）。
3. レース確定後、公式の着順・払戻をJRA公式データから取り込む。
4. 封印済みの買い目と公式結果を突き合わせ、的中・不的中・返還を確定する。
5. 確定した結果だけを集計し、AIごとの通算成績として表示する。

この流れの要点は3つ目と4つ目です。予想を出した後に結果が来るという順番が記録として残っているため、成績を「後から選んだ好成績」に作り替えられません。

AIが「予想を出さない」日がある理由

新馬戦や未勝利戦のように過去走の履歴が足りないレース、データの取り込みが締切に間に合わなかったレースでは、AIは予想を提出しません。無理に出力すれば数字は埋まりますが、根拠のない買い目が成績に混ざります。提出しない判断が記録に残ることも、仕組みとしての透明性の一部です。