【AI予想】競艇(ボートレース)はAIの餌食?「6艇なら当たる」が通用しない3つの理由
「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。
目次
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」や「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。







