競馬の馬券を購入する上で、切っても切り離せないのが「控除率」です。意外と意識していない馬券購入者が多いので、控除率を理解して馬券構築の際の参考にすると勝てる確率が上がるかもしれませんので、解説していきます。 競馬における控除率（払戻率）とは？ 例えば上記の画像のように馬券を購入した際の総額を仮に100とした場合、予め馬券の種類によって決められた金額（仮に20とします）が予め配当総額から控除され、残りの80を馬券が当たった的中者への配当として用いられます。 つまり競馬の控除率というのは、馬券を購入した総額から予め運営費や国庫に収める税金を”控除した割合”のことを指します。一般的な言い方に変えると「還元率」もしくは「テラ銭」でしょうか。また配当に使われた割合を”払戻率”と言います。 この控除率によって算出された金額が運営者側の手数料となります。主に競馬の賞金と国庫に収める金額の他に競馬場などの

追記：マッチングアプリで気を付けていたこと＆してもらって嬉しかったこと上級編（anond:20241216211659） === 婚活って愚痴系の話が多いので、してもらって嬉しかったこと・気を付けていたことを書いてみる。 私は女性なので女性目線にはなるけれど、基本的にしてもらって嬉しかったことは自分からもするように気を付けていたつもり。1度会った人からは2度目も誘ってもらえたので、気を付けるべきポイントは大体押さえられている？誰かの参考になったら嬉しいです。男性から見た「女性がこう振舞ってくれたら嬉しいな」も知りたい。付き合って以降のこととかも。 マッチング～メッセージのやり取りいいねしてくれるプロフィールに個性がある（無難一辺倒だったりテンプレそのままの方も多くて、なにかしらいいねする理由や話題があるとありがたかった）いいねした理由を教えてくれる プロフィールを読んでくれる会話のきっかけ

https://anond.hatelabo.jp/20241214160546 便乗して書く。順不同です。 『顔のない遭難者たち 地中海に沈む移民・難民の「尊厳」』 （2022年）クリスティーナ・カッターネオ(著), 栗原俊秀 (訳), 岩瀬博太郎 (監修)不法移民を乗せた船が地中海に度々沈んでいるとニュースで話題だが沈んだ／打ち上げられた彼らの遺体は果たしてどう扱うべきか。大量死した移民難民の検死という大プロジェクトに立ち向かったイタリア法医学者の奮闘の記録。身元の照合なんてDNA鑑定すれば簡単やろ、なんて素人考えは早々に打ち砕かれ、うーんこれは大変だぞと読んでて途方に暮れてしまうが、それに立ち向かう筆者ら法医学者の技術と志には非常に頭が下がる。法医学の本なのに序文が筆者の肉親の死を描いたエッセイから始まるのが意外だったが、読み終えたあとにはその意図がよくわかる。ちなみにグロ写真は出て

0. はじめに　2024年11月17日の兵庫県知事選挙において、斎藤元彦氏が当選した。パワハラ疑惑や内部告発への対応などで批判にさらされ、県議会で不信任決議案が全会一致で可決されて失職した斎藤氏の逆転劇に対して、「大手新聞やテレビなどのオールドメディアを信じず、SNSや動画サイトでの真偽不明の情報に踊らされた民衆が斎藤氏支持に回った」などの論評が、一部でなされている。筆者は社会心理学を専門とする大学教員であるが、「論理的思考が苦手なほど、SNSの情報を信じ、斎藤氏を支持したのか？」という問いを立て、選挙後の11月21日と22日にオンラインでのアンケート調査を実施した。すると、必ずしもそうとは言えない結果が得られた。むしろ、兵庫県民においては、論理的思考が得意な人の方が、“斎藤氏は被害者だ”と考える傾向が、非常に弱くではあるが認められた。研究者による調査結果は、本来学術論文の形でまとめるのが

前の記事では、BigQueryのざっくり概要を書きました。 今回はBigQueryを使う上でこれ知っておくと便利ですよ！という機能やTipsを書きたいと思います。 知っておくと便利な機能 メタデータを取得する ある程度データベースを触る人なら、スキーマやテーブルの情報を持っているメタデータがだいたい存在していて活用している人も多いと思います。 BigQueryでももちろん存在するので私がよく使うものを紹介していきます。 -- testdatasetデータセットのテーブル一覧を取得する SELECT * FROM testdataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLES; -- testdataset.testのテーブルのカラム一覧を取得する SELECT　*　FROM testdataset.INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS WHERE table_n

マーケティングテクノロジーの情報やノウハウ・TIPS、エクスチュア社の情報を発信。【ブログネタ募集】ご興味のある分野を教えてください！ご要望の内容を記事に起こします！メニューの「ブログへの」リクエストよりお送りください。 menu こんにちは、エクスチュア渡部です。 TableauでBigQueryに繋いで分析したりダッシュボードを作ることは、 BigQueryの強力な集計基盤とTableauの自由な分析・可視化体験がコラボする夢のような仕組みです。 ただ、BigQueryはご存知の通りクエリの都度課金なので、インスタンス課金のRedshiftのような感覚で使用していると、 知らない間にクエリが大量発行されて課金が嵩んでしまうケースもあります。 そこで、今回はそんなTableau×BigQueryのメリットを存分に享受できるよう、 事前に知っておくと役に立つ課金対策を紹介しようと思います。

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当記事は、日本のGoogle Cloud Champion Innovaters が実施しているGoogle Cloud Champion Innovators Advent Calendar 2023 の 8 日目の記事です。 今日は、技術屋でもないド初心者の筆者がクラウド好きになったよという話を少しだけ。 進化が止まらないGoogleCloud。 言語処理の元祖が、遂にマルチモーダル生成AI「Gemini」をリリースしました。 昨日の出来事なのもあり目下研究中ですのでこの話はまた後日。。 さて、この記事では、タイトル通り一見場違いな開発とは縁遠い仕事しているはずのしがない代理店で働く人間がなぜGoogle Cloudを使うことになったのか。そもそもちゃんと使えているのか。どういうときにつかっているのか。固有名詞をできるだけオブラートにしながらもご紹介させていただきます。 (この記事は2

Google Cloud Champion Innovators Advent Calendar 2024 の 8日目の記事です。 ※この記事は検証中です。結果得られ次第更新します。次回更新は12/16予定です こんにちは。BigQueryに私生活も支えられたいふっくです。 既に発表されている通り来年のNEXT25もラスベガスです。予算不足で行かれなかった前年の悲しみは忘れてはいません。再発防止策はやはり自力での予算捻出。そう、競馬です。 この記事では、馬券予想にありたきデータマイニングと生成AI/MLによる勝率予測により概ね往復の航空券+宿泊費+酒代=50万のプラス回収を目指す検証を書いていきます。 なお、記事執筆開始時点12/8で目標のレース「有馬記念」が開催が行われていないため、後日更新・追記があります。 ※馬券はあくまで自己責任です。20歳以上になってから楽しむ大人の絶叫系アトラク

基本的に競馬なんてやるべきではないと私は思っている。胴元の取り分が多いからだ。宝くじに比べればまだましだが、それでも賭け金の20～30%は胴元に取られることになる。*1 しかし今回は、ちょっと思い立って競馬の予測をやってみることにした。 理由は馬券の安さだ。私は現在、資金量が少ない人間でも不利にならない投資先を探しているのだが、馬券の一枚100円という安さは魅力的に映る。株の場合にはどんな安い株であれ最低購入額は数万円以上*2なので、ある程度まとまった資金が必要になる。 また、競馬には技術介入の余地（努力次第で勝利できる可能性）がある。 例えばこんな例がある。 １６０億円ボロ儲け！英投資会社が日本の競馬で荒稼ぎした驚きの手法 - NAVER まとめ 彼らは統計解析によって競馬で勝っており、その所得を隠していたらしい。こういうニュースが出るということは、解析者の腕次第では競馬で勝てる可能性が

記事のタイトル通り、競馬で回収率100%を超える方法を見つけたので、その報告をする。 ちなみに、この記事では核心部分はぼかして書いてあるため、読み進めたとしても「競馬で回収率100%を超える方法」が具体的に何なのかを知ることはできない。（私は本当に有効な手法を何もメリットが無いのに公開するほどお人好しではないので） 本当に有効な手法を見つけたいのであれば、あなた自身がデータと向き合う以外の道は無い。 ただし、大まかな仕組み（あと多少のヒントも）だけは書いておくので、もしあなたが独力でデータ解析を行おうという気概のある人物なのであれば、この記事はあなたの助けとなるだろう。 ちなみに、これは前回の記事の続きなので、読んでない方はこちらからどうぞ。 stockedge.hatenablog.com オッズの歪みを探す さて、前回からの続きである。 前回の記事のブコメで「回収率を上げたいならオッズ

本番環境などでやらかしちゃった人のアドベントカレンダーです。 本番環境にかぎらず検証環境のやらかしでも参加どうぞ。 2024年も残りわずかになってしまいました。明るい2025年にするために、惨劇を繰り返さないために、書きたくない報告書を書かなくてすむように、みなさんの「やらかし」を共有しましょう。 以下の２点については、記載をお願いします。 その「やらかし」はなぜおきてしまったのか その「やらかし」を起こさないために次どうすればいか 参加者の方に書いていただいた知見は、きっと今後の誰かの役立つと思います。気軽に参加ください。幸運なことにまだ「やらかし」のない方もどうぞ購読ください。 本番環境などでやらかしちゃった人 Advent Calendar 2023 https://qiita.com/advent-calendar/2023/yarakashi 本番環境などでやらかしちゃった人 A

このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: ＠shiropen2 情報処理学会が会員向けに月刊で発行する学会誌「情報処理」の2019年1月発行分（60巻2号）で「情報学者が競馬予想に踏み出すときに知っておくべきこと」と題した解説記事が掲載された。公立はこだて未来大学の寺沢憲吾准教授が、AIを活用して利益が出る馬券を買うために考慮しなければならない競馬予想に関することが記されている。ここでは、その内容を簡潔に紹介したい。 馬券には多様な賭け方が存在するが、ここでは単勝式を中心に説明している。単勝式の馬券は、どの馬が1着になるかを当てるもので、予想が的中すれば購入金額×オッズ（倍率）の払い戻しが行われる。オッ

競馬の単勝回収率140%を達成した機械学習モデルの開発プロセスについて書きたいと思います。 この記事では、データ収集から実際の予測までの一通りの流れを説明します。このモデルによる実際の予測はNoteで公開しています。 Note：https://note.com/umaro_ai/ 0. はじめに 競馬は運の要素が強いと思われがちですが、実際には馬の能力、血統、調教師の技術、レース適性など、多くの要因が結果に影響を与えます。これらの数百にも及ぶ複雑な要因を人間が考慮するのは難しいため、機械学習は有効なツールとなります。 機械学習の大まかな流れは以下の通りです。これは競馬予測に限らず、ほかの予測でも使う基本的な工程です。 1. モデル設計 始めに作成するモデルの方針を決定します。競馬は投票方法により払戻率が異なります。つまり人気馬やなんとなく予想して買い続けた場合は以下の払戻率に収束していきま

今年（2022年）も春のグランプリＧ１宝塚記念が終わり、中央競馬は札幌・函館・新潟・福島・小倉開催の夏競馬の季節に入った。 長い一年の折り返し地点に到達したところで、これまでの道のりを振り返り、あらためて競馬、馬券というものについて考察したい。 どうして私をふくめ、世の中の人びとは馬券を買い、競馬を観戦するのか。どうしてこんなにも競馬に夢中になるのかということについて。 控除率と払戻金について 結論から言えば、ただお金を増やしたいだけなら、競馬なんてやらないほうがいい。 控除率、という言葉をご存知だろうか。こうじょりつ、と読む。簡単に言えば、私たちは馬券を買った時点で、確実に「損」をしているのである。 競馬の控除率とは、馬券の総売上のうち手数料として引かれる金額の割合のことをいう。 JRA（日本中央競馬会）の控除率はおおよそ２５％で、そのうちの１０％分は国庫へと納付され、残りの１５％分がJ

「多くのヘイト（憎悪）を受けている」。これは昨年、ソーシャルメディアへの投稿で15万ドル（約2300万円）を稼いだコンテンツクリエイター、ウィンタ・ゼス氏の言葉だ。 ゼス氏が他のインフルエンサーと異なる点は何か。ゼス氏の投稿にコメントし、動画へのトラフィックを増やしている人々を動かしているのは、しばしば怒りだ。

■要旨 国民年金の第３号被保険者の中期的な廃止が相次いで提言されているが、軽々には語れない難しい論点である。本稿(前後編)では、制度の概要を確認した上で、「不公平感」「就業抑制」「財源のあり方」の３つの視点に絞って整理を試みる。今回の前編では、制度の概要と不公平感を取りあげる。 ■目次 はじめに 1 ―― 第３号被保険者制度の概要：厚生年金が優先適用され、30年前から一貫して減少 1｜誰が該当するか： 厚生年金加入者に扶養される年収130万円未満の配偶者で、厚生年金に加入していない人 2｜どの程度の規模か： 30年前のピークから約４割減少しており、女性においては20～59歳人口の約２割が該当 2 ―― 不公平感 ：無収入の第３号なら共働きと不公平なし。廃止は第３号世帯への逆進的なペナルティに 1｜現行制度の評価（１） なぜ保険料を負担しないのか： 第３号被保険者が受け取る基礎年金は、配偶者