競艇予想 AI の 作り方 ─ 公式データの 入手・特徴量・モデル・回収率での 評価まで、 元データサイエンティストの 編集長が 手順で 解説

結論 (2026年10月22日): 競艇予想 AI は、 BOAT RACE 公式が 無料で 配っている 番組表・競走成績・レーサー期別成績の ファイルを 使えば、 個人でも 作れます。 作る 順番は「データ入手 → パース → 特徴量 → 1着確率モデル → 3連単 確率 → 回収率で バックテスト」 の 6段階です。 一番 大事なのは 最後の 評価で、 的中率ではなく 回収率を、 学習に 使っていない 未来の 期間で 測ることです。 ここを 省くと、 回収率150% の「見かけだけ 強い AI」 が 簡単に できてしまいます。

AI 競艇予想サイト おすすめ比較 では 公開されている AI サイトを 3基準で 比べましたが、 「自分で 作れないか」 という 質問も 多く 届きます。 この記事では、 元データサイエンティストの 編集長が、 公式データの 入手先と 中身 (2026年10月22日に 実ファイルを 取得して 確認)、 リークしない 特徴量の 作り方、 モデルの 選び方、 回収率での 評価の 作法を 手順で 書きます。 コードの 細部ではなく「どの 順番で 何を 確認するか」 に 絞ります。

前提: AI 予想が 目指すのは 的中率ではなく 回収率

最初に 目標を 決めます。 競艇の 払戻は 売上の 75% (還元率) なので、 何も 考えずに 買い続けると 回収率は 75% に 収束します。 AI の 仕事は「どの 艇が 来るか」 を 当てることでは なく、 「市場 (オッズ) が 見積もる 確率より、 自分の 確率の 方が 高い 買い目」 を 見つけることです。 オッズが 10倍なら 市場は その 組み合わせに 約 7.5% (= 0.75 ÷ 10) の 確率を 付けています。 自分の モデルが 10% と 言うなら 期待値は 1.0 を 超え、 5% なら 下回ります。

この 考え方は 期待値計算で 競艇予想を 数学的に 読み解く で 詳しく 書きました。 的中率と 回収率の 違いは 競艇の 的中率と 回収率 を 参照してください。 以下の 手順は 全て「回収率 100% 超の 買い目を 見つける」 ための ものです。

Step 1: 公式データを 入手する ─ 3種類の ファイル

BOAT RACE 公式サイト (boatrace.jp) の「データファイル › ダウンロード・他」 ページに、 次の 3種類が あります (2026年10月22日 確認)。

同じ ページに「番組表閲覧」「オッズ情報・結果」「競走成績閲覧」 は 2025年3月5日で 終了した と 書かれています。 ブラウザで 見る サービスは 終わりましたが、 ダウンロードは 残っています。 ファイルの レイアウト (項目の 位置) は 公式の「ダウンロードされるデータのレイアウト」 ページに あります。

編集部が 実際に 取得して 確認した 中身 (2026年10月20日分・唐津 全日本王者決定戦 3日目を 含む 1日分):

• 番組表 (B ファイル): LZH を 解凍すると Shift_JIS の テキスト 1本。 場ごとに レース単位で、 1艇 1行。 行の 項目は 艇番・選手登番・選手名・年齢・支部・体重・級別・全国 勝率/2連率・当地 勝率/2連率・モーター No/2連率・ボート No/2連率・今節成績・早見。 レース見出しに 距離 (H1800m) と 電話投票締切予定 時刻が あります。
• 競走成績 (K ファイル): 同じく Shift_JIS テキスト。 レースごとに 天候・風向・風速・波高、 1艇 1行で 着順・艇番・登番・選手名・モーター・ボート・展示タイム・進入コース・スタートタイミング・レースタイム、 決まり手、 そして 各賭式の 払戻金 (3連単・3連複・2連単・2連複・拡連複・単勝・複勝)。
• 2ファイルとも 全角数字と 固定幅の 桁合わせで 書かれています。 CSV では ありません。
• オッズ (締切前・確定) は どちらにも 含まれません。 競走成績に ある 払戻金は 的中した 組み合わせの 確定払戻だけです。 期待値の 計算には 全組み合わせの オッズが 要るので、 公式サイトの 当日ページから 別に 集めるか、 まずは 払戻金から「的中した 買い目の 回収率」 だけを 評価する 設計に します。

取得は 1日 1ファイルで、 番組表は 当日分、 競走成績は 終了後に 出ます。 自動取得する 場合は 公式の サイトポリシーを 読み、 1日 1回・深夜に 1ファイルずつ 取る 程度に 抑えてください。 短時間に 大量の リクエストを 送る スクレイピングは 相手の サーバーに 負担を かけますし、 止められれば データが 取れなくなります。

Step 2: パースする ─ 固定幅・Shift_JIS・全角数字の 3つの 罠

1. 文字コード: Shift_JIS (CP932) で 開く。 UTF-8 で 開くと 文字化けします。
2. 固定幅: 項目は 空白区切りでは なく 桁位置で 決まっています。 選手名は 全角で 幅が 揃えられ、 名字と 名前の 間に 全角空白が 入ります (例: 「山　口　　　　剛」)。 空白で split すると 列が ずれるので、 公式の レイアウト表の 桁位置で 切ってください。
3. 全角数字: 日付や 時刻が 全角 (「２０２６年１０月２０日」) で 入る 箇所が あります。 半角に 正規化してから 数値に します。

番組表と 競走成績は「日付・場コード・レース番号・艇番」 を キーに 結合します。 場コードは 桐生 01 〜 大村 24 の 2桁で、 当サイトの 全24場 データ の 場番号と 同じです。 結合できた レース数を 毎日 数え、 欠けが あれば その日は 除外します (中止・順延で 片方だけ 存在する 日が あります)。

Step 3: 特徴量を 作る ─ リークを 防ぐのが 9割

モデルに 入れる 情報は「締切前に 分かっている もの」 だけです。 ここを 間違えると、 バックテストの 回収率が 嘘の 高さに なります。

注意点を 3つ。

• 進入: 事前に 分かるのは 枠番だけで、 実際の コースは レースで 決まります。 まずは「枠なり」 を 仮定し、 場ごとの 枠なり率 (各場ページ に 直近3ヶ月の 値が あります) を 特徴量に 入れるのが 現実的です。 前づけの 多い 選手は 期別成績の コース別 データで 補います。
• 当地勝率の 時点ずれ: 番組表に 載る 勝率は その 時点の 値なので、 過去の 番組表を そのまま 使えば リークしません。 期別成績 ファイルから 自分で 勝率を 計算し直す 場合は、 「そのレースより 前の 期」 の 値だけを 使ってください。
• カテゴリ変数: 選手登番や モーター No を そのまま 数値として 入れない。 選手は 勝率などで 表し、 固有の 効果を 入れたいなら 十分な 出走数が ある 選手だけに 絞ります。

モーター 2連率の 読み方は モーター成績の見方・読み方、 進入は 進入の見方・読み方、 水面は 水面の見方・読み方 に 整理してあります。 特徴量の 候補は これら 3本に 書いた 項目から 選べば 十分です。

Step 4: モデルを 作る ─ 1着確率から 3連単へ

最初から 3連単 120通りを 直接 分類しようとすると、 クラスが 多すぎて 学習が 安定しません。 おすすめは 2段構えです。

1. 1着確率モデル: 1レース 6艇を 1行ずつ 入れ、 「この艇が 1着か」 を 当てる 2値分類 (ロジスティック回帰 か 勾配ブースティング)。 出た 6つの 確率を レース内で 合計 1 に 正規化します。
2. 2着・3着への 展開: 1着を 除いた 残り 5艇の 確率を 再正規化して 2着確率、 さらに 残り 4艇で 3着確率を 出し、 掛け算で 3連単の 確率に します (順位の 逐次 モデル)。 2着・3着 専用の モデルを 別に 学習させると 精度が 上がりますが、 まずは この 近似で 動かします。

モデルの 良し悪しは 的中率ではなく、 確率の 当たり具合 (キャリブレーション) で 見ます。 「1着確率 60% と 言った 艇が 実際に 60% 前後で 1着に なっているか」 を 確率帯ごとに 集計してください。 ここが ずれていると、 期待値の 計算が 全部 ずれます。 比較対象 (ベースライン) は「1号艇を 常に 本命に する」 モデルで、 これに 勝てない AI は 意味が ありません。 1コースの 1着率が 場で どれだけ 違うかは 全24場 1コース 1着率 ランキング を 見てください。

Step 5: 回収率で 評価する ─ バックテストの 作法

ここが 自作 AI の 成否を 決めます。 ルールは 4つ。

1. 時系列で 分ける: 2024年までで 学習し、 2025年で 評価する、 のように「未来」 で 測ります。 ランダムに 分けると 同じ 節・同じ モーターの 情報が 両方に 入り、 回収率が 高く 出ます。
2. 期待値 1.0 超の 買い目だけ 買う: 自分の 確率 × オッズ が 1.0 を 超える 組み合わせだけを 買う ルールに し、 その 回収率を 出します。 全レース 買う 設定は 75% に 近づくだけです。
3. オッズは 締切前の 値を 使う: 確定オッズは 自分の 投票を 含んだ 後の 値で、 実際には その オッズでは 買えません。 払戻金しか ない 場合は「払戻金 ÷ 100」 を 確定オッズとして 使い、 実戦では それより 下がる 前提で 見ます。
4. 母数を 確保する: 30本で 傾向、 90本で 判断。 10本の 回収率は 1回の 万舟で 200% にも 50% にも なります。

バックテストで 100% を 超えたら、 次は 少額の 実投票を 30本 記録します。 記録の テンプレは 競艇の 的中率と 回収率 に あります。 実投票で 下がるのが 普通で、 原因は 締切前 オッズと 確定オッズの 差、 直前情報の 取りこぼし、 自分の 投票による オッズ 低下 です。

作らずに 使う 選択肢 ─ 公開されている 無料 AI

ここまでの 手順を 全部 やるには、 データ基盤と モデルの 保守が 要ります。 「AI の 確率を 検算に 使いたい」 だけなら、 無料で 公開されている サイトで 足ります。

• 競艇予想AI ポセイドン: 会員登録 不要・全24場の 当日レースを 対象に、 独自の「海神指数」 を 表示 (2026年10月16日 確認)。
• 梅吉AI: 会員登録 不要・AI で 確率計算した 予想データと 独自の「選手別能力指数」 を 7賭式で 毎日 無料公開 (2026年10月16日 確認)。
• びわこAI予想: ボートレースびわこ 公式の AI 予想 (びわこ開催 限定・無料)。

どれも 的中率・回収率を 母数付きで 公開しては いないので、 使う 側が 30本 記録して 回収率を 出す 必要が あります。 比較は AI 競艇予想サイト おすすめ比較 に まとめました。 「AI 予想」 を 名乗る 有料サイトの 中身を 検証した 記事は AI予想を 謳う 競艇予想サイトの 中身を 元データサイエンティストが ガチで 検証してみた です。

回収率151% の 読み方 ─ 公開事例から

競艇 AI の 公開事例として よく 引かれるのが、 現代ビジネスが 2018年3月に 紹介した「みずはのめ」 です。 記事に よれば、 開発者は 過去100万件以上の レースデータで 学習させ、 各券種の 的中確率と オッズから「みずはのめ指数」 を 出し、 リリース前 1週間の 実購入テストで 約120%、 見出しでは 開発開始から 1年半で 回収率151% と されています。 ただし 151% の 集計期間や 条件は 本文に 書かれていません。 同じ 記事に、 競艇は 同じ 舟券に 票が 集まると オッズが 下がるため 1日の 利益は 4〜5万円でも 上出来、 という 開発者の 話も あります。

自作 AI でも 同じ 読み方が 要ります。 数字を 見る 時は「どの 期間で」「何レース 買って」「学習に 使った 期間と 重なっていないか」 を 必ず 確認してください。 この 3点が 無い 数字は、 自分の AI の ものでも 他人の ものでも、 評価に 使えません。

まとめ

1. データは BOAT RACE 公式の ダウンロード (番組表・競走成績・期別成績) で 足りる。 LZH・Shift_JIS・固定幅。 オッズは 別途。
2. 特徴量は「締切前に 分かる もの」 だけ。 結果側の 進入・ST・風波は 学習に 使わない。
3. 1着確率 → 逐次で 3連単 確率。 評価は 的中率ではなく キャリブレーションと 回収率。
4. バックテストは 未来の 期間で、 期待値 1.0 超の 買い目だけ、 30本以上。 実投票では 下がる 前提。
5. 作らずに 済ませるなら ポセイドン・梅吉AI の 確率を 検算に。 どちらも 母数付きの 回収率は 未公開。

参考 (一次情報)

• BOAT RACE オフィシャル「データファイル › ダウンロード・他」 ─ レーサー期別成績・番組表・競走成績の ダウンロード (2026年10月22日 確認)
• BOAT RACE オフィシャル「ダウンロードされるデータのレイアウト」 ─ 期別成績 ファイルの 項目位置
• 現代ビジネス「AIはギャンブルで勝てるか」 人工知能研究者の、ある挑戦 (2018年3月16日) ─ 競艇予想 AI「みずはのめ」 の 開発事例

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