「競艇なんてたった6艇しかないんだから、AIを使えば楽勝でしょ?」
「18頭も走る競馬に比べれば、計算なんて簡単じゃないの?」

もしあなたがそう思って、安易にAI予想サイトにお金を払おうとしているなら、少し待ってください。
確かに確率は競馬より高いですが、実は「ボートレースこそ、AIにとって最も攻略が難しい競技」とも言われているのです。

当サイト「AI予想パビリオン」が、多くの開発者が口を閉ざす「6艇神話の罠」を暴露。
なぜ最新のAIをもってしても、ボートレース場がATMにならないのか? その技術的な壁と、3つの理由を解説します。

【AI予想パビリオン:免責事項】

  • 記事の性質:本記事は、ボートレースの競技特性と機械学習の限界点(不確定要素の処理)に基づいた分析記事です。
  • リスクについて:舟券の購入は自己責任です。AIは勝利を保証するものではありません。

理由1:AIには「フライング(F)の恐怖」が理解できない

ボートレース最大の特徴、それは「スタートが人間心理に依存している」ことです。

競馬のゲートが開くのは機械的ですが、ボートは大時計を見ながら選手が自分で加速します。
ここでAIが計算ミスを起こすのが、「F(フライング)持ち」の心理状態です。

「0.01秒」の迷いは数値化できない

過去のデータ上は「平均ST(スタートタイミング)0.12」の選手でも、「もし今日フライングしたらクビ(引退)になる」という極限状態では、無意識にスタートを遅らせます(置きに行く)。

  • AIの思考:「過去データ通り、この選手は0.12でスタートするはず」→ 逃げ切り予想。
  • 現実:「事故りたくない」という恐怖で0.20まで遅れる → まくられて大波乱。

この「当日の選手のメンタル状況」「斡旋停止への恐怖心」は、数値データとして表に出てこないため、AIはこれを「ノイズ」として無視し、結果として予想を外します。

理由2:水面は「生き物」である

2つ目の理由は、環境変数の複雑さです。
競馬の芝やダートも変化しますが、水面はそれ以上に刻一刻と表情を変えます。

1レースごとの微調整が間に合わない

AIは「風速5m」というデータは処理できます。
しかし、実際の水面では以下のようなことが起きています。

  • うねり:風速計には出ないが、海面下で発生している波のうねり。
  • 引き波:前のレースで走ったボートが残した波の影響。
  • 突風:マークを回る「一瞬だけ」吹いた風。

特に「江戸川競艇場」のような特殊な難水面では、AIの勝率がガクンと落ちます。
AIは「静止したデータ」には強いですが、リアルタイムで物理挙動が変わる「流体力学的なカオス」を完全に予測するには、今のPCスペックでは足りないのです。

理由3:「トリガミ」地獄という構造的欠陥

これが最も残酷な理由です。
「6艇しかいないから当てやすい」のは事実です。しかし、「当てやすいからこそ、儲からない」のです。

競技3連単の組み合わせAIへの影響
競馬(18頭)4,896通りオッズが割れるため、AIが穴を見つければ高配当が狙える。
競艇(6艇)120通り人気サイドのオッズが極端に低い(4倍〜8倍)。

「的中率50%でも破産」のカラクリ

ボートレースの「イン逃げ(1号艇が勝つ)」確率は全国平均で50%を超えます。
AIが素直に「1号艇が勝つ」と予想し、的中させたとしても、オッズは良くて「1.5倍」や「2.0倍」。
少しでも買い目を広げれば、当たったのに損をする「トリガミ」が頻発します。

だからといって、AIにあえて「穴狙い」をさせると、今度は的中率が激減します。
ボートレースは「AIが算出した期待値」と「実際のオッズ」の乖離が極めて小さい(旨味がない)ため、AIを使ってもエッジが出しにくいのです。

まとめ:AIは「展示航走」を見れない

「じゃあボートレースでAIは無意味なのか?」
いいえ、使い方の問題です。

AIは、膨大な過去データから「セオリー」を導き出すのは得意です。
しかし、レース直前の「展示航走(リプレイ)」を見て、「あ、この選手、今日はエンジンが出てないな」とか「ターンが流れているな」と感じ取ることはできません。

「AIで候補を絞り、人間が展示を見て最終決定する」

このアナログなひと手間を惜しまない人だけが、「6艇だから簡単」という言葉の裏にある地獄を見ずに、賢く利益を出すことができるのです。

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