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DeepResearch競馬予想レポート8|推奨本命馬の予想精度の考察

前回までで、競馬予想の上位のLLMがある程度絞られてきました。

今回は、各LLMが示す「推奨本命◎」の精度にフォーカスし、その実力をもう少し深掘りしてみたいと思います。
果たして、今の時点で“信頼できるDeepResearch競馬予想”と呼べる存在はあるのでしょうか。


1. 分析対象の概要

  • 分析対象:

    • ChatGPT

    • Gemini

    • Perplexity

    • Felo

  • 予想結果のデータ:

    • 全レースの「確定着順」「人気」「オッズ」を、各LLMが「本命◎」として提示した馬の結果として集計。

    • 検証レース数は、ChatGPT(10レース)、Gemini(13レース)、Perplexity(16レース)、Felo(10レース)

  • 評価指標:

    1. 勝率(1着率)複勝率(3着以内率)平均着順

    2. 安定性(SN比を使用、着順を望小特性で解析)

ここで yiは着順、n はレース数。
数値が大きい(マイナスが小さい)ほど着順の安定性が高いと解釈


2. 各LLMの予想精度評価

2-1. ChatGPT

  • 着順データ(10レース)

    1. 1, 3, 3, 10, 3, 12, 2, 4, 1, 1

  • 主要指標

    • 勝率: 3/10 = 30%

    • 複勝率: 7/10 = 70%

    • 平均着順: 4.0

特徴と所感

  • 人気1~2を中心に選ぶ「堅実本命」タイプ。

  • 10着や12着といった崩れもあるが、3着以内が7割と高水準。

  • オッズもおおむね5倍以下で、安定して馬券に絡むが配当妙味は少なめ

  • SN比でも高評価(後述)で、安定的な的中を狙うスタイルといえる。

2-2. Gemini

  • 着順データ(13レース)

    1. 10, 1, 4, 6, 3, 6, 2, 17, 4, 7, 3, 3, 6

  • 主要指標

    • 勝率: 1/13 ≈ 7.7%

    • 複勝率: 5/13 ≈ 38.5%

    • 平均着順: 5.54

特徴と所感

  • 1番人気を多く選ぶものの、4着や6着へ崩れるパターンが散見。

  • オッズ75.8(人気16)の超大穴を選ぶ等、稀に大穴も狙うが結果は振るわず。

  • 勝率・複勝率ともにやや低めで、予想に波がある

  • 中穴(人気3)を的中させるなど、一発の妙味はあるが、やや不安定

2-3. Perplexity

  • 着順データ(16レース)

    1. 5, 3, 3, 12, 3, 12, 4, 3, 6, 5, 7, 1, 7, 1, 1, 6

  • 主要指標

    • 勝率: 3/16 = 18.8%

    • 複勝率: 7/16 = 43.8%

    • 平均着順: 4.94

特徴と所感

  • 人気1~4が多い一方、人気14の大穴(7着)もあり、幅広い人気帯を扱う。

  • 勝率約19%、複勝率約44%と水準並。

  • 1着になったレースでのオッズが5.7, 7.4, 4.6とやや高めで、的中時の配当期待値はそこそこ高い

  • 「安定寄り+時々中穴」スタイルで、程よい配当妙味もある。

2-4. Felo

  • 着順データ(10レース)

    1. 4, 10, 1, 2, 16, 1, 7, 3, 14, 6

  • 主要指標

    • 勝率: 2/10 = 20%

    • 複勝率: 4/10 = 40%

    • 平均着順: 6.4

特徴と所感

  • 人気3(6.3倍)や人気4(5.7倍)の馬を1着に持ってくるなど、中穴的中力がある。

  • 16着や14着など大崩れも目立ち、平均着順がやや悪い

  • 波が大きい「穴狙い」傾向で、当たればリターンは大きいが安定感に欠ける


3. SN比による「安定性」評価

望小特性を用いて、着順のばらつきを含めた安定度を数値化。
SN比が大きい(数値のマイナス幅が小さい)ほど安定と評価します。

  • SN比(安定度): ChatGPT ( -14.7 ) > Perplexity ( -15.5 ) > Gemini ( -16.7 ) > Felo ( -18.3 )

  • 数値がより大きい(マイナスが少ない)ほど安定した着順を示しているため、ChatGPTが最も安定性が高いといえる。

  • Feloは16着や14着など大きく崩れたケースが影響し、最も低いSN比となった。


4. 総合まとめと活用のヒント

  1. ChatGPT

    • 勝率30%、複勝率70%、平均着順4.0、SN比トップ。

    • 「安定した本命志向」としての評価が高い。人気上位を堅実に当てたい場合に有効。

  2. Gemini

    • 勝率約8%、複勝率約4割弱、平均着順5.54、SN比はやや低め。

    • 人気馬を選びつつも結果が伴わないケースや大穴選択もあり、波が大きい

  3. Perplexity

    • 勝率約19%、複勝率約44%、平均着順4.94、SN比は2番手。

    • 中穴を時々的中させるバランス型。回収率もそこそこ期待できる。

  4. Felo

    • 勝率20%、複勝率40%、平均着順6.4、SN比最下位。

    • 中穴~穴狙いの予想が多く、当たればおいしいが安定性に難

活用のヒント

  • 的中率・安定感重視ならChatGPTを参考にするのがベター。

  • あまり堅くなく、中穴も狙いつつまずまずの安定性を求めるならPerplexity。

  • 一発の穴当てを期待するならFeloの傾向をフォローするのも一案。

  • Geminiは人気馬を軸にしつつ波乱も混ざるため、展開の読みが合えば妙味はあるがリスクも高い。


5. 結論

  • 予想精度(勝率・複勝率)と安定性(SN比)の両面で、ChatGPTが最も安定的な本命予想を提供している。

  • とはいえ、競馬では「配当妙味(回収率)」をどこまで重視するかも重要。

  • PerplexityやFeloは中穴・穴馬の的中が見込める反面、レースごとの着順のばらつきが大きい。

  • 目的(的中率重視・高配当重視など)に応じ、LLMごとのスタイルに合わせた予想戦略を組み立てることが有効。

【次回】


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