AI開発 競艇AI開発日記 第10話｜特徴量を増やせば精度は上がると思っていました
競艇AIの精度向上を目指して、機械学習モデルの特徴量を追加したモデルBを作成。しかしAccuracyは0.347から0.319へ低下。「特徴量を増やすこと」と「新しい情報を増やすこと」の違いを学んだ開発記録です。
2026-07
AI開発 AI開発 競艇AI開発日記 第9話｜初めてのAI開発。最初に学んだのは「評価の仕方」でした
競艇AI開発日記第9話。初めてRandomForestでスリット判定AIを動かし、Accuracy 0.347という結果を確認。しかし、本当に学んだのはAIを作ることではなく、「結果をどう評価するか」でした。初心者目線で機械学習の最初の一歩を振り返ります。
AI開発 競艇AI開発日記 第8話｜データを分析してみると、思ったより単純ではなかった
スリット判定AIの教師データ864レースを初めてEDA（探索的データ分析）。スリットパターンと平均STや選手スコアなどの関係を調べ、AI Ver.1で使用するデータを704レースに絞るまでの過程を振り返ります。
AI開発 競艇AI開発日記 第7話｜スリット判定AIへの第一歩。まずは教師データ作りから始めました
スリット判定AIの開発に向けて、まずは教師データ作りからスタート。AIによるスリット画像の判定や、Pythonを使ったデータ作成の自動化など、AI開発の土台を整えていく過程を振り返ります。
Python学習 Pythonを始めて半年。思っていた未来とは少し違いました
Python学習を始めて半年。AIを毎日使うようになったこと、データ分析の楽しさを知ったこと、そして毎日少しずつ積み上がる感覚。思っていた未来とは少し違った、この半年の変化を振り返ります。
AI活用・日常改善 AIは答えを作る存在じゃなく、スターターだった
AIを半年使って気付いたのは、答えを作ってもらうことよりも「最初の一歩」が軽くなったことでした。仕事やブログでAIを「思考のスターター」として使うようになった実体験を紹介します。
AI開発 競艇AI開発日記 第6話｜ロジックを直す前に、前提を見直す必要があった
Ver.1.0の検証を続ける中で、ロジックではなく前提に問題があることに気付きました。スリット隊形に着目し、問題を分解したことで見えてきた新しい発想。競艇AI開発が機械学習へ進む転換点を書いています。
AI開発 競艇AI開発日記 第5話｜ロジックを直す前に、理解することが必要だった
Ver.1.0の検証を続ける中で、ロジックの違和感が少しずつ大きくなりました。Ver.1.1の失敗を通して気付いたのは、改善する前に「理解すること」の大切さ。ロジックは予想するためだけではなく、検証するための物差しでもありました。
AI活用・日常改善 「あ、それが言いたかった。」AIとの壁打ちで変わったこと
考えはあるのに、うまく言葉にできない。そんな悩みはありませんか？AIとの壁打ちを続ける中で気づいた、「答え」ではなく「言語化」を手伝ってくれる存在としてのAIとの付き合い方を、自身の体験を交えて紹介します。
AI開発 競艇AI開発日記 第4話 |「何かおかしい。」Ver.1.0に初めて違和感を覚えた日
競艇AI開発日記 第4話。期待していた予想ロジック「Ver.1.0」を検証する中で、当たっても低配当が続き、1着は当たっていても2・3着が外れる違和感が見え始めました。改善ではなく、まず検証を続けると決めた頃の記録です。