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【AI×競馬】5つのサービスのDeep Researchで予想してみた実験レポート

2025/03/02に公開
AI
競馬
ChatGPT
Gemini
Deep research
idea

はじめに

競馬の予想にAIを使ったら当たるのか？
本記事では、「いろいろなAIサービスが提供するDeep Research機能を使って、実際に馬券を購入してみた結果」についてまとめます。
解説というより、あくまで「面白半分で試してみたら、こういう結果になりました」という実験レポートです。
まだ1回限りの試行なので、何度か試そうと考えています。

きっかけ

AIが急速に進化する中、「競馬予想にAIを活用すると精度はどれくらいになるのだろう？」という疑問がわきました。
どうせやるなら契約中だったり、無料で使えるので複数のサービスを同時に試して比較してみよう、ということで、この実験を始めました。

今回Deep Research機能を試したのはこちらの5つです。

使用したAIサービス

🟢 ChatGPTのDeep Research

  • 既にChatGPTのDeep Researchで競馬予想を試している人もいる。
  • 自分がChatGPT Proを契約していることもあり、比較対象に加えた。

🔵 PerplexityのDeep Research

  • Perplexity Proを契約済みで、以前から利用していたが、Deep Researchの性能はいまいちという印象。
  • 競馬予想には使ったことがないので、比較対象に加えた。

🟠 Grok3のDeep Research

  • 比較的最近リリースされたGrok3のDeep Research。
  • X（旧Twitter）の情報を参照できる点が強み。

🟡 GeminiのDeep Research

  • Geminiは利用経験ありだが、Deep Research機能は今回初めて試す。
  • Gemini Advancedは未契約なので、友人に代わりにDeep Researchを試してもらった。
  • 他のAIと比べてどのような差があるのか検証。

🟣 GensparkのDeep Research

  • 他の用途で使用した際に、参考情報の多さが際立っていたため期待値が高い。
  • 今回の比較対象に加え、どのような情報を出すかを検証。

各サービスの素性や技術的背景はひとまず置いておいて、「Deep Research」というキーワードがついているものを試してみました。
本来であればFeloを加えるべきですが、失念してました。次回行う時に加えて検証しようと思います。

予想手順

  1. レース選定

    • 2025年3月2日開催のGII中山記念を対象に選定

  2. プロンプト作成

    • 全AIサービスで同一のプロンプトを使用
    • プロンプト内容：
    明日3/2に開催される中山記念G2で馬券を買おうと思います
予算は1000円ですが、買い目はなんでしょうか
できる限りのリサーチを行い、提案してください

私がよくやっていた時は三連単と三連複を買っていましたが、それに限らないでいいです
1000円の予算で当てに行きたいです。予算は少ないのでトリガミにはなりにくいとは思いますが
特に注目している馬や騎手はいません
リターンとしては当てに行ってください

    正直適当に入れてしまったので、日本語がおかしいことから、あまりいいプロンプトとは言えないです。次回はプロンプトを練り直して試そうと考えています。

  3. 馬券購入

    • AIの予想結果を参考に馬券を購入
    • 賭け方（単勝・複勝・馬連・ワイドなど）はAIの提案に従う
    • 今回は結果的にGensparkのDeep Researchと同じ買い方を選択

結果発表

結論からいうと、大勝ちとはいきませんでしたが、的中ことができました。以下にざっくりと結果をまとめます。
まずは、中山記念のレース結果です。

📌 レース結果

🏆 中山記念（GII） 2025年3月2日

着順 馬番 馬名
🥇 1着 1 シックスペンス
🥈 2着 4 エコロヴァルツ
🥉 3着 8 ソウルラッシュ

📝 購入した馬券

券種 買い目
三連複フォーメーション 1,4,8,9,10

100円ずつ、合計1000円

🎯 払戻金

券種 払戻し金
単勝 1 310円
複勝 1, 4, 8 140円, 190円, 130円
ワイド 1-4, 1-8, 4-8 480円, 260円, 440円
馬連 1-4 1,050円
馬単 1-4 1,540円
三連複 1-4-8 1,360円
三連単 1-4-8 5,800円

収支
払戻金 - 購入金額 = 1360円 - 1000円 = 360円
360円の利益が出ました。

以下、各AIの予想結果と感想です。全て載せてしまうと長くなってしまうのでまとめます。

🟢 ChatGPTのDeep Research

📌 予想内容

  • 1000円で狙う馬券戦略：高的中率の買い目提案
  • 的中率を重視した少点数の馬券戦略
    • 本命サイドの実力馬を中心に、三連複と三連単を組み合わせて的中率と配当のバランスを図る。

🎯 推奨馬券

券種 買い目 点数 購入金額
三連単ボックス（3頭） 8,1,10 6点 600円
三連複ボックス（4頭） 8,1,10,12 4点 400円
合計 - 10点 1,000円

🔍 予想のポイント

  • 三連単ボックス（3頭）

    • 「ソウルラッシュ・シックスペンス・アルナシーム」の3頭で勝負。
    • 3頭はいずれも重賞勝ち実績があり、先行力と決め手を兼ね備えた馬。
    • 順当に決まればこの3頭で決着する可能性が高いため、三連単での高配当を狙う。

  • 三連複ボックス（4頭）

    • 上記3頭に加え、ボッケリーニを含めた4頭でフォロー。
    • ボッケリーニは重賞常連の実力馬で、大崩れが少ない。
    • 仮に上記3頭の中から1頭が馬券圏内を外しても、ボッケリーニがカバーできる構成。

  • 全体の狙い

    • 三連単と三連複を組み合わせることで、リスクヘッジと高配当狙いを両立。
    • 堅実な馬券戦略で的中を狙う構成。

💰 払戻シミュレーション

券種 購入額 的中 払戻金 収支
三連単ボックス 1-8-10 600円 ❌ 0円 -600円
三連複ボックス 1-8-10-12 400円 ❌ 0円 -400円
合計 1,000円 0的中 0円 -1,000円

🏁 結果・感想

  • 過去10年のレース結果分析、出走馬の分析、馬場状態と当日の展開予想、予算内で狙う的中率を重視した馬券戦略を提示していた。
  • 実際には購入していませんが、的中せず。
  • 戦略としては理にかなっていたが、惜しくも外れた。

🔵 PerplexityのDeep Research

📌 予想内容

PerplexityのDeep Researchは、3つの戦略を提案し、それぞれ異なるアプローチで勝負する方法を示しました。
最終的に 戦略2（馬連フォーメーション） を最適解として提案。

🎯 戦略1：三連複1点勝負

券種 買い目 購入金額
三連複 1点 15-12-10 1,000円

ポイント

  • 勝率上位の サイルーン（15番）、ボッケリーニ（12番） に加え、中山コース巧者のアルナシーム（10番） を選択。
  • 3頭が順不同で1〜3着に入れば的中。
  • 勝率上位馬と実績馬を組み合わせることで、バランスの取れた馬券戦略。

🎯 戦略2：馬連フォーメーション（推奨）

券種 買い目 点数 購入金額
馬連フォーメーション 15 → 12, 10, 14, 7 4点 1,000円（各250円）

ポイント

  • サイルーン（15番）を軸に、勝率上位馬と実績馬を相手に設定。
  • 4通りの組み合わせに均等に賭けることで、的中チャンスを広げつつ、配当も期待。
  • 最もバランスの良い戦略と提案。

🎯 戦略3：複勝1点勝負

券種 買い目 購入金額
複勝 15（サイルーン） 1,000円

ポイント

  • 最も堅実な戦略として、ROBOTIPで最高勝率と評価されているサイルーンに集中投資。
  • 3着以内に入れば的中するため、比較的安全な選択肢。
  • リスクを抑えつつ確実に当てに行く狙い。

🏆 最終提案

  • 総合的に判断して、戦略2（馬連フォーメーション）が最もバランスが良いと考えられる。
  • 理由：
    • 中山芝1800mは前有利のコース特性がある。
    • サイルーンがROBOTIPで最高勝率と評価されている。
    • 相手には勝率上位馬と中山巧者を選定。
    • 1000円で4通りの組み合わせを買えるため、当たる可能性を広げつつ、リターンも期待できる。

⚠ ただし、馬場状態やオッズによっては、戦略1（三連複1点）に切り替える選択肢も考慮すべき。

💰 払戻シミュレーション

券種 購入額 的中 払戻金 収支
馬連フォーメーション 15→12,10,14,7 1,000円 ❌ 0円 -1,000円
合計 1,000円 0的中 0円 -1,000円

🏁 結果・感想

  • レース概要と特徴、有力馬分析を行った上で、予算内での最も効果的な馬券購入戦略を提案してきた。
  • どの戦略を取っても、的中した馬券はなし。
  • 馬場状態や直前のオッズを考慮して柔軟に戦略変更する必要があると感じた。

🟠 Grok3のDeep Research

📌 予想内容

  • トラブルで履歴が消えており、スクリーンショットも残っていないため、詳細な予想は不明。
  • 記録に残っていたのは、「シックスペンス（1番）に複勝を買う」という情報のみ。
  • 仮に 「シックスペンスの複勝に1000円」 という予想をしていたと仮定。

💰 払戻シミュレーション（仮）

券種 購入額 的中 払戻金 収支
複勝 1（シックスペンス） 1,000円 ✅ 140円 × 10 = 1,400円 +400円
合計（仮） 1,000円 1的中 1,400円 +400円

🔍 予想の考察

  • 正確な予想が確認できないため、Grok3の判断基準は不明。
  • ただし、少なくとも シックスペンスの複勝は的中していた ため、単純な予想精度としては悪くなかった可能性がある。
  • シックスペンスを選んだ理由がわかれば、予想の傾向が分析できたかもしれない。

⚠ 不明点・トラブル

  • 履歴が消えてしまい、正確な予想を確認できない状況。
  • 障害によるものなのか、入力内容が何らかの影響を及ぼしたのかは不明。
  • 友人の履歴も消えていたため、一時的なシステムの問題の可能性もある。

🏁 結果・感想

  • 実際には購入しておらず、予想も正確には残っていないが、記録にあった複勝の買い目は的中していた。
  • Grok3の履歴が消えた原因が不明で、今後の利用時にはスクリーンショットなどの記録を残すべきと感じた。

🟡 GeminiのDeep Research

📌 予想内容

  • 馬連： 1-8 (500円), 1-4 (300円), 1-9 (200円)
  • 軸馬： シックスペンス（1番）
  • 相手馬： ソウルラッシュ（8番）、エコロヴァルツ（4番）、マテンロウスカイ（9番）

🔍 予想のポイント

  • 過去10年のレース結果、出走馬の分析、騎手のデータを考慮。
  • 中山芝1800mの特徴を踏まえ、内枠有利と先行馬の優位性を重視。
  • バランス重視の馬連フォーメーションで、高配当と的中率の両立を狙う。

💰 払戻シミュレーション

券種 購入額 的中 払戻金 収支
馬連 1-8 500円 ❌ 0円 -500円
馬連 1-4 300円 ✅ 3,150円 +2,850円
馬連 1-9 200円 ❌ 0円 -200円
合計 1,000円 1的中 3,150円 +2,150円

🏁 結果・感想

  • 過去10年のレース結果分析、出走馬の分析、騎手の分析をし予想印をつけた上、買い目を提案していた。
  • 実際には購入していませんが、もし予想通りに購入していたら最も利益が出た結果となった。
  • AIの予想はシックスペンスを中心に相手を絞り込む戦略だった。

🟣 GensparkのDeep Research

📌 予想内容

  • 軸馬：シックスペンス（1番）、ソウルラッシュ（8番）、アルナシーム（10番）
  • 相手馬：エコロヴァルツ（4番）、マテンロウスカイ（9番）
  • 買い目：三連複ボックス（5頭）（10点 × 100円 = 1,000円）

🔍 予想のポイント

  • 過去の重賞実績・前日オッズ分析・支持率推移をもとに選出。
  • 三連複ボックスを選択した理由：
    • 着順の入れ替えに柔軟に対応できるため、中山記念の展開（先行馬有利）にマッチ。
    • オッズや支持率データから、主要候補が馬券圏内に入る可能性が高い。
    • ボックス方式なら、想定外の展開でもリスクを抑えつつ配当の期待値を確保できる。

🏆 推奨馬券

券種 買い目 点数 購入金額
三連複ボックス 1, 4, 8, 9, 10 10点 1,000円

💰 払戻シミュレーション

券種 購入額 的中 払戻金 収支
三連複 1-4-8 1,000円 ✅ 1,360円 +360円
合計 1,000円 1的中 1,360円 +360円

🏁 結果・感想

  • オッズ、調教師と騎手の組み合わせ、過去の実績、配当圏内に入るための戦略が考慮されていた。
  • 結果的に少し利益が出た。
  • GensparkのDeep Reseachのレポートはより多くのソースを使っていることや、レポートが読みやすく、比較的信頼できると感じた。
  • どうでもよいことですが、買い方が自分に似ている気がしました。

トータル収支と感想

  • 2つAIが予想した買い目が的中という結果。
  • 正直「思ったより当たるな」という印象。一昔前の予想AIよりは、データの根拠や裏付けが見えるだけ安心感がありました。
  • ネットの記事をベースにするので、よくある競馬系の記事をベースに予想している印象。
  • 結果の当否はともかく、各AIの個性が出ていて面白かったです。

今回学んだこと

  1. AIでも絶対ではない
  • 当たり前ですが、競馬は不確定要素が多いので、AIに任せたからといって常に当たるわけではない。
  1. 各AIで予想の“色”が違う
  • 同じプロンプトを入れても、本命寄りになったり穴狙いになったりと、違いが感じられました。
  1. AIを使うと予想の過程が可視化しやすい
  • 「なぜこの馬を推すか？」の理由を言語化してくれるため、初心者でも納得感を得やすいメリットを感じました。

さいごに

AIのDeep Researchを使った競馬予想は、完全に当てに行くというより、競馬の楽しみ方を広げてくれると感じました。自分が普段見落としているようなデータを拾ってくれたり、ロジックを解説してくれることで、新しい視点を得られるのが大きいです。

もちろん「投資目的で使うならリスク管理は必須」ですが、娯楽・検証として楽しむのであれば、今回のように複数のAIを比較してみるのも悪くないですね。
競馬好きやAIを触っている皆さんの参考になればうれしいです。

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