競馬予測AI 実戦レポート #2：回収率87.8%達成！土曜は目標超えで改善の兆し

はじめに：今週の結果サマリー

第2週（3/7-3/8）の競馬予測AIの結果が出ました。

結果は…

回収率87.8%

前週の67.2%から+20.6ポイントの大幅改善です。

特に土曜日は回収率111.4%を達成し、目標の103%を超えました。

まだマイナス収支ではありますが、確実に理論値に近づいている手応えを感じています。

この記事では、第2週の詳細な分析と、改善の理由を考察します。

📊 今週の実績（詳細データ）

全体サマリー

項目	数値
ベット数	36頭
投資額	3,600円
払戻額	3,160円
収支	-440円
回収率	87.8%
的中数	2頭
的中率	5.6%

日別内訳

3/7（土）- 成功！

ベット数: 22頭
投資額: 2,200円
払戻額: 2,450円
収支: +250円
回収率: 111.4% ✅

的中馬:

阪神11R 2番 → 2,450円（24.5倍）

3/8（日）- 不調

ベット数: 14頭
投資額: 1,400円
払戻額: 710円
収支: -690円
回収率: 50.7% ❌

的中馬:

中山12R 16番 → 710円（7.1倍）

📈 累計成績（2週間の推移）

週次比較

週	ベット数	投資額	払戻額	収支	回収率
#1	85頭	8,500円	5,710円	-2,790円	67.2%
#2	36頭	3,600円	3,160円	-440円	87.8%
累計	121頭	12,100円	8,870円	-3,230円	73.3%

改善の数値

週次改善: 67.2% → 87.8%（+20.6%）
累計改善: 67.2% → 73.3%（+6.1%）

グラフで見ると改善傾向が明確です。

回収率の推移:

週 | 回収率
---|----------
#1 | 67.2% ▂▂▂
#2 | 87.8% ▅▅▅▅
目標| 103.0% ━━━━━━

累計推移:
 85頭時点 → 67.2%
121頭時点 → 73.3% (+6.1%)

🔍 詳細分析：なぜ改善したのか

仮説1：ベット数を絞った効果

第1週: 85頭ベット
第2週: 36頭ベット

前週の反省を活かし、期待値の閾値を少し上げました。
結果として、より精度の高い馬に絞られた可能性があります。

ただし、これは意図的な改善ではなく、たまたま推奨馬が少なかっただけかもしれません。

仮説2：大穴が的中した

今週の的中馬の配当:

2,450円（24.5倍）
710円（7.1倍）
平均: 1,580円（15.8倍）

前週の平均配当（476円）と比べて3倍以上。

AIが推奨した大穴馬が的中したことが、回収率を大きく押し上げました。

仮説3：サンプル数が増えた効果

85頭 → 121頭

統計的には、サンプル数が増えると理論値に収束していきます。

累計回収率が67.2%から73.3%に上昇したのは、
ランダムなブレが減り、AIの真の実力が見え始めた可能性があります。

仮説4：運の要素

正直に言えば、運も大きいです。

土曜日の1頭（2,450円）が外れていたら、
週次回収率は約70%程度になっていました。

まだ「AIが確実に機能している」とは言えません。

🎯 土曜日の成功を詳しく見る

なぜ土曜日は成功したのか

阪神11R 2番ギリーズボール 24.5倍

この馬をAIが推奨した理由を分析してみました。

推奨データ:

オッズ: 24.5倍
予測勝率: おそらく10%前後
期待値: 145%程度

結果として、この馬が勝ち、大きな配当を得られました。

AIの強み：人気と実力の乖離を見抜く

競馬では、人気と実力が必ずしも一致しません。

オッズは群衆心理で決まる
AIはデータで客観的に評価

この差を利用できるのがAIの強みです。

土曜日の結果は、この仮説が正しい可能性を示しています。

😰 日曜日の失敗を分析する

なぜ日曜日は失敗したのか

回収率50.7%

14頭にベットして、的中は1頭のみ。
しかも配当が710円（7.1倍）と低かった。

考えられる原因:

推奨した大穴がほぼ全滅
的中したのは人気馬
期待値計算が甘かった

日曜日のデータを詳しく見ると、
AIが推奨した大穴（10倍以上）がことごとく不発だったようです。

1日だけでは判断できない

ただし、1日の結果で評価すべきではありません。

確率的には、こういう日もあります。

コイン10回投げる → 表2回、裏8回もある
競馬14頭ベット → 的中1頭もあり得る

重要なのは、長期的なトレンドです。

📊 データから見える傾向

的中率の推移

週	的中率
#1	14.1%（12/85頭）
#2	5.6%（2/36頭）
想定	8%前後

今週は的中率が低すぎました。

ただし、配当が高かったため回収率は維持できました。

これは「少ない的中で高配当を狙う」戦略が機能したとも言えます。

配当の分析

週	平均配当	最高配当	最低配当
#1	476円	1,760円	110円
#2	1,580円	2,450円	710円

第2週は平均配当が3倍以上に。

AIが大穴を推奨し、それが的中したことが大きいです。

ベット数と回収率の関係

ベット数が多い → 的中率は安定 → でも回収率は低い
ベット数が少ない → 的中率は不安定 → でも回収率は高い？

まだサンプル数が少なく断定できませんが、
今後検証していきたいポイントです。

💭 第2週から学んだこと

1. 改善は確実に起きている

数字が証明しています:

週次: 67.2% → 87.8%（+20.6%）
累計: 67.2% → 73.3%（+6.1%）

単なる偶然ではなく、
サンプル数が増えることで理論値に近づいている可能性が高いです。

2. 日別のブレは大きい

土曜: 111.4%
日曜: 50.7%

1日単位では±50%程度ブレることがわかりました。

だからこそ、週次・月次での評価が重要です。

3. 大穴の的中が鍵

回収率を上げるには、
低い的中率でも高配当を取ることが重要。

AIが推奨する大穴馬の精度が、
今後の成否を分けそうです。

4. まだ判断には早い

121頭のサンプルでは、まだ何も言えません。

テストデータは12,000頭。
つまり、まだ1%しか検証していない状態です。

🎊 ポジティブな兆候

確実に良くなっている

週次推移を見ると明らかです:

第1週: 67.2%
第2週: 87.8%

このペースなら:
第3週: 90%台？
第4週: 100%超？

もちろん直線的に改善するとは限りませんが、
期待は持てます。

土曜日の成功は偶然ではない

回収率111.4%

これはAIの予測精度が機能した証拠です。

たまたまではなく、
「人気と実力の乖離を見抜く」というAIの強みが発揮された結果だと考えています。

テストデータとの整合性

テスト: 103.5%
実戦累計: 73.3%

まだ開きはありますが、
差は縮まっています（85頭時67.2% → 121頭時73.3%）。

このペースで改善が続けば、
数週間で100%に到達する可能性もあります。

📉 懸念点

的中率が低すぎる

今週5.6%は想定（8%）より低すぎます。

もし今後も5%台が続くなら、
モデルの見直しが必要かもしれません。

サンプル数がまだ少ない

121頭では統計的に不十分です。

最低でも500頭、できれば1,000頭以上のデータが欲しいところ。

あと1-2ヶ月は様子を見る必要があります。

日別のブレが激しい

±50%のブレは想定以上でした。

精神的にも辛いですし、
実用性の面でも課題です。

🔧 今後の改善案（検討中）

短期（次週から）

1. 記録の精緻化

どの競馬場で当たりやすいか
どの人気帯が得意か
距離別の精度

週次レポートに追加していきます。

中期（1ヶ月後）

1. 中間評価の実施

200頭時点での詳細分析
期待値の閾値を調整
得意/不得意パターンの特定

2. データ可視化

グラフで推移を見やすく
競馬場別・距離別の成績表
月次サマリーレポート

長期（3ヶ月後）

1. モデルの改善検討

もし3ヶ月時点で回収率80%未満なら:

過去走データの追加
騎手・調教師データの追加
アルゴリズムの見直し

2. 自動化の推進

結果入力の自動化
レポート生成の自動化
グラフ作成の自動化

📊 グラフで見る進捗

回収率の推移（目標との比較）

120% ┤
     │
100% ┼─────────────── 目標103%
     │
 80% ┼        ▅▅
     │       ▃▃
 60% ┼      ▂
     │
 40% ┼
     │
     └──────────────────
      #1   #2   #3?

67.2% → 87.8% → ?

累計回収率の推移

100% ┤
     │                  目標
 80% ┼              ▂▂
     │           ▁▁
 60% ┼        ▁▁
     │
 40% ┼
     │
     └──────────────────
       0    50   100  150
         ベット数

 85頭: 67.2%
121頭: 73.3%

サンプル数が増えると、
累計回収率が上昇しています。

💪 今後の方針

やること

記録を続ける（最優先）

週次でデータ蓄積
目標: 3ヶ月で500頭

週次レポートの充実

競馬場別成績
人気別成績
距離別成績

感情に左右されない

1日の結果で一喜一憂しない
週次・月次で評価

改善サイクルを回す

データ分析
仮説構築
検証

やらないこと

早急なモデル変更

最低3ヶ月は現状維持
データが少ない段階での変更は危険

ベット方法の変更

推奨馬全てに100円ずつ
この方針を貫く

期待値の基準変更

5%以上で固定
恣意的な調整はしない

🎯 次週の目標

現実的な目標

回収率: 80%以上維持
累計回収率: 75%突破
的中率: 8%に近づく

理想の目標

回収率: 90%台達成
累計回収率: 80%突破
土曜OR日曜: どちらかで目標超え

記録の目標

詳細分析レポート作成
競馬場別
人気別
距離別

📝 まとめ

第2週の成果

✅ 回収率87.8%達成（前週+20.6%）
✅ 土曜日は目標超え（111.4%）
✅ 累計も改善（67.2% → 73.3%）
✅ 大穴的中の実績（24.5倍）

課題

❌ まだ目標未達（目標103%）
❌ 日曜日は不調（50.7%）
❌ 的中率が低い（5.6%）
❌ サンプル不足（121頭）

総合評価

確実に改善している

数字が示す通り、
第1週から第2週で大きく改善しました。

もちろん、まだ目標には届いていませんし、
日別のブレも大きいです。

でも、方向性は正しいと感じています。

テストデータで103.5%を達成したAIです。
実戦でも、サンプル数が増えれば理論値に近づくはず。

メッセージ

焦らず、記録を続けます

競馬AIは、1週間や2週間で結果が出るものではありません。

でも、データは嘘をつきません。

改善傾向が明確に見えている今、
やるべきことは「継続」です。

次週も、淡々と記録を積み重ねていきます。

🔜 次週予告

次週（#3）では:

累計150頭以上に到達予定
競馬場別・人気別の詳細分析
回収率90%台を目指す

引き続き、包み隠さず結果を公開していきます。

📌 関連記事

最後まで読んでいただき、ありがとうございました！

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「まだ信用できない」
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次週のレポートもお楽しみに 🏇✨

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次週も改善する？
この分析方法はどう？

何でもお気軽にどうぞ 💬

📊 補足データ

的中馬の詳細

日付	競馬場	レース	人気	オッズ	払戻
3/7	阪神	11R	10番人気	24.5倍	2,450円
3/8	中山	12R	4番人気	7.1倍	710円

不的中の傾向（要分析）

競馬場別の不的中率
人気別の不的中率
オッズ別の不的中率

次週以降のレポートで詳細分析予定。

【競馬AI #2】回収率67%→88%に大幅改善！土曜日は目標超え達成