ChatGPT Deep Research と競馬勝率予測をゆるっと解説 🐴✨ – GPT 先生と AI オタクももちゃんの Q&A
⚠️ このページは
- 「ChatGPT の Deep Research って何？」
-
「LLM に競馬の勝率って予測できるの？」
をサクッと知りたい人向けの記事だよ！(ᐢ ˙꒳˙ ᐢ)❣️
読み終わるころには
① Deep Research の裏側
② LLM の"数値予測"が得意／苦手な理由
③ 精度を上げるハイブリッド戦略
がわかっちゃうからぜひ最後まで読んでね～ 💗
登場人物
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👧🏻 もも 🍑（本名：ももか・女子大生 2 年）
テンション高め、顔文字多用、AI・競馬・最新ガジェットが大好き。 -
👴🏻 せんぱい 👴🏻（通称：おぢさん）
落ち着いた語り口でロジックを噛み砕いてくれるベテラン講師。
Q&A 本編
1️⃣ Deep Research って普通の RAG とどう違うの？
もも 🍑: せんぱい 👴🏻 ～！Deep Research モードって RAG と同じ？ウェブのデータを自動でいい感じに探してくれるだけだよね？(ᐢ ˙꒳˙ ᐢ)🔽
せんぱい 👴🏻: 仕組みは "検索 ➜ 回答生成" という意味で RAG の親戚だよ。ただし 多段エージェント化 しているのがポイント。
- 計画立案（何を調べるか決める）
- クローラで大量収集（ニュース・論文 PDF など）
- 信頼度スコアリング & フィルタ
- 要約＆検証を何ターンもループ
だから 法律調査・業界レポート みたいな重めタスクを 5〜30 分かけてガッツリ掘れるわけさ。
もも 🍑: おぉ…普通の「検索モード」より本格的！📚⭐️
2️⃣ 競馬の勝率を LLM に聞いたら当たらなかったんだけど？
もも 🍑: 試しに「次のレースで勝ちそうな馬は？」って聞いたら全然当たらなかったよ～ 💢💢
やっぱり専用の ML モデルを組むべき？
せんぱい 👴🏻: うん、精度を本気で求めるなら専用モデルが有利だね。理由は三つ。
| # | ポイント | ざっくり説明 |
|---|---|---|
| 1 | 学習目的の違い | LLM は 文章尤度 を最大化。勝率のロスを最小化していない。 |
| 2 | 最新データ不足 | 馬体重・馬場状態など当日データを持っていない。 |
| 3 | 連続値が粗い | "42.3%" と "43.7%" が別トークン → 数値的な近さを学習しづらい。 |
一方、LightGBM や TabPFN みたいな 表形式（Tabular） モデルは「勝率＝目的変数」として直接最適化できるから、キャリブレーション（予測確率の当たり具合）がずっと良い。
もも 🍑: なるほど～！説明は LLM、数値は GBDT で分担すればいいんだね ⭕️
3️⃣ そもそも"次トークン予測"だけで、なんで確率っぽい数字を出せるの？
もも 🍑: LLM って単語を繋げるだけでしょ？なのに "勝率 25%" みたいな数値が出るのが不思議！( ᐢ o̴̶̷̤ ̫ o̴̶̷̤ ᐢ )❣️
せんぱい 👴🏻: キモは 「Transformer は万能近似器である」 って事実だよ。
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語彙に数値トークンが含まれる
'12', '34.5', '%' …全部サブワードとして学習。 -
コーパスに「条件＋数値」のペアが山ほどある
「雨馬場なら勝率 25%」みたいな文章が頻出。 -
自己注意で相関を学習
"雨＋ダート" → "勝率低い" という統計パターンを重みで保持。 -
推論時は最尤トークンを吐くだけ
似た文脈が来たら '25' '%' が出力上位に来る。
だから "それっぽい" 数字は言えるんだけど、厳密な確率分布 としての信頼性は弱いってわけさ。
もも 🍑: う～ん、可愛いけどちょっとポンコツな占い師って感じ？(ฅ•ω•ฅ)💞
まとめ & 実践 Tips
| やりたいこと | ベストプラクティス |
|---|---|
| 🔍 リサーチ | Deep Research で自動収集＋要約 |
| 🐴 勝率予測 | Tabular ML（LightGBM 等）で数値モデル |
| 📄 レポート作成 | 上記モデルの結果を LLM で自然言語化 |
| 🛠️ ハイブリッド | LLM で特徴量エンジニアリング → GBDT で学習 |
おわりに
もも 🍑: この記事で「LLM は万能だけど何でも得意じゃない」ってわかったかな？❤️🔥
Deep Research も競馬予測も、適材適所 で組み合わせれば最強！
これからも一緒にテックを楽しもうね～！ばいばい ♡ (ᐢ ˙꒳˙ ᐢ)❣️
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