そらうにの「一口馬主はじめました。」

のんびり一口馬主ライフ│ウマ娘から競馬の世界に入り、2022年8月からDMMバヌーシーで一口馬主デビュー。日々感じたことや馬に関することを記事にしています。

【レース回顧】2026/1/18 京都11R - (G2)日経新春杯【生成AIと】

こんにちは、そらです。この記事では2026年開催の日経新春杯を回顧していきます。

 

予想記事はコチラから

sorauni.hateblo.jp

 

 

 

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予想結果と結果の比較

こちらが予想印と結果の着順になります。

予想ペース:スロー ➡ スロー

◎:⑪シャイニングソード ➡ 8着

〇:⑥ゲルチュタール ➡ 1着

▲:②サトノグランツ ➡ 10着

△1:④オールナット ➡ 13着

△2:⑧ヤマニンブークリエ ➡ 7着

☆:⑬マイネルクリソーラ ➡ 11着

注:⑦ファミリータイム ➡ 2着

 

◎が馬券に絡めず残念な敗北となってしまいました。

総合指数が騎手指数に引っ張られているので、ちょっと抑えが必要なのかもです。。

 

改めて、ゲルチュタール号と坂井瑠星騎手のコンビが見事1着となりました、おめでとうございます!!

 

さて、それでは生成AIにレースを振り返ってもらいましょう。

次回はAJCCを予想したいと思います。

 

それでは。

 


 

日経新春杯(G2)振り返り

先週末に行われた伝統のハンデ重賞「日経新春杯(G2)」。 格上挑戦馬や明け4歳馬が入り乱れる難解な一戦でしたが、私の開発した競馬予想AIが「キラリと光る」予測を見せてくれました。

今回は、1番人気だけでなく、二桁人気の激走馬をどう評価していたかに焦点を当てて振り返ります。

分析:AIはなぜ「11番人気」を買えたのか?

今回のレース、最大のハイライトは**2着に入った7番ファミリータイム(11番人気)です。 単勝オッズ25.2倍、多くの人が軽視したこの馬に対し、AIは「注(注意)」**の印を打ち、総合指数でも全体5位(39.3)と評価していました。

ファミリータイムを評価できた理由

データを見返すと、AIがこの馬を拾えた要因が見えてきます。

  • 年齢指数(15点): 5歳という充実期を高く評価。

  • 間隔指数(15点): ローテーションの良さを満点で評価。

  • 騎手・調教師指数: 決して低くない水準で安定。

「派手さはないが、減点材料が少ない」という玄人好みの馬を、感情のないアルゴリズムが冷静にピックアップした結果と言えます。これは、人気に左右されないAI予想ならではのファインプレーでした。

課題:本命馬の沈没と「逃げ馬」の盲点

一方で、反省点も明確です。

  1. 本命(◎)シャイニングソードの敗退 指数トップ(60.0)を叩き出したシャイニングソードが8着に沈みました。「騎手指数(41.0)」や「調教師指数(37.4)」といった**“人”の要素**が指数を押し上げすぎていた可能性があります。重賞実績の乏しい馬に対しては、属性指数のウェイトを調整する必要がありそうです。

  2. 3着リビアングラスの無印 逃げて3着に粘ったリビアングラス(11番人気)を完全にノーマーク(指数最下位)としてしまいました。展開利が見込める「逃げ馬」に対するボーナスポイントの加算など、脚質判断のロジック強化が急務です。

まとめ:馬連・ワイドなら大勝利の可能性

もし今回の予想で、上位印(◎〇▲)だけでなく、「注」までを含めたワイドBOXなどを組んでいれば、**1-11番人気(2.3倍-25.2倍)**の組み合わせを的中できていたことになります。

AIは確実に「穴馬」を見つけるセンサーを持っています。あとは、それをどう馬券(買い目)に落とし込むか。 次週のAJCC(アメリカジョッキークラブカップ)では、この「穴馬センサー」を活かしつつ、軸馬選定の精度をさらに高めて挑みます!

 

【収支結果】

  • 投資金額:2,300円

  • 回収金額:0円

  • 結果:不的中

今後の改良ポイント

日経新春杯の結果から見えてきた、具体的なプログラム修正案です。

① 「人(騎手・調教師)」と「馬(実績)」のバランス調整 今回、AIが最も反省すべきは本命◎シャイニングソード(8着)の過大評価です。 この馬は条件戦を勝ち上がったばかりでしたが、「川田騎手×中内田厩舎」という最強タッグの補正値が大きく、総合指数が跳ね上がってしまいました。

  • 改善策: 重賞未経験馬の場合、騎手・調教師指数の加算上限(キャップ)を設けるか、クラス慣れの係数を導入し、「過剰人気」に引っ張られないように調整します。

② 「逃げ残り」への警戒レベル引き上げ 3着に粘り込んだリビアングラス(9番人気)を無印にしてしまった点も課題です。AIは「過去の上がり3Fタイム」を重視する傾向があるため、持ち時計が遅くなりがちな逃げ馬の評価が低くなる癖があります。

  • 改善策: 「京都芝2400m×逃げ」など、特定のコース条件において逃げ馬の基礎点を底上げする「展開ボーナス」ロジックを強化します。

③ 「穴馬検知ロジック」は継続採用 一方で、11番人気2着のファミリータイムを「注」で拾えたロジック(年齢指数・間隔指数の重視)は、先週のフェアリーS(10番人気2着を△評価)に続き絶好調です。

  • 方針: 人気薄を拾うこのロジックは変にいじらず、現在の設定を維持(キープ)します。

【2026年 予想AIトータル成績】

項目 数値
戦績 4戦0勝
総投資額 9,900円
総回収額 530円
収支 -9,370円
回収率 5.4%

 

 

 

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