JAWSDAYS2024の参加レポと資料まとめ

こんにちは/こんばんは、もつといいます。某会社のSREとしてインフラ,SaaS領域を使ってます。あ、JAWS-UG初心者支部運営やってます。

2024/3/2に行われたJAWS DAYS2024に参加してきたので、感想とかを書いていこうと思います。
※主に行ったことない人むけなのでライトな内容です。

jawsdays2024.jaws-ug.jp

全部聞く前提なら一般参加がおすすめ

コロナ禍前に行くことができず、今回初参加となったわけですが、とりあえずボランティアスタッフ枠として申し込みました。
どこのシフトに入るのかは決まってなかったので、事前受付が必要なセッションの参加はしませんでした（個人的にそんな余裕がなかったのですが。。。）

面白そうな場所はすぐに埋まってしまうのと、このイベント自体が割と早めに行ける枠が埋まってしまうので、見つけたら速攻で申し込みが必要です。

行けなかった人というのも何人か聞いていますので、いけるかいけないか考えずに申し込むといいです。

でもボランティアスタッフも捨てがたい

増えていくオリジナルTシャツ

このあとにボランティアスタッフの申し込みもスタートしていますが、僕はスタッフ参加を積極的に勧めています（当日登壇するのであればしなくていいかなと思います）

スタッフとして参加するメリットは強制的に誰かと話せることです。一人できて誰かと話そうにも話せなかったという人も多いと思いますが、シフトなどでかぶる人とは絶対に話せますし、懇親会でもスタッフTシャツを来ているので話しかけに行けやすいです。

JAWS DAYS 2024 は大盛況のうちに終了しました！

皆さん、LEAP BEYOND🦈できましたか？

今回新たに出会った人や、今回会えなかった人も、次にお近くの #jawsug 勉強会で会えるのを楽しみにしています！✨😆https://t.co/0NnC3vqjZw#jawsdays2024 pic.twitter.com/ivKZnXStcg

— AWS公式☁️アマゾン ウェブ サービス ジャパン/クラウドサービス (@awscloud_jp) 2024年3月2日

記念撮影とかもありますし（）

当日はリュックなどで行くべし

企業ブースが多いものありましたが、なんだかんだいいながらノベルティでいっぱいになります（ステッカーもかなりありましたが、AWSのみ載せてます）。聞きたかったあの企業や初めて知ったあの企業と1:1で話せますし、こういったコミュニティに参加している人は話すのがそれなりに好きな人なので、遠慮なく行くことができます。

ちなみに当日の椅子はパイプ椅子なのでE-JAWSご提供のクッション？もありました。使いたいけどもったいない（）

懇親会は時間つくってでも参加しましょう

オフラインの魅力はオンラインでは作りきれないつながりを作ることだと思ってます。気楽に話しかけた人が実は・・・みたいな人もあるので積極的にどこかに凸するのがいいです。心理的にちょっとな・・という人もいると思いますが、ボランティアスタッフをやってると絡んだ人を見つけに行ってそこから広げるという手法も取ることができます。

そもそもここに参加している時点で面白い人と知り合いたいという人が多数なので、名刺交換やSNSのアカウント交換などしましょう。プレーリーカードとかもいいですよね。

prairie.cards

JAWS治安支部 pic.twitter.com/VE5oPBCf1e

— もつ@知的便秘中 (@ad_motsu) 2024年3月2日

こういう雑多なところから発展する話はオフライン交流会ならではです。

今回のセッション資料一覧

自分が見れなかったもの、見返したいものもあるので、備忘録的にまとめてます。登壇者の方がまとめたものも載せているつもりですが、見落としてたら教えて下さい。

なぜAWS向けのFrameworkに携わり続けるのか？～クラウド時代のOSS活動～

speakerdeck.com

チーム対抗提案コンペ 〜仮想RFPに提案してみよう！

speakerdeck.com

CIer・SIer集まれ！！クライアントワークな私たちとAWSの良い関係を考えよう！

www.docswell.com

note.com

サービスクォータ、ちゃんと監視してますか？

speakerdeck.com

人材育成専門企業の内製開発の現場から

www.docswell.com

フルAWSのマルチテナントSaaS生成AIアプリ「かぐたん」開発秘話

www.docswell.com

AWS認定 Specialityレベルで満点取った時の勉強法

speakerdeck.com

地方在住フルリモートワークエンジニアのリアル〜ジモトで"活きる"エンジニアライフ〜

speakerdeck.com

次世代への種を蒔こう〜学生と社会人との交差点として、JAWS-UGができること〜

note.com

生成AIで社内文書検索！Bedrockの新機能でRAGアプリを簡単に作ってみよう

qiita.com

コネクタベンダーがAWSのゼロETL サービス、ぜんぶ触ってみた！

speakerdeck.com

クラウドネイティブなデータ連携の最新動向:AWSサービスアップデートで何が変わった？

speakerdeck.com

コンサルタントに聞く！ AWS Security の守り方とセキュリティテストの実例

speakerdeck.com

サーバーレスで豊島区の緊急設備トラブルを解決するアプリを作った話

speakerdeck.com

AWS LLM 開発支援プログラム： 開発者から学ぶ、LLM開発の最前線

speakerdeck.com

海外イベントのためのコミュニケーションワークショップーPollyは友達ー

speakerdeck.com

技術書を書く技術：あなたの知識を世界に届けよう！！

togetter.com

予知保全はできるのか？ Amazon Monitronによるガス火力発電所の機器監視

speakerdeck.com

恒例！ソリューションアーキテクト怒涛のLT

speakerdeck.com

来年もぜひ参加を

来年も同時期にやるので、1人でも多くの人が参加してほしいですね。

壁紙状態でクリックするとデスクトップを勝手に表示する設定を修正する方法

ある時から壁紙状態で左クリックをすると勝手にデスクトップを表示するようになり、大変ストレスだったのでなおす方法を備忘録的に。

結果から言うとアップデートによるものでした。

設定からデスクトップとDockを選択し、「壁紙をクリックしてデスクトップを表示」を押下。

ステージマネージャー使用時のみに選択すると治ります。

マウスの設定いじったんじゃないかとか、へんなプラグインが悪さしたんじゃないのかとか色々調べてたけど結局ここだったという話でした。今まで抱えていた変なストレスからやっと開放されました。

さて、原因はmacOS 14 Sonomaの新機能でウィジェットを表示できるもの。こんなことをやられたら焦りますよね。

support.apple.com

Threadsリリースされたのでちょっと使ってみた

API制限をかましてくれたTwitterの代替としてちょうどよくリリースされたThreadsが朝から使えたので試しに色々やってみました。結論ですがこのままならTwitterに置き換わる可能性もありそうです。

www.threads.net

23時からなのに8時のリリースに入れた

なぜかわからないけどアカウント作れました。Instagramには作成後に番号が振られるらしいのですが僕のはあとから出てきました。

プロフィールとフォローしてる人はInstagramから引き継ぎ可能

ただし、Twitterの逃げ道として急遽作った人は修正が面倒になるので辞めた方がいいかもです。それと本名でやってたアカウントから引き継がれるとそのまま変更できなくなるので注意です。

プロフィールは自己紹介とリンクはいじれる

名前はInstagramから連携されるので、あっちを変えると反映されるとのこと。IDがどうなるかは検証次第ですね。

ハッシュタグは今のところ不可

Instagramでも使ってるからいけるかなと思ったらただの#扱いでした。残念。

引用RT(再投稿)もやり方は変わらず

RTは再投稿という表現ですが、使い方はほとんど変わらずです。

検索は今のところユーザのみっぽい

Twitterでは内容も検索できたのですが、今の段階ではユーザのみ。

その他

DMはInstagramにはあるから実装されてるとおもったんですがなかったです。リスト機能は元々にもないのでしばらく待ちかなと。

ホームはフォローしてない人も表示されるのでここも直してくれないかなと思ってます。

あと複数アカウントには未対応っぽい。本名の方で登録しなくて良かった…。

他のTwitter大体手段もあるけれど

一気に人が行ってとてもじゃないけど個人のAWS環境とは思えないMisskeyはこちらとは違う面白さがあるのでそのまま続けようかなと思います。

mixiやらDiscordやら作ったり相互登録したりしましたが、このままだとThreads一強の流れになりそうですね。

公式アカウントの移動やよくみてる人達がどうするか次第ですが、現段階ではTwitterに代わってもおかしくないツールですので、アカウントは作っておいた方がいい気がします。Instagramの登録が必須なので二重にやるのが面倒です。

ただしmetaはやたらめったら個人情報取りにくるので、Facebookやってない人からしたら拒否感出そうですけどね…。

AWS Summit 2023に行ってきた

今更ながらですが、行ってきましたという内容です。

細かいセッションの内容はクラスメソッドさんがまとめてくださってますし、こんなに楽しかったよという内容だけでお送りします。読み物としてお楽しみください。

9時ごろ到着も既に人が

ものすごい久しぶりに幕張メッセに降り立ちました。ここにくるたびに学会でボッコボコにされた思い出が蘇ります。

来場者特典のクッション。パイプ椅子に座り続けるとお尻に深刻なダメージがくるため、これを目的に早くからきてる人が多いです。自分は2日目に参加できたが、基調講演が始まる時間には消え去ったとかなんとか。

お弁当券は中に入ったらもらえます。こちらはお昼に交換です。

ホール丸ごと使って基調講演

午後からは個別セッションの会場ですが、午前中は基調講演が開かれてます。1時間前なのに既に中央に人がたくさん。やはり早めに来るに限ります。

DJセッションが講演開始前にありました。1日目もあったんですが、結構ノリのいい曲に変わってました。スーツ姿のサラリーマンが真顔で聴いてるのはシュールだと御本人もつぶやいてました。

PCを開いた状態がこのぐらい。できなくはないですが、結構ギリギリなのでタブレットがあるならそちらをお勧めします。

セッション中はスピーカーを使わずに配布されたイヤホンを差し込んでチャンネルを合わせて聞くスタイルです。英語での内容もこれならすぐにわかりますが、映像と音声がズレるのでちょっと違和感。

こちらはセッションごとの様子。席に座ってなくてもチャンネルを変えるだけで聞けるので人気セッションはこうやって聞いてるようです。

激混み認定者ラウンジ

11時に開く認定者ラウンジはステッカー等がもらえるため、割と早くに混みます。11時よりも前に基調講演の席を立つ人は間違いなく目的はここでした。ちょうど切り替わったタイミングでゾロゾロと出てくので事例紹介の会社さん涙目…

お菓子と飲み物が無料でもらえます。CLFだけでも大丈夫でしたので、勉強間に合わないけど入りたいという人はお勧め。

基本席は埋まってるので使えないものと思ってください。

広い、広すぎる

幕張メッセの半分を使ってるのでそりゃこの広さです。多くのパートナー企業のブースもあるので1日あればなんとか回れなくもないですが、体力の方が保ちません。

様々なものが書かれたボード。僕も書こうかなと思いましたがやめました。

ひろ・・・。

AWS公式ブース

builders.flashで物議を醸した(過激きのこ派)、分別する装置。認識はすぐにしてくれるのですが、複数ラインのものを振り分けるハードの方が難しいらしいです。

aws.amazon.com

大阪リージョンのブース。アクキーかステッカーが貰えるみたいでしたが、ステッカーでした。しっかりMacBookに貼ってます。

個人的にきたかったAmazon Connectブース。

一度は実物が見たいと願ってたOutposts。データセンターにでも行かない限り見れないですもんね。

Deepracerのブースは常に人だかり。

コミュニティスペースもあります。気がついたらここで結構だべってたような気がします…。ぼっちじゃなくて良かった。

お土産も貰える企業ブースの数々

お土産目当てではないのですが…。色んなところでAWSが使われているんだというのを学ぶことができます。商談目当てではないので、わりとお気楽に質問することができるのですごくタメになりました。、

こちらはみんな知ってるクラスメソッドさんのくらにゃん。

色々もらったもの

帰ってから見てみましたが、結構色んなステッカーやらカトラリーやら(なんで？)を貰えました。

とにかく楽しかった

前職の時に行く機会がなく、次こそ行こうと思ってた時にコロナ禍になっちゃったので、心待ちにしておりました。色々と自分の状況も変わった中での参加でしたがすごく楽しかったです。来年も現地参戦しますよ。

オフラインでこその魅力ってありますし、こういうのに行くとやるぞーって気になるんですよね。

…気になるんですが、長持ちしないのを解決するソリューションってありますか？

【教えてChatGPT】ServiceNowについて聞いてみる

話題のChatCPT、エンジニアも当然のように遊び倒してきていますので、僕もやってみようと思います。対象はServiceNowについて聞こうと思います。

TL;DR

まだ完全ではないけど、普通に使える。もう何なら色々と聞いてみてもいいのでは・・・。

それでは聞いてみましょう

質問と来てほしい回答は文章で、実際の回答は画像にします。

Q:ServiceNowの勉強方法を教えて

ほしい回答:ドキュメントとかみて

結果

この辺は他のサービスでもやってみましたが、似たりよったりです。コミュニティに参加するってのがあるので、全く無いものでも試してみたいんですが、思いつかないですね。

Q:ITSMとITOMとCSMの違いは？

ほしい回答:各サービスの特徴が出てくればOK

結果

すげえ、本当に色々出てくる・・・。ITOMに構成管理みたいな文言もあればなおよしでしたが、ニュアンスは間違ってないかと。

Q:ServiceNowとSalesforceの違いは？

ほしい回答:ServiceNowはサービス管理やワークフローを、SalesforceはCRMを主に書いてくれればOK

結果

まじすか。Salesforce AppExchangeなんて単語が出てくるんか・・・。

Q:ServiceNowとkintone、どっちがいい？

ほしい回答:大規模企業とかであればServiceNow、それ以外はkintone

結果

kintoneが低価格がウリであることも書いてます。あれ、これ仲良かった人と話してた内容では・・・。

Q:ServiceNowって高い？

ほしい回答:単体だと高い。でも複数の導入によってトータルでコストを下げると安い。

結果

そろそろ言葉がでなくなってきました。おっしゃるとおりです。

Q:ServiceNowでコンタクトセンターって構築できる？

ほしい回答:接続できるものを使え

結果

こういう回答は似たりよったりですね。自然言語処理をNLUにしてたら評価しました。あと多くの企業が採用してるのはまじですか？

追加でどう構築するのがいいのかも聞いてみました。

うん、解決方法についてはちょい厳しいですね。

Q:ServiceNowのAPI連携で、起票されたインシデントをAWSに連携する方法は？

ほしい回答:普通は逆なのですが、ServiceNowからAPIでPOSTしてAWSにてAPI Gatewayを利用して受けるってのがいいかな。

結果

Lambdaをかませてデータを投げるって回答がでるのは驚きでした。AWSとか情報の多いServiceについてはより具体的にきけるんかな。

Q:インシデントを起票するときに必要なロールは何？

ほしい回答:これが出てくればOK

Product Documentation | ServiceNow

結果

CSA, CIS-ITSMの出題範囲。sn_incidentは出なかったのですが、それでもここまでちゃんと出てくるとは思わなかったです。

Q:taskテーブルから拡張することのメリットは？

ほしい回答:すべての起点とすることで情報を集約できる

結果

・・・・。

Q:テーブル拡張とカラム追加、どちらのほうがいい？

ほしい回答:ものによりけり。あとこれは担当者にも回答のばらつきがあったので、どうかえってくるのか。

結果

えっと、まじですか（語彙力低下）

Q:個人のタスクを管理するにはどの機能をつかうのがいい？

ほしい回答:ビジュアルタスクボードとか出てきたらいいな

結果

タスクテーブルはまあ、しゃあなし。流石にこれは質問が曖昧すぎましたか。

Q:HRSDと似ている機能は？

ほしい回答:ITSMとかと似てるよね。

結果

ご丁寧にHRSDの説明からしていただけました。途中でとまったのですが、もういいです。ごめんなさい。

もうお前でええやんけ

いちいちサービスの説明したり、テキストに書いているようなことをご丁寧にスライドにするよりも、「ChatGPTで聞いてくれ」って新しいGGRKSの感じがすごいですね。

次はAWSについてDiveDeepさせてみますか。にしてもこれが無料だなんていい時代になったものです。

【1/12】AWS CLF-001取得しました【勉強時間は参考外】

久しぶりの更新はAWSの全冠を目指したログになります。CLFは駄文なのですが、まあ読み物として見てください。

酔った勢いで申し込む

現時刻をもって、試験まで約36時間となりました。対戦よろしくお願いします。
じみーーーーに、使ってないサービスあるんだよなあ！！！！！！！ https://t.co/bnCqgRDukV

— もつ@ どこかの聖地か競馬場 (@ad_motsu) 2023年2月9日

転職を目的にしてるのもあったのでなる早でとりたいのですが、日曜日があいてないので「じゃあ土曜日にしたらよくね？」みたいな勢いでした。お酒に酔った勢いなので普通はやらないと思います（せめて1週間はあったほうがいい）

CLFをCPLとかという打ち間違いをするレベルでしたので、正常な判断はできてません。

一応AWSは知ってる

JAWS-UGの運営を一応やれてる？というのもあるので、流石に全く知らないというわけではないです。これまでも無免許を売り？にやってたのですが、上記の理由もあって申し込むことに。SAAでトラウマを持ってたのでリハビリにちょうどよかったです。

2日間でなんとかする勉強？方法

この日の夜に飲み行くとかそのまま寝落ちするとかで1日しか時間なかったのですが、それでも書いていこうと思います。ある程度AWSは知っている前提ですので、これからAWSを学んでいきますって人は「絶対に」真似しないでください。

・イメージできないサービスをなくす

S3, Code Builder, SageMakerなどなどAWSのサービス名を聞いてアイコン毎イメージ湧きますか？湧かないものがあったらそのサービスについて全く知らないのでそこから潰しましょう（色だけでも思い浮かべばいいと思います）

例えばEC2だとSAAレベルなら「t3がいいのかMシリーズがいいのか」みたいなのも範囲になりますが、CLFなら「オンデマンドインスタンスかスポットインスタンスか」ぐらいの程度しか問われません。各サービスを読み込むよりも過去問を解きましょう。

・過去問こそ正義

さっきも述べましたが、過去問こそ正義です。Kindle Ultimateにもいくつかあるので、それをやっておくといいです。内容は言えませんが、ある程度出てくるサービスと傾向はあります。それを丸暗記しておくと本番でも慌てることはなくなります。

「どのサービスがベストですか？」という設問もあるので、上記のように知らないサービス名をなくすだけで消去法で解ける問題も多々あります。過去問を見るとどマイナーなサービス以外は目にするので魂に刻みます。

・余裕があればハンズオンをしておく

SAAレベルなら必須かなと個人的には思っているのですが、イメージをつけやすくするために初級レベルのハンズオンをやっておくといいと思います。AWS公式でも転がってますし、手前味噌ですが、JAWS-UG初心者支部というのもあります。

jawsug-bgnr.connpass.com

・AWSの世界観と独特の設問にはなれておく

内容を理解してても設問の言い回しは独特で、最初目にすると慣れない人が多いと思います。これは外資系ベンダーの資格試験では共通なので、意味分かんない日本語に対しての耐性をつけるという意味もあるのですが・・・。AWSは英語表示もできるので、意味不明な日本語よりも信用できます。

ヒヤヒヤしながらも

とりあえずは合格。AWSでは何という？みたいな「サービスならまだしも知らねーよ」みたいなのを除いて7割は確定なので流石に大丈夫でした。一番ラクな資格といえどもサービス名だけならそれなり以上に主題されるので、過去問はやっておくといいと思います。モロ同じ問題もあったので（）

CLFから初めて行きましょう

半額クーポンをもらえると6000円程度から受験できます。AWSの試験は合格すると次は半額で受験できますし、今なら再受験をただで受けることができます。CLFから始めると一番安く資格を揃えることができますので、せっかくなので一緒に全冠を目指しませんか？

AWS認定資格試験テキスト AWS認定 クラウドプラクティショナー

AWS認定資格 クラウドプラクティショナーの教科書: 合格へ導く虎の巻 CloudTech制作委員会シリーズ

この辺りはサービス名がわからない人にはおすすめです。

競馬を解析させる上で何を考慮すべきか考えてたらかなり難しいかと

趣味と実益、あとは機械学習ということでよく話題に上がるのが競馬を用いた機械学習ですが、ただ数値だけでやろうとすると結構難しいのでどうしたものかと悩む内容です。

駄文：競馬というものについて

エンジニアのアカウントも込のくせにだいぶやられてることしか言ってないんですが、軽く紹介したいと思います。

JRAが主催するいわゆる公営ギャンブルというもので、馬に騎手がまたがり、規定コースを走って１−３着までに入った馬とかけ方に対して資金が再分配されるものです。

（JRAからお金を引き出すという言葉を好んで使っていますが、全員の掛け金からある程度JRAが元締めとして回収し、残りを再分配するので、お金をかければかけるほどJRAが得をします）

よく三連単という単語だけは聞くと思いますが、一番当てるのが難しい故に高配当がでます。これ以外の券種もありますが、今回は割愛します。

単純な学習では難しい理由

まずライトにやる場合、各出走馬の順位のデータを食わせて勝率を出すぐらいで、少し知識がつくと騎手や馬体重、上がり３Fといった数値がすでに出ているもので学習させていくと思います。が、それだと全く上手く行かないと思います。

ご存知のとおり、芝とダートでは条件も異なりますし、コース形態によって思いっきり枠の有利不利、更には展開とやらがきいてきます。これらを加味しないといけないのでちゃんと分けてやらないと謎のデータのみが出力されるだけになります。

頑張っても結局は映像を見ないと無理というところがあるので、完全に結果を出すのは難しいと考えられます。というわけで最終判断は人間に任せるとして、それに必要な材料を出すだけに焦点を変更します

処理をするとしたらという流れ

各馬毎の能力分析→血統・開催場での適正→最初と最後の展開

＋当日の傾向

という感じになると思います。詳しく書いてみます

＊なお私は全然あたらねえのでこのやり方で予想して当たる保証は全くございません。

各馬毎の能力分析

平均順位を最終出力するとして数値は書きます。そして適当です。次の中京開催芝2400mを想定して分析をしてみるとしましょう。

単純にやるとしたら開催場所での成績のみになります。

・東京4.9位、中山1.5位、阪神2.1位

上記のように出力されると過程した場合、次の様に細分化するほうがいいと思われます。

右回り：1.3位　左回り：4.5位　直線長：5.6位　直線短：2.9位　坂急：3.3位　坂緩：6.1位・・・・・

細かくやろうと思えばやれますが、ここはお好みかとおもいます。

あとはそこが良馬場なのか重馬場なのかの成績も加えておくぐらいでしょうか。問題はこれらの変数をどう定義して調整してやるかですが・・・。

一般的に使われる指数は細かいことは抜きにして同様のことを加味しています。要は一斉に同一条件でヨーイドンして誰が勝ちますかということです。

数値が高い低いだけだと結局その後どうするかわからんので、細分化したファクターの数値をそれぞれ出力させたほうがいいと思います。

あとはレース毎の位置の数値を引っ張ってきて逃げなのか追込なのかを書くぐらいでしょうか。

血統・開催場での適正

ブラッド・スポーツと呼ばれるので言わずもがな重要なところです。特に中央は血統の良し悪しが出やすいいい馬が多いので、流石に軽視はできません。

例は中京開催ですので、手っ取り早いのは1-5位までの中京開催のデータをスクレイピングしてきて統計を取るのが考えなくてもいいと思います。が、そうなると最近のデータだけでも膨大になっちゃいますし、最悪ここは人間による変数の設定でもいいかなと思います。もしくは有名な血統予想家（亀谷さんとか）を頼るのもありかなと。

開催場の適正も場所の要素を分解してそれを馬ごとに照らし合わせるので、適正を何段階か評価させる程度でいいでしょう。

最初と最後の展開

テン3Fと上がり3Fの数値が記載されているのと、馬ごとに出力した脚質をもとにすれば途中までの展開ならなんとかできそうです。できれば過去データを食わせて学習させたいところですが、どうやってやろうかというのがお悩みです。

正直なところ、最後の直線の展開だけわかればいいかなと思ってます。なぜかというと

「先頭の馬が最後の直線に入りました。2番は1馬身後ろで3番手もほぼ同位置。3馬身離れて・・・・という状態です。各馬のこの馬場での平均上がり3Fはこのぐらいの数値です。直線がOOOmあるので、先頭の馬は逃げ切れるのか、それともどれに抜かされるか」という旅人算にできるからです。その展開が当たればね・・・。

＋当日の傾向

おそらく機械学習での精度が個人的に微妙と思ってるところの最大要因。露骨に内枠が有利とか米国血統が走るとかというのが存在してしまうので、それを加味できないと結局当たらないじゃんということになってしまいます。レース前までに計算が終わればいいのですが、どこまでいけるのかは未知数です。

ここまで書いていてわかると思いますが、新馬戦やそれに近いレースではあまり当てにならず、午後になるほど精度があがるものになります。

頑張ればできそうなところ

それぞれのレースレベル

よく「前走はレースレベルが高い中で4着だからこのレースは勝てる」ということを聞くと思います。コレ自体はそこまで難しい処理じゃないと思います。

その馬の戦ったレースに出走している馬の成績が出るので「G1:1.3着、G2:2着」みたいな順位を加味してスクレイピング・処理をさせてあげればいいからです。最終出力は

「前走はレベルの高いレース」という曖昧な表現が難しいので「G2出走馬成績4.9位」ぐらいでもいいと思います。もっと雑な結果にするなら各レベルの出走経験数の統計結果だけでもいいかなとは思ってます。

調教

数値が出てるのはいいとして、地方は特に出てないこともあるので、スクレイピングが難しいです。できるとしたら重賞ぐらいです。

無理そうなの

展開

そのレースは外差しの決まりやすいところだった、前が詰まって行かなかったとかは映像を見ないと不明なので単純な結果のみでは厳しいと思います。一応各位置の結果は出力されているので、差し決着か前残りかの判断はできますが、「上がりの数値はいいけど前に集団でいて詰まったから追込できなくて惨敗」というのは数値解析では出せない判断になると思います。

馬体・パドック・返し馬

パドック一応JRAでも比較できるサイトを試験運用していますが、これらも結局は映像による判断なので、難しいです。馬体の写真もG1とかなら公開してくれていますが、平場では無理ですね・・・。

「絶対にやっちゃだめ」ですが、グリーンチャンネルやJRAのレーシングビュアーで画像を取得して・・・というのがありますが、「絶対に駄目」なのと仮にOKだとしてもわからんってなるからです。好走した馬の画像を機械学習で処理するしかないですが、短時間でできるのかは疑問視です。

返し馬はその場にいないとわからないところも多いのでそもそもがだめです。

むず・・・・

これらのことを加味して機械学習させて順位付けをするとなるとかなり難しいですね・・・。最終判断はやっぱり人間じゃないとまだ厳しいと思いますが、それを助けるためのツール作成にするほうが良さそうです。

騎手や調教師のデータは今回加味してないですし、入れようとすればするほどデータ解析が難しくなりそうです。

どう実現するかとか、処理するときの重さとか、スクレイピングする時間とか諸々の問題もありますが、とりあえず妄想でもいいのでデザインドキュメントでも書いてみますか。

なんかいいアイデアないですかね。もしくは予想する際のものが間違ってるとかあれば知りたいです。