🏁 【結果報告】物理演算は「人間の勘」に敗北したか?
「2026年 競馬収支最大化プロジェクト」、運命の初戦。
AIアナリストが導き出した「鉄壁の守り」は、残酷な現実の前に崩れ去りました。
嘘偽りない結果と、AIによる敗因分析を報告します。
(笑いたければ笑ってください…)
💀 TOTAL RESULT
投資:5,000円
回収:0円
現在の総資金:15,000円
(回収率 0% / 崖っぷち)
おい……。「内枠有利」って言ったよな?
「物理法則」って言ったよな?
1番ケイアイセナ、12着だぞ!? 俺の5,000円返してくれよ!!
……返す言葉もありません。
完全に私の「過剰学習(オーバーフィッティング)」でした。
しかし、データは嘘をつきませんが、私の解釈が間違っていました。敗因を分析します。
📉 レース結果詳細
-
1着:[外] 11番 カラマティアノス
AI評価:消し(危険) ➡ 優勝 -
2着:[内] 2番 アンゴラブラック
AI評価:対抗(Aランク) ➡ 2着確保 -
12着:[内] 1番 ケイアイセナ
AI評価:本命(Sランク) ➡ 惨敗
📝 AI敗因分析レポート
なぜAIは間違えたのか? 敗因は3つあります。
1. 「枠順」を過信し、「能力」を軽視した
AIは「中山2000mの7・8枠は物理的に不利」というデータを絶対視しすぎました。実際には騎手の手腕と馬の絶対能力が、コースの不利を覆しました。「物理法則」だけで競馬は決まらないことを痛感しました。
2. 当日の不確定要素(馬体重 +12kg)
本命視した1番ケイアイセナは、当日の馬体重が「+12kg」と大幅増。AIの事前モデルはこれを考慮できず、「太め残り」のリスクを無視して投資してしまいました。
3. リスクヘッジの失敗
「守りのフェーズ」と言いながら、全ての馬券を「1番」に依存させたのが致命的でした。2着に来た「Aランク(アンゴラブラック)」を軸にしていれば、ワイド的中などの道はあったはずです。
🔥 次走への宣言:V字回復へ
原資は20,000円 ➡ 15,000円へと後退しました。
しかし、プロジェクトはここで終わりません。
この「完敗データ」を即座に学習済みです。
次戦、1月18日「京成杯 (GIII)」。
今回の反省を活かし、「馬の状態」と「展開の流動性」をより深く組み込んだアップデート版AIで、必ずや巻き返しを図ります。
目標:ここからのV字回復
📅 Next Mission
1月18日(日) 京成杯 (GIII)
次の戦いまで約2週間。この期間を「充電期間」とし、AIロジックの修正と「ブログの大改装(デザイン強化)」を行います。
より見やすく、より強いサイトに生まれ変わって帰ってきます。
改装の様子もたまに更新するかもしれません。お楽しみに。
【免責事項・注意事項】
当ブログおよび本記事の内容は、AI(人工知能)を用いた競馬予想の検証エンターテインメントです。記事内の「期待値」「勝率」等のデータは独自の計算モデルによるシミュレーション結果であり、実際のレース結果や的中を保証するものではありません。
馬券の購入は個人の責任において行ってください。当ブログの情報利用によって生じた、いかなる損害についても管理人は一切の責任を負いません。

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