はじめに
今回は宝塚記念をNotebookLMでデータ予想してみました。
今回まで前回までと同様の方法で予想をしてみました。
詳しい手順は前回書いた記事を見ていただけると嬉しいです。
#1 【競馬AI】日本ダービーをNotebookLMでデータ予想してみた【導入編】
#2 【競馬AI】日本ダービーをNotebookLMでデータ予想してみた【データ準備編】
#3 【競馬AI】日本ダービーをNotebookLMでデータ予想してみた【NotebookLM準備編】
#4 【競馬AI】日本ダービーをNotebookLMでデータ予想してみた【実践編】
予想手順（簡易版）
NotebookLMを使った方法
- netkeibaから情報を集める
- 集めたデータをまとめる
- NotebookLMにアップロードする
- プロンプトを入力して予想をしてもらう（プロンプトはGemini作成）
Geminiを使った方法
- 最適なプロンプトをGeminiに聞く
- 1.のプロンプトで予想をしてもらう
最終予想
NotebookLMの最終予想
本命（◎）：16番 メイショウタバル(2)
対抗（⚪︎）：5番 クロワデュノール(1)、2番 ミュージアムマイル(4)
穴馬候補（▲/△）：17番 レガレイラ(5)、15番 マイユニバース(6)
※( )の数字は人気
Geminiの最終予想
本命（◎）：5番 クロワデュノール(1)
対抗（⚪︎）：2番 ミュージアムマイル(4)、16番 メイショウタバル(2)
穴馬候補（▲/△）：1番 ダノンデサイル(3)、6番 ビザンチンドリーム(7)
※( )の数字は人気
レース結果
レース結果は以下の通りとなりました。
※( )の数字は人気
※太字は掲示板内的中馬
| レース結果 | NotebookLM | Gemini | |
|---|---|---|---|
| 1着 | メイショウタバル(2) | メイショウタバル(2) | クロワデュノール(1) |
| 2着 | クロワデュノール(1) | クロワデュノール(1) | ミュージアムマイル(4) |
| 2着 | ダノンデサイル(3) | ミュージアムマイル(4) | メイショウタバル(2) |
| 4着 | コスモキュランダ(8) | レガレイラ(5) | ダノンデサイル(3) |
| 5着 | タガノデュード(10) | マイユニバース(6) | ビザンチンドリーム(7) |
上位1〜3番人気での決着だったとはいえ、Geminiは3/5、NotebookLMは2/5的中という結果となりました。
馬券的には的中してるとはいえ、やはりもう少し的中率は上げていきたいところではあるかなと思います。
まとめ
日本ダービー、安田記念、宝塚記念とG1の予想を行ってみましたが、思っていた以上に有用かなと思いました。
今回で春G1は終了となりますが、これからもプロンプトを回収してみる、使うデータを変えてみる、特定のファクターを重要視して予想させてみるなど、様々な方法でNotebookLMを使った予想は続けていこうと思います。