日本ダービー 馬券買いました！取りました！
第８５回日本ダービーで優勝した福永祐一騎乗のワグネリアン（中央）＝２７日、東京競馬場 撮影日：2018年05月27日
今日は東京競馬場で平成の最後の日本ダービーでした。ちょっと考えることがあって、馬券を買いました。ネットを使った即パットです。
結果は、5番人気のワグネリアンが優勝しました。2着は4番人気のエポカドーロで、馬連12-17で7950円の配当です。
私が買ったのは、12番エポカドーロを軸にして高配当へ総流しで10点買い。といっても100円×10＝1000円の投資です。約7000円の利益ですな。↓これが証拠です。万馬券を狙ったのですが、届きませんでした。
競馬は趣味ではありません。20年くらい前に少しやってたことがあるだけです。
今月から始めた予想では、5月６日 １新４/１１R 新潟大賞典で、馬連１－１４で10,890円。5月５日 ３京５/１１R 京都新聞杯で、馬連15,710円の万馬券をゲットしています。
今回日本ダービーに挑戦した理由は・・・人工知能の研究！！
昨今は人工知能ブームですが、人工知能やデータマイニング、ディープラーニング、ニューラルネットワークと言っても、ビッグデータを使った統計解析に過ぎません。人工知能は何でもできるという誤解がありますが、アルゴリズムは人間が与えてやる必要があります。
ワトソンを初めとして、これからがん治療にも人工知能がどんどん導入されるでしょう。人工知能をがん治療にどのように応用できるのか、私は研究者ではないし、その能力もないが、人工知能の限界を知っておきたいという動機で、少しかじってみることにしました。
人工知能の言語といえば、Pythonが定番で、今人気の出ている開発言語です。Python（パイソン：ニシキヘビ）に科学技術計算に特化したOptionを付けたのがAnaconda（アナコンダも大蛇ですね）。これをパソコンにインストールしています。
実際のプログラムは、Visual Studio Codeを使って開発します。
こんなイメージです。
問題は大量のデータをどのようにして手に入れるかです。がん治療の大量データなど国立がんセンターでもない限り得ることはできません。そこで考えたのが”競馬”です。競馬のデータなら、JRA-VANから過去のものを全てダウンロードできます。（１ヵ月の試用期間内なら無料）
＜途中は省略して＞
強いと思われる馬を予想しても競馬には勝てません。配当が低くなるからです。弱い（と思われている）馬で、勝てそうな馬を選ぶことがギャンブルに勝つ極意です。
馬の名前も知らない競馬オンチの私が、4番人気のエポカドーロをどのようにして選んだのか。詳細は秘密です。が、ヒントはこの大量購入です。↓
前日土曜日の12:54に、12番の複勝を900万円買った人がいます。人気馬で100万円程度の馬券買いは普通にありますが、900万円は異常です。推論はこれだけではないですが。
こんなデータを苦もなく得ることができます。このデータを人工知能でどのように活用するのかが、今後の課題です。どの程度の大量購入があれば勝つ可能性が高いのか、馬連の相手馬はどう選ぶのが合理的かなどなど。
あっ、続けて競馬をやるつもりはありません。そんな暇もないし、貴重な土日を競馬にどっぷりと浸かるのもあほらしい。JRA-VANが無料で使えるのも今日までですので。あくまでもビッグデータとしてプログラミングの学習に使うだけですから、予想を教えろという期待には応じかねます。(^Д^)
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