【AI予想】なぜオートレースは「AI予想」が少ないのか？爆音に消されたデータ分析の死角
競馬やボートレースのAI予想サイトは星の数ほどあるのに、なぜ「オートレースのAI予想」は極端に少ないのでしょうか？
「需要がないから？」
いいえ、オートレースファンの熱量は他の競技に負けていません。
本当の理由は、開発者が逃げ出したくなるほど、オートレースが「データ化できない職人芸（アナログ）」の塊だからです。
当サイト「AI予想パビリオン」が、最新のAIでさえも解析を拒まれる、爆音の向こう側にある「データ分析の死角」について解説します。
【AI予想パビリオン：免責事項】
- 記事の性質：本記事は、オートレース特有の「整備介入」や「タイヤ選択」といった非公開情報の多さと、AI学習モデルの構築難易度に関する分析記事です。
- リスクについて：本記事はAIの限界を示唆するものであり、特定の予想手法を推奨するものではありません。車券の購入は自己責任で行ってください。
目次
理由1：選手は「ライダー」であり「エンジニア」である
他の公営競技とオートレースの決定的な違い。
それは、「選手自身が、レース直前までエンジンをいじっている」という点です。
- 競馬：調教師が仕上げて、騎手が乗る（分業制）。
- ボート：抽選で引いたモーターを少し調整するだけ。
- オート：選手が自分の感覚で、キャブレターやヘッド周りを分解・整備する。
AIに見えない「直前のひらめき」
AIは「過去のデータ」しか見れません。
しかし、オートレースでは試走が終わった後に、選手がピットの中で「やっぱりキャブ（燃料供給装置）を少し薄くしよう」と微調整を行うことが日常茶飯事です。
この「神調整」によって、試走タイムが悪かったバイクが、本番で別人のように爆走することがあります。
この「ピット内のブラックボックス（整備情報）」がデータとして公開されていない以上、AIはどうあがいても「整備が当たった選手」を予測できないのです。
理由2：「タイヤ」の情報がアナログすぎる
オートレースの勝敗の半分は「タイヤ」で決まると言われます。
しかし、このタイヤ情報がAI泣かせです。
| 要素 | AIの視点（デジタル） | 現場の視点（アナログ） |
|---|---|---|
| タイヤの種類 | メーカーや番号までは分かる。 | 「このタイヤは3回使って、山が減っている」「当たりタイヤだ」という個体差までは分からない。 |
| タイヤの選択 | 直前まで誰がどのタイヤを履くか不明。 | 選手コメント「今日は評判のいいタイヤで行く」から推測するしかない。 |
「タイヤの溝の高さ（山）」や「ゴムの質」といった、マイクロメートル単位の物理データがデータベース化されていないため、AIは「重要なパラメータが欠けた状態」で計算を強いられているのです。
理由3：「爆音」の中に正解がある
ベテランのオートレースファンは、目を閉じて試走を見ます。
「音」を聞くためです。
「今日はエンジンの回転が軽い音がする」「重たい音がする」
この聴覚情報は、タイム以上にエンジンの調子を正確に伝えます。
しかし、現在の予想AIのほとんどは、画像認識や数値解析がメインであり、「音響解析（Acoustic Analysis）」まで実装しているものは皆無です。
マフラーから出る爆音の中に含まれる「エンジンの悲鳴」や「歓喜の歌」。
これをAIが聞き分けられるようになるには、まだ技術的コストが高すぎるのです。
まとめ：オートレースは「最後の聖域」
なぜオートレースのAI予想が少ないのか。
それは、この競技が「最も人間臭く、最も職人的なモータースポーツ」だからです。
AIは「統計」で勝負しますが、オートレースは「調整（メカニック）」と「感性」で勝負が決まります。
もしあなたがオートレースで勝ちたいなら、AIを探すよりも、選手のコメント（「ヘッド交換した」「タイヤを変えた」）を読み解く「整備士のような視点」を養う方が、近道かもしれません。
