皆さん、こんにちは。のび太です。
競馬分析の世界にAI革命が到来しています。従来の経験と勘に頼った予想から、膨大なデータを活用した科学的なアプローチへ。今回は、TARGETの豊富なデータとChatGPTを組み合わせた、新しい競馬分析手法をご紹介します。
なぜAI分析なのか？
人間の脳では処理しきれない多次元データの相関関係を、AIは瞬時に見つけ出します。これまで見落としていた「非直感的な勝ちパターン」を発見できる可能性があります。
データ収集の手順
使用するデータ
TARGETのレース検索機能を活用し、過去20年分の対象レースデータを収集します。
検索条件設定
- レース名：対象レースを指定
- 着順：全順位
- 期間：2005年～現在まで
出力データの選定
分析に使用するのは以下の2つのデータセットです：
1.血統データ
2.前走データ
出力は「基本ファイル出力」→「レース一覧・★1画面イメージ(CSV形式)」で、血統用画面と前走データ用画面をそれぞれ出力。
ファイル命名例
スプリンターズS過去20年の戦歴_血統.csv
スプリンターズS過去20年の戦歴_前走.csv
PCI情報の準備
AIはTARGET独自のPCIを理解できないため、TARGETヘルプからPCI関連ページを事前に保存しておきます。
ChatGPT活用のポイント
最適なAIツールの選択
様々なAIを検証した結果、現時点ではChatGPTが最も実用的です。特にGPT-4以降のバージョンが推奨されます。
プロジェクト機能の活用
ChatGPTのプロジェクト機能（無料ユーザーも利用可能）に以下の資料を保存
（ご自身で必要だと思う情報はプロジェクトに入れて下さい）
分析手法の進化
予想からデータ分析へのシフト
当初は予想も含めて依頼していましたが、バイアスの問題で精度が向上しませんでした。現在は純粋な「データ分析」に特化することで、より客観的な結果を得られています。
ChatGPTの特性理解
ChatGPTは「サービス精神旺盛」な性格のため、要求していない情報まで提供する傾向があります。この特性を理解して適切にコントロールすることが重要です。
実践的なプロンプト設計
基本分析プロンプト
【レース名】の過去20年分データ（添付の血統データCSV・前走データCSVを使用）を対象に、以下の8観点で徹底分析してください。
1. 前走レース別の傾向（クラスや格の影響も考慮）
2. 血統・種牡馬別の傾向（特にコース適性やスタミナ・瞬発力系統）
3. 枠番・馬番の傾向（頭数・コース形状を反映）
4. 脚質傾向（逃げ・先行・差し・追込のバランス）
5. 人気別傾向（本命決着か波乱傾向か）
6. PCI（ペースチェンジ指数）の特徴（数値の分布と勝ち馬の傾向）
7. 軸馬の条件（安定して好走する馬の共通項）
8. 穴馬の条件（本命サイド決着傾向が強い場合は除外）
【重要な分析方針】
・単純な集計や一般論ではなく、人間の経験則では見落としがちな「非直感的な切り口」で分析
・斤量、PCIの補正傾向、クラス分け制度などの補助知識を組み合わせ、背景要因を論理的に解釈
・常識を疑い、固定観念にとらわれない視点で分析
・各項目を「データの事実」→「解釈」→「斬新な視点での結論」の3段階で構成
・最終的に「総合結論」として、AIならではの人間にはない観点での評価をまとめる
出馬表分析プロンプト
基本分析完了後、対象レースの出馬表をCSV出力し、以下のプロンプトで個別馬分析を実行：
【レース名】の出馬表です。
先ほどの分析結果に照らし合わせてデータを確認後、8つの切り口に重要度ランクを付け、各馬にそれぞれの項目でA～D評価を付けてください。
注目すべき馬には詳細コメントも追加してください。
最終的な馬選び
分析完了後は「注目馬を挙げてください」「穴馬を挙げてください」の追加質問で、具体的な馬券戦略のヒントを得られます。
今後の展望
AI技術は日進月歩で進化しています。データ分析においてAI活用は必須のスキルとなるでしょう。まずは基本的な分析に慣れ、徐々に応用範囲を広げていくことをお勧めします。
従来の競馬分析の常識を覆す「AIの目」で見た競馬データの世界。皆さんもぜひ挑戦してみてください。
この分析手法は継続的な検証と改良が必要です。実際の馬券購入においては、自己責任でお楽しみください。
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