情報を最もよく理解している競馬および繁殖業界のプレーヤーが常にこの業界で成功する準備ができていることを考えると、人工知能の数字がこのスポーツに大きな影響を与えると言っても過言ではありません。
牝馬の種牡馬を選ぶ生産者から、販売カタログのあらゆる詳細を理解する採血業者、労働力を組織する騎手、出馬表を書く競馬秘書、オーバーレイの選択を見つける賭博者に至るまで、AI はすでに競馬業界を形成しており、その傾向は急速に増加すると考えられています。
この現実と、レースがどれだけ早く AI を効果的に導入できるようになるかという問題により、人工知能は業界の注目のトピックとなっています。このコラムでは、私が聞いたイベントとイベントから発行されたプレスリリースの両方から、それらの考えの多くをまとめました。
ジュリアは人工知能の強みについて概説し、人工知能はサラブレッド育種の謎の一部を解決できると思われます。
「機械は大規模なデータ分析に非常に優れており、さまざまなデータポイント間のパターンや相関関係を見つけて出力を生成します。場合によっては、その出力が自然界で予測されることもあります」とジュリア氏は言う。 「しかし、機械が苦手なのは戦略を立てること、つまり機械から得られるビジネス上の洞察をどのようにして日常生活に適用するかを理解することです。」
昨秋、サウジアラビアで開催されたアジア競馬会議で、キットマン・ラボの創設者スティーブン・スミスは、過去30年間の人間の運動能力の驚異的な変化とサラブレッドのそれに比例する進歩の欠如について概説し、セクレタリアトが1973年のケンタッキーダービー(G1)のレコードタイムを依然として保持しているという事実を指摘した。キットマン・ラボは人間の運動能力を向上させるトレーニング方法を開発している。
スミス氏は、カスタマイズされたデータ主導の経路を採用するブリーダーやトレーナーは、依然として従来のアプローチを使用している競合他社よりも大きな利点を享受できる可能性があると述べた。
「人間のパフォーマンスの世界から得た教訓を、非常にすぐに馬のパフォーマンスに応用できると思います」と彼は付け加えた。 「馬のアスリートのキャリアのあらゆる段階から成長率を調べ、収集された大量の情報の分析を開始できます。」
HBPAカンファレンスでレーシング幹部のリック・ハンマール氏は、AIがコンディションブックを改善する可能性のある情報を提供できる可能性があると述べた。
写真: ゾーイ・メッツ写真
リック・ハンマール
「18日ごとにレースを書いているとしましょう」とハンマール氏は言う。 「その点では、レース間の（より良い）日数は23日であることが示唆されており、そのような線に沿ったものだ。もしかしたら、1マイル進むレースを書こうと考えたかもしれない。もしかしたら、1マイル前にレースを持っていたなら、1マイルと16分の1に戻すべきだということを示唆しているかもしれない。より多くのデータが得られれば、これはコンディションブックの改善に役立つ可能性があり、レースはおそらく2日か1週間移動することになるだろう。」
またHBPAカンファレンスで、Equibaseの社長兼COOのカイル・マクドニエル氏は、同社がAIを活用してチャート呼び出し元の用語の統一性を高めたと述べた。同氏は、北米競馬が情報収集に積極的に取り組んでいることにより、他のスポーツと同様に、参加者やファンがより多くのデータを求める可能性があると指摘した。
「競馬をより簡単に、よりわかりやすくするために、より多くの統計を考え出すにはどうすればよいでしょうか?」マクドニエルは言った。 「ROI (投資収益率) のような統計は、決して良い統計ではありません。改善する方法はあります。」
チャーチルダウンズ競馬場のビル・カースタンジェン最高経営責任者（CEO）は2月のアナリストや投資家との電話会議で、パリミューチュエルの賭けはハウスではなくプール内の他のプレーヤーに対して行われるため、次のように述べた。 CDI は、ツインスパイアーズの事前入金賭博プラットフォームのベッターがより頻繁に勝つことを望んでいます。その目標を念頭に置いて、同社は AI ツールを顧客に提供していると同氏は述べた。
「ツインスパイアーズのアカウントをお持ちの方は、右隅に小さなボタンが表示されます。これは、各レースの分析を提供する AI 製品です。各レースで探すべき属性と指標の一部を提供します」とカースタンジェン氏は言いました。 「私たちはこれを 5 つのトラックに展開し、拡張、改善し、さらに堅牢にする予定です。
「私たちはまた、将来のある時点で提供される予定の別のツールの開発にも取り組んでいます。これは完全にインタラクティブです。特定のレースや特定の馬について話したり、質問したりすることができます。したがって、これらは私たちのビジネスにとって大きな優先事項であり、顧客を改善するために提供できると考えています。私たちにはそれをしたいというあらゆる動機があります。」
カースタンジェン氏は、賭博顧客の支援を超えて、CDI はいくつかの分野で AI の活用を検討していると述べた。
「ビジネス全体という観点から言えば、私たちのマーケティング、コスト管理、ビジネスに関係するすべてのものの取得を改善するために、ベンダーやプロバイダーがどのようなことをしてくれるのかを楽しみにしています。そのため、私たちは AI を採用しています」と Carstanjen 氏は述べています。 「それが当社のビジネスに役立つ方法を見つけることが私たちの義務であると考えており、今後もそれを続けていくつもりです。」
専門家によれば、これらの分野でレースを前進させることが不可欠だという。しかし、それがニュース価値を持たなくなってから約 5 年後に、HD ビデオ信号への移行を誇ったトラックからのプレスリリースを覚えている人は、この業界が新しいテクノロジーの導入に関して常に最大の実績を持っているわけではありません。アジア競馬会議で、AI専門家のダニーロ・マクギャリー氏は、今回はレースを門前払いにしないことが不可欠だと述べた。
「変革に永遠に必要なわけではありません。ほとんどの組織は変革に2～4年ほどの時間がかかると思います。なぜなら、サービスを受ける人々は変化しており、彼らは今日とは異なることを明日には望んでいるからです」とマクギャリー氏は語った。 「6〜10か月ごとに新しいスポーツが登場します。注目、マーケティング、エンターテイメントを理解している新しいスポーツは、競馬を見に行きたい潜在的な新規顧客から注意をそらします。」
「これまで以上に多くのスポーツと競争するようになっており、これは止まらないだろう。マーケティング方法を変革し、その没入型体験を生み出す方法を変革するために組織として行うことは、加速する必要がある。今後数年間でこれを行わなければ、新しいスポーツが興味深くなり、それ自体のマーケティングがうまくなるにつれ、競馬への関心は大幅に低下し始めるだろうと私は信じている。」
ジュリア氏は、業界が AI の導入方法を検討しているのは素晴らしいことだが、多くの技術分野で地歩を固める必要があると指摘した。
「私たちはテクノロジーの観点から業界としてひどく遅れをとっています。ここに座って人工知能について話しているのは素晴らしいことですが、テクノロジー全般は、ここに至る前から私たちを何度も追い越してきました」とジュリア氏は語った。 「何か新しいものが出てくると、例えば光る物体が出るという習慣的な傾向があります。私たちは、人工知能が『どこに AI を適用できるか、どこに AI を適用できるか』と言いながら走り回っていると話しています。」そして、それは実際にはお勧めできるアプローチではありません。
「私が提案したいのは、人工知能は非常に有望で強力なツールであるということです。インターネットやセンサーなど、データをどこから取得するかに関係なく、周囲のデータを理解することで得られる洞察とできることによって、より賢明な意思決定が可能になります。しかし、最新化に AI を使用しなくても適切に実行できることはたくさんあります。」
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