まず結論から言うと、「思っていたよりちゃんと当たる。ただし、人間の調整は絶対に必要」でした。
AIの予想は、罠フィルターと買いロジックの精度が上がってきたおかげで、買い目として“納得できる形”にはなっていました。
ですが、そのまま機械的に乗ると取りこぼす場面もある。やっぱり最後の微調整は人間がやった方が強いです。

📅実際に使ったレース例（2024年7月第2週）

この週末は、以下のレースでAI予想を使ってみました：

日付	開催	レース	AI本命	購入方式	結果
6/15	阪神	11R 宝塚記念	1番べラジオオペラ	ワイド馬連◎-〇-▲.△.☆	的中（配当ワイド960円/馬連2370円）

精度としては的中。

私の脳内予想は、
◎メイショウタバル
○べラジオオペラ
▲ソールオリエンス
△ドゥレッツァ
☆ジャスティンパレス
…見事にG1馬ばっかりですが、逃げの武豊を信じてこの予想にしました。

やはり経験に勝るものはないようです…
しかしこれもまたAIに落とし込むことで近い予想を作っていけると思っております。

📈回収率と使い勝手

予想精度：納得できるものが多いがまだ甘い（過去の予想スタイルに近づいてる）
回収率：月間トータルでも120％前後を維持
使い勝手：UI上で買い目と理由を確認できるのは非常に便利

友人にも触ってもらったところ、「何でこの馬を選んでるかが見えるのが安心」「展開読みが合ってる時は強い」と評判でした。

🤖課題：微妙なズレはまだある

馬場読み → Netkeibaコメントだけでは足りないことがある
“人気の付き方” → 単勝と複勝の差／馬連の異常売れは反映できてない
UIの相手候補表示 → 細かい展開ズレの補正が足りない
騎手に対してのバイアスが人間と明らかに相違している

ここは今後改良していくべきポイント。やっぱり「人間の“違和感”を吸収できる構成」まで作るのはまだ先です。

📝まとめ：AI予想は十分使えるけど、補正こそが競馬脳

結論として、AI予想は予想を組む手間を大幅に減らしてくれます。
特に罠回避・展開読み・騎手傾向の整理は非常に助かる。
ただし、最終的な買い目選択には、自分の競馬脳＝経験値が必要です。
AIの出力を見て、「なるほど」と思うか「うーん」と思うか。それで初めて馬券が選べる。

この使い方が、私にとって一番“楽しくて、納得できる”競馬スタイルだと思っています。

次回：第9回「仲間にも使ってもらったら見えてきた競馬脳の違い」

次回は、友人たちにもAI予想を試してもらった話。
同じ予想でも「軸を変える」「買い方が違う」「納得ポイントが違う」ことで、予想スタイルの差が浮き彫りになりました。そこから見えたのは、“競馬ってやっぱり人間的なスポーツだな”という気づきです📘👥🐎