週間サマリー
5月9日（土）・10日（日）の8レースを予測。結果は以下の通り。
- 予測レース数: 8レース
- 本命(◎)単勝的中: 1/6 = 16.7%
- 本命(◎)複勝的中: 2/6 = 33.3%
- 投資合計: ¥4,000
- 回収合計: ¥0
- 回収率: 0.0%
- バンクロール: ¥107,640 → ¥103,640（-3.7%）
数字だけ見ると厳しい週だった。しかし、京都新聞杯での本命的中や、NHKマイルカップでAI上位陣が上位を占めるなど、モデルの「網羅性」には光明がある。
京都新聞杯（GII）— 今週のビッグヒット
5月9日（土）京都11R / 芝2200m / 16頭
AI本命◎コンジェスタスが6番人気13.7倍で1着。重賞未勝利馬をダントツの本命に推した読みが的中した。
| 印 | 馬名 | AI順位 | 結果 |
|---|---|---|---|
| ◎ | コンジェスタス | 1位 | 1着 ✓ |
| △ | ベレシート | 4位 | 2着 ✓ |
| ○ | エムズビギン | 2位 | 7着 |
| ▲ | メイショウテンク | 3位 | 5着 |
コンジェスタスは父コントレイル、高野友和厩舎の牡3歳。デビューから無傷3連勝で重賞初制覇を飾った。AIは純実力評価でスコア差0.24と「中程度」の信頼度だったが、三強構図の中で正しい馬をトップに推せた。
AI4位ベレシートも2着に入り、馬連1-4で決着なら万馬券級の配当だった。惜しい。
NHKマイルカップ（GI）— 軸選びの課題
5月10日（日）東京11R / 芝1600m / 18頭
レース結果
| 着順 | 馬番 | 馬名 | 人気 | オッズ |
|---|---|---|---|---|
| 1着 | 17 | ロデオドライブ | 1番人気 | 4.6倍 |
| 2着 | 16 | アスクイキゴミ | 4番人気 | 8.4倍 |
| 3着 | 11 | アドマイヤクワッズ | 6番人気 | 9.7倍 |
AI評価 vs 結果
| 印 | 馬名 | AI順位 | 結果 |
|---|---|---|---|
| ◎ | レザベーション | 1位 | 6着 × |
| ▲ | アスクイキゴミ | 3位 | 2着 ✓ |
| △ | ロデオドライブ | 4位 | 1着 ✓ |
| ☆ | エコロアルバ | 5位 | 9着 × |
モデルは正しい馬を上位に含んでいた。AI3位アスクイキゴミが2着、AI4位ロデオドライブが1着。しかし本命レザベーションが6着に敗れ、投資¥4,000は全損。
何が起きたか
AI純実力評価でレザベーションはスコア9.58、2位と0.66差のダントツ1位。だが18頭立てのGIでは「ダントツ評価」への集中投資がハイリスクであることが露呈した。
一方でロデオドライブとアスクイキゴミをAI3位・4位に評価していた点は評価できる。順序づけに課題があっても、網羅性は高かった。
投資の振り返り
クォーターKelly基準で投資額を¥4,000に抑えた判断は正解。もっと攻めたプランC（¥13,200）だったらバンクロールの12%を失っていた。リスク管理は機能していた。
その他のレース
東京8R（土曜）4歳以上2勝クラス / 芝2000m / 8頭
完全全滅。 8頭立ての小頭数でAI上位5頭が全て圏外。1着はAI圏外のショウナンマクベス。スコア差0.19の小頭数レースは見送りが正解だった。
京都12R（日曜）4歳以上2勝クラス / 芝1400m / 14頭
完全全滅。 AI1位〜5位のスコア差わずか0.08の大混戦。信頼度:低で見送り推奨だったレース。スコア差0.1未満は予測精度が極めて低いことが確認された。
AI精度の傾向分析
信頼度と結果の関係
| 信頼度 | レース数 | 本命複勝的中 | Top5に3着以内馬含む |
|---|---|---|---|
| 高 | 2 | 0/2 (0%) | 2/2 (100%) |
| 中 | 4 | 2/4 (50%) | 3/4 (75%) |
| 低 | 2 | 0/2 (0%) | 1/2 (50%) |
重要な発見：**「信頼度:高」は「本命が来る」ではなく「AI上位に好走馬が含まれる確率が高い」**という意味。この解釈の転換が次週以降の戦略の鍵になる。
本命が的中したレースの特徴
- 京都新聞杯：スコア差0.24（中程度）、16頭重賞
- 東京8R（日曜）：スコア差0.31（中程度）、11頭
→ スコア差が0.2〜0.4の「中程度」レースの本命が的中しやすい傾向がある。
次週に向けた改善
1. 軸選びの分散
AI1位への集中投資は見直す。AI上位3頭をBOX的に扱い、複勝・ワイドで網羅する戦略へ。スコア差が0.5以上なら集中、0.3未満なら分散。
2. 重賞でのオッズ反映モデルの扱い
NHKマイルCでcontrarian bias（人気薄過大評価）が完全に裏目に出た。重賞では市場の情報が既に精緻なため、純実力モデルのみを使う。
3. 信頼度:低レースの見送り徹底
スコア差0.15未満は見送りをデフォルトに。
モデル情報
- モデル: LightGBM 5-fold ensemble + Platt scaling
- CV相関: 0.642
- 特徴量: 60特徴量
- データ期間: 2025-04-01 〜 2026-04-27（35,899サンプル）
本記事はAIモデル（LightGBM）の予測結果に基づく分析レビューです。馬券購入は自己責任でお願いします。