競馬 ai プロンプト入門！ChatGPTでの作り方と予想のコツ

競馬 ai プロンプトという言葉を耳にし、ご自身の競馬予想に新しい風を取り入れたいと考えている方も多いのではないでしょうか。近年、生成AI競馬予想は目覚ましい進化を遂げており、特にOpenAI 競馬技術を駆使したchatgpt 競馬aiによるチャットGPT競馬予想は、多くの競馬ファンから注目を集めています。しかし、具体的にどのようなチャットgpt 競馬予想やり方があるのか、効果的なchatgpt 競馬予想プロンプトやChatGPT 競馬プロンプトの書き方が分からない、そして何よりチャット GPT 競馬予想当たるのかという疑問を持つのは当然のことです。この記事では、ネット競馬などの情報源を活用したチャットGPT 競馬データ分析の方法から、便利なchatgptのgpts「jra 競馬予想」の活用法、さらには一歩進んだ独自の競馬AI 作り方まで、幅広く解説します。初心者でも安心な競馬AI 作り方 Windows編や、手軽に始められる競馬ai 作り方スマホでのアプローチにも触れていきますので、あなたに最適なAIとの付き合い方がきっと見つかるはずです。

ChatGPTを使った競馬予想の具体的なプロンプト
競馬予想AIを自作するためのステップバイステップ手順
各手法のメリット・デメリットと精度の考え方
初心者から上級者まで自分に合ったAI活用法の選択

ChatGPTで使う競馬 ai プロンプトの基礎知識

チャットgpt 競馬予想やり方とチャットGPT競馬予想
chatgpt 競馬予想プロンプトとChatGPT 競馬プロンプト例
チャット GPT 競馬予想当たる確率を上げるには
chatgpt 競馬aiとOpenAI 競馬データ分析
ネット競馬の情報を活用した生成AI競馬予想
chatgptのgpts「jra 競馬予想」とは

チャットgpt 競馬予想やり方とチャットGPT競馬予想

ChatGPTを用いて競馬予想を行うことは、結論から言うと十分に可能です。これは、ChatGPTが膨大なテキストデータから学習した言語モデルであり、与えられた情報に基づいて論理的な推論やパターンの発見、そして文章の生成を得意としているためです。チャットGPT競馬予想は、これまでの経験や勘に頼るアナログな手法とは一線を画し、データに基づいた客観的なアプローチを実現します。

具体的なチャットgpt 競馬予想やり方は非常にシンプルで、基本的にはChatGPTとの対話形式で進めていきます。予想してほしいレースの基本情報を伝え、注目馬やレース展開について質問を投げかけるだけで、AIが分析に基づいた回答を返してくれます。この手軽さが、多くの競馬ファンにとって大きな魅力となっています。

基本的な予想のステップ

ステップ1：ChatGPT（無料版のGPT-3.5または高性能なGPT-4）にアクセスします。
ステップ2：予想したいレース名、開催日、競馬場、距離などの基本情報を入力します。
ステップ3：出走馬リストや過去の成績など、分析に必要なデータを提供します。
ステップ4：「このレースの注目馬を3頭挙げてください」や「レース展開を予測してください」といった形で質問します。
ステップ5：AIからの回答を参考に、最終的な自分の予想を組み立てます。

もちろん、ただ質問するだけでは表面的な回答しか得られないこともあります。より精度の高い予想を引き出すためには、どのようなデータを与え、どのように質問するか（プロンプト）が極めて重要になります。次の項目では、その具体的なプロンプトについて詳しく解説していきます。

まずは難しく考えずに、普段仲間と競馬の話をするような感覚でChatGPTに話しかけてみるのがおすすめです。そこから少しずつ、より良い答えを引き出すための工夫を加えていきましょう。

chatgpt 競馬予想プロンプトとChatGPT 競馬プロンプト例

ChatGPTの性能を最大限に引き出し、ご自身の競馬予想を新たな次元へと引き上げる鍵は、「プロンプト」と呼ばれる指示文の質にあります。質の高いプロンプトは、単にAIから回答を得るためのものではなく、いわばAIの思考を正しく導くための設計図と言えるでしょう。質の高い設計図があれば、AIはより深く、多角的な分析を行い、その結果としてあなたの予想精度は格段に向上します。

ここでは、単なるプロンプトの例を提示するだけでなく、あなたが自身で質の高いプロンプトを作成できるようになるための「思考のフレームワーク」から、具体的な活用例までを詳細に解説していきます。

プロンプト作成の思考法：「CRAFTメソッド」

効果的なプロンプトを作成するためには、AIに伝えるべき要素を整理することが重要です。そのための基本的な考え方として、以下の5つの要素を意識した「CRAFTメソッド」をご紹介します。

CRAFTメソッド

Context (文脈・背景): 予想したいレースの基本情報、分析の基盤となるデータなど、AIが思考するための前提条件を伝えます。
Role (役割): AIに特定の専門家としての役割を与えます。これにより、回答の視点や専門性が定まります。
Action (行動): AIに具体的に何をしてほしいのかを明確に指示します。「分析して」「リストアップして」「比較して」など、具体的な動詞で伝えます。
Format (形式): AIにどのような形式で回答してほしいかを指定します。これにより、情報が整理され、格段に読みやすくなります。「表形式で」「箇条書きで」などが有効です。
Tone (口調): 回答のトーンを指定します。「専門家として断定的に」「データに基づき客観的に」といった指示が考えられます。

これらの要素を組み合わせることで、漠然とした質問が、AIの能力を最大限に引き出す戦略的な指示へと変わるのです。

【実践編】目的別プロンプトの具体例

それでは、CRAFTメソッドを意識した具体的なプロンプトを、競馬予想における様々な目的別に見ていきましょう。ご自身の目的に合わせてコピー＆ペーストし、[ ]の中身を書き換えるだけで、すぐに活用できます。

目的1：堅実な軸馬を見つけたい時のプロンプト

安定した成績が期待できる、馬券の中心となる馬を探したい場合のプロンプトです。近走の安定感やコース適性を重視するよう指示します。

#プロンプト例：軸馬分析

# 命令書
あなたは、 कंसिस्टेंसी（一貫性）とコース適性を最重要視するプロの競馬データアナリストです。
以下の情報を基に、最も信頼できる軸馬候補を1頭選出し、その馬を推奨する根拠を、以下の3つの観点から箇条書きで詳細に説明してください。

1.  近3走のレース内容と着順の安定性
2.  当該競馬場・距離における実績
3.  今回のレース展開で想定される有利な点

# 入力データ
・レース名：[例：第XX回 日本ダービー(G1)]
・開催日時：[例：2025年5月25日(日)]
・競馬場・距離：[例：東京競馬場 芝2400m]
・出走馬データ：[netkeibaなどからコピーした出馬表を貼り付け]

目的2：高配当を狙える穴馬を発見したい時のプロンプト

人気はないものの、条件が揃えば激走する可能性を秘めた馬を探すためのプロンプトです。AIには、世間の評価（人気）と実力のギャップを見抜く「逆張り」の視点を求めます。

#プロンプト例：穴馬探索

# 命令書
あなたは、人気や前評判に惑わされず、客観的データから期待値の高い穴馬を発見する専門家です。
以下の出走馬データの中で、「過小評価されている」と思われる馬を1〜2頭ピックアップしてください。
選出理由として、以下のいずれかの要素に注目し、なぜ今回が「買い」のタイミングなのかを具体的に解説してください。

・前走での不利（展開、馬場、進路など）
・コース替わりや距離短縮・延長によるプラス要素
・斤量の大幅な増減
・調教内容の顕著な良化

# 入力データ
・レース名：[レース名を入力]
・出走馬データと近走成績：[成績データを含む出馬表を貼り付け]
・調教データ：[可能であれば調教タイムや評価を貼り付け]

目的3：レース展開を立体的に読みたい時のプロンプト

どの馬が逃げ、どのようなペースになり、最終的にどの脚質の馬に有利な流れになるかを予測するためのプロンプトです。これにより、より戦略的な馬券の組み立てが可能になります。

#プロンプト例：レース展開シミュレーション

# 命令書
あなたは、展開予想を得意とする元JRA騎手です。
以下の出走馬の脚質データを分析し、このレースの展開をシミュレーションしてください。
以下のステップで、あなたの分析結果を説明してください。

1.  **ハナ主張の可能性が高い馬:** 逃げ・先行馬をリストアップし、どの馬がハナを切る可能性が最も高いか見解を述べる。
2.  **ペース予測:** 上記の逃げ馬の気性や過去のレース振りから、ペースが「ハイペース」「ミドルペース」「スローペース」のどれになるかを予測する。
3.  **有利な脚質:** 予測したペースに基づき、最終的に「逃げ・先行」「差し」「追い込み」のどの脚質の馬に有利な展開となるかを結論付ける。

# 入力データ
・レース名：[レース名を入力]
・出走馬データ（特に過去レースでの4角通過順位がわかるもの）：[成績データを貼り付け]

良いプロンプトと悪いプロンプトの比較

なぜプロンプトの工夫が重要なのかをより深く理解するために、具体的な「悪い例」と「改善例」を比較してみましょう。AIに与える情報の質と量が、いかに回答の質に直結するかが分かります。

	悪いプロンプトの例	良いプロンプトの例（改善後）
指示内容	「今日の日本ダービーで勝つ馬は？」	「あなたは30年のキャリアを持つベテラン競馬記者です。以下の日本ダービーの出走馬情報から、血統、近走成績、東京2400mへのコース適性の3点を総合的に評価し、優勝する可能性が最も高いと考える馬を1頭挙げ、その選定理由を800字程度で詳細に解説してください。[出走馬データをここに貼り付け]」
問題点と改善点	【問題点】・役割がないため視点が不明確・情報が何もなく、AIが推測で答えるしかない・何を知りたいのかが曖昧・出力形式の指定がない【改善点】・「ベテラン競馬記者」という明確な役割を設定・判断材料となる詳細なデータを提供・評価すべき観点を3つに絞り、分析の方向性を指示・「800字程度で解説」と出力形式を指定

対話を通じて精度を高める「深掘り質問」テクニック

ChatGPTとのやり取りは、一度の質問で終わりではありません。AIからの最初の回答を基に、対話を重ねることで、より深く、精度の高い分析を引き出すことができます。これを「深掘り質問」と呼びます。

あなた：（上記の軸馬分析プロンプトを入力）

ChatGPT：「分析の結果、最も信頼できる軸馬候補は〇〇です。理由は…」

あなた（深掘り質問1）：「ありがとうございます。あなたが挙げた〇〇について、逆に今回のレースでの懸念材料やリスクがあれば教えてください。」

ChatGPT：「〇〇の懸念材料としては、2走前に重馬場でパフォーマンスを落としており、もし当日雨が降る場合は注意が必要です。」

あなた（深掘り質問2）：「なるほど。では、〇〇以外で、あなたが2番目に高く評価する馬は何ですか？〇〇との比較で、その馬が優れている点と劣っている点を教えてください。」

このように対話を続けることで、AIの思考を多角的に検証し、一つの視点に偏らない、よりバランスの取れた結論にたどり着くことが可能になります。

【最重要】ハルシネーションへの警戒

前述の通り、ChatGPTは事実に基づかない情報を生成する「ハルシネーション」を起こすことがあります。競馬予想の文脈では、「存在しないレースに勝っている」「架空の血統背景を語る」「ラップタイムを間違える」といった事象が起こり得ます。AIの回答はあくまでも分析結果の一つとして捉え、馬名、レース結果、成績などの固有名詞やデータは、必ずJRA公式サイトや信頼できる競馬情報サイトで裏付けを取ることを徹底してください。

チャット GPT 競馬予想当たる確率を上げるには

「ChatGPTを使えば競馬予想は必ず当たるのか？」という問いに対しては、残念ながら「NO」と答えざるを得ません。競馬は不確定要素が非常に多い競技であり、いかなるAIであっても100%の的中を保証することは不可能です。しかし、ChatGPTを正しく活用することで、予想の精度、つまり当たる確率を上げることは十分に可能です。

確率を上げるための最も重要な要素は、「インプットするデータの質と量」です。AIは与えられた情報を基にしか判断できません。そのため、質の低い断片的な情報だけでは、AIも質の低い予想しか返すことができないのです。

予想精度向上のためのポイント

詳細なデータを提供する：単なる馬名だけでなく、過去の成績、ラップタイム、騎手、調教師、血統、馬場状態、当日の天気など、できるだけ多くの客観的データをインプットします。
多角的な視点で質問する：「速い馬は？」といった単純な質問だけでなく、「このレース展開で有利な脚質の馬は？」「この血統はこのコースに適性があるか？」など、様々な角度から分析を促す質問を投げかけます。
AIの回答を鵜呑みにしない：前述の通り、AIの回答には誤りが含まれる可能性があります。AIの分析結果をひとつの参考意見として捉え、最終的には自身の知識や経験と組み合わせて判断することが重要です。

特徴量エンジニアリングの考え方

AI開発の世界には「特徴量エンジニアリング」という考え方があります。これは、元のデータから予測に役立ちそうな新しい特徴（データ）を作り出す作業のことです。例えば、「上がり3ハロンのタイム」だけでなく、「レース全体のペースに対する上がり3ハロンの速さ」といった指標を自分で計算してAIに与えることで、より深い分析が可能になります。この考え方は、ChatGPTへの情報提供においても非常に有効です。

結局のところ、ChatGPTは万能の魔法の箱ではなく、非常に優秀なデータ整理・分析アシスタントと捉えるのが適切です。このアシスタントをいかに上手く使いこなすかが、的中確率を上げるための鍵となります。

chatgpt 競馬aiとOpenAI 競馬データ分析

ChatGPTは、米国の企業であるOpenAIによって開発された高度なAIモデルです。chatgpt 競馬aiという言葉は、このOpenAIの技術を競馬予想に応用することを指します。この技術の真価は、単に勝ち馬を予想するだけでなく、人間では時間のかかる膨大な量の競馬データ分析を瞬時に実行できる点にあります。

例えば、過去10年分の特定のレースにおける全出走馬のデータを分析し、「特定の騎手と特定の調教師の組み合わせにおける勝率」や「特定の血統を持つ馬が、特定の条件下（重馬場など）でどのような成績を残しているか」といった複雑な相関関係を発見させることが可能です。これは、従来の競馬新聞や個人の経験だけでは見抜けなかった、新たな穴馬を発見する強力な武器となり得ます。

ChatGPTが得意なデータ分析の例

傾向分析：特定のコースや距離における枠順の有利不利、脚質の傾向などを過去データから分析します。
相性分析：騎手と馬、騎手と調教師、血統とコースなどの相性をデータに基づいて評価します。
パターン認識：「前走で特定の条件のレースを走った馬が次走で好走しやすい」といった、隠れた勝利のパターンを発見します。
異常検知：「人気に比べて過剰に評価されている馬」や「逆に過小評価されている馬」などをデータから炙り出します。

これらの分析を行うためには、信頼できるデータソースから正確な情報を収集し、それを適切に整形してChatGPTに提供する必要があります。まさに、AIを優秀なデータサイエンティストとして活用するイメージです。次の項目では、そのための具体的なデータ収集源について見ていきましょう。

ネット競馬の情報を活用した生成AI競馬予想

質の高い生成AI競馬予想を行う上で、データソースの確保は生命線とも言えます。その中でも、日本の競馬ファンにとって最もポピュラーで情報量が豊富なのが「netkeiba.com」のような競馬情報サイトです。

これらのサイトには、出馬表、過去のレース結果、競走馬の血統情報、騎手や調教師のデータなど、AI分析に必要な情報が網羅されています。ChatGPTにデータを提供する際は、これらのサイトから必要な情報をコピー＆ペーストするのが最も手軽で基本的な方法です。

例えば、特定のレースを予想する場合、netkeibaのレース出馬表ページからテーブル形式で表示されている情報をそのままコピーし、プロンプトに貼り付けることで、ChatGPTは馬名、騎手、斤量などの情報を正確に認識してくれます。

データ利用時の著作権と利用規約に関する注意

競馬情報サイトからデータを取得する際には、必ず各サイトの利用規約を確認してください。特に、プログラムを用いて自動的にデータを大量収集する「スクレイピング」行為は、多くのサイトで禁止されています。個人が手動でコピー＆ペーストして私的に利用する範囲であれば問題ない場合が多いですが、収集したデータを再配布したり、商用利用したりすることは規約違反や著作権侵害にあたる可能性があります。ルールを守ってクリーンに活用しましょう。

より高度な分析を目指すのであれば、レース結果やラップタイムなど、複数のページにまたがる情報を収集し、Excelやスプレッドシートで一つのデータセットにまとめてからChatGPTに提供する方法も有効です。少し手間はかかりますが、情報の密度が上がることで、AIの分析精度も飛躍的に向上します。

chatgptのgpts「jra 競馬予想」とは

ChatGPTの機能をさらに拡張するものとして、「GPTs（ジーピーティーズ）」という仕組みがあります。これは、特定の目的に特化したオリジナルのChatGPTを誰でも作成・公開できる機能です。そして、このGPTsの中には、有志によって作成された「JRA 競馬予想」に特化したものが多数存在します。

これらの競馬特化型GPTsは、あらかじめ競馬予想に最適化された設定やプロンプトが組み込まれているのが特徴です。そのため、利用者は複雑なプロンプトを自分で考えなくても、レース名を伝えるだけでAIが自動的に必要な情報を収集・分析し、予想を返してくれるといった便利な機能を備えている場合があります。

競馬特化型GPTsのメリット

手軽さ：複雑なプロンプトやデータ入力の手間が省け、初心者でも簡単にAI予想を試せる。
専門性：競馬予想に必要な独自のデータソースや分析ロジックが組み込まれている場合がある。
効率化：予想プロセスが自動化されており、短時間で多くのレースの予想を得られる。

競馬特化型GPTsのデメリットと注意点

有料プランが必要：GPTsを利用するには、基本的にChatGPTの有料プラン（ChatGPT Plusなど）への登録が必要です。
ブラックボックス化：どのようなデータやロジックで予想が導き出されているのかが不明な場合が多く、分析の透明性に欠ける。
信頼性の問題：作成者不明のGPTsも多く、提供される情報の正確性や予想の信頼性は未知数。

chatgptのgpts「jra 競馬予想」は、AI競馬予想の入り口として非常に便利なツールですが、その手軽さの裏にあるデメリットも理解しておく必要があります。もしあなたが分析のプロセスを重視したり、自分だけのオリジナルな予想を追求したいのであれば、GPTsに頼るだけでなく、自身でプロンプトを工夫したり、次の章で解説するAIの自作に挑戦したりする方が、より深い満足感を得られるかもしれません。

GPTsは便利な「全自動洗濯機」のようなものですね。手軽で便利ですが、こだわりの汚れを落としたい時には、やはり自分で手洗いする方法も知っておくと良い、というのに似ています。

競馬 ai プロンプトから一歩進んだAI開発

競馬AI 作り方の全体像を把握する
初心者向けの競馬AI 作り方 Windows編
競馬ai 作り方スマホで完結させる方法
成果を出す競馬 ai プロンプト作成のコツ

競馬AI 作り方の全体像を把握する

ChatGPTへのプロンプト入力に慣れ、「もっと自分だけのオリジナルな予想AIが欲しい」と感じ始めたら、それはAI自作への第一歩です。競馬AI 作り方と聞くと非常に難しく感じるかもしれませんが、現在では様々なツールやアプローチが存在し、個々のスキルレベルに合わせて挑戦することが可能です。

大きく分けると、AIの作り方には「ノーコード・ローコード開発」と「プログラミング開発」の2つの潮流があります。

アプローチ	概要	メリット	デメリット	こんな人におすすめ
ノーコード・ローコード開発	プログラミング言語をほとんど、あるいは全く使わずに、画面上の操作でAIモデルを構築する手法。スマホアプリや専用サービスを利用します。	・専門知識が不要・開発スピードが速い・手軽に始められる	・カスタマイズ性が低い・複雑なロジックは組めない・プラットフォームに依存する	・プログラミング未経験者・まずはAI予想を体験したい方・手軽さを最優先する方
プログラミング開発	Pythonなどのプログラミング言語を用いて、データ収集からモデル構築、評価までを全て自分で行う手法。	・カスタマイズ性が非常に高い・独自の分析ロジックを実装可能・AIの仕組みを深く理解できる	・プログラミングの学習コストが高い・開発に時間がかかる・環境構築が必要	・オリジナリティを追求したい方・AIやプログラミングを学びたい方・長期的な視点で取り組める方

どちらのアプローチが優れているというわけではなく、あなたの目的やスキル、かけられる時間によって最適な選択は異なります。まずはノーコードのツールでAIの挙動に慣れてから、本格的なプログラミング開発にステップアップするという道筋も良いでしょう。次の項目からは、それぞれの具体的な作り方について詳しく解説していきます。

初心者向けの競馬AI 作り方 Windows編

本格的なオリジナルAI開発に挑戦したいと考えたとき、現在主流となっているのがプログラミング言語「Python」を利用した方法です。Windows PCがあれば、誰でも無料で開発環境を整え、競馬AI 作り方を始めることができます。

ここでは、プログラミング初心者の方を対象に、Windows環境での開発フローの概要をステップごとに解説します。

ステップ1：環境構築

まず、AI開発に必要なソフトウェアをPCにインストールします。これが全ての土台となります。

最低限必要なツール

Python本体: プログラミング言語そのものです。公式サイトからダウンロードしてインストールします。
Anaconda: データ分析に必要なライブラリ（便利な道具の詰め合わせ）や開発ツールがまとめて入っているパッケージです。初心者はこちらをインストールするのが断然おすすめです。
VSCode (Visual Studio Code): Microsoftが開発した高機能なテキストエディタ。Pythonのコードを書く際に非常に便利です。

ステップ2：データ収集（スクレイピング）

AIに学習させるための競馬データを収集します。前述の通り、netkeibaなどのサイトから手動でコピーもできますが、プログラミングでは「スクレイピング」という技術でこの作業を自動化できます。Pythonの`requests`や`BeautifulSoup`といったライブラリがよく使われます。

繰り返しになりますが、スクレイピングを行う際は対象サイトの利用規約を必ず確認し、サーバーに過度な負荷をかけないよう配慮（アクセス間隔を空けるなど）が必要です。

ステップ3：データ前処理

収集した生のデータは、そのままではAIが学習できません。「-」（ハイフン）などの不要な文字を削除したり、文字データをAIが理解できる数値に変換したりする「前処理」という作業が不可欠です。データ分析ライブラリの`pandas`がこの工程で絶大な力を発揮します。

ステップ4：モデルの学習と予測

綺麗に整えたデータを、AIのアルゴリズム（機械学習モデル）に読み込ませ、勝ち馬のパターンを学習させます。競馬AIでは`LightGBM`や`XGBoost`といった高速で精度の高いモデルが人気です。学習が完了したモデルに、次のレースの出走馬データを入力することで、各馬の勝つ確率を予測値として出力させることができます。

ステップ5：評価と改善

AIが弾き出した予測が、実際のレース結果とどれくらい合っていたかを評価します。回収率などを計算し、予測精度が低ければ、ステップ2〜4に戻って「もっと有効なデータはないか？」「モデルの設定は適切か？」といった試行錯誤を繰り返します。この改善のサイクルこそが、AI開発の醍醐味です。

一つ一つのステップは専門的に聞こえますが、今ではインターネット上に多くの学習サイトや解説動画があります。焦らず一つずつクリアしていけば、必ず自分だけのAIを完成させることができますよ。

競馬ai 作り方スマホで完結させる方法

「プログラミングは難しそう」「もっと手軽にAI予想を始めてみたい」という方には、スマートフォンだけで競馬AIの作成や活用が完結する方法がおすすめです。これらは主に、専門知識が不要な「ノーコード」のアプローチに分類されます。

競馬ai 作り方スマホ編では、主に既存のアプリやWebサービスを利用することになります。これらのサービスは、ユーザーが複雑な操作をすることなく、AIによる高度な分析の恩恵を受けられるように設計されています。

スマホで利用できる代表的なAI競馬サービス

SPAIA競馬: AIが独自の指数（期待値）を算出し、全レースの予想を公開している人気のサービスです。ユーザーがAIを「作る」というよりは、高性能なAIを「使う」という形になりますが、データ分析に基づいた客観的な予想を手軽に入手できます。
AI競馬予想アプリ各種: アプリストアで検索すると、様々なAI予想アプリが見つかります。中には、ユーザーがいくつかの条件（血統重視、騎手重視など）を設定することで、予想ロジックを簡易的にカスタマイズできるものもあります。

スマホ活用のメリットとデメリット

スマホでAI競馬予想を行うことの最大のメリットは、やはりその手軽さと即時性です。PCを開く必要がなく、いつでもどこでもパドックやオッズを見ながらAIの分析結果を確認できます。競馬場やウインズにいる時でも、最新の情報を基にした予想を参考にできるのは大きな強みです。

一方で、デメリットはカスタマイズ性の低さにあります。多くのサービスは完成されたAIを利用する形式のため、「なぜこの馬が推奨されたのか」という分析の根拠がブラックボックスになりがちです。また、自分だけの独自のファクター（例えば、特定の牧場の生産馬に特化した分析など）を予想ロジックに加えることは困難です。

まずはスマホアプリでAI予想がどのようなものかを体験し、そのロジックに興味が湧いたらPCでの自作に挑戦する、というステップアップが、挫折の少ない良い流れかもしれませんね。

成果を出す競馬 ai プロンプト作成のコツ

この記事では、ChatGPTを活用した競馬予想から、一歩進んだオリジナルAIの開発まで、幅広く解説してきました。最後に、記事全体の要点をリスト形式でまとめます。これらのポイントを意識することで、あなたのAI競馬予想はより成果の出るものになるはずです。

ChatGPTでの競馬予想は手軽に始められる有効な手段
成果を出す鍵はAIへの指示文であるプロンプトの質にある
プロンプトには役割設定、情報提供、明確な質問の3要素を含める
初心者向けプロンプトはレース情報と馬名を渡すだけでも機能する
中級者は過去成績などの具体的なデータを加えると精度が向上する
上級者は血統や馬場など複合的な情報を与え多角的な分析を促す
AIは嘘をつく（ハルシネーション）可能性がありファクトチェックが必須
的中確率を上げるにはインプットするデータの質と量が最も重要
netkeibaなどの競馬情報サイトは優れたデータソースとなる
データ利用時は各サイトの利用規約や著作権を遵守する
GPTsは競馬予想に特化した便利なツールだが有料かつ仕組みが不透明な場合もある
オリジナルAI開発にはプログラミング不要のノーコード手法がある
本格的な開発にはPythonを用いるのが現在の主流
Windows PCでのAI開発は環境構築から評価・改善のサイクルを回す
スマホアプリは手軽にAI予想を体験できるがカスタマイズ性は低い