DeepResearch競馬予想レポート9｜推奨馬4頭の予想精度と安定性
前回の分析で、本命馬の選定においては、ChatGPTが最も安定した予想をする傾向があることが分かりました。
今回は、現時点での予想（本命◎、対抗○、単穴▲、大穴★）の結果に基づき、予想精度と安定性を定量的に評価し、その特性を活用した戦略について検討します。
1. 目的と概要
本レポートは、4つのLLM（ChatGPT / Gemini / Perplexity / Felo）が提示した競馬予想（本命◎、対抗○、単穴▲、大穴★）の結果に基づき、その予想精度と安定性を定量的に評価することを目的としています。
具体的には、
3着以内に入ったかどうか(合否)の観点で集計した「上位率(3着内率)」
タグチメソッド式のSN比による安定性評価
3着内か否かの2値の成功率ベースでのSN比
望小特性の観点から実際の着順を用いたSN比
を算出・比較し、各LLMの「堅実さ」「穴馬拾いの得手不得手」「ブレの小ささ」を考察しています。
2. 3着以内率のまとめ
まずは「本命◎」「対抗○」「単穴▲」「大穴★」で、予想馬が3着以内に入った回数を単純集計しました。その結果の一例:
本命◎ 3着以内率
ChatGPT: 70% (10レース中7レース的中)
Gemini: 約38.5% (13レース中5レース)
Perplexity: 約43.8% (16レース中7レース)
Felo: 40% (10レース中4レース)
対抗○ 3着以内率
ChatGPT: 50%
Gemini: 約23.1%
Perplexity: 約37.5%
Felo: 50%
単穴▲ 3着以内率
ChatGPT: 20%
Gemini: 約46.2%
Perplexity: 約37.5%
Felo: 60%
大穴★ 3着以内率
ChatGPT: 30%
Gemini: 約46.2%
Perplexity: 約31.3%
Felo: 10%
2.1. 3着以内率からの主な所見
ChatGPT
本命◎の上位率が高く(70%)、軸馬を見抜く力はかなり堅実。
逆に単穴▲は20%と低く、穴馬を狙うのは苦手。
Gemini
本命◎や対抗○はやや低めだが、大穴★が46.2%と高め。
穴馬 を拾う精度が高い一方、人気サイドは不安定。
Perplexity
どの印も3～4割前後で、突出した高さ・低さが少ないバランス型。
大穴★は約31%、本命◎・対抗○が4割前後と平均的。
Felo
単穴▲が60%と非常に高く、中穴くらいの馬を当てる力が強い。
大穴★は10%と苦手。
3. SN比を用いた安定性評価
3.1. 2値(合否)ベースのSN比
「3着以内=成功」とするベルヌーイ試行の標準偏差とサンプル数を加味し、“結果のブレの小ささを含めた安定性” を測ったところ、総合的にPerplexityが最も高いSN比を示しました。
総合SN比 (4印×レース数分の投票に対して)
Perplexity: ~6.19
Gemini: ~5.71
ChatGPT: ~5.44
Felo: ~5.17
Perplexityは突出した高的中率こそ無いものの、サンプル数が最も多いこともあり、上位的中率のブレが小さく、全体的に安定しているといえます。
3.2. 望小特性による着順ベースのSN比
着順が「小さいほど望ましい」とみなし、各馬の着順の平方平均(で評価した場合のS/N比(値が大きいほど良い)は以下の通りです。
ChatGPT: 本命◎と対抗○の着順S/N比が良く、“人気サイド”の安定度が高め。
Gemini: 大穴★のS/N比が優秀で、穴馬の着順が比較的良い。
Perplexity: 全体的に中間的な数値。特段弱い印もなく、バランスが取れている。
Felo: 単穴▲のS/N比がとび抜けて良く、中位人気～中穴の好走が顕著。
4. 総合所見
4.1. 予想の「堅さ」「穴狙い度合い」の違い
ChatGPT
堅実に本命(軸馬)を当てたい場合に向く。
穴馬は拾いにくいため、大きな配当狙いにはやや不向き。
Gemini
大穴★候補を上位に持ってくることが多く、穴党寄りの予想。
本命や対抗は多少乱れる傾向もあり、狙いが当たると高配当を得やすい。
Perplexity
本命から大穴まで含め、平均的に安定。
突出した強みはないが、大崩れも少なく、サンプルが多い分「傾向が安定」している。
Felo
単穴▲の拾い方が非常に上手く、中穴で高配当を狙う時に有用。
大穴までは手を広げない傾向があり、配当が跳ねる“超穴”は期待しづらい。
5. 実戦での使い分け戦略
以上のデータから、馬券スタイルやリスク許容度に応じて、次のような使い分けが考えられます。
堅実志向 & 軸馬重視
ChatGPT の本命◎・対抗○を軸に据える
ワイドや馬連、3連複の軸として流すなど「大負けしない」買い方に向く
大穴で高配当狙い
Gemini の大穴★に注目
リスクはあるが、一発当たればリターンが大きい
人気が割れているレースや波乱の展開が想定されるレースで採用しやすい
バランス型 & 全面的な参考
Perplexity は全印が平均的なので、マルチ買いやフォーメーションに組み込みやすい
特にレース予想の初期段階で、相手選びの材料として一通りチェックするのに便利
中穴〜中位人気で妙味を狙う
Felo の単穴▲を重視
オッズ妙味が比較的大きい馬を効率良く拾いやすい
大きく荒れないレースで、手広くなりすぎずにそこそこ配当を得る作戦に向く
■ 結論と展望
分析の結果、「上位率」や「予想の安定性を示す指標（S/N比）」といった観点から、各LLMが得意とするゾーン（人気サイド／中穴／大穴）が明確に異なることが分かりました。
そのため、馬券を組み立てる上では、どのような配当を狙いたいか（堅実にいくか、穴を狙うか、あるいは中間配当を求めるか）に応じて、参照するLLMを使い分けるのが理想的と言えるでしょう。
さらに、最終的な判断においては、レースの条件、出走馬の実力差、当日の馬場傾向といった様々な要因も考慮し、「どのLLMの予想を、どの程度重視して組み合わせるか」が重要になります。
例えば、各LLMの予想を比較して「共通して推奨されている馬」を探したり、逆に「評価が分かれている馬」をあえてピックアップしたりするなど、組み合わせ方によって多様な馬券戦略を展開できる可能性があります。
今回は分析対象としたレースサンプル数が限られているため、統計的に磐石な評価とは言えませんが、今後サンプル数を増やし、今回見られた傾向に一貫性が確認できれば、このアプローチの信頼性はさらに高まると考えられます。
【次回】
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