Python データ分析

【Python × AI × 競馬】DjangoでAI競馬予測サイトを自作したお話。

2022年4月17日

【Python × AI × 競馬】DjangoでAI競馬予測サイト「競馬の預言者」を自作したお話。

こんにちは。TATです。

今日のテーマは「DjangoでAI競馬予測サイトを自作したお話」です。

 

すでに運営している「投資でニート生活」に続いて、またふざけたサイトを作ってしまったのでご紹介します。

新たに作成したサイトは「競馬の預言者」というサイトです。

 

名前から容易に想像いただけるかと思いますが、競馬に関するサイトでAIモデルによる競馬予測をメインに発信するサイトになります。

完全に自己満足のために作成したサイトです。

 

本日は、この「競馬の預言者」について紹介しつつ、サイト作成に至る経緯についてご紹介していこうと思います。

半分は自己満足のためですが、これまで勉強してきた内容を活かすためでもあります。

 

【Python × AI × 競馬】DjangoでAI競馬予測サイトを自作したお話。

【Python × AI × 競馬】DjangoでAI競馬予測サイトを自作したお話。

「競馬の預言者」について

まずはこの度新たに作成したサイト「競馬の預言者」について簡単にご紹介できればと思います。

名前の通り、競馬の予測をメインに発信するサイトです。

競馬の過去レースデータを収集してAIモデルを開発し、このAIモデルを活用して競馬予測を行います。

 

発信内容は「コラム」と「競馬予測」

発信内容は、競馬予測に加えてコラム記事も書きます。

 

コラム記事は完全にマニュアルで執筆する記事で、競馬データの分析結果や予測の結果をまとめたりします。

AIモデルを開発するためには、データを分析していろいろな知見を蓄えていく必要があります。

この分析の中で発見した内容は、コラム記事で備忘録を兼ねて残しておきます。

また予測結果のまとめや回収率の計算、モデルごとのパフォーマンス比較などについても発信していきます。

 

競馬予測記事プログラムによる自動管理です。

データの収集からAIモデルの作成と予測、記事の作成から結果の反映まで全てプログラムが自動で行います。

サイト運営をなるべく楽にするために、記事が自動で作成される仕組みづくりは必須でした。

基本的には全自動で競馬予測記事を更新しつつ、必要に応じてAIモデルの改善や開発をしたりコラム記事を書いていくスタンスになります。

 

レース前に予測結果を発表して、レース後に結果と照らし合わせて当選した馬券を発表していきます。

記事が作成・更新されたらTwitterで自動ツイートします。

アカウントはこちらです。

 

AIモデルは開発を改善を繰り返す

競馬の預言者」で利用するAIモデルについては、開発改善を繰り返していきます。

稼働中のモデルについても、定期的に予測結果を集計して、改善すべきポイントを探しつつ、必要とあらば改善ポイントを適用していきます。

 

また、複数のAIモデルを開発して、パフォーマンスの比較も行っていきます。

いろいろなAIモデルを稼働しておけば、AIモデルごとの癖みたいなのがわかって、レースごとにどのAIモデルが一番信用できるかを算出することができるようになると思っています。

 

稼働している中で、AIモデルの精度がどんどん向上していくように努めます。

 

「競馬の預言者」の開発に至った理由

競馬の預言者」のご紹介についてはこれくらいにして、次にサイト開発に至った理由についてご紹介します。

基本的には自己満足のためですが、これまで学んできたことをアウトプットする場所を作るためという側面もあります。

 

開発理由①:自己満足w

1つ目の理由は、自己満足ですw

僕はこれまでに、「こんなのできたら面白いんじゃね」という安易は発想から、いろいろなものを形にしてきました。

今回も同じようなノリですw

 

随分と前の話になりますが、過去に本サイトで競馬予測に関する記事を発信していたことがありました。

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これが案外楽しくて、運が良かっただけだと思いますが、回収率で100%超えを達成してしまったんですね。

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当時はプログラムを毎回セットして走らせるのがめんどくさい、かつ競馬記事が増えまくってしまうのが嫌だという理由で1年で辞めてしまいましたが、これをどこかで続けたいという気持ちは密かに抱いていました。

随分と時が経ってしまいましたが、「競馬の預言者」でようやく形にすることができました。

はい、とても満足ですw

ずっとやりたくでモヤモヤしているよりかは、こうやって形にしてしまった方が気持ち的にはスッキリするので、作って本当に良かったと思います。

これからアクセスを伸ばすためにまだまだ頑張らないといけませんが、一旦は形になって良かったです。

 

開発理由②:学んできたことをアウトプットする場所が欲しかった

2つ目の理由は、学んできたことをアウトプットする場所が欲しかったというものです。

 

過去に本サイトで競馬予測に関する記事を発信していた時代の僕は、今に比べるとまだまだ未熟者でした。(今も未熟者ですが。。。)

そこから数年の時を経て、いろいろな知識がついてきました。

AIに関する知識もそうですし、Djangoでサイトを作成するスキルも身につけました。

APIの作り方とかサイトデザインも勉強しました。

 

こういった学んだ知識をどこかでまとめてアウトプットしたいという思いがありました。

アウトプットすることでさらに理解が深まるということはこれまでの経験からわかっていたので、「競馬の預言者」というアウトプットする場所を作りました。

 

AIやデータ分析について今後さらに勉強すれば、ここで実践することができます。

サイトデザインやCSSなどをさらに勉強すれば、このサイトをいじることができます。

 

今後もいろいろと学び続けて、ここでアウトプットしていこうと思います。

 

サイトはPythonとDjangoをベースに開発しました

お次に開発ツールについてご紹介します。

基本的にはPythonDjangoをベースに作っており、Wordpressなどは一切使っておりません。

 

データの収集やAIモデルの開発などは全てPython

データの収集や分析、記事の作成やAIモデルの開発は全てPythonで行っています。

これらの役割を全て1つの言語でできてしまうというのは大きなメリットと言えます。

 

Pythonはデータ分析やAI関連に特に強く、さらにサイト開発にまで使えたりと幅広い用途に対応できるプログラミング言語です。

最近はAIブームで需要が拡大しています。

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サイトはDjangoで開発し、デザインはUikitを活用

サイトの開発はDjangoを利用しました。

DjangoはPythonのWebフレームワークで効率的にサイト開発ができます。

世界的に有名なサイトでもDjangoは利用されており、たとえばYouTubeやInstagramなどはDjangoで開発されています。

データの収集や分析などにはPythonを使っているので、サイトについてもDjangoで開発できると全てがPythonで管理できるのでとても便利です。

 

また、サイトのデザインについてはUikitを活用しました。

Uikitを使うと、CSSをゼロから書く必要なくおしゃれなサイトを簡単に作成することができるようになります。

日本ではあまり有名ではないかもしれませんが、Bootstrapのようなものだと思っていただければ問題ありません。

 

過去に開発した「投資でニート生活」についても、Djangoでサイトを開発しつつ、Uikitでサイトをデザインしています。

利用経験があったので、「競馬の預言者」の開発はわりとスムーズに進みました。

 

必要な知識は全て社会人になってから独学しました

サイト開発に必要な知識は、社会人になってから全て独学で習得しました。

Pythonの習得から開始して、以降必要に応じて必要な知識を身につけていきました。

 

プログラミングの習得は社会人になってからも可能なので、もしご興味ある方がいましたら是非とも挑戦してみてください。

僕の場合はUdemyで習得しました。DjangoについてもUdemyで学んでいます。

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基礎的な知識がつけば、あとは必要に応じれググりながら調べていけば開発を進めていくことができるようになります。

それなりの知識と経験がついてこれば転職も可能です。

僕自身、Pythonを独学で習得して転職に成功したので、不可能ではないことは保証します。

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今後も必要とあらば新たなスキルをどんどん学んでいくつもりです。

 

まとめ

いかがでしたでしょうか。

ここでは「DjangoでAI競馬予測サイトを自作したお話」についてご紹介してきました。

 

過去におこなった競馬予測をいつでもできるようにしつつ、自分が学んだことをアウトプットする場所を作るために「競馬の預言者」というサイトを開発しました。

あとは完全な自己満ですw

まだまだこれからアクセス数を増やすために課題は山積みですが、まずはサイトを公開することができて良かったと思っています。

今後はAIモデルの改善と開発、サイトの改善、機能のアップデートなどを行いつつ、アクセス数を増やすために地道に努力していこうと思います。

もしご興味があればサイトを覗いてあげてください。

競馬の預言者

 

ここまで読んでくださり、ありがとうございました。

 

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