【AI競馬予想 実証実験企画 第3回】
AIは競馬を予想できるのか？ 検証して分かった
"意外な課題"
前回の #帝王賞 に続き、今回も #ChatGPT を使って #大井競馬 終盤の3レース分の予想を行いました。
まずは結果から正直に報告します。
・10R
◎1着 △2着で馬連系は的中。3着無印で3連系馬券は不的中
ただ配当はそこそこ付いたので均等買いならプラス収支に。
・11R
○⑥1着 ◎⑩2着で馬連系は的中。これも3着無印で3連系は不的中
しかし1・2番人気による決着で、馬連も配当妙味はほとんどありませんでした。
・12R
▲③が1着 注⑤が3着と上位印が馬券圏内には入りましたが、2着を拾えず、こちらは完全不的中となりました。そもそも◎〇が馬券圏外なので予想としては論外と言う結果に。
結果として、3レースとも #AI予想 と言う点では期待外れな結果に終わりました。
前回の帝王賞も予想自体は的中しましたが、人気上位での決着でした。
ここで私は一つの疑問を持ちました。
「これでは、自分が普段行っている予想と、あまり変わらないのではないか」と。
確かに予想過程を見ていると、何だかAIというより競馬好きな友人が予想しているのを見ているような気分でした。
とりあえず今回も、ChatGPT自身に今回の予想を振り返らせ、どこに問題があったのかを分析してもらいました。
■ChatGPTが考えた今回の反省点
まず意外だったのは、
「検索する情報が足りなかったこと」が問題ではない
という結論だったことです。
今回ChatGPTが検索・確認した内容は、
・前日の馬場状態と開催結果
・当日の天気予報
・馬場傾向
・調教情報
・コース傾向
・無料で公開されている #AI予想 やデータ分析
など、一般の競馬ファンでも確認できる情報を中心に、可能な限り調査していました。
一方で、一般レースだったため、
・前売りオッズ
・プレレーティングなどの客観的な能力比較データ
といった、帝王賞では利用できた情報は公開されておらず、取得することができませんでした。
では、何が問題だったのでしょうか。
ChatGPTが最も大きな課題として挙げたのは、
「検索で得た情報を、どこまで予想へ反映するかという基準が曖昧だったこと」
でした。
例えば12Rでは、馬柱だけで予想した段階では、
◎④グラスグリード
○③ロッソナブア
▲⑤キタノライジン
という評価でした。
しかし検索後、◎⑦サトノエンパイアへ本命を変更しました。
結果は、
1着③ロッソナブア
3着⑤キタノライジン
となり、
「検索によって情報量は増えたものの、予想精度はむしろ悪化した可能性がある」
という自己分析になりました。
■次回に向けた改善点
ChatGPTは今回の検証を踏まえ、次回以降は次の点を改善する必要があると考えました。
まず必要なのは、
「情報を増やすこと」ではなく、「情報の重み付けを決めること」
です。
例えば、
・客観的な能力指数
・市場全体の評価
・レース映像から分かる内容
などは、評価を変更するだけの根拠になる可能性があります。
一方で、無料AI予想や一般的なコース傾向だけで本命を変更することについては、慎重であるべきだという結論になりました。
つまり、
「どんな情報なら印を変更して良いのか」
というルール作りが必要だということです。
また、調教コメントや馬場傾向なども重要な情報ではありますが、現時点では、それだけで本命を変更するほどの決定打にはならないというのが、今回の自己分析でした。
つまり、あくまでも人間が予想するのと同じ感覚で、馬柱や検索などで調べられる情報で予想をすると言うスタイルそのものは変化なしと言う事です。
私が思っていた競馬AI予想とは全然違うなぁ…と正直思ってしまいました。
もっとシステム的な、過去数年分を検索して傾向を探り…とかやるのかと思っていましたが、やっている事は競馬好きの人間と変わらない。
これがChatGPTの限界？
■そして新たな疑問が生まれた
今回の検証を通じて、私はさらに大きな疑問を持ちました。
今回ChatGPTが調べた内容は、
天気、馬場、調教、コース傾向、無料AI予想など、一般の競馬ファンでも調べられる情報が中心です。
しかし、世の中には高い評価を受けている #AI競馬予想 サービスが数多く存在します。
では、それらのAIは一体何を調べ、何を解析し、どのような根拠で予想を組み立てているのでしょうか。
そこで次回は、国内外のAI競馬予想について、公式資料、研究論文、開発者ブログなどを徹底的に調査し、
「AI競馬予想の正体」
を深掘りしてみたいと思います。
2026.7.4
うまラボ編集部
元記事：Xで読む