今回の結果
今回は、馬を1頭ずつ評価する方法ではなく、
**「A馬とB馬なら、どちらが先に来るか」**
を2頭ずつ学習し、その比較結果からレース全体の順位を作る方法を試しました。
実測結果は、
- 2025年：80.5070%
- 2026年：80.7266%
- 全体：80.5966%
でした。
この方法では目標水準を確認できなかったため、不採用としました。
何を変えたのか
これまでの中心は、各馬を1頭ずつ評価する方法でした。
今回は、
「この馬は何点か」
ではなく、
「A馬とB馬ならどちらが上か」
を学習させました。
この2頭比較を大量に行い、その結果をまとめてレース全体の順位にしました。
なぜ試したのか
1頭ずつ予測する方法とは違う形で、馬同士の相対的な強さを直接学習できる可能性があるからです。
従来とは違う情報を拾えるかを確認しました。
検証結果
過去から未来の順番を崩さずに検証した結果、
- 2025年：80.5070%
- 2026年：80.7266%
- 全体：80.5966%
でした。
この方法はいったんここで終了します。
結果を見たあとの調整はしない
今回の結果を見てから、
- 条件を変える
- 重みを変える
- 良かった部分だけ切り出す
といった後付け調整はしていません。
過去データに合わせすぎるのを避けるためです。
次に試すこと
次は、
**「どの馬が強いか」ではなく「どんなレース展開になるか」**
を予測します。
具体的には、
- ペースが速くなりそうか
- どの位置で走りそうか
- 前の馬が苦しくなりそうか
といった情報を扱います。
馬そのものの強さだけでなく、**その馬に向く展開になるか**まで予測できるかを次の実験で確かめます。