１. 導入
華やかなAIの裏側にある「泥臭い現実」皆さん、こんにちは！今回は、私が現在開発中の競馬AIプロジェクトで直面した、最も泥臭く、そして苦労した部分について包み隠さずお話ししたいと思います。AI開発というと、最新のアルゴリズムやディープラーニングといった華やかなイメージがあるかもしれません。しかし、その土台を支えるのは、地道な**「データ収集」作業です。特に、私はレース結果や馬の情報を集めるための「スクレイピング」の段階で、まるで深い沼にハマってしまいました…。
２. メタデータとの格闘
なぜデータが取れないのか？私が直面したのは、「HTMLメタデータからのデータ取得」の壁でした。
最初の想定：前作っていたもので行けるだろうと思っていました。
現実の壁：しかし、実際の競馬サイトのHTML構造が変わっていました。
その結果、レース結果やオッズなどの肝心なデータが、とれずにいました。解決：特定の情報（例：馬体重、単勝オッズなど）が、一見同じような構造のレースページでも、日やレースによって格納されているクラス名やタグの階層が微妙に変わる。目当てのデータを探して、何百行もあるソースコードをひたすら「Ctrl+F」で検索し続ける。最初は取れたのに、サイト側のわずかなアップデートで急にデータが取れなくなり、また一から解析し直し…。この瞬間の絶望感は忘れられません。この段階で、当初予定していた開発時間の半分以上を費やしてしまい、心が折れかけました。なんとかGeminiを使いながら修正を行っていくことができました。
3. まとめ
この「メタデータ沼」での格闘は、競馬AI開発における最も重要な基礎工事となりました。しかし、これはまだスタート地点に立ったに過ぎません！次は：苦労して集めたデータを基にした「特徴量エンジニアリング」（どのデータを使うか、どう加工するか）のフェーズに進みます。目標：そしていよいよ、AIモデルの設計と学習です！次回以降の記事では、いよいよモデル構築の様子や、初期の予想結果についてもお伝えしていく予定です。今回の泥臭い話が、同じようにAI開発に挑んでいる皆さんの参考になれば幸いです。
コメント