DeepResearch競馬予想レポート4｜ファルコンS、フラワーカップ、愛知杯、阪神大賞典の結果
前回は、ChatGPTが驚異的な的中を見せてくれました（本命は外してしまいましたが）
今回は、ChatGPTは回数上限の都合でお休みです。検証回数が少ないモデルを中心に、検証数を増やしていきます。
まだ10レース前後と少なめですが、そろそろデータも蓄積されてきたので、次回は簡単に集計もしてみようと思います。
＜条件＞
【対象レース】
・ ファルコンステークス（GⅢ）
・フラワーカップ（GⅢ）
・愛知杯（GⅢ）
・阪神大賞典（GⅡ）
【リサーチ条件】
実行日時：2025/3/22～23, 開催当日の昼頃
レポート内容:
・総論（レース全体像、特徴、注目点）
・予想専門家の視点で分析と考察と各馬の採点
・注目馬4頭（◎本命、○対抗、▲単穴、★大穴）
その他：本命、対抗、単穴、大穴の定義を明記
【モデル条件】
・Gemini：2.0 Flash Thinking Experimental
・Grok：Grok3 beta,Deepsearch
・Perplexity：ディープリサーチ, WEB検索
・Felo：ChatGPT o3mini, ディープ, WEB検索
・Felo：Claude 3.7sonet, ディープ, WEB検索
・Felo：DeepSeek R1, ディープ, WEB検索
【その他】
・基本的にはone-shotでの指示
＜予想と結果＞
ファルコンステークス（GⅢ）
フラワーカップ（GⅢ）
愛知杯（GⅢ）
阪神大賞典（GⅡ）
＜予想の評価＞
1. Gemini
【予想と結果】
ファルコンステークス（GⅢ）
◎：シルバーレイン（2人気） → 6着
○：クラスペディア（7人気） → 16着
▲：タイセイカレント（8人気） → 11着
★：ヤンキーバローズ（3人気） → 1着
フラワーカップ（GⅢ）
◎：パラディレーヌ（1人気） → 2着
○：ジョスラン（3人気） → 4着
▲：ミッキーマドンナ（2人気） → 5着
★：ゴーソーファー（4人気） → 3着
愛知杯（GⅢ）
◎：テイエムスパーダ（16人気） → 17着
○：リバーラ（18人気） → 18着
▲：クランフォード（2人気） → 15着
★：モリノドリーム（14人気） → 7着
阪神大賞典（GⅡ）
◎：ショウナンラプンタ（1人気） → 4着
○：ワープスピード（3人気） → 7着
▲：ブローザホーン（5人気） → 3着
★：ゴールデンスナップ（6人気） → 6着
【予想精度】
的中レース数: 3/4 (ファルコンS, フラワーC, 阪神大賞典で推奨馬が3着以内)
高評価: フラワーカップで◎パラディレーヌ (2着), ★ゴーソーファー (3着) を推奨。阪神大賞典で▲ブローザホーン (3着) を推奨。ファルコンSで★ヤンキーバローズ（1着）を推奨。
低評価: 愛知杯で◎○▲が全て着外。ファルコンSで▲タイセイカレントが着外。◎評価馬の1着なし。
【予想特徴】
バランスの取れた予想。人気馬（パラディレーヌ）と伏兵（ゴーソーファー）を組み合わせた推奨。
印の種類をバランス良く使用（◎○▲★を各3つずつ）。
【予想課題】
◎評価馬の1着がない。絶対的な本命の推奨精度に課題か。
愛知杯のように、予想が全く機能しないレースがある。
穴馬（★評価）の1着的中はあったものの、頻度は低い。
【寸評】
堅実な予想をするバランス型LLM。複勝圏内を意識した予想精度は一定レベルにあるが、◎評価馬の信頼性や穴馬の爆発力という点では今後の改善に期待。フラワーカップのような牝馬戦線では比較的得意な傾向が見られる。ファルコンSで★ヤンキーバローズを的中させた点は評価できる。
2. Grok
【予想と結果】
ファルコンステークス（GⅢ）
◎：タイセイカレント（8人気） → 11着
○：ライツユーアップ（17人気） → 13着
▲：バニーラビット（15人気） → 14着
★：モジャーリオ（14人気） → 9着
フラワーカップ（GⅢ）
◎：パラディレーヌ（1人気） → 2着
○：ゴーソーファー（4人気） → 3着
▲：ミッキーマドンナ（2人気） → 5着
★：ハギノピアチェーレ（9人気） → 6着
愛知杯（GⅢ）
◎：テイエムスパーダ（16人気） → 17着
○：エポックヴィーナス（11人気） → 5着
▲：リバーラ（18人気） → 18着
★：ドナベティ（17人気） → 13着
阪神大賞典（GⅡ）
◎：ショウナンラプンタ（1人気） → 4着
○：ブローザホーン（5人気） → 3着
▲：ヴェローチェエラ（2人気） → 5着
★：ウインエアフォルク（11人気） → 8着
【予想精度】
的中レース数: 3/4 (ファルコンS, フラワーC, 阪神大賞典で推奨馬が3着以内)
高評価: フラワーカップで◎パラディレーヌ (2着), ○ゴーソーファー (3着) を推奨。阪神大賞典で○ブローザホーン (3着) を推奨。
低評価: ファルコンSで◎○▲★全て着外。愛知杯で◎○▲★全て着外。◎評価馬の1着なし。
【予想特徴】
印数を多くつける傾向（4レースで15個の印）。
人気馬（パラディレーヌ）を高く評価する傾向。
○評価を3着に来る馬に付与する傾向が見られる（フラワーCゴーソーファー、阪神大賞典ブローザホーン）。
【予想課題】
◎評価馬の1着がない。本命視した馬の信頼性に課題。
ファルコンS、愛知杯で予想が全く機能せず。レース適性の判断に課題か。
穴馬（★評価）の推奨精度が低い。
【寸評】
Gemini同様に手堅い人気馬予想をするが、全体的な精度はGeminiにやや劣る印象。フラワーカップでは上位2頭を推奨するなど光る部分もあるが、◎評価馬の不振や穴馬の不在が目立つ。レース展開の読みや穴馬の見極めなど、更なる学習と進化に期待される。
3. Perplexity
【予想と結果】
ファルコンステークス（GⅢ）
◎：シルバーレイン（2人気） → 6着
○：ヤンキーバローズ（3人気） → 1着
▲：パンジャタワー（1人気） → 4着
★：クラスペディア（7人気） → 16着
フラワーカップ（GⅢ）
◎：ミッキーマドンナ（2人気） → 5着
○：パラディレーヌ（1人気） → 2着
▲：レーゼドラマ（5人気） → 1着
★：レーヴドロペラ（6人気） → 7着
愛知杯（GⅢ）
◎：モリノドリーム（14人気） → 7着
○：クランフォード（2人気） → 15着
▲：カピリナ（1人気） → 3着
★：ワイドラトゥール（10人気） → 1着
阪神大賞典（GⅡ）
◎：サンライズアース（4人気） → 1着
○：ワープスピード（3人気） → 7着
▲：ショウナンラプンタ（1人気） → 4着
★：マコトヴェリーキー（7人気） → 2着
【予想精度】
的中レース数: 4/4 (全レースで推奨馬が3着以内)
【予想特徴】
非常に高い的中精度。特に穴馬の捕捉能力が突出している。
印数は比較的少ないが、その分、印をつけた馬の信頼性が高い。
Gレースのようなハイレベルなレースでこそ真価を発揮する傾向。
【予想課題】
現状、明確な課題は見当たらない。強いて言えば、更なるデータ蓄積による安定性向上か。
【寸評】
今回の検証で最高評価を与えられるLLM。驚異的な的中精度、特に穴馬を見抜く能力は特筆もの。レースレベルの高い条件でも安定したパフォーマンスを発揮し、競馬予想AIとして非常に高い完成度を示す。今後の更なる進化に大いに期待。現時点での競馬予想AIのトップランナーと言えるだろう。
4. Felo o3mini
【予想と結果】
ファルコンステークス（GⅢ）
◎：ヤンキーバローズ（3人気） → 1着
○：シルバーレイン（2人気） → 6着
▲：チムグクル（12人気） → 8着
★：パンジャタワー（1人気） → 4着
フラワーカップ（GⅢ）
◎：パラディレーヌ（1人気） → 2着
○：ミッキーマドンナ（2人気） → 5着
▲：ゴーソーファー（4人気） → 3着
★：インヴォーグ（7人気） → 13着
愛知杯（GⅢ）
◎：オードリーバローズ（7人気） → 16着
○：クランフォード（2人気） → 15着
▲：カピリナ（1人気） → 3着
★：モリノドリーム（14人気） → 7着
阪神大賞典（GⅡ）
◎：サンライズアース（4人気） → 1着
○：ショウナンラプンタ（1人気） → 4着
▲：ゴールデンスナップ（6人気） → 6着
★：ヴェローチェエラ（2人気） → 5着
【予想精度】
的中レース数: 4/4 (全レースで推奨馬が3着以内)
高評価: ファルコンSで◎ヤンキーバローズ (1着)、阪神大賞典で◎サンライズアース (1着) を的中。フラワーCで◎パラディレーヌ (2着), ▲ゴーソーファー (3着) を推奨。愛知杯で▲カピリナ (3着) を推奨。◎評価馬の1着率が高い。
低評価: 愛知杯で◎○が大きく着外。★評価馬の3着以内なし。
【予想特徴】
◎評価馬の信頼性が高い。本命党向けの予想。
人気馬（パラディレーヌ、サンライズアース）の評価が高い。
印のバランスは◎を多めに、★を少なめに付与する傾向。
【予想課題】
穴馬（★評価）の推奨精度が低い。
愛知杯のように、本命視した馬が大きく着外になるケースがある。
○▲評価馬の連対率が低い。
【寸評】
◎評価馬の1着率が高い、本命党向けのLLM。堅実に的中を重ねたいユーザーには有効。ファルコンS、阪神大賞典での◎1着的中は評価できる。一方で、穴馬の推奨や○▲評価馬の連対率には課題が残る。Perplexityに次ぐ、高ポテンシャルなLLMと言えるだろう。
5. Felo 3.7sonet
【予想と結果】
ファルコンステークス（GⅢ）
◎：モズナナスター（10人気） → 12着
○：シルバーレイン（2人気） → 6着
▲：タイセイカレント（8人気） → 11着
★：バニーラビット（15人気） → 14着
フラワーカップ（GⅢ）
◎：パラディレーヌ（1人気） → 2着
○：ミッキーマドンナ（2人気） → 5着
▲：ジョスラン（3人気） → 4着
★：インヴォーグ（7人気） → 13着
愛知杯（GⅢ）
◎：カピリナ（1人気） → 3着
○：セントメモリーズ（6人気） → 14着
▲：オードリーバローズ（7人気） → 16着
★：ワイドラトゥール（10人気） → 1着
阪神大賞典（GⅡ）
印なし
【予想精度】
的中レース数: 3/4 (フラワーC, 愛知杯で推奨馬が3着以内)
高評価: 愛知杯で★ワイドラトゥール (1着) を的中。フラワーCで◎パラディレーヌ (2着), 愛知杯で◎カピリナ (3着) を推奨。
低評価: ファルコンSで◎○▲★全て着外。阪神大賞典は予想印なし。◎評価馬の1着なし。
【予想特徴】
穴馬（ワイドラトゥール）を★評価で的中させるなど、穴馬狙いのポテンシャルを感じさせる。
Perplexityと同様に、愛知杯でワイドラトゥールを★評価。
印数は比較的多い傾向。
【予想課題】
◎評価馬の1着がない。全体的な的中率はPerplexityやFelo o3miniに劣る。
ファルコンSで予想が全く機能せず。
阪神大賞典は予想印なし。レースによって予想の安定感にばらつきがあるか。
【寸評】
Perplexityに類似した穴馬狙いのポテンシャルを持つLLM。愛知杯での★ワイドラトゥール (1着) 的中は高評価。一方で、◎評価馬の不振やレースごとの予想精度のばらつきが課題。モデルとしての安定性を高めることで、Perplexityに匹敵する競馬予想AIとなる可能性を秘めている。
6. Felo R1
【予想と結果】
ファルコンステークス（GⅢ）
◎：※予想なし
○：※予想なし
▲：※予想なし
★：※予想なし
フラワーカップ（GⅢ）
◎：パラディレーヌ（1人気） → 2着
○：ヴェローチェエラ（未出走?） → 未出走?
▲：レーゼドラマ（5人気） → 1着
★：ベガリス（15人気） → 9着
愛知杯（GⅢ）
◎：オードリーバローズ（7人気） → 16着
○：グランテスト（8人気） → 4着
▲：クランフォード（2人気） → 15着
★：ベガリス（15人気） → 9着
阪神大賞典（GⅡ）
◎：ショウナンラプンタ（1人気） → 4着
○：ヴェローチェエラ（2人気） → 5着
▲：ブローザホーン（5人気） → 3着
★：ゴールデンスナップ（6人気） → 6着
【予想精度】
的中レース数: 3/4 (フラワーC, 愛知杯, 阪神大賞典で推奨馬が3着以内)
高評価: フラワーCで▲レーゼドラマ (1着) を的中。フラワーCで◎パラディレーヌ (2着)、阪神大賞典で▲ブローザホーン (3着) を推奨。
低評価: ファルコンSは予想印なし。愛知杯、阪神大賞典で◎評価馬が着外。★評価馬の3着以内なし。
【予想特徴】
フラワーCで▲レーゼドラマ (1着) を的中させるなど、穴馬予想のポテンシャルを示す。
印数は比較的少ない傾向。
阪神大賞典で○ヴェローチェエラ、フラワーCで○ヴェローチェエラと、ヴェローチェエラを複数回評価。
【予想課題】
◎評価馬の1着がない。絶対的な本命の推奨精度に課題。
ファルコンSは予想印なし。レースによって予想参加にばらつきがあるか。
全体的な的中率はPerplexity, Felo o3mini, Felo 3.7sonetに劣る。
【寸評】
フラワーCで▲レーゼドラマ (1着) を的中させるなど、穴馬予想で光る部分を見せるものの、全体的な精度は発展途上。◎評価馬の信頼性、レース参加の安定性、全体的な的中率向上など、今後の改善に期待される。ポテンシャルは秘めているものの、現時点ではまだ育成段階のLLMと言えるだろう。
全体まとめ
全体的な傾向として、LLM（大規模言語モデル）のDeepResearchは競馬予想において一定の可能性を示す一方で、モデルごとに得意分野や精度にばらつきがあることが明らかになりました。
中でも最も優れたパフォーマンスを見せたのは Perplexity でした。
このモデルは、予想を行った4レースすべてで推奨馬が3着以内に入着。特に愛知杯と阪神大賞典では、人気薄の穴馬を★評価で的中させるという驚異的な精度を発揮しました。
Perplexityは、穴馬の発見力やレース全体を俯瞰する分析力に長けており、現時点では競馬予想AIのトップランナーと言っても過言ではないでしょう。
さて、ChatGPTとPerplexity、果たしてどちらが真に優秀なのか。これまでの予想結果をもとに、さらに比較を進めていこうと思います。
【次回】
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