競走馬こそ、ＡＩ解析に打ってつけ

　すべての競走馬のサラブレッドは、父系の血統を３００年以上前の３大始祖まで遡ることができる。高額で取引される競走馬の生産はそれほど厳しく管理されている。そして、少なくともＪＲＡは、すべてのレースの成績を事細かく記録しデータベース化している。
　つまり、種牡馬と繁殖牝馬によって何代も重なってきた膨大な系統図をすべて描くことができるようになっていて、競走馬の成績データと組み合わせれば、どの繁殖パターンで名馬が誕生してきたのかがわかる、血の配合表になっているということだ。
　そしてデジタル競馬の先進国、日本では正式にＪＲＡの許諾を得れば、そのデータベースを利用することができる。
　ＡＩによるビッグデータの解析が、人知を超えた能力を持つことはもはや常識。競走馬については、まさに、ＡＩが最も得意とするビッグデータの解析環境が完璧に整備されていたのだ。

若き天才エンジニアがプロジェクトに参加

　この競走馬のビッグデータをＡＩで解析して各馬に適用すれば、まだデビューしていない馬でもその将来性がある程度見えるはずだ。この確信をもって、新プロジェクトは始動した。
　競走馬の評価基準を、誰の目にもわかりやすい総賞金とし、年ごとの賞金額の変遷は係数によってクリア。出力すべき情報の中身、企画を練り上げて特許出願が終わると、具現化していく段階で大きな起点となる邂逅が訪れた。
　最強競馬予想ＡＩ「ＫＡＮＡＬＯＡ２」を提供する東京大学工学部大学院修了のＮａｒｕｔｏ氏が企画に賛同して、プロジェクトに加わったのだ。その経歴通り、ＡＩを専修したプロ中のプロといえる若き天才エンジニアである。
　その後も１年あまりの開発期間を要して、競馬に纏わるさまざまなデータを検証しつつＡＩ予測精度の向上に取り組み、ついに完成したのが、競走馬の将来性予測スコア「血統ＡＩ」だ。

「血統ＡＩ」が示す、デビュー前２歳馬の将来性

　まずは、次のグラフをご覧いただきたい。これは、競走馬の総賞金の平均値を金額別に示したものだ。 　毎年７０００頭以上生産される競走馬のうち、約７０％はレースでの本賞金無しのまま引退している。総賞金４千万円以下の馬で約２１％、５千万円以上になると約９％しかいない。
　Ｇ３レースの常連クラスの馬を思い浮かべるとわかりやすい。そのレベルになると、重賞レースを勝っていなくても総賞金は１億円以上になるが、そうした“そこそこ走る馬”でも全体のたった３％しか存在しないのが実情なのだ。

　次の表は、今年３月現在の２歳馬７０００頭あまりについて、血統ＡＩが将来獲得する総賞金を予測し、金額別に示したものだ。賞金額上位の０．０％は０．１％未満（０ではないわずかな数）を示し、先のグラフで示した実際よりも比率が低くなっていることが分かるだろう。 　これは、ＡＩの学習データである過去の競走馬で、総賞金の分布が不均衡であるため、予測として出力される総賞金の全体平均が低くなることに因る。具体的には、賞金無しの競走馬が大半を占めるなか、１億円以上といった高額賞金獲得馬は極端に少ないため、０．１％未満（０ではないわずかな数）となるが、これはまったく問題ない。
　なぜなら、予測値は数千万円を中心として分布しているが、全体として実際とほとんど同じ傾向を示すため、たとえば予測が５千万円と出れば、上位０．９％に入る馬だと読み取ることができるからだ。
　あらかじめ賞金無しの馬を除いて予測すれば金額は高く出るが、血統ＡＩはあくまでも現実の競馬に則して役立つことを最優先している。

のちのＧＩ馬の２歳３月スコアを大公開！！

　それでは、血統ＡＩの予測精度はどの程度なのか。本当に使えるのかどうかが一目瞭然でわかるデータを紹介しよう。
　次の表は２０１７年以降の２歳・３歳ＧＩ優勝馬について、２歳３月の時点において生涯に獲得する総賞金額を、血統ＡＩが予測したものだ。 　まずは、全２１頭が予測値全体の１１．５％である２０００万円以上の範疇にしっかりと予測されていることがわかる。
　そしてクラシックに限っては、１２レース中１１レースの優勝馬が、予測値全体の４．４％しかいない３０００万円以上の範疇に見事収まっている。
　特に、皐月賞馬アルアイン（１億１１４２万円）､ダービー馬レイデオロ （１億３６５８万円）、ダービー馬ワグネリアン（８２３６万円）、朝日杯・皐月賞２冠馬アドマイヤマーズ（６５７２万円）、桜花賞馬グランアレグリア（９９７４万円）、皐月賞馬サートゥルナーリア（８０８８万円）などは、わずかな頭数のなかで的中させているのだ！
　近年圧倒的な活躍を見せるノーザンファームの馬たちのなかで、レーヌミノル、エポカドーロ、ケイアイノーテック、ロジャーバローズといった日高産の馬を、ノーザンファームの馬と同等に評価している点も見逃せない。
　レーヌミノルは、父ダイワメジャーの４頭の全姉はすべて条件馬で、きょうだいにも活躍馬がいるわけではないし、エポカドーロについても、半兄（父ダイワメジャー）の４頭は３頭が地方競馬所属で、残り１頭も中央競馬未勝利。自身もオルフェーヴルの初年度産駒のため未知数のはずだ。常識的には、とてもクラシックを勝つ馬だとは考えられないだろう。
　この通り、血統ＡＩの予測精度は、読者の皆さんの想像を超えているのではないだろうか。

血統ＡＩの予測情報をお見せしよう

　血統ＡＩが予測するのは、生涯に獲得する総賞金額だけではない。レース初出走時期、レース引退時期、能力評価と適性評価があり、能力評価はスピード、スタミナ、体質、成長度の４項目からなり、適性評価はコース、距離、馬場、競馬場の４項目がさらに細かく分類される。

　先述のダービー馬レイデオロを取り上げて、２歳３月時点の予測スコアを確認してみよう。 　レース初出走の予測が２歳９月（２０１６年）で、実際のデビューは２０１６年１０月９日とほぼピタリ的中している。
　レース引退の予測が、５歳２月（２０１９年）だが、実際の引退は２０１９年１２月の有馬記念だった。前年の有馬記念でクビ差２着したのを最後に引退まで連対することはなく、結局前年の有馬記念の頃が能力のピークだったといえるかもしれない。
　能力評価と適性評価は、Ａが上位２５％、Ｂが上位２６〜５０％、Ｃが上位５１〜７５％、Ｄが上位７６〜１００％の相対評価となっている。
　予測によればレイデオロは、芝の中距離、中長距離向きで、ダートや短距離には不向きの馬であり、重馬場も不得意と出ている。重馬場となった２０１９年のジャパンＣ。１番人気に支持されたレイデオロだったが、生涯最低の１１着に沈んだことが思い起こされるだろう。
　これらが２歳３月の時点で予測可能ということなのだ。

血統ＡＩの未来図

　血統ＡＩは、安価な情報課金サービスとして競馬最強の法則ＷＥＢのスマホサイト、ＰＣサイトで利用できる。ぜひ、ＰＯＧドラフトや一口出資の前に対象馬をチェックしてほしい。
　血統ＡＩは競走馬の将来性を示すため、もちろん３歳以上の現役馬の将来も見通すことができる。競馬の開催とともに学習すべき成績データは増え続け、ますます予測精度の向上が期待できるのも、ＡＩの特徴である。出走データがある馬はさらに予測精度を上げることができるため、馬券の検討材料として大いに役立つはずだ。

　サービス開始当初は２歳馬に限定されるが、３歳以上の馬についても拡充する計画である。そして新たなデータや変数の研究と導入により、今後も加速的に進化を続けていく。
　先に示した、のちのＧＩ馬の２歳３月スコア表で最後の２頭をあらためて確認してもらいたい。
　朝日杯馬サリオス（５６２７万円）、ホープフルＳ馬コントレイル（８６８７万円）。２頭とも上位１％以内の高額の生涯獲得総賞金額が予測されている馬だが、血統ＡＩがわずか数頭のレベルで指し示した馬がどちらであるのかは明白だ。間近に迫ったクラシックが答えをくれるだろう。