★コードを知らなくても、機械学習システムは完成する
いまや、プログラミングの知識がなくても、誰でも機械学習システムを構築できる時代になりました。
ノーコード／ローコードツールの進化により、AI開発のハードルは驚くほど低くなっています。
この記事では、実際に「コードを書かずに」競馬の予測モデルを完成させた事例をもとに、AIを使った機械学習の可能性と、その手順を紹介していきます。
★ついに完成した、競馬の機械学習モデル
「競馬は、予想すると当たらない」──そんなジンクスに終止符を打つべく、データと機械学習を武器に予測モデルを構築しました。
人間の直感を超える“パターン”を、AIが冷静に拾い上げてくれるのです。
今回は、PythonとAIを活用した実践例と、構築までの流れを詳しく解説します。
このブログはこんな人におすすめ
- プログラミング経験ゼロでもシステムを作ってみたい方
- AIや機械学習に興味はあるが、何から始めていいかわからない方
- 競馬で勝つための“新しい武器”を探している方
このブログを読み終わる頃には…
機械学習システムは、コードが書けなくても作れます。
大事なのは、AIに丁寧に質問し続ける“対話力”です。
★Pythonを利用して、予測順位を作成させる
「AIに相談したら、Pythonが良いと言うので、そのまま使いました」
──信じる者は救われる。
今回は、AIの提案に従って実装した、競馬予測モデルのコードを紹介します。
（※コード部分はそのままでもOKですが、もし希望あれば簡略化＆補足コメント付きで再構成できます）
★AIに勝つためには、さらにAIに相談
初回モデルの回収率は100%を下回りました。
つまり「負け」です。そこで、AIに再び相談。すると、
「仮想人気の欠損処理をすると改善の可能性あり」とAIが提案。
8万件以上の欠損を抱えていましたが、AIはしっかりと補完処理までしてくれました。
（※こちらもコード部分はそのままでOKです）
★2025年4月20日の結果
変則ココモ投資利益 11,520円
回収率 123.4%
★変則ココモ方式とは？
資金分配の法則の一つで、
「2倍以上の配当が出たら、投資額をリセット」する独自ルールを採用しました。
これにより、リスクを抑えつつ2回連続でプラス収支を記録。
今後マイナスに転じたら、またAIに相談します。
ここがポイント
私がしたことは、19万件のデータを提供しただけ。
あとの8割は、AIが考えてくれました。
「データを持っていること」こそ、最大の武器です。
まとめ
このシステムを作成するのにかかった時間は、わずか4時間程度。
ただし、AIも最初から完璧なコードを提示するわけではありません。
大事なのは、根気よくAIと対話し続けること。
その結果、“コードが書けない人”でも、機械学習を活用できるのです。
