「機械学習」という言葉を知っていますか？機械学習とは最近ブームでもあるAI（人工知能）の基礎となる部分です。しかし、なぜこの「機械学習」が競艇に関係があるの？と思うかもしれません。実はこの機械学習を競艇に役立てる事ができるのです。
そこで、この記事では「機械学習」とはなにか、扱うにはどうすれば良いのかといった点を紹介していきます。
また下記記事では、当サイトが実際に稼げた最新AI競艇予想サイトを紹介しています。ぜひご覧ください。
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目次
機械学習とは何か？
もともと、人工知能 (Artificial Inteligence) という言葉は1950年代ごろから存在しています。
コンピューターに人間同様の知能を持たせよう、という試みから始まりました。
映画「ターミネーター」でも敵としてAIが出てきましたが、いかにコンピューターに知能を与えるか、様々な科学者が試行錯誤してきました。
その後、人間が持つ知識を辞書やルールとしてコンピューターに教え込んでいったわけです。
そして1980年代、人工知能は大きな発展を遂げました。
今までは人間が機械に知能を与える方法でしたが、機械に学習する能力を持たせることにより、機械に明示的にルールを与えなくても自ら判断をすることが可能になりました。
この事をいわゆる機械学習 (Machine Learning)といいます。
人間の知能を持つ複雑な機械を作るための一つの方法が機械学習、ということです。
機械学習のアルゴリズム
機械学習とは、コンピューターにデータを保存し、読み込ませ、アルゴリズムによって分析させる方法です。
事例となるデータを何度も反復的に学ばせる事によって、そこに潜む特徴やパターンを見つけ出す事ができます。
そして、新たに見つけた特徴を新しいデータに適用する事によって、新たなデータの分析や予測をすることが可能となってきます。
機械学習と言っても、実は3種類の学習アルゴリズムが存在しています。
機械学習のアルゴリズムには
「教師あり学習（Supervised Learning）」
「教師なし学習（Unsupervised Learning）」
「強化学習（Reinforcement Learning）」
の３種類が存在します。
これらのアルゴリズムについて一つ一つ解説していきます。
教師あり学習って？
まずは、「教師あり学習」というアルゴリズムです。
教師あり学習は、コンピューターにラベル付きの入力値を渡して学習させる方法です。
ある特定のものを入れたら特定のものを出すのが正解といった訓練を繰り返す事により、新しいデータが入ったときに正しい答えを導き出せるようになります。
例えば、コンピューターに渡した画像が「競馬」なのか「競艇」なのかを判別させたい場合があるとします。
「競馬」や「競艇」と既にラベルが付いた画像を大量にコンピューターに渡す事によって「競馬」と「競艇」それぞれの特徴を学習させる事ができます。
その結果、ラベルのない「競艇」の画像を入れたとしても、「競艇」としっかり判別する事ができるようになります。
教師なし学習って？
続いては、「教師なし学習」というアルゴリズムです。
教師なし学習では、「教師あり」と違いラベルの付いていないデータをコンピューターに与える事によって、そのデータの特徴や傾向を学習させる事ができます。
この画像は「競艇！」などと、正しい答えが存在しないので、入力値をグループ分けできるように訓練し、渡された新しいデータがどのグループに一番近いかを判断させます。
この「教師なし学習」を利用する事例の一つとして、顧客データのクラスタリング分析によく使われます。
顧客の情報を似ている特徴ごとに分ける事によって、ターゲットを深く絞ったマーケティングが可能となります。
これを顧客セグメンテーションと言いいます。
大量の顧客データの年齢、家族構成、職種など、クラスタリングする作業を機械が行っているので、まさに「教師なし学習」と言えるでしょう。
強化学習って？
最後は「強化学習」というアルゴリズムについてです。
この強化学習は、「教師あり学習」のなかでもコンピューターの答えに点数をつけることによって、より良い点数の答えを学習させる方法です。
望ましい結果には報酬を与えることによって、機械によりよい答えを覚えさせることができます。
「強化学習」というアルゴリズムは、囲碁ソフトなどのゲーム人工知能などによく使われています。
勝つと報酬をもらえるので、機械は勝つためにいろいろな手を試すことになり、回数を重ねるにつれて強くなっていくわけです。
機械学習はどんな所に利用されているの？
機械学習のアルゴリズムを大体理解して頂けたでしょうか？
次は、機械学習は日常生活の中でどのようなところで利用されているのか紹介していきます。
人工知能や機械学習という言葉を聞くと、難しそうと思うかもしれませんが、案外身近な所でも利用している事が非常に多いです。
迷惑メール対策のスパムフィルター
機械学習はメールのスパムフィルターにも利用されています。
スパムフィルターは、迷惑メールによく出てくる単語とその出現確立をもとに、スパムメー
ルの判断を行っています。
これは機械学習の中でも「教師あり学習」なので、正解のあるデータを大量に準備する必要があります。
用意されたデータから単語ごとに使用させる確率を学び、その結果受信メールに適用してスパムメールか否かを判断しています。
ECの商品レコメンド
インターネットで買い物をしていると、横などに「オススメ商品！」といった形で商品レコメンドが出てくる事がありますよね。
商品同士の似ている具合を計算するのに「教師なし学習」の機械学習が利用されています。
顔認識
最近のスマホでは、顔認識によるロック解除の機能が付いてたりしますね。
実はそのカメラの顔認識機能にも危害学習が使われています。
コンピューターに人間の顔を認識させるには大量のラベル付きの画像が必要となってきます。
そのラベル付きの画像を元に、コンピューターは画像の特徴を覚えていきます。
例えば、人の顔の場合、口が一つで目が二つ、といった具合に、覚えた特徴をもとに顔認識を行っているのです。
自動運転
最近の自動車業界では「自動運転」の技術が向上しています。
この自動運転にも「機械学習」の「強化学習」が利用されているのです。
自動車に取り付けられた数多くのセンサーからデータを取得し、様々なシチュエーションを学習することによって自律的にぶつからないようにする上手な運転を学んでいきます。
また、標識や信号の認識には教師あり学習が使われています。
どうやって競艇予想に役立てるの？
上記では「機械学習」がどういったものなのか、どこで使われているものなかを紹介しました。
では、いったいこの「機械学習」を競艇に役立たせるにはどうしたら良いのでしょうか。
上記の説明を読んで貰えれば、「競艇に関するデータを大量に集め、コンピューターに保存し、そのデータをアルゴリズムに沿って学習させ、答えを導き出させる。」という事はなんとなく分かると思います。
しかし、実際に仕組みを聞いただけで簡単に「機械学習」を利用したソフトが作れる訳ではありません。
機械学習を競艇に役立たせる為には「大量のデータ」「機械学習についての詳しい理解」「pythoなどのプログラミングの知識」などが必要となってきます。
なので、機械学習を使って競艇で儲けているという話もききますが、実際に自分で作って競艇予想に役立たせるのは非常に難しいと思います。
機械学習で予想提供しているサイト
実際に自分で機械学習を利用し競艇予想ソフトを作るのは非常に難しいという事が分かりましたね。
「じゃあ素人には機械学習は使えないんだ」という訳ではありません。
ウェブ上には「機械学習」を利用して競艇予想を提供しているサイトやサービスがあります。
中には「AI競艇予想」と「AI」という言葉を使っていますが、その内容は「機械学習」を利用したものです。
そこで、「機械学習」を利用し、予想を提供しているサイトを下記にいくつか紹介するので、気になったサイトがあれば利用してみてはいかがでしょうか。
うぺのえーあい競艇日記
まずは、うぺのえーあい競艇日記というサイトです。
このサイトでは、全ての予想を機械学習に頼るのではなく、機械学習が苦手な部分でえもある直前情報（全検・事前レース・スタート展示・気候）を人間が補って予想を提供しています。
更新が2018年5月13日で止まってしまっているので、最新の予想を見る事はできませんが、人間と機械予想の二人三脚で出した予想を見れるのはこのサイトくらいしかありません。
買い目以外にも様々な情報が記載されているので、「機械学習」ではどのような情報が出されるのか気になる方はご覧ください。
http://kohilinus.hatenadiary.com/
みずはのめ
次は、みずはのめというウェブサービスです。
こちらのサイトは安東卓也さんが「人工知能でギャンブルに挑戦したらどこまで行けるのだろう」という素朴な疑問から作られたサイトです。
ここでは、買い目を数点提供する形ではなく、全券種の全組み合わせの確率を予想し提供しています。
「機械学習」を利用するサイトの中では最も精度が高く情報が多そうに感じます。
提供されている予想を鵜呑みにせずとも、役立つ情報がありそうなので気になった方はご覧ください。
ポセイドン
競艇予想AI「ポセイドン」では、過去100万以上のレースデータをもとに作られた競艇予想の人工知能（AI）ポセイドンがレース結果の予想とオッズからオリジナル指数「海神指数」を算出し、買うべき舟券を教えてくれます。
２連単・２連複・３連単・３連複を、AIが予想した組を確立順に表示してくれています。
様々な券種が提供されているので、ある程度予想の参考には使えそうですね。
https://poseidon-boatrace.net/
梅吉AIの競艇予想
梅吉AIでは過去数年分の競艇のデータを基にして、AI（機械学習）を使い確率計算による予想データを毎日提供しています。
提供される券種も3連単、2連単、3連複、2連複、拡連複、単勝、複勝と幅広い、舟券の券種を公開しているので、予想スタイルによっても楽しめそうですね。
まとめ
今回は機械学習を競艇に役立たせるにはどうすれば良いか紹介しましたが、いかがでしたでしょうか。
機械学習を競艇に役立たせるには知識や技術が必要で簡単な事ではありません。大量のデータを準備したり、プログラミングの知識が必要となってきます。
「稼ぎたい」という人は当サイトが実際に稼げた競艇予想サイトをおすすめします。
