AI競馬のためにゼロから設計されたデータベース
既存の競馬ソフト向けデータベースを流用したものではありません。統計分析、機械学習、AI予想モデルで利用することを前提に、データ構造から設計しています。
データを見るためではなく、AI競馬をつくるためのデータベースです。
- 機械学習を考慮したテーブル設計
- 分析しやすい正規化構造
- 予測用データと結果データを明確に分離
- 特徴量や学習用データを作りやすい構成
Windowsアプリ
JV2AI
JRA-VANの競馬データを、Pythonや機械学習で扱いやすいMySQLデータベースに保存するためのWindowsアプリです。
Simple by design
AI競馬をはじめるための準備はシンプルに
JV2AIが担うのは、AI競馬を始めるためのデータ準備です。そのため、UIは必要最小限の機能だけ配置しています。
データ取得期間も5年／10年から選ぶだけ。余計な加工や判断はなく、JRA-VANの競馬データをシンプルに蓄積します。
Overview
初心者でも、データ基盤づくりで立ち止まらない
JV-Linkの仕様理解、固定長データの解析、更新処理、データベース設計、マスタ管理をJV2AIがまとめて担います。数週間から数か月かかることもある準備を減らし、AI競馬モデル開発をはじめることができます。
- MySQLをインストール
- JV2AIをインストール
- セットアップを実行
- MySQLへデータを蓄積
- Pythonで分析を開始
Pythonからそのまま使えるシンプルな構成
独自形式のファイルや専用APIを覚える必要はありません。MySQLへ接続するだけで、使い慣れた環境から分析・可視化・機械学習へ進めます。
- 勝率予測モデル
- 回収率分析
- 特徴量エンジニアリング
- バックテスト
競馬データを、長く育てていくためのデータベースとして
JV2AIでは、SQLiteではなくMySQLを採用しています。
SQLiteはセットアップが簡単で、学習や小規模なプロトタイプに適したデータベースです。一方で、JV2AIでは、競馬データの更新を続けながら分析やAIモデル開発を行う環境に最適化するため、MySQLを選んでいます。
更新中も分析を進めやすい
MySQLは複数の処理から利用できるため、競馬データの更新とPythonによる分析を分けずに運用しやすくなります。
時計やオッズを正確に扱える
MySQLでは、走破時計、タイム差、オッズなどにDECIMAL型を利用できるため、浮動小数点の誤差を避けながら、値を正しく保存・比較することができます。
データ基盤を拡張しやすい
データ量の増加、独自データの追加、複雑なSQLや特徴量生成など、AI競馬の取り組みは徐々に広がっていきます。後からデータベースを移行する負担を避け、長期的に育てられる構成としてMySQLを選んでいます。