8月9日(土)、札幌・新潟・中京の3場で36レースが行われた。PerfectGreen AIが予測対象としたのは7レース。

結果から言えば、推奨馬券7レース全滅。もし推奨通りに買っていれば11,000円がゼロだった。

しかし、単に「負けた」で片付けてはいけない。この日はAIの強みと弱みが極端に分かれた一日だった。

週間成績サマリー

項目
予測レース数7R
推奨馬券全滅(0/7R)
仮想投資額¥11,000
仮想回収額¥0
ROI0%
仮想損益-¥11,000
Top1的中率14.3%(1/7)
Top3的中率85.7%(6/7)
スコア相関0.198

Top3的中率86%で全滅。この矛盾こそが、現在のAIモデルが抱える核心的な課題である。

レース別結果

CBC賞(G3)中京11R ── AI圏外の大穴が勝った

着順馬番馬名人気オッズAI順位
1着2フロムダスク1235.1倍11位
2着3レイピア24.9倍3位
3着6レッドエヴァンス37.1倍1位

AI推奨: 投資なし(EV基準満たさず)

払戻: 三連単2-3-6 ¥162,460 / 三連複2-3-6 ¥19,470 / ワイド3-6 ¥750

AIの1位評価レッドエヴァンスが3着、3位評価レイピアが2着。ともに3着以内に入った。しかし勝ったフロムダスク(35.1倍)はAI評価11位。12番人気の大穴は読めなかった。

AIは「投資非推奨」を出していた。EVの計算は正しかったということになるが、3-6のワイド750円は存在したレースだった。

浜名湖特別 中京10R ── AI3位が勝ち、推奨は全滅

着順馬番馬名人気オッズAI順位
1着5カリーニョ23.4倍3位
2着2サトノアイボリー44.8倍4位
3着1マイバレンタイン12.4倍5位

AI推奨: 4-6 ¥1,300 / 5-6 ¥900 / 4-5 ¥800 = ¥3,000(仮想)→ 全滅

払戻: ワイド1-2 ¥210 / 1-5 ¥180 / 2-5 ¥240

AIの上位5頭のうち3頭(1-2-5)が実際の3着以内。しかし推奨ペアは「6ヤマニンループ(AI1位)」を軸にしており、6着外だった。AIが最も高く評価した馬が来なかった。

揖斐川特別 中京12R ── 本命は1着、相手が来ない

着順馬番馬名人気オッズAI順位
1着11リベッチオ11.6倍1位
2着4ケイツーリーブル35.4倍9位
3着2ブルックリンダンス25.4倍8位

AI推奨: 計7点 ¥2,100(仮想)→ 全滅

払戻: ワイド2-4 ¥450 / 2-11 ¥220 / 4-11 ¥210

AIの1位リベッチオが1着。しかし2着3着に入った馬はAI8位・9位。推奨ペアの相手(5-6-7-8)は全滅だった。

石狩特別 札幌12R ── 本命3着、相手来ず

着順馬番馬名人気オッズAI順位
1着4グレーヌドジョワ47.8倍7位
2着5グランセゾン611.5倍6位
3着1マイネルシンベリン24.2倍1位

AI推奨: 1-3 ¥1,300 / 1-6 ¥900 / 3-6 ¥800 = ¥3,000(仮想)→ 全滅

払戻: ワイド1-4 ¥410 / 1-5 ¥500 / 4-5 ¥500

AI1位マイネルシンベリンは3着。しかし1着4番と2着5番はAI6位・7位。推奨ペアの相手(3番・6番)はともに着外だった。

驀進特別 新潟12R ── 推奨1点、相手来ず

着順馬番馬名人気オッズAI順位
1着17クールベイビー24.2倍4位
2着11ハニーローリエ12.5倍1位
3着8カレンデュラ613.3倍3位

AI推奨: 11-12 ¥500(仮想)→ 全滅

払戻: ワイド8-11 ¥460 / 8-17 ¥980 / 11-17 ¥300

AI上位3頭(8-11-17)がそのまま3着以内に入った。しかし推奨は「11-12」の1点のみ。AI3位の8カレンデュラとのペアを買っていれば的中だった。

富良野特別 札幌10R ── AI2位と3位が来た、ペアは推奨外

着順馬番馬名人気オッズAI順位
1着3プライベートアイズ412.2倍4位
2着13タガノエルー11.6倍3位
3着8ベラジオワールド23.7倍2位

AI推奨: 7-8 ¥500 / 7-13 ¥300 / 3-7 ¥300 / 1-7 ¥200 = ¥1,300(仮想)→ 全滅

払戻: ワイド3-8 ¥470 / 3-13 ¥430 / 8-13 ¥150

AI2位と3位が2着3着。ただし推奨ペアは全てAI1位「7マーウォルス」を軸にしており、7着外だった。

3歳以上2勝クラス 新潟 ── 大穴が決まる

着順馬番馬名人気オッズAI順位
1着15マーゴットゲイン1040.3倍11位
2着5アスタールフナ23.8倍5位
3着6ダノンモンテローザ411.1倍6位

AI推奨: 4-14 ¥500 / 10-14 ¥300 / 8-14 ¥300 = ¥1,100(仮想)→ 全滅

AI1位14ピコテンダーは着外。10人気40.3倍の大穴が勝つ荒れレースで、AIは対応できなかった。

分析:「馬は当たる、組み合わせが外れる」

この日の構造を一枚の図で示す。

Top3的中率86%(6/7R)は優秀だ。AIは7レース中6レースで、3着以内に入る馬を上位3位以内に予測していた。つまり「どの馬が来るか」はほぼ正解に近い。

しかし**推奨馬券は0%**だった。理由は明確だ。

AIの1位評価馬が軸にならず、結果的に「合わない相手」と組まされた

  • 浜名湖特別: AI1位6番が着外、AI3位5番が1着
  • 富良野特別: AI1位7番が着外、AI2位8番とAI3位13番が2-3着
  • 石狩特別: AI1位1番は3着、しかし1着2着はAI6-7位
  • 揖斐川特別: AI1位11番が1着、しかし2-3着はAI8-9位

AIが正しく評価していた馬と、推奨ペアの相手がズレた。とくに「AI1位を軸にして上位同士のペアを買う」というロジックにおいて、1位馬が着外になるケース(富良野・浜名湖)が致命傷になった。

教訓

「馬を選ぶ力」と「ペアを選ぶ力」は別物である。

Top3的中率が高くても、その3頭のなかでどの2頭が actually 上位に来るかを当てる力が不足している。現在のワイド推奨ロジックは「AI上位馬の組み合わせ」を出力するが、実際の着順(1-2着 vs 2-3着 vs 1-3着)まで区別できていない。

次の改善方向としては:

  • AI上位3頭の全通りBOXを固定推奨(現在はピンポイント推奨で外しやすい)
  • 「1位馬が信頼できるか」の確率をEVに組み込む
  • スコア相関0.198は順位予測力が低い証拠。モデルの再訓練が必要

PerfectGreen AIは「どの馬が強いか」は分かっている。しかし「どの馬が1着になるか」の解像度が足りない。このギャップを埋めることが、次のステップだ。