競馬の予想においてもAIが予想する機会が増えている、実際どういう事をやっているのか、イメージがつきやすいように解説していく。

　まず、「血統」「騎手」「調教師」で予想して下さいと言われるとどうするだろうか？種牡馬の成績を調べ、芝向きなのかダート向きなのか、短距離向きなのか長距離向きなのか調べる。騎手も競馬場別の勝率や連対率、逃げが得意なのか追込みが得意なのか。調教師も得意な距離だったり、マニアックなデータだと出走間隔別の成績を調べてみたり、あらゆる統計データを頭にインプットして、予想を組み立てる。
ところが、どのファクターをどの程度重視したら馬券が当たりやすくなるのか、頭を悩ませる。安定して当てるために、血統を「5」、騎手の成績を「3」、調教師の成績を「2」にして検討してみたり、血統「2」・騎手「1」・調教師「7」の割合にしてみたり、いろいろと試行錯誤しながら自分の成功パターンを見つけようとしている方も多いだろう。
中には血統だけしか考えず、いろんな種牡馬成績を重視したり、5代血統表の中にある系統の組み合わせを重視したり、馬券検討する上でのファクターがかなり多いのが競馬。
それが馬券検討をする楽しみでもある。

　ただ、馬券が当たらなければ面白くもないし、いろんな要素を頭にインプットしたところで一番良いバランスを見つけるのは至難の業。AIはその最適なバランスを導いてくれるものと思っていただければ良い。

　AIでもいろいろな手法はあるが、ざっくりとした説明となると『レースに結果に影響を与えていそうなデータを手当たり次第学習』させる。学習させると、それぞれのデータが結果に対してどの程度影響を与えているかがわかる。
あくまでもイメージではあるが、学習させると相関を見る事ができ、

というような感じで、前走の着順は結果に大きく影響を与えているが、兄弟馬の勝率はほとんど影響を与えていないという事がわかる。あくまでもイメージでの話であって、実際のバランスはこの通りではない。
学習データを用意すれば、先に書いた血統「5」、騎手「3」、調教師「2」が良いのか血統「2」、騎手「1」、調教師「7」が良いのか、そんな事を考えなくても最適なバランスを見つけてくれるのがAIである。
人間が頭で考えていろいろなパターンを試して検証するよりも遙かに短い時間で、最適なバランスを見つけ出してくれる。
　競馬の場合、馬場の傾向が変わったり新しい種牡馬が登場して傾向が変わったり、状況が変わって行くため、データのメンテナンスもしっかり行っていく事も必要である。新しい学習項目を思いついたり、見つけたりした場合には学習データを入れてみて、それが「どの程度影響を与えるか」を確認する。影響度合いが低ければ、再び元に戻し影響度合いが高ければ、ファクターの1つとして取り入れる。
　常に精度を上げるために考えて試し、その上で毎週・毎日ちゃんとメンテナンスができているかが重要になってくる。

　また、「何を予測するか」も「何のデータを学習させるか」と同じぐらい重要で、予想するレースで、各馬の着順を予測させるのか、勝率や3着内率を予測させるのか。ペース・脚質を予測させた上で、走破タイムを予測させるのか。予測させる事によって結果も違ってくるため、「学習データ」の選定・予測させる対象が何かは非常に重要である。

　いずれも、公にしてしまうと同じ学習データを使用されたり、同じ予測になったりするため、公にされていない事が多いが、AIを作っている人の競馬センスが問われるのが「AI予想」である。
様々なファクターを最適なバランスで予測するのがAI予想、中央競馬が一休みするこの期間に実際に予想を見てみたり、学習項目や予測対象を見てみるのもいかがだろうか。

　2020年は様々な予想AIが登場し、成績を残してきた。近い将来さらに成績を上げ、1R~12Rまで全レース的中させるAIが出てきてもおかしくない。