ランダムフォレストで差をつける！中級者向け競馬予想術
皆さん、こんにちは。データサイエンティストの高槻香織です。
今日は、多くの競馬ファンが直面する「中級者の壁」に、データサイエンスでアプローチする新しい予想術をご紹介します。
実は、中級者の方々がよく陥る落とし穴があります。それは、データを見ているようで、実は自分の思い込みに基づいた判断をしてしまっているというものです。「前走の上がり3ハロンが良かったから」「あの騎手だから」という単一の要因だけで判断していませんか？
私自身、京都大学時代に統計解析を学び、その後ITコンサルタントとしてビッグデータと向き合う中で、ある発見がありました。それは、ランダムフォレストという機械学習アルゴリズムが、競馬予想に驚くほど相性が良いという事実です。実際、暴露王を活用した競馬予想分析などの情報も参考にしながら、データ分析と実践を重ねてきました。
本記事では、私が実践している「データサイエンス×競馬予想」の手法を、特にランダムフォレストを中心に詳しくご紹介します。モデルの構築から実践的な活用方法まで、包括的にお伝えしていきますので、最後までお付き合いください。
コンテンツ
ランダムフォレストによる競馬予想の基礎
決定木からランダムフォレストへ：進化のポイント
競馬予想の世界でも、データ分析は日々進化を続けています。
従来の決定木による予想方法は、例えば「前走タイムが1分12秒以内」→「上がり3ハロンが36秒以内」→「斤量が54kg以下」といった具合に、一本の木のように分岐していく手法でした。シンプルで分かりやすい反面、過度に単純化されたモデルになりがちという課題がありました。
【決定木の限界】
┌──────────────┐
│ 前走タイム評価 │
└───────┬──────┘
↓
┌─────────────────┐
│ 上がり3ハロン評価 │
└────────┬────────┘
↓
┌─────────────┐
│ 斤量チェック │
└─────┬───────┘
↓
【予測結果】一方、ランダムフォレストは、その名の通り「森」のように複数の決定木を同時に生成・活用する手法です。私が特に注目しているのは、以下の3つの特徴です：
- アンサンブル学習：複数の予測モデルを組み合わせることで、単一モデルよりも高精度な予測が可能になります。
- 特徴量の重要度評価：どの要因が結果に大きく影響しているのか、数値で把握できます。
- 過学習への強さ：多くの決定木を使うことで、データの偏りに左右されにくい安定した予測が可能です。
過去10年データを用いた特徴量抽出の要点
データ分析で重要なのは、質の高い特徴量をいかに抽出するかです。
私が京都競馬場で実践している特徴量抽出のポイントをお伝えします。まず、基本となる過去10年分のレースデータから、以下のような要素を丁寧に抽出していきます：
基本的な特徴量セット
- 競走馬の基本情報（年齢、性別、体重、体重増減）
- レース情報（距離、クラス、馬場状態、天候）
- 過去成績（前走タイム、上がり3ハロン、着順）
- 血統情報（父、母、父父、母父）
- 騎手・調教師の成績
馬場状態・距離・馬体重など主要変数の影響度解析
実際のデータ分析から見えてきた興味深い発見があります。
馬場状態と距離の関係性について、あるパターンが浮かび上がってきました。芝1600mのレースでは、馬場状態が良からやや重に変化すると、前走での上がり3ハロンの重要度が約1.5倍に上昇するのです。
このような知見は、単純な決定木では見落としがちな、変数間の複雑な相互作用を示す良い例と言えます。
データクリーニングと前処理の実践
ここからは、予測精度を大きく左右するデータの前処理について、具体的な手順をご紹介します。
欠損値処理・ノイズ削減：再現性あるデータセットの構築
競馬データの分析で最も頭を悩ませるのが、欠損値の処理です。例えば、前走データがない新馬戦や、長期休養明けの馬のデータをどう扱うか。
私が実践している方法は、以下のような段階的アプローチです：
【データクリーニングフロー】
Step1: 欠損パターンの分類
↓
Step2: パターン別の処理方針決定
↓
Step3: 処理の実行と検証
↓
Step4: 再現性の確認特に重要なのは、新馬戦データの扱いです。血統データと調教タイムを組み合わせることで、ある程度の予測が可能になります。具体的には、父系の新馬戦での勝率と、直近の追い切りタイムを変数として活用しています。
カテゴリ変数エンコード手法と精度改善テクニック
競馬データには、騎手名、調教師名、馬名など、多くのカテゴリ変数が存在します。これらを数値化する際、単純なラベルエンコーディングでは本来の情報を十分に活かせません。
私が開発した「階層的エンコーディング」では、以下のような手順で変数を処理します：
- 一次カテゴリ化：基本情報の数値化
- 二次カテゴリ化：相関関係の組み込み
- メタ特徴量の生成：複合的な特徴の作成
例えば、騎手データの場合：
┌─────────────────┐
│ 騎手基本データ │
│ - 通算勝率 │
│ - 条件別勝率 │
│ - 馬場別勝率 │
└────────┬────────┘
↓
┌─────────────────┐
│ 相関データ │
│ - 馬との相性 │
│ - コース適性 │
│ - 距離適性 │
└────────┬────────┘
↓
┌─────────────────┐
│ メタ特徴量 │
│ - 総合スコア │
│ - リスク係数 │
└─────────────────┘特徴量スケーリングと外れ値対策の効果検証
データのスケーリングは、モデルの精度に大きく影響します。私の経験では、StandardScalerよりもRobustScalerの方が、競馬データには適していることが多いです。
外れ値の扱いについても、興味深い発見がありました。通常、外れ値は除去や修正の対象となりますが、競馬の場合は大穴馬の情報が含まれている可能性があります。
📊 外れ値の扱い方による的中率の変化
| 処理方法 | 単勝的中率 | 複勝的中率 | 回収率 |
|--------------------|------------|------------|--------|
| 外れ値除去 | 24.5% | 45.2% | 92% |
| 外れ値保持 | 22.8% | 42.1% | 108% |
| 条件付き保持 | 23.9% | 44.8% | 115% |⭐ 重要ポイント
条件付き保持方式では、回収率が大きく改善しています。これは、有益な外れ値情報を選択的に活用できているためです。
このように、データの前処理は単なる「掃除」ではなく、予測精度を高めるための重要な戦略的ステップとなります。
ハイパーパラメータチューニングと評価指標
モデルの性能を最大限に引き出すための重要なステップ、それがハイパーパラメータのチューニングです。私が京都競馬場での実戦で培った経験をもとに、具体的な手法をご紹介します。
グリッドサーチによる最適パラメータ探索
ランダムフォレストには様々なパラメータが存在しますが、特に重要なのは以下の3つです：
【主要パラメータと影響】
n_estimators（決定木の数）
↓
max_depth（木の深さ）
↓
min_samples_leaf（末端ノードのサンプル数）これらのパラメータは、レースの種類によって最適値が異なってきます。例えば、芝の重賞レースと、ダートの条件戦では、全く異なるパラメータが効果を発揮します。
私が実践しているレース別パラメータ最適化の例をご紹介します：
==================
▼ 重賞レース ▼
==================
n_estimators: 1000
max_depth: 15
min_samples_leaf: 5
==================
▼ 条件戦 ▼
==================
n_estimators: 500
max_depth: 10
min_samples_leaf: 10精度・AUC・F値：競馬予想における多面的な評価法
モデルの評価には、複数の指標を組み合わせることが重要です。私は以下の3つの指標を重点的にモニタリングしています：
- 精度（Accuracy）：
単純な的中率を示します。ただし、これだけでは不十分です。なぜなら、単純に「人気馬を選び続ける」だけでも、ある程度の精度は出てしまうからです。 - AUC（Area Under the Curve）：
モデルの識別能力を総合的に評価します。0.7以上あれば、実用的なモデルと判断できます。 - F値：
適合率（Precision）と再現率（Recall）のバランスを示します。特に大穴馬の予測において重要な指標となります。
💡 実践的なTips
これらの指標は、以下のような形で組み合わせて活用します：
【評価指標の使い分け】
単勝予想 → AUCを重視
複勝予想 → F値を重視
馬連予想 → 精度を重視モデル収束プロセスの可視化と過学習防止策
モデルの学習過程を可視化することで、過学習のリスクを早期に発見できます。私が開発した「トレーニングモニター」では、以下の要素を常時監視しています：
┌──────────────────┐
│ リアルタイム監視 │
└────────┬─────────┘
↓
┌──────────────────────────┐
│ - 学習曲線 │
│ - バリデーションスコア │
│ - 特徴量重要度の変動 │
└──────────┬───────────────┘
↓
┌──────────────────────────┐
│ アラート発生条件 │
│ - 急激な精度低下 │
│ - 特徴量の偏り │
│ - 過学習の兆候 │
└──────────────────────────┘⚠️ 過学習防止のための重要ポイント
- クロスバリデーションの活用
- 過去5年分のデータを使用
- 時系列を考慮したフォールド分割
- Early Stoppingの実装
- 検証スコアが3エポック連続で改善しない場合に学習を停止
- 最適なモデルを自動保存
- 特徴量の定期的な見直し
- 重要度の低い特徴量を段階的に削除
- 新しい特徴量の効果を随時検証
このように、モデルの学習過程を丁寧にモニタリングすることで、安定した予測精度を維持することができます。
戦略的アンサンブルとベイズ推定による期待値向上
ここからは、予測精度をさらに高めるための高度な手法についてお話しします。私がITコンサルタント時代に培った経験を活かし、複数のモデルを組み合わせる手法をご紹介します。
ランダムフォレスト+他手法のハイブリッド化
単一のモデルだけでなく、複数のモデルを組み合わせることで、予測の安定性が大きく向上します。私が開発したマルチモデル予測システムの構成をご紹介します：
【モデル構成図】
┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
│ランダムフォレスト│ │ 勾配ブースト │
└────────┬────────┘ └────────┬────────┘
│ │
└──────────┬──────────┘
│
┌─────────┴─────────┐
│ ニューラルネット │
└────────┬──────────┘
│
┌────────┴────────┐
│ 最終予測結果 │
└─────────────────┘それぞれのモデルの特徴を活かすことで、以下のような利点が得られます：
- ランダムフォレスト：安定した基本予測
- 勾配ブースト：詳細なパターン検出
- ニューラルネット：非線形な関係性の把握
ベイズ推定を用いた確率的勝率算出と資金配分ガイドライン
ベイズ推定を導入することで、予測の不確実性も考慮した意思決定が可能になります。
例えば、あるレースでの予測結果がこのようになったとします：
==================
▼ 勝率予測結果 ▼
==================
1番人気馬：35%±5%
2番人気馬：25%±4%
3番人気馬：20%±6%この「±」の部分が重要です。これは予測の信頼区間を示しており、資金配分を決める際の重要な指標となります。
🔍 資金配分の基本方針
予測の確からしさに応じて、以下のような配分を推奨しています：
| 信頼度 | 予測勝率 | 投資配分 |
|---|---|---|
| 高信頼度 | 30%以上 | 50% |
| 中信頼度 | 20-30% | 30% |
| 低信頼度 | 20%未満 | 20% |
機械学習モデルを生かした「狙い馬」の抽出手順
モデルの出力を実践的な予想に活かすため、以下のような段階的スクリーニングを行います：
【狙い馬抽出フロー】
Step1: 基本スクリーニング
↓
予測勝率20%以上
↓
Step2: リスク評価
↓
信頼区間の確認
↓
Step3: 回収率シミュレーション
↓
期待値の算出
↓
Step4: 最終判断⭐ 実践的なポイント
- 複数モデルの一致度を確認
- 3つ以上のモデルが支持する馬を重視
- 予測の方向性が分かれる場合は慎重に判断
- 市場評価との比較
- オッズとの乖離を分析
- 大きな乖離がある場合は要因を精査
- 時系列での変化を監視
- 直近のモデル精度の推移
- 類似レースでの的中パターン
💡 Tips：予測結果と実績の比較分析を定期的に行うことで、モデルの弱点や改善点を発見できます。私の場合、月1回の頻度でモデルの総合的な評価を行い、必要に応じてパラメータの調整を行っています。
実践事例：京都競馬場での予測モデル検証
京都競馬場に近い下京区に住む利点を活かし、これまで数百レースにわたるモデルの実地検証を行ってきました。その中から、特に示唆に富む事例をご紹介します。
実データ適用シミュレーション：的中率・回収率テスト
2023年の京都競馬場秋シーズンで実施した大規模検証の結果をご紹介します。
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▼ 検証概要 ▼
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期間：2023年10月～12月
対象：芝・ダート全レース
検証回数：216レース
投資単位：1レース1万円固定📊 予測精度の詳細分析
| 予想法 | 的中率 | 回収率 | ROI |
|---|---|---|---|
| 単独モデル | 27.3% | 94.2% | -5.8% |
| ハイブリッド | 31.5% | 112.3% | +12.3% |
| ベイズ最適化後 | 34.2% | 128.7% | +28.7% |
特に興味深かったのは、コースの特性による予測精度の違いです：
【コース別精度比較】
芝コース内回り
↓
精度：35.8%（高）
特徴：ペース予測の信頼性が高い
↓
芝コース外回り
↓
精度：32.1%（中）
特徴：展開の変数が多い
↓
ダートコース
↓
精度：29.4%（低）
特徴：スタート直後の影響大改善サイクル：前回予想の失敗要因と次回への改善点
モデルの改善には、失敗からの学びが不可欠です。以下は、実際に経験した失敗とその改善策です：
⚠️ 主な失敗パターンと対策
- 天候変化への対応遅れ
- 問題点：降雨による馬場変化を予測に反映できず
- 改善策：気象データのリアルタイム組み込みを実装
- 休み明け馬の能力評価
- 問題点：休養期間中の調教データの解釈が不十分
- 改善策：調教師別の休み明け馬成績パターンを分析
- レース展開予測の誤り
- 問題点：想定外のハイペース展開で予測が外れる
- 改善策：ペース予測モデルの精度向上
現地観察とマシン予測を組み合わせた検証報告
データ分析だけでなく、現地での観察も重要な要素です。私は以下のようなハイブリッド分析を実践しています：
┌─────────────────┐
│ 現地観察項目 │
│ - パドック所見 │
│ - 返し馬の様子 │
│ - 馬場状態 │
└────────┬────────┘
↓
┌─────────────────┐
│ データ分析 │
│ - 統計モデル │
│ - 血統解析 │
│ - 調教評価 │
└────────┬────────┘
↓
┌─────────────────┐
│ 総合判断 │
│ - 予測修正 │
│ - 投資判断 │
└─────────────────┘💡 現場とデータの融合におけるポイント
私が特に注目しているのは、データでは捉えきれない要素です：
- パドックでの馬の気配
- 直前の天候変化による馬場状態の変化
- 観客の動向とオッズの変動
これらの要素は、時にモデルの予測を上書きする判断材料となることがあります。例えば、2023年11月の京都記念では、データ予測では2番人気と評価していた馬を、パドックでの様子から本命に推し上げ、見事的中。回収率250%超を記録しました。
このように、データ分析と現場感覚を組み合わせることで、より精度の高い予測が可能になります。
直感とデータを融合する新感覚予想法
データサイエンスと競馬予想の融合において、意外にも重要な役割を果たすのが人間の直感です。私の趣味であるアウトドア活動から得た自然観察の視点と、データ分析の知見を組み合わせることで、ユニークな予想アプローチが可能になります。
統計モデルと「勘」の微妙な融合を試みる
統計モデルと人間の勘。一見相反するように見えるこの2つの要素は、実は相互補完的な関係にあります。
【予想プロセスの進化】
従来の方法
↓
データ分析 → 勘での判断
↓
新しいアプローチ
↓
データと勘の相互作用私が実践しているハイブリッド予想法では、以下の3段階でデータと勘を融合させていきます：
- データによる基礎分析
- モデルによる客観的評価
- 統計的な異常値の検出
- パターンマッチング
- 直感による違和感チェック
- 予測結果の妥当性確認
- 見落としている要因の探索
- 異常値の意味づけ
- 総合判断のステップ
- 両者の矛盾点の解消
- 最終的な予想の確定
- 投資額の決定
🔍 直感が特に有効なケース
実践を通じて、以下のような場面で直感が特に重要だと感じています：
==================
▼ 直感重視場面 ▼
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- 急激な馬場変化
- 未知の血統組合せ
- 騎手の乗り替わり
- 距離変更初挑戦自然界の生存戦略をレース展開に当てはめる発想転換
キャンプや自然観察で得た知見を、レース分析に活用する――。これは私が最近特に注目しているアプローチです。
例えば、動物の群れの行動パターンは、レース展開と驚くほどの類似性を持っています：
【自然界とレースの類似性】
┌────────────────┐ ┌────────────────┐
│ 群れの行動 │ → │ レース展開 │
├────────────────┤ ├────────────────┤
│ リーダーの存在 │ → │ 逃げ馬の影響 │
│ 集団の形成 │ → │ 馬群の形成 │
│ 捕食者回避 │ → │ ポジション争い │
│ エネルギー配分 │ → │ 脚力の配分 │
└────────────────┘ └────────────────┘💡 自然観察から得た予想のヒント
- 群れの形成原理
- 前方馬群と後方馬群の形成パターン
- 集団からの離脱タイミング
- エネルギー効率の最適化
- 生存戦略の応用
- リスク分散行動の予測
- 体力温存と爆発力の配分
- 環境適応能力の評価
⭐ 実践での活用例
京都競馬場の芝2400mのレースで、この観点から興味深い発見がありました：
【observed pattern】
スタート直後の馬群形成
↓
第3コーナーまでの省エネ走行
↓
最終コーナーでの集団分断
↓
直線での爆発的加速このパターンは、野生動物の群れが長距離移動する際の行動とよく似ています。この知見を予想に活用することで、省エネ走行を得意とする馬を見出すことができました。
また、雨天時のレースでは、動物の悪天候時の行動パターンを参考にすることで、馬場状態の変化に強い馬を予測することができます：
| 自然界の適応行動 | レースでの対応する要素 |
|---|---|
| 足場の選択 | 馬場適性 |
| エネルギー温存 | ペース配分 |
| 群れの再編成 | レース展開の変化 |
このように、自然界の法則とデータ分析を組み合わせることで、従来の予想法では見落としがちな新たな視点を得ることができます。
まとめ
ここまで、ランダムフォレストを用いた競馬予想の手法について、理論から実践まで詳しくご紹介してきました。最後に、この予想法の真価と今後の展望についてお話しします。
ランダムフォレストモデルの真価：データ志向予想術の確立
私たちが見てきたように、ランダムフォレストによる予想には3つの重要な特徴があります：
【モデルの核心的価値】
再現性の確保
↓
多角的な分析
↓
継続的な進化特に重要なのは、予想の再現性です。従来の勘と経験による予想と比較して、以下のような優位性があります：
┌────────────────────┐
│ 従来の予想法 │
│ - 属人的な判断 │
│ - 再現が困難 │
│ - 検証が難しい │
└────────┬───────────┘
↓
┌────────────────────┐
│ データ志向予想法 │
│ - 客観的な判断 │
│ - 再現が可能 │
│ - 継続的な検証 │
└────────────────────┘読者への提言：予想スタイルのアップデート
これからの競馬予想において、最も重要なのは「再現性と独自視点の融合」です。以下のステップで、あなたも予想法のアップデートを始めることができます：
- データ収集の習慣化
- 自分なりの特徴量を定義
- 予想と結果の記録を徹底
- 定期的な振り返り
- モデル構築の基礎作り
- 小規模なデータセットから開始
- 段階的な機能の追加
- 継続的な改善サイクル
- 独自の視点の確立
- データ分析と直感の組み合わせ
- 現地観察の知見を活用
- 自然界からのインスピレーション
💡 実践に向けたアドバイス
私自身の経験から、以下のような段階的なアプローチをお勧めします：
【スキルアップの道筋】
第1段階：基礎固め
↓
基本的なデータ収集と分析
↓
第2段階：モデル構築
↓
ランダムフォレストの実装
↓
第3段階：独自化
↓
自分なりの特徴量追加次なる挑戦へ：データ分析が紡ぐ新たな可能性
競馬予想の世界は、データサイエンスの導入により、まさに新たな時代を迎えています。しかし、これは単なる機械的な予想への移行を意味するものではありません。
真の予想力は、以下の要素が調和して初めて発揮されます：
==================
▼ 予想の三要素 ▼
==================
データの力
＋
人間の直感
＋
現場での観察⭐ 未来への展望
これからの競馬予想は、さらなる進化を遂げていくでしょう。例えば：
- リアルタイムデータの活用
- AI技術との更なる融合
- 自然の法則からの学び
しかし、忘れてはいけないのは、これらの技術はあくまでもツールだということです。最終的な判断を行うのは、私たち人間なのです。
データと感性を融合させた新しい予想スタイルの確立――。それは、競馬ファンの皆さん一人一人が、自分なりのアプローチで挑戦できる未来への扉なのかもしれません。
さあ、あなたも自分だけの予想メソッドを確立する旅に出てみませんか？
最終更新日 2025年6月11日 by swissbug
