ある日、ふと思いついたんです。「LOTO7の当選番号って、AIで予測できないのかな？」って。
もちろん、宝くじは基本的にランダムですし、予測なんて不可能だというのは分かってます。でも、データサイエンティストとして、過去のデータには何かしらのパターンが隠れているんじゃないかって考えたら、どうしても試してみたくなったんですよね。
というわけで、この連載では、LOTO7の予測AIを本気で作ってみます。成功するかどうかは分かりません。というか、たぶん失敗すると思います。でも、その過程で機械学習やデータ分析の面白さを伝えられたらいいなと思ってます。
なぜLOTO7なのか？
LOTO7は1から37までの数字から7つを選ぶ宝くじで、2013年から始まったので、もう10年以上のデータがあります。これだけデータ量があれば何とかやってみることはできるんじゃないかと
機械学習って、データが多ければ多いほど良いモデルが作れる可能性があるんですよ。だから、できるだけ長い歴史があって、でも複雑すぎない宝くじがいいなと思って、LOTO7に決めました。
このプロジェクトの目標
さて、目標を明確にしておきましょう。このプロジェクトで目指すのは以下の3つです。
まず第一に、過去のLOTO7データを徹底的に分析すること。本当にランダムなのか、それとも何かしらの傾向があるのか。出やすい数字、出にくい数字、連続で出る数字の組み合わせなど、あらゆる角度から見てみたいです。
第二に、機械学習モデルを実装して予測を試みること。単純な統計モデルから始めて、最終的にはニューラルネットワークを使った深層学習モデルまで試します。TensorFlowとかKerasとか、最新のフレームワークを使って本格的にやります。
そして第三に、予測精度を客観的に評価すること。これが一番大事かもしれません。ただ「当たった！」「外れた！」じゃなくて、統計的にランダム予測と比べてどうなのか、ちゃんと検証します。もし予測できないという結論になったとしても、それはそれで価値がある結果だと思ってます。
使う技術スタック
技術的な話をすると、今回のプロジェクトでは以下のツールを使います。
プログラミング言語：Python
データ分析と機械学習の定番ですね。Pythonを選んだ理由は、ライブラリが豊富だし、コードが読みやすいから。他の言語でもできなくはないけど、やっぱりPythonが一番楽です。
データ収集：requests & BeautifulSoup
LOTO7の過去データを収集するために、Webスクレイピングを使います。公式サイトから抽選結果を自動で取得するスクリプトを作る予定です。これは次回の記事で詳しく解説します。
データ処理：pandas & numpy
pandasはデータフレーム操作に、numpyは数値計算に使います。これらは本当に便利で、データサイエンスをやるなら必須のライブラリです。
データ可視化：matplotlib & seaborn
データの特徴を理解するためには、可視化が欠かせません。グラフを見ると、数字だけでは分からないパターンが見えてくることがあるんですよ。
機械学習：scikit-learn, TensorFlow, XGBoost
ここが本命です。scikit-learnで基礎的なモデルを試して、TensorFlowでニューラルネットワークを構築、XGBoostでアンサンブル学習も試します。色々な手法を試して、一番良いものを見つけたいですね。
プロジェクトの進め方
このプロジェクトは、だいたい以下のような流れで進めていきます。
- データ収集：過去の抽選データを全部取得する（第2回）
- データ分析：収集したデータを徹底的に分析する（第3回）
- 基礎モデル構築：統計的なアプローチで予測を試す（第4回）
- 機械学習モデル構築：ニューラルネットワークで予測（第5回）
- モデル改善：特徴量エンジニアリングで精度向上（第6回）
- 評価と検証：本当に予測できているのか検証（第7回）
- システム化：自動予測システムの構築（第8回）
- 総括：プロジェクトの振り返りと考察（第9回）
各回で、実際に動くコードと一緒に解説していきます。できるだけ分かりやすく書くつもりなので、プログラミング初心者の方でもついてこれると思います。
プロジェクトのセットアップ
それでは、早速プロジェクトの初期セットアップをしましょう。まずは必要なディレクトリ構造を作ります。
# プロジェクトディレクトリの作成
loto7_ai_project/
├── data/
│ ├── raw/ # 生データ
│ ├── processed/ # 処理済みデータ
│ └── predictions/ # 予測結果
├── src/ # ソースコード
├── models/ # 保存されたモデル
├── notebooks/ # Jupyter Notebooks
└── tests/ # テストコード次に、必要なPythonパッケージをインストールします。requirements.txtを作成して、以下のパッケージを記載します。
# requirements.txt
requests==2.31.0
beautifulsoup4==4.12.3
pandas==2.2.0
numpy==1.26.3
matplotlib==3.8.2
seaborn==0.13.2
scipy==1.12.0
scikit-learn==1.4.0
tensorflow==2.15.0
xgboost==2.0.3
python-dotenv==1.0.1
# ... 他のパッケージインストールは簡単です。ターミナルで以下のコマンドを実行するだけ。
pip install -r requirements.txtこれで基本的な環境は整いました。実際のセットアップスクリプトも用意しておきます。
# 00_project_setup.py
import os
from pathlib import Path
def setup_project():
"""プロジェクトの初期セットアップ"""
# 必要なディレクトリを作成
directories = [
'data/raw',
'data/processed',
'data/predictions',
'src',
'models',
'notebooks',
'tests'
]
for directory in directories:
Path(directory).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
print(f"Created directory: {directory}")
# .envファイルのサンプルを作成（実際のURLは各自で設定）
env_content = """# LOTO7データソースのURL
# DATA_SOURCE_URL=https://example.com/loto7/data
# API_KEY=your_api_key_here
"""
with open('.env.example', 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(env_content)
print("Project setup completed!")
if __name__ == "__main__":
setup_project()このスクリプトを実行すると、必要なディレクトリが自動で作成されます。便利でしょ？
現実的な期待値
ここで正直に言っておきたいんですが、このプロジェクトで「LOTO7を完璧に予測できるAI」ができるとは思ってません。というか、理論的にそれは不可能です。
宝くじの抽選は、意図的にランダムになるように設計されています。過去のデータから未来を予測するっていうのは、基本的にはできないはずなんです。
じゃあなんでやるのかって？それは、「本当にランダムなのか」を確かめたいからです。もしかしたら、抽選機の微妙な癖とか、ボールの摩耗具合とか、何かしらの物理的な要因で、わずかな偏りがあるかもしれない。それを見つけられたら面白いじゃないですか。
あと、たとえ予測ができなかったとしても、このプロジェクトを通じて機械学習の手法を学べるし、データ分析のスキルも上がります。それだけでも十分価値があると思うんですよね。
倫理的な考察
最後に、倫理的な話もしておきます。このプロジェクトは、あくまで技術的な実験であって、「AIを使えば宝くじで儲かる」みたいなことを推奨するものではありません。
宝くじは、期待値がマイナスのギャンブルです。統計的に見れば、長期的には損をするようになっています。このAIを使っても、その事実は変わりません。
なので、このプロジェクトの結果を見て、「よし、AIが予測した番号を買おう！」なんて思わないでくださいね。あくまで教育目的、研究目的のプロジェクトです。
次回予告
さて、第1回はここまでです。プロジェクトの概要と目標、使う技術について説明しました。
次回は、いよいよデータ収集です。LOTO7の公式サイトから過去の抽選データを取得するスクレイピングスクリプトを作ります。Webスクレイピングの基礎から、データの保存方法まで、詳しく解説する予定です。
乾杯してどうするって感じですけど、これから長い旅になりそうです。一緒に楽しんでいきましょう！
参考リンク
- LOTO7公式サイト: （URLは各自でご確認ください）
- TensorFlow公式ドキュメント: https://www.tensorflow.org/
- scikit-learn公式ドキュメント: https://scikit-learn.org/
それでは、次回もお楽しみに！
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