競馬を「運」ではなく「データ」で攻略する時代がきました。
この記事では、AIを使った競馬予想プログラム開発の全過程をブログ形式でシェアしていきます。
本記事はその第1回目。まずは、「なぜAIを使って競馬予想をするのか？」という理由と、今後の連載の全体像について解説していきます。
なぜ競馬予想にAIを取り入れるのか？
競馬は運ゲーだと思っていませんか？
確かに「絶対」はありませんが、過去データの蓄積とパターン分析により、精度の高い予測は可能です。
特に近年は、JRAやnetkeibaなどから得られる豊富なデータと、PythonによるAI技術の発展によって、個人でも回収率の高い予測モデルを構築できるようになりました。
本連載の目的とゴール
このブログシリーズでは、
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機械学習を使った競馬予想ロジックの開発
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スクレイピングによるデータ取得の自動化
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予想結果の可視化と買い目出力
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最終的な収益化（note・販売・YouTube連携など）
を、ステップバイステップで解説していきます。
想定読者はこんな方
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競馬が好きで、データで当てたいと思っている方
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プログラミングに興味がある初心者の方
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副業としてAI×競馬の収益化を目指している方
使う主な技術と環境
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Python（pandas / LightGBM / Streamlit など）
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スクレイピング（Selenium / BeautifulSoup）
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Mac＋VSCodeで開発
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データソースはJRA公式サイト＆netkeiba
今後の連載予定
次回以降は以下のような構成で記事を公開していきます：
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環境構築とPythonセットアップ
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スクレイピングによる過去データ取得
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特徴量の設計と前処理
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機械学習モデル構築
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予測スコアの出力と◎○▲×判定
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Streamlitでアプリ化
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収益化導線の設計（note/BOOTH/YouTube）
まとめ
AIでの競馬予想は決して難しくありません。
必要なのは「正しいデータ」と「着実なステップ」です。
次回は、Pythonの環境構築と準備するライブラリの説明をしていきます。
一緒に、AIで「当たる競馬」を目指しましょう！
