NCAAのマーチマッドネス・トーナメントの結果をある程度正確に予測するのは、ほとんどの人にとって無謀な試みです。64チームが出場するシングルエリミネーション方式のこのトーナメントは、優勝するには6連勝しなければならないため、予測不可能なことで有名です。毎年のように、無名のダビデが伝説のゴリアテを破るのです。

機械の登場です。近年、選挙予測アルゴリズムやデータモデルの人気が高まっていることから、マーチ・マッドネスが熱狂の渦に巻き込まれ、多くのAIが大一番の予想に挑戦しているのも当然と言えるでしょう。しかし、この状況を知ると、おそらく気が遠くなるようなブラケットを見つめながら、ある疑問が湧いてきます。ブラケットを埋める前にAIに相談すべきなのでしょうか？

答えは、あなたがどんな人間であるか、そして大学バスケットボールの複雑さをどれだけ理解しているかによりますが、間違いなく「多分」です。

AIはトーナメントの予測に優れているのでしょうか?

オハイオ州立大学の数学者で博士研究員のマット・オズボーン氏によると、AI 生成モデルは 3 つの方法で賭け予想に役立つとのことです。

ライフハッカーへの説明によると、予測モデルはトーナメントの展開をある程度予測することはできるものの、トーナメントそのものを完全に予測することはできないとのことだ。AIを使う場合、予測精度を高めるための基準がいくつかあると彼は説明する。それは、スポーツ界に蔓延する個人的な偏見を克服すること、過去の結果を評価すること、そして確率の大まかな推定値（彼はこれをラスベガスの伝統的な賭けのオッズに例えている）だ。

彼は電子メールでさらに詳細を掘り下げて次のように書いている。

データには表れない個人的な偏見があるかもしれません。例えば、チームAは以前から良いチームだと聞いていたのに、今年はそれほど良い成績ではないと判明した、といった場合です。

過去の結果を参考にすれば、ランダムに予想するよりも正確な予測が可能になります。ランダムにチームを選ぶのは、基本的に25セント硬貨を投げるようなものですが、チームAがチームBに勝つ確率は通常50対50ではありません。例えば、トーナメントの歴史上、16シードのチームが1シードのチームを破ったのは1回だけです（2018年のUMBC対バージニア）。そのため、各地域の強豪チームを予想するのはほぼ間違いないでしょう。

[アルゴリズム] は、何かが起こる可能性を推定します (ラスベガスのオッズに似ています)。これにより、自分が考えている番狂わせの予想がどの程度起こりそうか、自分で判断できるようになります。

オズボーン氏は、AIツールは素人ファンにとっても、よく研究した専門家にとっても、一般的に有用だと述べています。しかし、彼はさらに、「（既存の知識のおかげで）熱狂的なファンはツールの入力と出力を理解し、機械が提案する内容が実際に実現可能かどうかを確認する能力がおそらくより優れている」と付け加えています。

AI ブラケットは通常、どの程度正確ですか?

AIに大学バスケットボールのトーナメントを予測させるのは、大統領選挙を予測させるよりも少し難しい。大統領選挙は2016年のように不規則な結果が出る可能性もあるが、モデルには定期的に世論調査データが入力されており、これはより信頼性の高い、人間による投票行為を前提としている。バスケットボール、特にマーチ・マッドネスのような状況では、予測はより不安定だ。

オズボーン氏は自身の経験から、「報道されるのは最高のブラケットだけです。トーナメントはランダムに行われるため、絶対的に最高のブラケットは通常、データサイエンスツールを使って作成されたものではありません」と述べています。彼は例として、ESPNの2015年マーチマッドネスチャレンジで完璧なブラケットを完成させ、1100万人以上の出場者を破った12歳のサム・ホルツ君のケースを挙げています。腹立たしいことに、ホルツ君はバスケットボールを定期的に観戦したこともなく、勝者を選ぶ際には単なる勘を頼りにしていました。そして、どういうわけか、ある経営学教授が「何京分の1」と計算した途方もない確率を覆し、完璧なブラケットを完成させ、歴史に名を残したのです。

これまでそのような予測モデルは存在せず、今後も登場する可能性は低いでしょう。しかし、だからといって、コンテストに参加する場合、AI生成のブラケットが役に立たないというわけではありません。目安として、オズボーン氏はFive Thirty Eightのモデル（無料）とSportslineのモデル（有料）を推奨しています。

モデルが手元にあっても、直感や偏見で判断しても問題ないはずです。結局のところ、スポーツの話ですからね。