本日、ついに念願だった競馬AIの開発が完了しました！
長い時間をかけてデータを集め、分析し、そして何度もプログラムを書き直してようやく形になりました。
思い返せば最初は「とりあえず動かしてみよう」という軽い気持ちから始まったのですが、気づけばどっぷりハマっていました。
このAIは、過去のレース結果・騎手・馬の血統・天候・人気など、さまざまなデータをもとに勝率を予測するものです。
Pythonと機械学習ライブラリ（LightGBMなど）を使って開発を進めましたが、最初は分からないことだらけ。
データの前処理一つ取っても、欠損値やフォーマットの違いで思うように進まない日も多かったです。
🔍 調べることの大切さを実感
今回の開発で一番大きかった学びは、「調べる力の大切さ」です。
わからないことが出てくるたびに、ネットで調べたり、英語の技術記事を読んだり、実際にコードを動かして検証したり…。
最初は難しくて何度も心が折れそうになりましたが、調べていくうちに少しずつ理解が深まり、
「あのとき苦戦していた部分が、今なら分かる」と感じられる瞬間がとても嬉しかったです。
エラーを一つ直すたびに新しい知識が増えて、
それが積み重なってAIの完成につながったのだと思います。
何かを作るとき、答えをすぐに求めるのではなく、
「自分で調べて考える時間」こそが一番の学びなのだと感じました。
💡 noteで詳細を公開中
今回作成した競馬AIの詳しい解説やコードの内容は、
noteにて有料記事として公開しています。
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