よくある質問

Q:アプリで損害を受けました。保証は?
A:インストール時の使用承諾でも書いてますが、無保証です。自己責任でご使用ください。特にリアルマネーが絡みますので無保証が受け入れられない方はアンインストールしてください。
アプリにバグ・不具合があった場合でも同じです。報告頂ければ、可能な範囲で調査して対処したいと思いますが、時間的な制約・自分自身の技量的に対処出来ない場合もありますので御了承頂ければ幸いです。
利用者は、本ソフトウェアを使用することによるいかなる損害についても、制作者や配布者に対して一切の請求を行わないことに同意しての使用許可となってます。

Q:このサイトのホームのリンクにある「えむあいてぃのメモ」とは?
A:これはここ数年の自分のメモブログです。さらだ開発途中での苦労や試した事など機械学習でのヒントになる事もあると思います。こちらの公式サポートページと違い、余分なメモが含まれます。

Q:データセットアップに時間が掛かってます
A:こちらの環境(Core i7-8700 64GB RAM SATA HDD 1TB)ではフルセットアップに2時間程度で完了してます。HDDではなくSSDなら時短可能かと思いますが、逆にパフォーマンスが落ちるPCでは時間掛かってしまう事が予想されます。テスト的に用意した仮想マシン(Windows 11 Home 8GB RAM プロセッサコア:2)で2024.4.29現在でフルセットアップを行ってみた所、所要時間は7時間10分と長かったです。仮想マシンの構成を16GB RAM プロセッサコア:4として構築してフルセットアップを行うと3時間38分で終わりました。

Q:ダービージェネレーションの予想をTARGET用外部指数に変換する
A:ダービージェネレーションの「出力」ボタンから「テキスト出力」タブを選択し、

こんな感じの設定にして出力。ファイル名は日付("20240324.txt")とかにして、ダビジェネフォルダに専用フォルダ("Out"等)を作成して入れておくのがお勧めです。さらだの[ツール]-[DerbyGeneration to TARGET...]で出力したファイルを選択するとダビジェネフォルダの"CSV"フォルダにTARGET用外部指数ファイルが出力されます。

• 本誌予想→"HOyyyymmdd.csv"
• 穴予想→"ANyyyymmdd.csv"
• タイム予想→"TIyyyymmdd.csv"
• 人気予想→"NIyyyymmdd.csv"
• 展開予想→"TEyyyymmdd.csv"

Q:ダビジェネの予想印の表示
A:さらだの[ツール]-[オプション(O)...]の「外部指数」タブで

こんな感じ(第一～第三)にすると本誌・穴・展開を表示出来たりします。
第四見ると分かりますが、他のアプリから出力されるTARGET用外部指数がフォルダに"yyyymmdd.csv"として存在する場合は単にそのフォルダのパスを指定すると表示出来ます。

Q:旧JRA-VANデータ作成はどうすれば出来ますか?
A:さらだの[ツール]-[旧JRA-VAN生成...]から可能です。金曜日にデータベース更新後に

ここで先週末の土日と今週末土曜日を選択すれば必要なデータが生成されます。前々日発売の日曜日も選択すれば、その分の生成も可能です。ただ、これを金曜日ではなく土曜日のデータ更新前に行うと旧JRA-VANの前々日のファイル名が本来の名前にならないので注意して下さい。

Q:サイトで説明されている画面表示と異なります。
A:こちらの開発環境が3,840×2,160の4Kモニターで行っている為、他の解像度での実行時には異なってしまいます。ご了承ください。4Kモニター推薦です。

Q:学習モデルファイルの拡張子に.zipと.mlnetがあるけど違いは?
A:記憶では、元々.zipだけだったと思うのですが、多分圧縮ファイルとの区別的にネーミングが微妙で.mlnetが追加されたんだった気がします。ML.NETでAutoML使って学習モデルの保存時にサンプルプログラムが.zipで保存してたのでそのまま使ってます。Model Builderは古いバージョンでは.zipだった記憶なんですが、最近のバージョンでは.mlnetで保存されます。ファイル形式ってか中身は同じだと思ってます。
Model Builder使うと.mlnetが出来、AutoML利用したプロセスは.zipで保存してるので、学習モデルの区別がつくのでAutoML側の保存ファイルは.zipのままにしてます。.zipでは紛らわしいと思われる方はファイルエクスプローラー等使ってファイル名(ってかファイル拡張子)を変更しても問題無く動く筈です。

Q:最適RMSEとは?
A:学習モデルの評価に使われます。詳細はネットで検索すると色々な説明はあるかと思います。数値が0に近いほど(以前「1に近いほど」と書いちゃいましたが間違いです。1に近いほどなのはR二乗ですね。)良い感じなんですが、実際には学習モデル自体は過去データを基にしているので未来予測させると常にではないです。RMSE 1.2のモデルが常にRMSE 1.3のモデルより的中率・回収率が上とは限りません。自分で色々と学習をさせてみて本来の最適モデルを見つければ、自分独自の予想となる筈です。
今後ユーザーが増えてオッズに影響が仮に出るレベルになっても、本アプリに添付されている学習モデル以外に変更する事で回避する事も可能かと思います。

Q:提供されている学習モデルはどの様なものですか?
A:1992.1.1～2023.12.31(32年分)2004.1.1～2023.12.31(20年分、Version 1.6.0ではCK版モデルを同胞してます。CK自体の提供が2004年以降なので)期間のデータを学習させたものです。Model Builderを利用してます。 Version 1.6.0で同胞している学習モデルはAutoML(外部)を利用してます。アプリでは学習用データ(CSV)の作成から学習迄行う事が可能です。学習用データを準備してModel Builderを利用するのも、AutoMLを利用するのもご自身の判断で可能です。Version 1.6.2では2004.1.1～2024.6.30(20年と6カ月)期間のデータをModel Builderを利用して学習させた学習モデルを追加で添付してます。ShinbaTimeCK.mlnet、SouhaTimeCK.mlnet、RaceJuniFullCK.mlnetがそれです。
Version 2.0.0では2004.1.1～2024.9.30(20年と9カ月)期間のデータをModel Builderを利用して学習させた学習モデルとLightGBM v4.5.0で学習させた学習モデルを添付してます。

Q:今後の機能追加予定は?
A:自分自身利用してますので何か必要になれば追加する事もあるかと思います。ご要望などがあり連絡頂ければ検討して可能であれば対応したいと思いますが、可否の判断はこちらで勝手にさせて頂きますので予めご了承ください。

Q:予想が変わります
A:予想には天候・馬場がファクターとして入ってますので、これらが変われば予想も変わります。

Q:グラフの幅があってません
A:色々試しましたが表示レースをマウスの進む・戻るボタンで移動またはキーボードのPageUP・PageDownで移動すると改善します(Version 2.4.8 修正済み)

Q:Data Labからのデータ取得ダイアログの「設定」タグにある「高速セットアップモード」は何の為にあるのですか?遅くする必要は無いと思います。
A:確かに注意書き的に「外すとフルセットアップが9時間程度...」となっていて外す理由は無い様に思われると思います。特に外す理由が無いのでオプションとして無くても良い物だとは思いますが、フルセットアップでは余程理由が無い限りは外す事は薦めません。ただ、フルセットアップが済んだ状態で更新のみ行う場合、これ外しても然程時間が長くなるという程ではないですが、更新している数分間にステータスバーに何やってるか若干表示されます。だからと言って肉眼で確認出来るかと言えば微妙なんですが、この更新作業の数分間は多分数分なので更新ボタン押して待つ方が多いと思いますので単に、「ああっ、何かやってるんだなぁ」って、まあ、全く無意味な気もしますが...正直、これ、アプリ開発時はオフがデフォ(初期値)で鬼の様に時間掛かってたんですが、時短でアドバイス頂いたりで早くしたんですが、データベースにデータ登録してるんだなぁが視覚的に見れるってだけに残してます。なので、特に気にしないでください。特に何かのタイミングでフルセットアップ必要になり、これ外してるの忘れて行うと時間と電気の無駄になると思いますので^^;

Q:投票分析の円グラフで凡例がグラフにマウスを移動すると消えます
A:MicrosoftのChartコントロールを使用してますが、そもそも現行環境ではサポートされていない為かと思います。今後LiveCharts2に変更するかもなんですが、こちらも現在Version 2.0.0-rc2.0のまましばらく進捗がありません。今後改善する予定です。

Q:地方競馬には対応してますか?
A:自分自身も以前地方競馬にも手を出してました。現時点、地方競馬のデータ提供は競馬最強の法則のみですか? さらだ開発でAI機能である程度期待出来そうだったので、中央より地方なら更に期待出来るんじゃないかと思い、競馬最強の法則に打診して地方データにも対応したいと問い合わせしましたが、面前払い。まあ、確かに未発表のさらだ開発中なんですがって相手も取り合ってくれないのも分からないでもないです。まっ、それまでちまちま地方競馬にも参加してましたが、さらだが対応させてもらえないならと競馬最強の法則のアカウント削除して撤退。万が一、今後仮にさらだがJRA-VANでの人気ランキングとかで上昇して注目されて競馬最強の法則からお誘いが来ても、多分今更対応はしません。ってか、年齢的にちょっと無理な気がします。JV-Linkも結局数十年掛けてここまで来てますし、その経験から最小限のプロセスで実装するとしても１年とかで出来る自信がありません。現状JV-Linkでの中央でももう少しやる事も残っていると考えれば無理。地方なら天下取れてたかも?(笑) 競馬最強の法則さんとは多分20年近い付き合いなのに...残念です。

Q:レース詳細で表示されるグラフが良く分かりません
A:レース詳細で表示される「タイム型」「対戦型」「偏差値」のグラフですが、

「タイム型」はJV-Dataのタイム型データマイニングの値をグラフ化して視覚的に確認しやすくする為のものです。左(←)に行くほど速く、右(→)に行くほど遅いです。これに比べると

「対戦型」は逆になります。JV-Dataの対戦型データマイニングの値をグラフ化してますが、右(→)に行くほど速く、左(←)に行くほど遅いです。同様に

「偏差値」も右(→)に行くほど速く、左(←)に行くほど遅いです。この偏差値は走破タイム予測から求めてます。一般的によく耳にする偏差値って多分100点満点とかのテストの点数から「偏差値70?すげっ」っとかなのかな? 自分自身は自分のテストの結果から偏差値とか全く経験がないので実はよく知らないのですが、

走破タイム予測1位の馬の偏差値は「33.86」となってます。走破タイムは値が低い方が速いのでテストの得点からの偏差値とは逆になります。しかし、視覚的にグラフが長い方が強い的なイメージかと思われるので右(→)に行くほど速く、左(←)に行くほど遅いという表示にしてます。

Q:学習モデルのロードでエラーになります
A:学習モデルのサイズが100MB超えて多分128MB辺りが境界な感じなんですがエラーになる感じです。これはML.NETには報告済みでバグ認定してもらっていて今後対応されると思います。せっかく時間かけて学習させた最適RMSEの出た学習モデルが使えないという残念な経験は何度もしてます。ML.NETは現在Version 4.0.0のプレビュー版を利用してますが今後に期待してます。追記 Version 1.6.0ではML.NET 4.0.0-preview.24378.1を取り入れてますが、160MBの学習モデルも一応問題無くロード出来てます。ただ、やはりレース一覧から表示しなおすとロードエラーが出て表示が上手く行かなくなりますので、アプリを一旦終了して再度試して頂く必要があります。これ、自分も面倒に感じてますので対処したいとは思ってますが、若干技量不足で苦戦してます。