import success
print（”Environment Loading…”）
BRUST.pyだ。
前回の記事で、あなたは「義分」を卒業し、AIという試器を持つ決意をしたはずだ。
今回は、その武器を製造するための「工場（開発環境）」を手に入れる。
「環境構築」と聞くと、黒い画面に謎のコマンドを打ち込む苦行を想像するかもしれないが、安心してほしい。そんな時代は終わった。
あなたに必要なのは、Googleアカウントとブラウザ（Chrome）だけだ。
所要時間は3分。カップラーメンが出来上がる前に、あなたのPCはスーパーコンピュータに接続される。
1. Google Colaboratory（通称：Colab）とは？
結論から言うと、我々はGoogle Colaboratory（グーグル・コラボラトリー）というサービスを使う。
これはGoogleが提供している、ブラウザ上でPythonを記述・実行できるサービスだ。
なぜこれが「最強」なのか？
・完全無料：Googleのアカウントがあれば0円で使える。
・環境構築不要：面倒なインストール作業は一切なし。URLを開くだけ。
・ハイスペック：あなたのPCが低スペックでも関係ない。Googleのクラウド上の高性能マシンが計算してくれる。
つまり、Googleが数十万円するPCを無料で貸してくれるようなものだ。これを使わない手はない。
2. 【実践】3ステップでAI開発を始める
では、実際に手を動かしてみよう。
Step 1: Google Colabにアクセスする
まず、Colabのサイトを開く。
Step 2：「ノートブックを新規作成」をクリック
画面が開いたら、左上にある「ファイル」メニューから「ノートブックを新規作成」を選ぶ。
すると、白紙のノートのような画面が表示されるはずだ。これがあなたの開発画面だ。
Step 3：最初のコードを実行する
画面の中央にある入力欄（セル）に、以下のコードをコピーして貼り付けてほしい。
これは「今日の運勢」を占うだけの単純なブログラムだ。
import random
horses = [“ディープインパクト”,”オルフェーヴル”,”キタサンブラック”,”アーモンドアイ”]
winner = random.choice(horses)
print(f”今日のあなたのラッキーホースは…{winner}です！”)
貼り付けたら、セルの左側にある「再生ボタン(▶)」を押す。
どうだ？「今日のあなたのラッキーホースは…○○○○○です！」と表示されただろうか？
おめでとう！あなたは今、人生で初めてPythonのコードを実行し、AI（といっても乱数だが）に指示を出したのだ。
この感動を忘れないでほしい。
3. 【重要】「独学の壁」と「最短ルート」の話
さて、環境は整った。これから本格的なデータ分析に入っていく。
だが、ここで一つ、残酷な現実を伝えなければならない。
プログラミング学習において、独学の挫折率は約90%と言われている。
・「コードをコピペしたのにエラーが出る」
・「エラーメッセージが英語で意味不明」
・「そもそも何を分析すれば隣てるのか分からない」
これからの連載で私は最大限サポートするが、それでも「壁」にぶつかる時は必ず来る。
特に、週末の重な時間を「エラー解決」だけで浪費してしまうのは、非常にもったいない。
もしあなたが「趣味レベルでゆっくりやりたい」なら、このまま私の記事を読み進めてくれればいい。
Google Colabがあれば無料で続けられる。
しかし、もしあなたが「本気で勝ちたい」「短期間でAIを完成させて回収率を上げたい」と考えているなら「プロの力を借りる」のが最も賢い投資だ。
時は金なり。エラー解決に100時間使うなら、その時間でAIを作り終え、馬券で稼ぎ始めた方がいい。
私が推奨するのは「Python特化型」のスクールを利用することだ。
特に、以下のスクールは「データ分析」に強く、競馬AI作成に必要なスキル（Pandas, Scikit-learnなど）を最短で習得できる。
・Aidemy Premium
AI・Python特化。無駄なWEB制作等は学ばず、AI構築だけを集中学習。教育訓練給付金制度で最大70%還元あり。
「最短で結果を出したい」「給付金を使って賢く学びたい」という人におすすめ。
・Tech Academy
データサイエンスコースで統計学の基礎から学べる。メンターのサポートが手厚い。
「統計の基礎からしっかり理解したい」「一人だとサボりそう」という人におすすめ。
例えばAidemyなら「教育訓練給付金」を使うと受講料の最大70%が国から返ってくる。
飲み会や無駄な馬券を数か月我慢すれば、お釣りが来るレベルだ。
「独学で泥沼にハマる」か「プロの環境で高速道路に乗る」か。
賢明な投資家であるあなたなら、どちらが期待値が高いかわかるはずだ。
4. 次回予告：JRAのデータをハックせよ
スクールに行くか、独学で進むか。道は違えど、目指す場所は同じだ。
次回はいよいよ「JRAの過去データ」をこのGoogle Colabに取り込んでみる。
Excelでは開くのに数分かかるような重いデータを、Pythonが一瞬で処理する様子を見れば、もう二度と手作業には戻れなくなるだろう。準備しておいてくれ。
Let’s Hack the Turf.
BRUST.py
