【プロンプト付】ChatGPTで競馬予想は当たる？使い方と注意点を解説

人間らしい会話ができると話題のChatGPTですが、AIを使って競馬予想をしたら本当に当たるようになるのでしょうか。
生成AIが進化する中で「ChatGPTにも任せればいいのでは？」と考えたことがある人も多いはずです。

ただし、仕組みや限界を誤解したまま使うと、かえって馬券の精度を下げてしまうこともあります。大事なのは「AIに答えを丸投げすること」ではなく、「自分の予想プロセスを整えるための相棒として使うこと」です。

この記事では、ChatGPTが競馬予想でできること・できないことを整理しつつ、レース前の展開シナリオづくりから事前データの分析、買い方の検討、レース後の振り返りまで、場面ごとの具体的な活用法とプロンプト例を紹介します。
あわせて、GPTsやGeminiとの違いや、予算管理・自己判断のポイント、AI×競馬を通じて仕事にも生きるデータ分析力を鍛えるヒントまでまとめていきます。

監修者プロフィール

森下浩志

日本最大級のAI情報プラットフォーム「romptn ai」編集長。著書に「0からはじめるStable Diffusion」「0からはじめるStable Diffusion モデル・拡張機能集編」など、AmazonベストセラーのAI関連書籍を多数執筆。AIにおける情報の非対称性を解消するための社内研修や出張講義も行う。

ChatGPTで競馬予想は当たる？「的中率」の捉え方

「ChatGPTに任せたら的中率はどれくらいになるのか？」というのは、多くの人が最初に気になるポイントだと思います。
ただし、ここを誤解すると、想定以上にお金をかけてしまう原因にもなります。
このセクションでは、ChatGPTと的中率の関係を、ギャンブルとして現実的な範囲で整理します。

ChatGPTだけに任せても劇的な高的中率にはならない

まず押さえておきたいのは、ChatGPTは「未来を予知するツール」ではなく、「過去や手元の情報を整理するツール」だという点です。
競馬は不確実性が高く、人気馬ですら普通に飛ぶ世界なので、AIを使ったからといって的中率が極端に跳ね上がるわけではありません。

大事なのは、ChatGPTを当たる・当たらないを決める存在として見るのではなく、「判断材料を整理してくれる補助役」として捉えることです。

使い方によっては体感的な的中率を上げることはできる

一方で、使い方次第では「明らかな凡ミスを減らす」「買った後の納得感を上げる」ことで、体感的な的中率が上がったように感じられるケースはあります。
これは、ChatGPTが予想プロセスを言語化し、抜けや勘違いを減らしてくれるからです。

このように「ミスを減らす」「一貫性を持たせる」方向で使うと、短期的な的中率ではなく、長期的な成績の安定につながりやすくなります。

まとめると、ChatGPTに「的中率そのものを上げてもらう」のではなく、「予想プロセスの質を上げてもらう」と考えるのがポイントです。

ChatGPTが競馬予想でできること

ChatGPTは競馬予想の「最終的な結論を出すツール」ではなく、予想プロセスの質を上げるための補助ツールとして活用できます。
本章では、ChatGPTが競馬予想でできることをご紹介します。

過去データの整理や特徴の要約ができる

ChatGPTは、大量のテキスト情報を素早く整理することが得意です。
競馬においても、過去レースや血統背景、脚質の傾向などを要約し、読みやすくまとめる用途に向いています。特に初心者が陥りがちな「データの見落とし」を減らせる点は大きなメリットです。

▽以下は、具体的に整理できるデータや特徴の例です。

自分で調べると時間がかかる作業が、素早く完了するため、事前準備の効率が大きく向上します。

データ同士の関係性を整理し、仮説作りを支援できる

競馬予想では、単なるデータの羅列よりもデータ同士のつながりが重要です。
ChatGPTは、脚質と展開の相性、血統と馬場状態の関係などを論理的に説明できるため、自分では気づかなかった視点を得やすくなります。

▽以下は、具体的にChatGPTで処理できるパターンです。

予想プロセスを言語化して、自分の判断基準を明確にできる

競馬予想にChatGPTを使用することによって、予想プロセスを言語化して自身の判断基準を明確化することができます。

多くの方が抱える悩みとして「予想が感覚的になってしまう」という点があります。
ChatGPTに思考過程を説明してもらうことで、予想の根拠が明確になり、再現性のあるプロセスを作りやすくなります。

▽以下は、具体的にChatGPTで処理できるパターンです。

ChatGPTはデータ分析そのものよりも、「考え方の整理」に強みがあるため、予想の精度向上だけでなく学習ツールとしても有用です。

ChatGPTが競馬予想でできないこと

ChatGPTは便利な補助ツールですが、万能ではありません。
ここでは、競馬予想において「どこが限界なのか」を明確にし、誤った期待を避けるためのポイントを整理します。

リアルタイムデータや当日の変化を自動で取得できない

ChatGPTは、標準状態ではリアルタイムのオッズや馬場情報、直前の気配を自動で取得することができません。※LLM（大規模言語モデル）は、過去の学習データから推論する仕組みのため、最新情報を直接参照できない点が根本的な制約です。
※大量のテキストデータとディープラーニング技術を基に構築されたAIモデルのこと。文章の生成、翻訳、要約、質問応答など、自然言語処理（NLP）のタスクを実行する。

▽以下は、具体的にChatGPTで処理できないパターンです。

最新データを前提に精度の高い予想を組み立てたい場合は、必ず自分で公式情報を確認する必要があります。

非公開情報や現場感を読み取ることはできない

ChatGPTはテキストベースの推論に強みがある一方で、視覚・聴覚情報のような直感的判断は行うことができません。
競馬は数値化できない要素も多く、人間が現場で得る感覚や経験が重要になる場面もあります。

▽以下は、具体的にChatGPTで処理できないパターンです。

あくまで公開情報にもとづく整理が中心になるため、感覚的な部分を補完するには限界があります。

的中保証や断定的な予想はできない

ChatGPTは可能性を説明することはできますが、「この馬が必ず勝つ」「この買い目が正解」といった断言はできません。
モデルの仕組み上、予測には不確実性があり、過剰な自信を持たせるような回答は避ける設計になっています。

▽以下の注意点を抑えておきましょう。

ChatGPTは「判断材料を整理するツール」であり、最終的な予想の正否を保証するものではないということを理解しておきましょう。

【プロンプト付】ChatGPT×競馬の場面別活用法

ここからは、実際の馬券検討の流れに沿って「どの場面でChatGPTをどう使うか」を整理します。
レース前の予想からレース後の振り返りまで、一連のプロセスにChatGPTを組み込むイメージを持って読み進めてみてください。

1. 結果を予想する場面（レース前）

馬券を買う直前の「どの馬が来そうか考える場面」では、ChatGPTは展開シナリオを整理する役割として使うのが有効です。どの馬が絶対に勝つかを当てるのではなく、「こういう流れならこの馬が有利」という仮説を複数パターン出してもらうイメージです。

また、精度を高めるには、ChatGPTに丸投げするのではなく、あなたが集めた情報をセットで入力することが重要です。

▽具体的には、次のような作業を任せるのが効果的です。

以下で、それぞれのパターンについて詳しく解説していきます。

①出走馬リストや特徴からレースの展開シナリオを予想してもらうとき

▽プロンプト例です。コピーして使用してみてください。（赤字部分はご自身で情報を入力してください）

以下に、あるレースの「レース条件」と「出走馬リスト（脚質・主な戦績・特徴など）」を記載します。

あなたは競馬のレース分析を行うアナリストとして、このデータをもとにレースの展開シナリオを予想してください。

【レース条件】
（ここにコース・距離・頭数・馬場想定・ペース想定などを記載）

【出走馬リスト】
（ここに各馬の脚質・戦績・想定人気などを記載）

【タスク】
1）このレースについて、展開シナリオを「3パターン」考えてください。  
　- シナリオごとに、スタート〜道中〜直線までの流れを簡潔に説明してください。  
　- ペース・隊列（前・中団・後方）・どのあたりでレースが動くか、なども書いてください。

2）各シナリオごとに、「有利になりそうな馬」を3頭挙げてください。  
　- なぜそのシナリオでその馬が有利になるのか、簡潔に理由も書いてください  
　（脚質・コース適性・持久力／瞬発力などの観点から）。

【出力フォーマット】
シナリオ1：〇〇ペース想定（例：前半から速くなり、差し・追い込み台頭）
- 展開イメージ：
  - 
- 有利になりそうな馬：
  - 馬名A：理由
  - 馬名B：理由
  - 馬名C：理由

シナリオ2：～～
（同様に）

シナリオ3：～～
（同様に）

それでは、上記データをもとに展開シナリオを予想してください。

実践例はこちらをクリック！

〇今回のデータ

• レース名：ニューイヤーS（架空）
• コース：中山芝1600m（右回り・外回り）
• 頭数：16頭（多頭数）
• 馬場想定：良
• ペース想定：ややハイペース（逃げ・先行馬が多く、前半から流れやすい）
  

1. サクラフラッシュ（牡4）
   • 想定1番人気／脚質：先行
   • 中山芝1600：1-2-1-1
   • 特徴：二の脚が速く、3〜4番手で運べる持続力タイプ
2. ブルーアーク（牡5）
   • 想定2番人気／脚質：差し
   • 中山芝1600：0-1-0-2
   • 特徴：上がり33〜34秒台の鋭い末脚。直線の長いコース実績が多い
3. ライズフェザー（牝4）
   • 想定3番人気／脚質：先行
   • 中山芝1600：2-1-0-2
   • 特徴：小回り巧者。3〜4角で動きながら長く脚を使える
4. ノーブルシリウス（牡4）
   • 想定4番人気／脚質：差し〜先行（自在）
   • 中山芝1600：2-0-0-1
   • 特徴：流れに応じて位置を変えられる器用さが強み
5. ミナトブリーズ（牡5）
   • 想定5番人気／脚質：逃げ
   • 中山芝1600：1-0-1-0
   • 特徴：マイペースで行ければ粘り強いが、競られると甘い
6. キングロード（牡5）／逃げ〜先行
7. グリーンフォレスト（牡6）／追い込み
8. オメガライン（牡5）／差し
9. ペガサスライト（牡4）／先行
10. スカイリベロ（牡3）／追い込み
11. テンペストロード（牡5）／差し
12. シンデレラベル（牝4）／差し
    …（以下略）

〇ChatGPTの回答例

②レースの条件下でパフォーマンスが上がる馬を予想してもらうとき

▽プロンプト例です。コピーして使用してみてください。（赤字部分はご自身で情報を入力してください）

以下に、「レース条件」と「出走馬リスト（脚質・コース実績・特徴など）」を記載します。

あなたは競馬のレース分析を行うアナリストとして、
このレース条件のもとで「パフォーマンスを上げそうな馬」を予想してください。

【レース条件】
（ここにコース・距離・頭数・馬場想定・ペース想定などを記載）

【出走馬リスト】
（ここに各馬の脚質・戦績・想定人気などを記載）

【タスク】
1）このレース条件で「好走しやすい馬の特徴」を、一般論として整理してください。
　　（例：持久力型の先行馬／小回り巧者の差し馬 など）

2）そのうえで、今回の出走馬の中から
　　「この条件でパフォーマンスを上げそうな馬」を3〜5頭ピックアップし、
　　それぞれについて
　　- 選んだ理由（脚質・コース適性・持続力／瞬発力など）
　　- どんな展開になればより力を発揮しやすいか
　　を簡潔に説明してください。

【出力フォーマット】
◆この条件でパフォーマンスを上げやすい馬の“特徴”
- 
- 
（2〜4項目程度）

◆今回の出走馬の中で該当しそうな馬

● 馬名A
- 該当理由：
- 向く展開：

● 馬名B
- 該当理由：
- 向く展開：

（3〜5頭分）

それでは、上記データをもとに分析してください。

実践例はこちらをクリック！

〇今回のデータ

• レース名：ニューイヤーS（架空）
• コース：中山芝1600m（右回り・外回り）
• 頭数：16頭（多頭数）
• 馬場想定：良
• ペース想定：ややハイペース（逃げ・先行馬が多く、前半から流れやすい）
  

1. サクラフラッシュ（牡4）
   • 想定1番人気／脚質：先行
   • 中山芝1600：1-2-1-1
   • 特徴：二の脚が速く、3〜4番手で運べる持続力タイプ
2. ブルーアーク（牡5）
   • 想定2番人気／脚質：差し
   • 中山芝1600：0-1-0-2
   • 特徴：上がり33〜34秒台の鋭い末脚。直線の長いコース実績が多い
3. ライズフェザー（牝4）
   • 想定3番人気／脚質：先行
   • 中山芝1600：2-1-0-2
   • 特徴：小回り巧者。3〜4角で動きながら長く脚を使える
4. ノーブルシリウス（牡4）
   • 想定4番人気／脚質：差し〜先行（自在）
   • 中山芝1600：2-0-0-1
   • 特徴：流れに応じて位置を変えられる器用さが強み
5. ミナトブリーズ（牡5）
   • 想定5番人気／脚質：逃げ
   • 中山芝1600：1-0-1-0
   • 特徴：マイペースで行ければ粘り強いが、競られると甘い
6. キングロード（牡5）／逃げ〜先行
7. グリーンフォレスト（牡6）／追い込み
8. オメガライン（牡5）／差し
9. ペガサスライト（牡4）／先行
10. スカイリベロ（牡3）／追い込み
11. テンペストロード（牡5）／差し
12. シンデレラベル（牝4）／差し
    …（以下略）

〇ChatGPTの回答例

➂人気上位5頭の馬の特徴を整理してもらうとき

▽プロンプト例です。コピーして使用してみてください。（赤字部分はご自身で情報を入力してください）

以下に、あるレースの「レース条件」と「出走馬リスト（脚質・主な戦績・想定人気など）」を記載します。

あなたは競馬のレース分析をするアナリストとして、このデータをもとに人気上位5頭について分析してください。

やってほしいことは次の3点です。

1）人気上位5頭をリストアップする  
2）各馬について「強み」「不安要素」「向く展開（ペース・位置取り・バイアスなど）」を、それぞれ箇条書きで整理する  
3）最後に、5頭をざっくり比較して「もっとも軸向きの1頭」と「ヒモ向きの1〜2頭」がいれば理由つきでコメントする

出力フォーマットは以下でお願いします。

---
● 馬名A（想定○番人気）
- 強み：
  - 
- 不安要素：
  - 
- 向く展開：
  - 

● 馬名B（想定○番人気）
（以下同様）

【総評】
- 軸候補：
- ヒモ候補：
---

それでは、以下のデータを読み取って分析してください。

【レース条件】
（ここにコース・距離・頭数・馬場想定・ペース想定などを記載）

【出走馬リスト】
（ここに各馬の脚質・戦績・想定人気などを記載）

このように、ChatGPTには「展開のストーリーを複数つくってもらう」「有利になりそうな条件を言語化してもらう」といった役割を与えると、最終判断の材料が揃いやすくなります。

実践例はこちらをクリック！

〇今回のデータ

• レース名：ニューイヤーS（架空）
• コース：中山芝1600m（右回り・外回り）
• 頭数：16頭（多頭数）
• 馬場想定：良
• ペース想定：ややハイペース（逃げ・先行馬が多く、前半から流れやすい）
  

1. サクラフラッシュ（牡4）
   • 想定1番人気／脚質：先行
   • 中山芝1600：1-2-1-1
   • 特徴：二の脚が速く、3〜4番手で運べる持続力タイプ
2. ブルーアーク（牡5）
   • 想定2番人気／脚質：差し
   • 中山芝1600：0-1-0-2
   • 特徴：上がり33〜34秒台の鋭い末脚。直線の長いコース実績が多い
3. ライズフェザー（牝4）
   • 想定3番人気／脚質：先行
   • 中山芝1600：2-1-0-2
   • 特徴：小回り巧者。3〜4角で動きながら長く脚を使える
4. ノーブルシリウス（牡4）
   • 想定4番人気／脚質：差し〜先行（自在）
   • 中山芝1600：2-0-0-1
   • 特徴：流れに応じて位置を変えられる器用さが強み
5. ミナトブリーズ（牡5）
   • 想定5番人気／脚質：逃げ
   • 中山芝1600：1-0-1-0
   • 特徴：マイペースで行ければ粘り強いが、競られると甘い
6. キングロード（牡5）／逃げ〜先行
7. グリーンフォレスト（牡6）／追い込み
8. オメガライン（牡5）／差し
9. ペガサスライト（牡4）／先行
10. スカイリベロ（牡3）／追い込み
11. テンペストロード（牡5）／差し
12. シンデレラベル（牝4）／差し
    …（以下略）

〇ChatGPTの回答例

2. データ収集や分析の場面（事前準備）

レースの数日前に行う「情報集め」の段階でも、ChatGPTを利用することができます。
公式サイトや競馬データベースで集めた情報を整理し、「何を重視すべきか」の優先順位をつけるサポート役として活用しましょう。

▽具体的には、次のような作業を任せると効果的です。

以下で、それぞれのパターンについて詳しく解説していきます。

①過去のデータから傾向を要約してもらうとき

▽プロンプト例です。コピーして使用してみてください。（赤字部分はご自身で情報を入力してください）

以下に、あるレースの「過去データ」をまとめて記載します。
このデータには、【年数・枠番・馬番・人気・着順・脚質・上がり・タイムなど】が含まれています。

あなたは競馬のレース分析を行うアナリストとして、
このデータから傾向を読み取り、分かりやすく要約してください。

【知りたいこと（タスク）】

1）このレースの過去傾向を、次の観点ごとに要約してください。  
　- 人気と着順の関係（堅い？ 荒れる？）  
   - 脚質傾向（逃げ・先行・差し・追い込み）  
   - 枠順傾向（内外の有利不利）  
   - 上がり・ラップ傾向（どの脚質に向く流れか）  
   - 馬場の傾向（良・稍重・重で差があるか）  

2）「どんなタイプの馬が好走しやすいか」を言語化してください。  
　（例：小回りに強い先行馬、上がりが使える差し馬、前半が速くてもバテにくいタイプ等）

3）もしデータ間に共通パターンがある場合は、  
　「こういう条件のときにこうなりやすい」という形で法則性を説明してください。

4）最後に、今回のデータから導ける  
　「次回の予想で使える実践的なチェックポイント」を5つ挙げてください。

【出力フォーマット】
◆人気傾向：
- 

◆脚質傾向：
- 

◆枠順傾向：
- 

◆馬場傾向：
- 

◆好走しやすい馬のタイプ：
- 

◆このデータから読み取れる法則性：
- 

◆次回以降のチェックポイント（5つ）：
- 

【過去データ】
（ここに過去〇年分のレース結果をそのまま貼る）

実践例はこちらをクリック！

〇今回のデータ

・2024年（良・多頭数・ややハイペース）

年	人気	着順	枠	脚質	上がり	馬名
2024	3人気	1着	6枠	先行	34.8	ミナトスター
2024	5人気	2着	2枠	逃げ	35.1	キングロード
2024	2人気	3着	8枠	差し	34.4	ブルーアーク
2024	1人気	6着	7枠	差し	35.2	サクラフラッシュ

---

・2023年（稍重・多頭数・平均ペース）

年	人気	着順	枠	脚質	上がり	馬名
2023	2人気	1着	4枠	先行	35.4	ライズフェザー
2023	6人気	2着	1枠	差し	34.9	シンデレラベル
2023	1人気	3着	5枠	先行	35.6	ミナトブリーズ

---

・2022年（良・多頭数・ハイペース）

年	人気	着順	枠	脚質	上がり	馬名
2022	4人気	1着	3枠	差し	34.2	ノーブルシリウス
2022	3人気	2着	7枠	差し	34.4	テンペストロード
2022	8人気	3着	5枠	追込	34.1	グリーンフォレスト

〇ChatGPTの回答例

②簡単な集計結果（勝率・連対率・回収率など）を解釈してもらうとき

▽プロンプト例です。コピーして使用してみてください。（赤字部分はご自身で情報を入力してください）

以下に、私が自分で集計した「競馬予想の成績データ（勝率・連対率・回収率など）」を貼ります。

あなたは競馬の収支分析を行うアナリストとして、この表をもとに内容を解釈してください。

【やってほしいこと】

1）まず、全体として成績が良いのか悪いのかをコメントしてください。  
　- 勝率・連対率・複勝率  
　- 単勝回収率・複勝回収率  
　を見ながら、「当たっているが儲かっていない」「荒いが妙味はある」など、バランスを評価してください。

2）条件別の得意・苦手を指摘してください。  
　- 芝 / ダート  
　- 距離別（短距離・マイル・中距離など）  
　- 人気別（本命寄り / 中穴 / 大穴）  
など、分かる範囲で傾向を整理してください。

3）特に「成績が良いゾーン」と「明らかに悪いゾーン」があれば、それぞれ理由の仮説も含めてコメントしてください。

4）最後に、
　「今後、予想や馬券の買い方を改善していくうえで意識したいポイント」
　を 3〜5個 箇条書きで提案してください。

【出力フォーマット】

◆全体成績の評価
- 

◆条件別の得意・苦手（分かる範囲で）
- 

◆良いゾーン / 悪いゾーンと、その仮説
- 良いゾーン：
- 悪いゾーン：

◆今後意識したいポイント（3〜5個）
- 

【集計データ】
（ここに自分で作った集計表を貼る）

実践例はこちらをクリック！

〇今回のデータ

	件数	勝率	連対率	複勝率	単回収	複回収
芝レース	70	24％	42％	58％	92％	88％
ダートレース	50	20％	38％	56％	84％	86％

	件数	勝率	連対率	複勝率	単回収	複回収
1～2番人気が本命	60	35％	60％	77％	88％	82％
3～5番人気が本命	40	20％	37％	55％	110％	95％
6番人気以下が本命	20	5％	15％	30％	70％	75％

〇ChatGPTの回答例

➂自作の指数や印を入力して、パターンや癖を指摘してもらうとき

▽プロンプト例です。コピーして使用してみてください。（赤字部分はご自身で情報を入力してください）

以下に、私が過去のレースでつけた「自作指数」と「印（◎○▲△など）」、そして実際の結果（人気・着順など）の一覧を貼ります。

あなたは競馬の馬券分析アナリストとして、このデータから私の予想の“傾向”や“癖”を客観的に指摘してください。

【タスク】
1）私の予想に見られる“傾向・癖”を要点で指摘してください。
　（例：指数1位を本命にしすぎ、差し馬を過大評価、先行馬を軽視、など）

2）指数と印のズレ（矛盾）がある部分があれば指摘してください。  
　（例：指数2位なのに無印が多い、本命◎が指数に頼りすぎている、など）

3）当たりやすいパターン／外れやすいパターンを整理してください。  
　（脚質・コース・人気・指数帯など、分かる範囲で）

4）コース別・距離別に傾向が読み取れる場合は、その差分も教えてください。  
　（例：東京では的中率が高いが中山ではズレやすい、など）

5）改善するならどこか？  
　私の予想スタイルに合わせて、改善策を3〜5個の箇条書きで提案してください。

【出力フォーマット】
◆私の予想に見られる癖：
- 

◆指数と印のズレ：
- 

◆当たりやすいパターン：
- 

◆外れやすいパターン：
- 

◆コース・距離別の傾向（分かる場合）：
- 

◆改善の提案（3〜5個）：
- 

【データ】
ここにレースID・馬名・印・指数・人気・着順・コース・距離などの一覧を貼ってください。

実践例はこちらをクリック！

〇今回のデータ

レースID	馬名	印	指数	人気	着順	コース	距離
R001	サクラフラッシュ	◎	82	1	3	中山芝	1600
R001	ミナトブリーズ	〇	80	3	1	中山芝	1600
R002	ブルーアーク	◎	85	2	2	東京芝	1800
R002	テンペストロード	▲	78	5	1	東京芝	1800
R003	グリーンフォレスト	◎	83	4	10	中京芝	2000
R003	ノーブルシリウス	〇	79	2	2	中京芝	2000
R004	ライズフェザー	◎	81	2	4	中山芝	1800
R004	キングロード	〇	80	4	1	中山芝	1800

〇ChatGPTの回答例

データの読み方に迷ったときにChatGPTに「この数字は何を意味しているのか？」と質問するだけでも、事前準備の質がかなり変わってきます。

3. 買い方を決める場面（券種攻略）

どの馬を買うかだけでなく、「どの券種でどう買うか」で悩む人も多いはずです。
ここでもChatGPTは、あなたの考えを整理しながら、複数の買い方パターンを提案してくれるアシスタントとして使うことができます。

▽プロンプト例です。コピーして使用してみてください。（赤字部分はご自身で情報を入力してください）

あなたは「競馬の馬券戦略」を一緒に設計するアナリストです。
私の予算やスタイルに合わせて、券種ごとの買い方と資金管理を提案してください。

【前提条件】
　1レースあたりの予算：〇円
　予想スタイル：本命重視/穴狙い/バランス型
　使いたい券種：単勝/複勝/馬連/三連複

【印・オッズ情報】
　以下の印と想定オッズを前提にしてください。

　印・馬名・想定オッズを記入

────────────────────
【タスク1：券種ごとの買い目パターン（本命重視 / 穴狙い）】

予算〇円を前提に、
◎1頭・○▲2頭を中心とした

1）「本命重視」パターン  
2）「穴狙い」パターン  

の2種類について、それぞれ

- 買い目（どの券種をどの組み合わせで買うか）
- 1点あたりの金額配分（合計が予算以内になるように）
- その狙い方のメリット
- その狙い方のデメリット

を具体的に提案してください。

※本命重視パターンでは的中率重視、穴狙いでは回収率重視のイメージで組んでください。

────────────────────
【タスク2：馬連・三連複の「回収率重視」買い方パターン】

上記の印（◎○▲△）と想定オッズを前提に、

- 回収率を意識した「馬連・三連複」の買い方パターンを3つ

提案してください。

それぞれについて：

- 券種（馬連・三連複）
- 買い目（具体的な組み合わせ）
- 点数（なるべく多くなりすぎないように）
- 1点あたり、または全体の推奨配分イメージ
- どういう的中パターンを狙っているか（本命決着～やや波乱など）

も簡潔に説明してください。

────────────────────
【タスク3：1レースあたりの賭け金ルール（資金管理）】

初心者向けに、「1レースあたりの賭け金ルール」の例を3パターン教えてください。

それぞれ：

- ルール名（例：固定額方式 / 自信度で変動 など）
- 具体的なルール内容（いくら賭けるか、どう増減させるか）
- 向いているタイプの人（性格やスタイル）
- メリット
- デメリット・注意点

を簡潔に整理してください。

────────────────────
【出力フォーマットの希望】

1. 「タスク1：本命重視パターン / 穴狙いパターン」
2. 「タスク2：回収率重視の馬連・三連複パターン3つ」
3. 「タスク3：賭け金ルール3パターン」

という見出しで区切りながら、それぞれ箇条書き中心で分かりやすく出力してください。

実践例はこちらをクリック！

〇今回のデータ
・1レース当たりの予算は2,000円
・本命重視
・単勝・複勝

馬名	印	想定オッズ
サクラフラッシュ	◎	単勝4.5倍
ライズフェザー	〇	単勝6.8倍
ノーブルシリウス	▲	単勝8.0倍
ブルーアーク	△	単勝12.0倍

〇ChatGPTの回答例

ChatGPTに「答え」を出させるのではなく、「選択肢とその特徴」を出してもらい、自分のスタイルに合うものを選ぶ、という使い方が、券種攻略では特に重要です。

4. レース後の振り返り場面

レースが終わったあとの振り返りは、予想力アップには欠かせません。
ただ、ひとりで振り返ると感情的になりやすく、冷静な分析が難しいこともあります。
ここでChatGPTを「反省ノートの聞き手」として使うと、次につながる学びが整理しやすくなります。

▽プロンプト例です。コピーして使用してみてください。（赤字部分はご自身で情報を入力してください）

あなたは、私の競馬予想のPDCAを一緒に回してくれる「レース振り返りコーチ」です。
これから1レース分の振り返りデータを渡すので、内容を整理・分析してください。

まず、以下の情報を読み取ってください。


実際のレース結果
レース名・馬場・ラップ・ペース傾向・勝ち馬・タイムや上がり・自分の本命馬を記入

自分の買い目とその根拠
買い目：
事前の考え方や根拠：


レースを見て感じたこと（レース後の振り返りメモ）
展開について：
馬の状態について：
誤算やズレを感じた点：

────────────────────
【タスク】

1）上記のレース結果と、自分の予想・買い目・事前の考え方を踏まえて、  
　「どこに認識のズレがあったか」を主な原因3つに整理して教えてください。  
　（例：ペース想定のズレ／コース適性の軽視／馬の状態の評価不足 など）

2）このレースの振り返り内容をもとに、  
　「次回から意識したいチェックポイント」を5つに絞って箇条書きにしてください。  
　（具体的にチェックできる項目として書いてください）

3）このレースを含めて【5レース分】同じような振り返りをしている前提で、  
　そこから見えてくる「共通してミスしやすいパターン」や  
　「改善につながりそうな傾向」があれば整理して教えてください。

　※3）については、今回1レース分しか情報がない場合でも、  
　　このレース内容から推測できる範囲でコメントしてください。

────────────────────
【出力フォーマットの希望】

◆認識のズレ（原因3つ）
- 

◆次回から意識したいチェックポイント（5つ）
- 

◆複数レースで共通しそうなミスパターン・改善のヒント
- 

それでは、上記データを読んだうえで分析してください。

実践例はこちらをクリック！

〇今回のデータ

・実際のレース結果（ニューイヤーS）

• レース名：ニューイヤーS（中山芝1600m・良）
• ラップ：12.4 – 11.0 – 11.5 – 11.8 – 11.7 – 11.8 – 12.0 – 12.3
• ペース：前半やや速い → 後半失速（＝前有利）
• 勝ち馬：ミナトブリーズ（逃げ）
• タイム：1:32.8
• 上がり最速：34.5（ブルーアーク・差し）
  

・自分の本命馬

• ◎サクラフラッシュ（1番人気）→ 6着
• 位置取り：中団外
• 上がり：35.3（7番手）
• コメント：外々を回されてロス大、最後伸び切れず

---

・自分の買い目

• 単勝 ◎サクラフラッシュ
• 馬連 ◎ー○ブルーアーク
• 馬連 ◎ー▲ライズフェザー

---

・買い目の根拠（事前の考え方）

• サクラフラッシュは指数1位で能力上位と判断
• 中山マイルの好走歴があり信頼
• 逃げ馬が多く ハイペース → 差し有利 と想定
• ○ブルーアークは末脚安定
• ▲ライズフェザーは小回りで強い先行馬

---

・レースを見て感じたこと（振り返りメモ）

• ペースは思ったほど速くならず、逃げ馬が楽に行って粘る展開
• 中山マイルらしく前が止まりにくかった
• ◎サクラフラッシュは太め残りで気合不足に見えた
• 想定より中団が密集して外を回らざるを得なかった
• 差し馬にとってはロスの大きい流れだった

〇ChatGPTの回答例

ChatGPTに振り返りを手伝ってもらうことで、単発の「当たった・外れた」に一喜一憂するのではなく、中長期的な視点で予想の精度を高めることができます。

参考：上級者向けのDeep Researchを使った競馬予想

より踏み込んで研究したい上級者には、ChatGPTのDeep Researchの使用もおすすめです。
Deep Researchとは、複数のウェブ情報や資料を横断的に調べさせ、レポート形式でまとめさせるような「じっくり型」のリサーチスタイルです。

例えば、特定の重賞レースについて「過去10年の傾向」「各陣営のコメント」「専門家の見解」などを幅広く集め、総合的な視点から整理させる、といった用途に向いています。

Deep Researchの実践例はこちら！（プロンプト付き）

▽プロンプト例です。コピーして使用してみてください。（赤字部分はご自身で情報を入力してください）

あなたはJRAの重賞データを分析する競馬アナリストです。
これから指定する重賞レースについて、過去〇年分を対象に、できるだけ多くの公開情報をもとに傾向を整理してください。

【対象レース】
（ここにレース名・開催競馬場・対象期間などを記載）

【タスク】
1）コース形態と馬場傾向
- コースの特徴（コーナーの数・高低差・直線の長さ・スタート位置など）
- 一般的な脚質傾向（先行有利・差し有利など）
- 内外枠や馬場状態（良・稍重・重／内荒れ・外有利など）の傾向
- 「このレース特有の」コース・馬場の傾向があれば明記してください。

2）過去〇年分の結果から見える傾向
- 勝ち馬・連対馬の「人気別成績」（1〜3番人気／4〜6番人気／7番人気以下 など）
- 勝ち馬・連対馬の「脚質傾向」（逃げ・先行・差し・追込の比率）
- 枠順別の成績傾向（内枠・中枠・外枠で大まかな有利不利があるか）
- 斤量・年齢・性別（牡・牝）などで目立つ傾向があれば補足してください。

3）リピーター傾向の有無
- 同じ馬が複数回好走しているか（馬名と年次）
- 「このレースを得意とするタイプ」が存在するかどうか
- コース巧者・リピーターが多いタイプのレースか、毎年顔ぶれが変わるタイプかをコメントしてください。

4）勝ち馬・好走馬の特徴
- 距離適性・ローテーション（前走のレース・距離・トライアルなど）
- 前走着順・前走のクラス（G1・G2・G3・OPなど）
- 血統面で目立つ傾向があれば簡潔に（例：サンデー系が多い、欧州血統が走りやすい、など）

5）総合的な「狙いどころ」の整理
- 過去〇年分のデータから見て、
  「○○記念で狙いやすい馬の条件（タイプ）」を箇条書きで整理してください。
- 特に「リピーターが多いかどうか」と「脚質の傾向」については、結論をはっきり書いてください。

【出力フォーマット】
◆コース形態・馬場傾向
- 

◆過去〇年分の人気別・脚質別のざっくり傾向
- 

◆リピーター傾向
- 

◆勝ち馬・好走馬の共通点
- 

◆○○記念で狙いやすい馬のタイプ（チェックポイント）
- 

可能な範囲で、公式サイトやJRA・競馬データベースなどの公開情報をもとに、事実ベースで整理してください。

〇今回のデータ

レース名：有馬記念
開催競馬場：中山競馬場
対象期間：過去10年分

〇Deep Researchの回答例

Deep Research的な使い方は手間も時間もかかりますが、その分「自分だけの仮説」や「他人と違う視点」を持ちやすくなります。
ただし、最終的な判断はあくまで自分で行い、情報ソースの確認やリスク管理を怠らないようにすることが大切です。

▽Deep Researchの使用手順はこちらです。

GPTs（JRA競馬予想）やGeminiとの比較

ChatGPT以外で競馬の予想ができるAIはいくつかあります。
ここでは、それぞれの得意分野を整理し、あなたの目的に合う選び方をまとめます。

GPTs

GPTs（カスタムGPT）とは、用途に合わせて設定した「専用のChatGPT」です。
質問テンプレや評価軸を最初から組み込めるため、毎回同じ観点で予想を組み立てやすくなります。

競馬用途で相性がいいのは、買い目検討の「型」を作りたい人です。
例えば、脚質・展開・馬場・人気のバランスを必ず確認する、といったチェックリスト化ができます。

一方で、GPTsも情報の元のデータが不足すると精度は上がりません。
出走表や過去走、想定展開などは、あなたが用意して渡す前提で考えると失敗しにくいです。

Gemini

Geminiは、Google系のサービスと相性が良い点が特徴です。
競馬に限らず「調べて、まとめて、比較する」工程をラクにしたい人に向きます。

特に、事前準備で発生しがちな作業をまとめて進めやすいです。たとえば、記事やメモから要点を抜いて、判断材料を短時間で整える用途で力を発揮します。

ただし、どのツールでも共通して言えるのは「与える材料の質がアウトプットを決める」という点です。情報の取り違えを防ぐためにも、引用元や前提条件は自分で確認しましょう。

参考：【目的別に選ぶ】向いている使い方を比較表で整理

どれが優れているかではなく、「どの作業を楽にしたいか」で選ぶのがコツです。
競馬予想は工程が多いので、ツールを役割分担させると失敗しにくくなります。

迷ったら、まずは通常のChatGPTで「入力する材料」と「評価軸」を固めるのがおすすめです。型ができたらGPTsで固定し、下準備を速くしたいならGeminiを併用する、という順番だとスムーズです。

ChatGPTで競馬予想をする際の注意点

ChatGPTは競馬予想の心強い補助ツールですが、仕組みを誤解したまま使うと、かえって判断を誤る原因にもなります。
ここでは、初心者が特に気をつけたいポイントを整理し、安全かつ効率的に活用するためのチェックポイントをまとめます。

リアルタイム情報や非公開の情報は反映されない

ChatGPTにリアルタイム情報や非公開の情報は自動で反映されません。
ChatGPTは、あなたが入力した情報をもとに推論する仕組みであるため、それらの情報を回答に組み込むことはできません。

したがって、ChatGPTの回答はあくまで「事前材料に基づく仮説」であると認識することが重要です。
当日の最終判断は必ず自分で公式情報を確認して行いましょう。

ChatGPTの回答を鵜呑みにせず最終判断は自己責任で行う

ChatGPTの回答を鵜呑みにせず、最終判断は自己責任で行うことが重要です。
ChatGPTはもっともらしく説明する能力に優れていますが、それが必ずしも正しいとは限りません。
ときには誤った情報を提示する「ハルシネーション（虚構生成）」が発生することもあります。

重要なのは、ChatGPTを「予想の思考整理ツール」として使い、最終判断は必ず自分のロジックと照らし合わせて行うことです。

▽ハルネーションについて詳しく知りたい方はこちらも参考にしてみてください！

AIのハルシネーションを防ぐ方法｜誤情報を減らす実践ステップ

AIの誤情報「ハルシネーション」は避けられませんが、質問設計と確認手順を工夫すれば大幅に減らせます。本記事では、実務で使えるプロンプト例と検証フローを具体的に紹介します。

romptn.com

2024.06.21

予算管理ルールを決めて節度ある利用を徹底する

ご自身で予算管理ルールを決めて節度ある利用を徹底することも重要です。
AIを使うと予想プロセスが楽しくなり、つい多くのレースに手を出したり、点数を増やしがちです。
しかし、馬券購入は確率ゲームであり、いくらAIを使ってもリスクはゼロにはなりません。

そのため、ChatGPT利用時には以下のような予算管理ルールを事前に決めることをおすすめします。

特に注意したいのは、「AIが言っているから買う」というAIに心理的に依存してしまうことです。
ChatGPTはあくまで思考整理の支援役であり、運用ルールはすべて自分で管理する前提で使う必要があります。

なお、「とにかく何も考えずに当たり馬を教えてほしい」というスタイルの人には、ChatGPTは正直あまり向きません。
考え方やデータの整理を一緒にやりたい人ほど、相性が良いツールだと考えておくとギャップが少なくなります。

AI×競馬で身につくスキルと実務への応用

ChatGPTを使って競馬予想を組み立てることは、単なる「遊び」以上のトレーニングにもなります。
レースごとにデータを整理し、仮説を立てて検証するプロセスは、そのまま仕事の売上分析やマーケティング施策の振り返りにも応用できます。

データの読み方や期待値思考を学ぶ

ChatGPTを競馬予想に使用することで、データの読み方や期待値思考を学ぶことができます。
競馬は膨大なデータと確率の世界です。ChatGPTを使って予想過程を言語化することで、数字や傾向を正しく解釈する力が養われます。
このスキルは、そのままマーケティング・営業・投資など、幅広い仕事に応用することができます。

ChatGPTは、データを渡すと「傾向を文章化する」「矛盾点を指摘する」といった作業を補助してくれます。予想力と同時に、分析力も磨けるのがAI活用の大きなメリットです。

スプレッドシートやノートツールとの連携

スプレッドシートやメモツールとの併用を行うことで、情報整理のスキルを身につけることができます。
これらを組み合わせると、競馬の学びがそのまま情報整理のスキルとして蓄積され、実務でも即戦力として活かせるようになります。

特に、「データはスプレッドシートで整理し、ChatGPTで言語化する」という使い方は、競馬予想とビジネスのどちらでも効果を発揮します。

AIを競馬に使うことは、単にレースを楽しむだけでなく、分析力・再現性のある思考・情報整理の習慣など、ビジネスにも転用可能なスキルを自然に磨く機会につながります。

まとめ：ChatGPTを上手に使いこなして競馬予想を楽しもう

ここまで、ChatGPTを使った競馬予想の考え方や注意点、具体的なプロンプト例、他のAIツールとの比較などを見てきました。
▽本日の要点を確認しておきましょう！

AIは、うまく使えば競馬を「当たった・外れた」だけで終わらせず、思考力を鍛える教材にも変えてくれます。自分なりのルールと距離感を持ちながら、ChatGPTを予想ノートのように使いこなし、競馬そのものをより楽しく味わっていきましょう。