【要約】あるメルマガの発想をヒントに、競馬の期待値エンジンを作った話 [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
著者は、AI予想が普及した現代の競馬環境において、従来のデータのみでは優位性を確保できない課題に直面した。AIが既に多くの変数をオッズに織り込んでいるため、単純なモデルでは利益が出にくい。具体的には以下の問題が挙げられる。
- ・血統や馬体重といった基本変数の価値低下。
- ・感情や勘が入り込むことによる意思決定のブレ。
- ・統計的な有意性を担保するためのデータ量の不足。
// Approach
著者は、勝つことよりも「負けないこと」を重視し、オッズの歪みを検出するシステムを構築するアプローチを採用した。意思決定の設計に重点を置き、以下のステップで開発を進めた。
- ・「やらないこと」を定義する設計思想（注目レースの回避、特定条件への絞り込み）。
- ・AIが拾いにくい局所的な変数（トラックバイアス、騎手×コース相性等）の導入。
- ・Claude Codeを活用した高速な開発（Pythonによるデータ整備、Supabaseへの蓄積、ReactによるUI構築）。
// Result
著者は、Webデザイナーという非エンジニアの立場ながら、Claude Codeを用いて1日でシステムの基盤を構築した。これにより、以下の成果を得ている。
- ・1,600件以上のデータを蓄積するパイプラインの構築。
- ・期待値算出エンジンおよびケリー基準を用いた資金配分試算の実装。
- ・現在は検証フェーズにあり、3ヶ月間のデータ蓄積による有効性の検証を目指している。
Senior Engineer Insight
> LLMを用いた「超高速プロトタイピング」の極めて優れた事例である。非エンジニアが数日でデータパイプラインからUIまで構築した点は、開発パラダイムの変化を示唆している。ただし、実運用においては、データの質と量の確保、および計算ロジックの堅牢性が不可欠だ。特に、競馬のような高ノイズなドメインでは、モデルの過学習を防ぐための厳格な検証プロセスが、システムの成否を分ける。