[DataMix]Boat Race Winner Prediction & Web Service Launch

DataMixインテグレーションステップにて、機械学習を用いた競艇予測モデルの構築しました。また、それをWebサービスとして誰でも見れるようにFlaskを使ってWebアプリケーションまで作成しました。

Transcript

1. Boat Race Winner Prediction & Web service launch Data Mix 2019-Dec Integration Step Hiroshi Nagao / 長尾 浩志
2. みなさん、ボートレースってどんなイメージですか？？ 突然ですが
3. 最近のボートレースっておしゃれなんです。 アッキーナ世代としては 忘れられない当時のcm (Let’s BOATRACE: https://lets-boatrace.jp/entertainment/cm/) ・人気俳優のCM起用 ・整備された公式サイト ・初心者への歓迎ムード
4. なんで、こんな取り組みをしているんだろう？ 昔はおっさんの イメージだった..
5. データを見てみましょう 国土交通省九州運輸局 平成29年ニュースリリースより ・売上や利用者数は純増 ・一方落ち込む来場者数 ・一人が使うお金は底打ち ネット投票により多様な人が参加 売上は増えたが、 競艇場には人がいない状態に.. 土地の有効活用ができていない。
6. 競艇場は今、あらたなステージに向かっている！！ 競艇場を起点とした、まちづくりや地域活性化への取り組み ボートレース鳴門(同市撫養町大桑島)にスポーツパーク 「UZU PARK （ウズパーク）」を2018年11月に開設 ボートレース戸田にキッズパーク「Mooovi」を2019年2月 にオープン
7. ここまでのまとめ ・CMなどで、競艇イメージ向上の努力 ・競艇業界は、来場してもらえるための取り組み推進 ・ターゲット層は “コアなおっちゃん” → “ライト層” 競艇場だけでなく、 周辺地域の活性化 にも繋がっている！
8. 最後に、競艇場に遊びに来たカップルの気持ちも考えてみます (せっかく来たし)勝ちてえ！ こういうとき、 予想サイトがあると便利ですよね
9. 予想サイトはたくさんあるんですが、、 ・会員登録制のものが多く、敷居が高い ・ちょっと胡散臭い.. (個人の感想です) ・結局のところ、“コアなおっちゃん”を ターゲットにしている感じ ライト層を意識した予想サイトで サービスの差別化が図れるのでは！？
10. 前振り長くて すいません。 以上より、ビジネステーマを設定しました。 昨今の競艇業界の流れを踏まえ、ライト層をターゲット にしたボートレース結果予想サービスを提供する。 ライト層 の来場者 「競艇で儲かるかも！」といった楽しみの付与により、 競艇場で過ごす時間の満足度向上 競艇場 来場者満足度向上により来場頻度増加 収益向上による更なるサービス向上・地域の活性化 予想サイト シンプルで当たりやすい情報の提供
11. ここからは、予想サイト立ち上げまでの活動を報告します。 目標成果物：シンプルで当たりやすい情報が提供できるもの 目標定義編 ・データ分析 ・“当たりやすい”の数値化 予測モデル作成編 ・実行フローマップ ・データ取得&データフレーム整形 ・機械学習の実施 ・明日のレース予測＆本日の結果 Webサイト構築編 ・ポンチ絵作成 ・FlaskによるWebデザイン ・pythonanywhereにてLaunch! ・難しかったところ ・工夫したところ ・考察 ×
12. 目標成果物：シンプルで当たりやすい情報が提供できるもの 目標定義編 ・データ分析 ・“当たりやすい”の数値化 予測モデル作成編 ・実行フローマップ ・データ取得&データフレーム整形 ・機械学習の実施 ・明日のレース予測＆本日の結果 Webサイト構築編 ・ポンチ絵作成 ・FlaskによるWebデザイン ・pythonanywhereにてLaunch! ・難しかったところ ・工夫したところ ・感想 × 目標定義編
13. ボートレースの勝利傾向を確認した。 ・工夫したところ - ドメイン知識の活用 ・2020年1月〜4月までの全レース結果(18319レース)を取得し傾向を確認 ・ボートレースの１着は1号艇が圧倒的に強い ・3連単の頻度も1-2-3という並びが最も高い ・全てを1-2-3で購入した場合の回収率は80% (https://boat-log.com/racedata-deme2019/) 的中率 10% を超える予測モデルが つくれれば、回収率も100%超えるだろう。
14. 目標成果物：シンプルで当たりやすい情報が提供できるもの 目標定義編 ・データ分析 done! ・“当たりやすい”の数値化 →的中率10%超え！ 予測モデル作成編 ・実行フローマップ ・データ取得&データフレーム整形 ・機械学習の実施 ・明日のレース予測＆本日の結果 Webサイト構築編 ・ポンチ絵作成 ・FlaskによるWebデザイン ・pythonanywhereにてLaunch! ・難しかったところ ・工夫したところ ・感想 × 予測モデル作成編
15. 実行フローマップ 明日のレース予測 ＆本日の正答率 Pickle Web Upload! 予測モデル作成 (Update per month) 学習データ作成 (Update per month) データ取得元 (Boatrace 公式サイト) BOAT RACE 明日のレース情報 ＆本日の結果 データ取得元 (Boatrace 公式サイト) BOAT RACE ・工夫したところ - 各役割ごとにCodeを 分割し、メンテ性向上
16. データ取得&データフレーム整形 ・過去のレース結果 ・選手情報 ・競艇場情報 ・明日のレース予定 ・当日のレース結果 ・取得したテキストをデータフレーム形式に修正 ・特徴量の作成 ・難しかったところ - 必要なhtmlタグの特定 - 不要なワード、列をうまく揃えるための処理 全工程で一番大変だったかも..
17. 機械学習の実施 ・工夫したところ - ランキング学習の実施 (使い方を勉強) - ３つの予測器による予測結果を比較し、３者 の意見が一致した場合に購入する。 (MAGIシステムと名付けた。的中率の向上に寄与) ・学習データ：18319レース ・検証データ：4724レース ・使用した機械学習アルゴリズム  Light GBM for lambdaRank  Light GBM for Regression  Random Forest for Regression ・購入する/購入しないの最終判断を追加 ・目標としていた的中率10%超えを実現！
18. 明日のレース予測＆本日の結果 Pickle ・明日のレース予測 ・本日のレース結果振り返り ・予測器をPickle file、レース情報をcsv fileにて取得 ・出力結果はFlask Webアプリに受け渡される
19. 目標成果物：シンプルで当たりやすい情報が提供できるもの 目標定義編 ・データ分析 done! ・“当たりやすい”の数値化 →的中率10%超え！ 予測モデル作成編 ・実行フローマップ done! ・データ取得&データフレーム整形 done! ・機械学習の実施 done! ・明日のレース予測＆本日の結果 done! Webサイト構築編 ・ポンチ絵作成 ・FlaskによるWebデザイン ・pythonanywhereにてLaunch! ・難しかったところ ・工夫したところ ・感想 × Webサイト構築編
20. ポンチ絵の作成 コンセプト ・シンプルに、みやすく ・情報がOpenになっている ・スタバで開いても違和感ない （賭け事っぽさの排除） ・感想 - 初のWebデザイン！楽しい！
21. Flask によるWebアプリケーション作成 ・pythonとhtmlの連携 ・見た目のブラッシュアップ ・pythonanywhere にてLaunch! ・難しかったところ - こだわりだすと眠れない。。 ・工夫 - Bootstrapを使用し、オシャレに。
22. ・感想 - 世の中に出た瞬間、得も言えぬ感動 ・工夫 - SEO対策、Twitter、Qiita連携 - 利用規約もしっかりと https://youhaveniceboat.pythonanywhere.com
23. もう一度言います！ https://youhaveniceboat.pythonanywhere.com ダイレイクトマーケティング が過ぎる..
24. 今後さらにしていきたいこと ・使ってもらうためのアプローチ： 運営の継続、インフルエンサーへ依頼、競艇業界とのコラボ、学習モデルの改善 ・本サイトによるユーザーや競艇場への影響可視化： 可視化することでインパクトを定量的に把握でき、さらなる施策へ
25. 最後に・・・ ・最初から最後まで、楽しみながら取り組めました。 サポート頂いた立川さん、上村さんありがとうございました。 ・コテコテの機械系エンジニアだった自分、 入学した頃はここまでできるようになるとは思っていなかった。 ・機械学習を使えるだけでなく、 課題にどのように適用すべきかを考えられるようになった。 ・引き続き勉強していきます。今後ともよろしくお願いします。
26. ご清聴ありがとうございました！！ 最終成果報告会 周囲への口コミぜひよろしくお願いします！！ https://youhaveniceboat.pythonanywhere.com