はじめに

新しく Claude Fable 5.0 がリリースされたので、さっそく触ってみました。

新しいAIモデルが出ると、普通はコードを書かせたり、文章を要約させたり、既存モデルとベンチマーク比較をしたりすると思います。

ただ、今回は少し遊び半分で、

「競馬予想をさせたらどうなるんだろう？」

というテーマで試してみることにしました。

対象にしたのは、2026年6月10日に大井競馬場で行われた 第72回東京ダービー（JpnI） です。

比較対象として、ChatGPT-5.5 にも同じように予想させました。

つまり今回は、

新しくリリースされた Claude Fable 5.0 を試してみる
ついでに ChatGPT-5.5 と比較してみる
せっかくなので、AIが出した買い目を実際に買ってみる

という、かなり遊び寄りの検証です。

結果としては、

ChatGPT-5.5 の買い目は外れ、Claude Fable 5.0 の買い目は的中しました。

ただし、これは「Claude Fable 5.0 は競馬予想がうまい」と言いたい記事ではありません。

あくまで、新しいAIモデルをちょっと変わった題材で試してみたら、思ったより面白い結果になった、という話です。

今回やってみたこと

今回やったことはシンプルです。

ChatGPT-5.5 と Claude Fable 5.0 に、同じような条件で東京ダービーを予想してもらいました。

そのうえで、両モデルが提示した買い目のうち、最も現実的な買い方として出してきた バランス型 を実際に購入しました。

購入金額はそれぞれ3,000円です。

モデル	購入した買い方	購入額
ChatGPT-5.5	バランス型	3,000円
Claude Fable 5.0	バランス型	3,000円

遊び半分とはいえ、せっかくなのでプロンプトは少し丁寧に作りました。

単に「当たる馬を教えて」と聞くのではなく、
競馬予想家ではなく、競馬データの分析アシスタントとして分析してほしい
という形で指示しました。

使用したプロンプトの考え方

今回のプロンプトでは、AIに「未来を当てさせる」というより、
レース情報を整理して、買い目を組み立ててもらう ことを目的にしました。

重視させた観点は以下です。

大井ダート2000mへの適性
前哨戦の内容
距離適性
枠順
脚質と想定ペース
馬場状態
JRA勢と地方勢の力関係
オッズ妙味
危険な人気馬
穴馬候補

また、買い目は以下の3パターンで出してもらいました。

本命型
バランス型
穴狙い型

今回は、その中から両モデルの バランス型 を購入しています。

この時点では、どちらが当たるかはもちろん分かりません。

「新モデルだし、せっかくだから遊んでみよう」くらいの気持ちです。

東京ダービーの結果

実際の東京ダービー2026の結果は以下でした。

着順	馬番	馬名
1着	12	フィンガー
2着	10	シルバーレシオ
3着	5	リアライズグリント
4着	4	ロックターミガン
5着	9	ゴッドフェンサー

上位は人気サイドの決着でした。

そして、この結果に対して、ChatGPT-5.5 と Claude Fable 5.0 の買い目の明暗が分かれました。

ChatGPT-5.5 の結果

ChatGPT-5.5 は、⑫フィンガーを本命にしていました。

ここは正解です。

ただし、買い目の中心は ⑫フィンガーと④ロックターミガン の組み合わせでした。

ChatGPT-5.5 のバランス型は、以下のような構成です。

買い目	金額	結果
三連複 4-12-5	400円	不的中
三連複 4-12-6	400円	不的中
三連複 4-12-9	300円	不的中
三連複 4-12-14	200円	不的中
ワイド 6-12	500円	不的中
ワイド 9-12	400円	不的中
ワイド 14-12	300円	不的中
馬連 4-12	500円	不的中

実際には、④ロックターミガンは4着。

かなり惜しいところまでは来ていましたが、馬券としては不的中でした。

ネット投票の結果も、購入金額3,000円に対して払戻0円です。

項目	金額
購入額	3,000円
払戻	0円
収支	-3,000円
回収率	0%

Claude Fable 5.0 の結果

一方、Claude Fable 5.0 は、⑫フィンガーを本命、⑩シルバーレシオを対抗として見ていました。

この組み合わせが結果的にハマりました。

Claude Fable 5.0 のバランス型は、以下のような構成です。

買い目	金額	結果
馬連 12-10	800円	的中
三連複 12-10-5	400円	的中
三連複 12-10-4	400円	不的中
三連複 12-10-6	400円	不的中
ワイド 12-1	500円	不的中
ワイド 6-12	500円	不的中

結果は、1着⑫フィンガー、2着⑩シルバーレシオ、3着⑤リアライズグリント。

つまり、

馬連 12-10
三連複 12-10-5

が的中しました。

ネット投票の結果では、購入金額3,000円に対して払戻4,360円です。

払戻の内訳は以下です。

的中馬券	購入額	払戻	回収額
馬連 12-10	800円	280円	2,240円
三連複 12-10-5	400円	530円	2,120円

合計払戻は、

2,240円 + 2,120円 = 4,360円

です。

項目	金額
購入額	3,000円
払戻	4,360円
収支	+1,360円
回収率	約145.3%

遊び半分で試した Claude Fable 5.0 が、まさかのプラス収支になりました。

両方買ったトータル結果

ただし、今回はChatGPT-5.5の買い目も一緒に買っています。

そのため、全体では以下の結果です。

モデル	購入額	払戻	収支
ChatGPT-5.5	3,000円	0円	-3,000円
Claude Fable 5.0	3,000円	4,360円	+1,360円
合計	6,000円	4,360円	-1,640円

Claude Fable 5.0 単体では勝ち。

しかし、両方のAIの買い目を買ったトータルでは負け。

このあたりが、なんとも競馬らしい結果です。

面白かったポイント

今回面白かったのは、両モデルとも本命は同じ ⑫フィンガー だったことです。

しかし、2番手以降の評価が違いました。

ChatGPT-5.5 は、④ロックターミガンを重視しました。
理由は、大井での実績や先行力を評価したためです。

一方で、Claude Fable 5.0 は、⑩シルバーレシオを重視しました。
こちらは、初大井などの不安点を挙げながらも、能力上位として買い目に残しました。

結果的には、⑩シルバーレシオが2着。

この違いが、そのまま的中・不的中の差になりました。

観点	ChatGPT-5.5	Claude Fable 5.0
本命	⑫フィンガー	⑫フィンガー
重視した相手	④ロックターミガン	⑩シルバーレシオ
買い目の軸	12-4中心	12-10中心
結果	不的中	的中

同じプロンプトを入れても、モデルによって「どのリスクを嫌うか」「どの馬を残すか」が変わるのが面白いところです。

Fable 5.0 を使ってみた感想

Claude Fable 5.0 を使ってみて感じたのは、説明がかなり自然で、読み物としても理解しやすいということです。

特に今回のように、

条件を整理する
リスクを挙げる
複数の選択肢を比較する
最終的に現実的な案を出す

というタスクでは、かなり使いやすい印象でした。

競馬予想が得意というより、
不確実な情報を整理して、判断材料を並べるのがうまい
という感じです。

もちろん、今回はたまたま当たっただけかもしれません。

1レースだけでモデルの優劣は判断できません。

ただ、新しくリリースされたモデルを遊び半分で試す題材としては、かなり面白かったです。

注意点

今回、Claude Fable 5.0 の買い目は的中しました。

ただし、生成AIが未来を予測できるわけではありません。

AIは、与えられた情報をもとに、もっともらしい分析を組み立てているだけです。

競馬は不確実性が高く、馬場状態、展開、馬体重、パドック、騎手の判断など、さまざまな要素で結果が変わります。

そのため、AIの予想をそのまま信じるのは危険です。

今回はあくまで、

新しく出た Claude Fable 5.0 で遊んでみたら、たまたま東京ダービーの買い目が当たった

という話です。

馬券は投資ではなく娯楽として、無理のない範囲で楽しむものだと思います。

まとめ

新しくリリースされた Claude Fable 5.0 を、少し遊び半分で競馬予想に使ってみました。

結果は以下です。

モデル	購入額	払戻	収支	結果
ChatGPT-5.5	3,000円	0円	-3,000円	不的中
Claude Fable 5.0	3,000円	4,360円	+1,360円	的中
合計	6,000円	4,360円	-1,640円	トータルでは負け

Claude Fable 5.0 単体では、回収率約145.3%。

ただし、両方買った全体ではマイナスです。

今回の感想を一言でまとめると、

新モデルを遊び半分で試してみたら、思ったよりちゃんと分析してきて、しかも当たってしまった。

という感じです。

生成AIの性能比較は、コード生成やベンチマークだけではなく、こういう少しゆるい題材で試してみるのも面白いと思いました。