競馬AIが当たらない理由｜予想AIはなぜ儲からない？自作して分かった落とし穴

▶ 私が毎週150万円を賭けながら3年かけて作った競馬予想AIの全体像は、「競馬予想AIの作り方・完全ガイド」に最初から順にまとめています。

【競馬予想AIは儲からない？】自ら開発してわかった「勝てないAI」の決定的な理由

「競馬予想AI 儲からない」

最近、検索エンジンからこのようなキーワードで私のサイトを訪れる方が増えているようです。
確かに、世の中には「AI予想」と銘打ったものが溢れ返っていますが、実際にそれで儲かっている人はごく一握りでしょう。

約40年競馬を見てきて、自らプログラミングを駆使して予想AIを開発している私から言わせれば、巷のAIで儲からないのは「当然」です。

今回は、プレイヤーから開発者・プロデューサーの視点へとシフトした私が考える、「競馬予想AIが儲からない本当の理由」を包み隠さずお話しします。

この記事の要点（先に結論）

• 巷の競馬AIが儲からないのには理由があります。原因はアルゴリズムではなく、たいてい設定と設計のほうです。
• ①半リーク…確定オッズや当日の馬体重など、予想を決める時点ではまだ分からない情報を学習に混ぜている。答えを見ながらテストを解いている状態です。
• ②特定のファクターが強すぎる…1位のファクターが全体の30〜50%を占めていると、それはもうAIではなく、ただの絞り込みと変わりません。
• ③主観の混入…自分の競馬観がAIに入り切っていないため、出た答えに毎回自分の判断を足してしまう。軸がブレる最大の要因です。
• ④ロジックがありきたり…誰でも拾えるデータだけで作ると、本命が直前でどんどん人気になります。当たっても妙味が残りません。

初回公開: 2026年6月4日 ／ 最終更新: 2026年8月4日。筆者は約40年競馬を見て、自作の競馬予想AIを開発・運用しています。

理由1：「半リーク状態」の設定ミスに気づいていない

これはAI開発者が一番陥りやすい罠です。テスト段階（バックテスト）ではとんでもない回収率を叩き出すのに、いざ実戦に投入すると全く当たらない。その原因は「未来のデータ」を予測ファクターに混ぜてしまっていることにあります。

例えば、レース直前の「確定オッズ」や、当日の「馬体重の増減」などです。
これらを学習データに入れているにも関わらず、実際の予想は「発表前（前日や当日朝）」に決めてしまっているケースが多々あります。

言うなれば、答えを見ながらテストを解いている「半リーク状態」です。これでは実戦で通用するはずがありません。

▶ 私自身の集計でも、予想より後に出る数字が混ざっていて、単勝回収率118.5%だと思っていた条件が測り直すと100.0%だったことがあります。その話は「競馬データ検証の罠｜予想より後の数字が混ざると成績は良く見える」に書いています。

理由2：特定のファクターの影響力が強すぎる（AIの意味がない）

AIの強みは、人間には処理しきれない膨大な要素（血統、タイム、馬場状態など）を複雑に絡み合わせて答えを出すことです。

しかし、儲からないAIの多くは、1位の予測ファクターが全体の30％〜50％のウェイトを占めてしまっています。
例えば、「特定の指数」や「前走の着順」だけでほぼ答えが決まっている状態です。これではもはやAI（機械学習）を使っている意味がなく、ただのエクセルのフィルター機能と変わりません。

理由3：AIが未完成ゆえの「主観の混入」

これが一番厄介な問題です。AIのロジックに自分自身の競馬観やファクターが「完全に」落とし込めていない状態です。

AIに自分のファクターが入り切っていないため、AIが出した結論に対して「でも、この馬は展開が向かない気がする…」と、結局自分の主観を混ぜてしまいます。
結果として、AIの予想なのか、自分の予想なのかわからない状態に陥ります。

右往左往して軸がブレる。これこそが、儲からない最大の要因です。私自身、この「自信度とAIの評価の乖離」に悩み、先週ついに自信度の設定ルールを完全に切り替えたのはブログでお伝えした通りです。

理由4：ロジックが「ありきたり」すぎる

世の中の競馬予想AIの多くは、誰もが使うようなオープンなデータだけを学習させています。
その結果何が起きるか？

「AIが出した本命馬が、レース直前でどんどんオッズが下がる」という現象です。

他のAIや大衆の予想と毎回丸被りしている証拠であり、これでは独自のAIとは呼べません。いくら的中率が高くても、オッズの旨味（期待値）が全く取れないため、長期的に見れば確実にマイナスに収束します。

直前でオッズが下がり続けるような本命ばかりを推奨するAIは、ロジックが陳腐化していると判断すべきです。

最後に：AIを使っても「オッズの歪み」は人間が判断する

競馬予想AIは万能の魔法の杖ではありません。

数レース外れただけで「このAIはダメだ」と短期的な下振れでシステムを放り投げてしまったり、AIの得意・不得意（条件戦に強い、重賞に弱いなど）を見極めずに全レース同じ金額で勝負してしまえば、どんな優秀なAIでも儲かりません。

最終的なオッズと期待値のバランスを見て、「どこで大勝負に出るか」を決断するのは、人間にしかできない仕事です。

私の競馬予想AIは、私の予想能力をすでに超えました。
だからこそ、私はプレイヤーから「クリエイター」へ、そして「システムを乗りこなす決断者」として、今週も徹底的にオッズの歪みを狙い撃ちます。

本物の勝負が見たい方は、ぜひ今週の予想にもご期待ください。

4つの理由と、自分のAIで確かめる方法

理由	表に出る症状	確かめ方
① 半リーク	バックテストの回収率は高いのに、実戦だけ当たらない	学習に使っている項目を全部書き出し、「予想を決める時点で本当に分かるか」を1つずつ確認する
② 特定ファクターが強すぎる	1位のファクターが全体の30〜50%を占めている	重要度の一覧を出し、上位1本の比率を見る。その1本を抜いて予想が変わらないなら、AIである意味がない
③ 主観の混入	AIの答えに毎回「でもこの馬は…」を足してしまう	AIの出力どおりに買った場合の成績と、手を加えた後の成績を分けて集計する
④ ロジックがありきたり	本命が直前でどんどん人気になる	自分の本命のオッズが締切までにどう動いたかを記録する。下がり続けるなら大衆と同じ答え

理由5：自作しても儲からない — 「良くなった」を信じてしまう

ここまでは「巷のAIが儲からない理由」でしたが、自分で作っても同じところで詰まります。2026年8月に測り直して、はっきりした数字が出たので追記しておきます。

自作していると、新しい材料を1本入れるたびに「わずかに良くなった」という数字が出ます。ここで採用してしまうのが、いちばん危ない。AIの学習には毎回わずかな揺れがあるので、意味のないデタラメな列を足しても「改善」は普通に出るからです。

私は候補を3,534回ぶん機械で試して、当時の採用基準で拾っていた379本を数え直しました。結果、そのうち約74本（20%）はまぐれだったという計算になりました。5本に1本がゴミです。

さらに悪いことに、逆方向の間違いもしていました。私は「改善の幅」を「乱数を変えたときのブレの幅」と比べていたのですが、ブレの幅は試す回数を増やすほど広がります。そのせいで、実質8倍くらい厳しく判定して、良い材料をいくつも捨てていたことも分かりました。

つまり「拾いすぎ」と「捨てすぎ」が同時に起きていたわけです。バックテストの数字がいくら良くても、この段階で選び間違えていれば実戦では効きません。半リーク（理由1）と並ぶ、自作勢の落とし穴だと思います。

どう確かめるかは長くなるので別記事にしました。実測値ごと公開しています。
▶ 特徴量の採用基準の作り方｜3534回試して分かったまぐれ率

▶ あわせて読みたい：「当たらない」ほうの話は、「競馬AIが当たらない理由｜期待値1位を買っても儲からない仕組み」にまとめています。的中率と回収率は別ものです。

大前提：競馬は「平均75〜80%」から始まります

ここまで4つ＋1つの理由を書きましたが、その前に踏まえておくべき数字があります。

馬券には控除率があります。単勝・複勝でおよそ20%、3連単ではおよそ27.5%が最初に引かれます。つまり何も考えずに買い続ければ、長期の回収率は75〜80%に収束するということです。

これは運の問題ではなく、算数の問題です。「儲からない」と言われるケースの相当な部分は、AI以前にこの20%の壁を意識していないことが原因です。

だから、回収率100%を超えるためにやることは1つしかありません。市場（オッズ）が間違えているところだけを選んで賭ける。全部のレースを買っている時点で、平均に近づいていきます。

同じ予想でも、どこで賭けるかで回収率は変わります（実測）

これは先週（2026年8月8日・9日）の私の実測です。まず、全レースを対象にした場合の本命の成績。

本命の複勝率44.3%、単勝回収率84%、複勝回収率80%。ちょうど控除率どおりの水準です。

次に、同じ週・同じAI・同じ印のまま、自信度4以上に絞った場合です。

複勝率51.5%、単勝回収率111%、複勝回収率94%。絞っただけで単勝回収率が27ポイント動いています。予想の中身は1ミリも変えていません。

ここが「儲からない」を直すときに、いちばん効く場所だと思っています。AIの精度を上げるより、どこで賭けるかを決めるほうが、回収率には速く効きます。

ただし注意が要ります。絞る基準を「当たりやすさ」にすると、逆に回収率は落ちます。人気馬に寄るからです。絞るなら「儲かりやすさ」で絞る——ここを取り違えると、絞るほど負けます。

「当たらない」と「儲からない」は、別の問題です

よく一緒に語られますが、この2つは原因も直し方も違います。

• 当たらない＝的中率の話。人気馬に寄せれば上がりますが、回収率は下がります
• 儲からない＝回収率の話。控除率を超えるために、市場の歪みだけを選ぶ必要があります

的中率を上げようとすると、回収率は下がりやすい。この綱引きを理解しないまま「当たらないから儲からない」と考えると、直し方を間違えます。

的中率のほうの話は、こちらにまとめました。
▶ 競馬AIが当たらない理由｜期待値1位を買っても儲からない仕組み

「儲からない」を直す順番

全部を一度にやろうとすると挫折するので、私は次の順番で潰しました。

順番	やること	なぜこの順番か
1	半リークを潰す（理由1）	ここが残っていると、他の改善の効果が正しく測れません。バックテストの数字自体が嘘だからです
2	賭ける場所を絞る（この章）	予想の中身を触らずに回収率が動く。いちばん速く効きます
3	材料の採用基準を直す（理由5）	ここを甘くすると、まぐれを何本も入れて薄い信号の束が汚れます
4	ロジックの独自性を上げる（理由4）	いちばん時間がかかる。ここに来る前に1〜3で足を止めている人が多い

私自身、3年かけてこの順番を1つずつ潰してきました。近道はありませんでしたが、順番を間違えなければ確実に前に進みます。

よくある質問

競馬予想AIは、そもそも儲からないのですか？

儲からないAIには共通した原因があります。多くはアルゴリズムの優劣ではなく、設定ミスと設計の問題です。とくに多いのが半リーク、特定ファクターへの偏り、主観の混入、ロジックのありきたりさの4つです。

「半リーク」とは何ですか？

予想を決める時点ではまだ分からない情報を、学習データに混ぜてしまっている状態です。レース直前の確定オッズや当日の馬体重の増減が典型で、これらを学習に入れながら、実際の予想は前日や当日朝に決めている——というケースが多くあります。答えを見ながらテストを解いているのと同じなので、バックテストだけ良くて実戦で通用しません。ただ、裏を返せば「直せば実戦の数字がそのまま良くなる」ということです。私はここを潰したことで、初めてバックテストと実戦の成績が近づきました。

1つのファクターが強く効くのは、良いことではないのですか？

良くありません。1位のファクターが全体の30〜50%を占めている状態は、機械学習を使っている意味がありません。「特定の指数」や「前走の着順」だけでほぼ答えが決まっているなら、表計算ソフトの絞り込みと変わらないからです。AIの強みは、人間が処理しきれない要素を複雑に絡み合わせられる点にあります。逆に、上位1本の比率を下げられれば、それだけでAIらしい答えが出はじめます。重要度の一覧を出して、上位1本を抜いて予想が変わるかを見るところから始めてください。

AIの予想に自分の判断を足してもいいですか？

足すこと自体が悪いのではなく、AIの予想なのか自分の予想なのか分からない状態になるのが問題です。自分の競馬観がAIに入り切っていないと、出た答えに毎回「でも展開が向かない気がする」と手を加えることになり、軸がブレます。これが儲からない最大の要因です。

自分のAIのロジックが陳腐化していないか、どう判断しますか？

本命のオッズが直前でどんどん下がっていくなら、他のAIや大衆と答えが丸被りしている証拠です。的中率が高くてもオッズの旨みが取れないため、長期では確実にマイナスへ収束します。誰でも拾えるデータだけで学習させていると、この状態になりやすくなります。

AIを使えば、人間の判断は不要になりますか？

なりません。最終的なオッズと期待値のバランスを見て「どこで大勝負に出るか」を決めるのは、人間の仕事です。数レース外れただけで放り出したり、AIの得意・不得意を見極めずに全レース同じ金額で勝負すれば、どんな優秀なAIでも儲かりません。

Q. 控除率が20%あるのに、本当に回収率100%を超えられるのですか？
超えられます。ただし全部のレースを買っていては不可能です。控除率は平均にかかるので、平均から離れた場所——市場が間違えているレースだけを選んで賭ける必要があります。私の場合、自信度で絞ると同じ週でも単勝回収率が84%から111%まで動きました。

Q. 的中率を上げれば、いずれ儲かるようになりますか？
なりません。的中率と回収率は別もので、しかも逆方向に引っ張り合います。的中率を上げようとすると人気馬に寄るので、オッズが安くなって回収率は下がります。どちらを取るかを先に決めてください。

競馬AIが当たらない理由｜期待値1位を買っても儲からない仕組み

▶ この記事は「競馬AIが当たらない理由」の総論です。 儲からない（回収率）のほうは、 「競馬予想AIはなぜ儲からない？自作して分かった勝てない4つの理由」にまとめています。

この記事の要点（先に結論）

「競馬AIが当たらない」と言われるとき、実はいくつも違う話が混ざっています。私は3年かけて自分で予想AIを作り、毎週150万円の実弾で運用しています。その立場から、先に結論だけ書きます。

• ①「当たらない」の多くは、的中率ではなく回収率の話と混ざっている。この2つは別ものです
• ②同じAI・同じ決め方でも、週によって的中率は大きく振れる。先週は本命の複勝率が土曜33.3%→日曜54.8%でした
• ③AIは「当てる」ようには作られていない。当てにいくと1番人気を買うだけになります
• ④AIが本当に得意なのは「来ない」を当てること。来ないと判定した馬は実測で95%来ません
• ⑤バックテストだけ当たるなら、半リークを疑う。ここは原因がはっきりしています

同じAIでも、当たる週と当たらない週があります（実測）

まず、これを見てください。先週（2026年8月8日・9日）の私の本命の成績です。AIも、印の付け方も、途中で1ミリも変えていません。

土曜は本命の複勝率33.3%・単勝回収率49%。日曜は複勝率54.8%・単勝回収率118%。たった1日で、当たり方がここまで変わります。

理由は、その日の競馬の質です。土曜がどんな日だったかというと、こうでした。

31レースで1番人気が15勝、勝率48.4%。2番人気まで入れると31レース中21レースです。私はほとんど穴で勝負しているので、こういう日はそもそも戦う場所がありません。

つまり「AIが当たらなくなった」のではなく、その週の競馬が自分の型と合っていないだけ、ということが普通に起きます。数レース、あるいは1週間で判断すると、ほぼ必ず読み間違えます。

「当てる」と「儲ける」は、別の仕事です

ここが一番の誤解だと思っています。

予想AIが学習しているのは、「1着になる確率をどれだけ正確に言い当てられるか」であって、「何回当たったか」ではありません。この2つは似ているようで別ものです。

もし「当てること」だけを目標にすると、AIの答えは簡単で、1番人気を買い続ければいいということになります。1番人気の複勝率は通算で6割を超えます。的中率だけなら、それが最適解です。

でも、それでは儲かりません。オッズが安すぎるからです。当たる数を増やそうとすると、儲けは減る。この綱引きの中で、どこに賭けるかを決めるのが予想という仕事です。逆に言えば、ここを決めるだけで結果は変わります。私は先週、同じ予想のまま賭ける場所を絞っただけで、単勝回収率が84%から111%まで動きました。

「当たらない」と感じたとき、自分がどちらを見ているのかをまず確かめてください。的中率を上げたいのか、回収率を上げたいのか。求めているものが違えば、直し方も正反対になります。

AIが本当に得意なのは「来ない」を当てることです

これは自分で測って驚いたことです。

私のAIが「複勝に来る確率が10%未満」と判定した馬の、実際の複勝率を数えたところ4.6%でした。つまり「来ない」という判定は95%当たっています。

一方で「来る」と判定した側は、実際に来るのは4割程度です。同じAIなのに、当たり方がまったく違う。

ここから分かるのは、AIは「消せる馬を消す」のが得意で、「買える馬を1頭に絞る」のは苦手ということです。「当たらない」と感じている人の多くは、AIに苦手なほうの仕事をさせています。

当たらないと感じたときに確かめる3つのこと

確かめること	やり方	これが原因なら
①的中率と回収率、どちらを見ているか	本命の複勝率と、複勝回収率を分けて出す	求めているものと、AIの目標がズレている
②何レースで判断しているか	1週だけでなく、月・年単位でも同じ数字を出す	先週の私のように、1日で20ポイント振れます
③バックテストだけ当たっていないか	学習に使った項目を全部書き出し「予想を決める時点で本当に分かるか」を1つずつ確認	半リーク。答えを見ながらテストを解いている状態です

③に心当たりがある方は、原因と直し方をこちらに詳しく書いています。
▶ 競馬予想AIはなぜ儲からない？自作して分かった勝てない4つの理由

よくある質問

Q. 競馬AIは、そもそも当たらないのですか？
当たります。私のAIは先週、本命の複勝率が全体で44.3%、自信度を上げた場面では51.5%でした。ただし週ごとの振れが大きいので、数レースで判断すると当たらないように見えます。

Q. 的中率を上げるにはどうすればいいですか？
人気馬に寄せれば上がります。ただし回収率は下がります。どちらを取るかを先に決めてください。両方同時に最大化することはできません。

Q. AIの予想に自分の判断を足してもいいですか？
足すこと自体は悪くありません。問題はAIの予想なのか自分の予想なのか分からなくなることです。足した場合と足さない場合の成績を、必ず分けて集計してください。

Q. バックテストでは当たるのに、実戦で当たりません。
ほぼ半リークです。確定オッズや当日の馬体重など、予想を決める時点ではまだ分からない情報を学習に混ぜていないか確認してください。これは原因がはっきりしている分、いちばん直しやすい問題です。学習に使っている項目を書き出して1つずつ見るだけなので、半日あれば終わります。

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ここから下は、この話の具体例として「期待値が一番高い馬を買い続けても当たらないし儲からない」という、実際に私が確かめた記録です。

初めましての方、こんにちは！毎週150万円の実弾を馬券に突っ込む男、横けんです。

この記事の結論を先に書きます。単勝の期待値が一番高い馬を機械的に買い続けても、それだけでは儲かりません。私は自分のAIが出した期待値1位を、本命から外すことがしょっちゅうあります。

理由は、期待値が「予測した確率 × オッズ」で決まる数字だからです。確率がほんの少しズレただけで、順位は簡単に入れ替わります。しかもオッズが大きい馬ほど、そのズレは増幅されます。期待値1位の馬は「本当においしい馬」ではなく、「モデルが一番強気に外している馬」であることが珍しくないのです。

では何を見て本命を決めているのか。ここは私の飯の種なので全部は書けませんが、AI予想に取り組んでいる方のヒントになる話を書いていきます。記事の後半には、この週の実弾収支もそのまま公開しています。

【重要な発見 競馬予想AIは一体何を見れば良いのか？】

さて、私は、2025年11月から競馬予想をAIを使ったものに、切り替えております。

もう半年経つということになりますね。

しかし、ここで私はようやく一体、AIの何を見て予想を決めたら良いのかがわかりました！

遅かったですね。

ただ、AIで予想をやっている人がほぼ100％で、どうしたらいいかわかってないのはあるんじゃないでしょうか？

実際に競馬予想AIで予想すると、何が出てくるかというと、こういう感じのものになりますね。

「2026/05/17 (日) 新潟10レース 信濃川特別・2勝の競馬予想AI」

ただ、この画面でも、私が追加で自動作成している列もあります。

競馬予想AIで出てくるのは、勝率と複勝率ですね。これが出てきます。

あとは、期待値は自動で計算しています。競馬は期待値が重要だと言われますね？期待値が高いものを買えばよい、ということで期待値を算出しております。

この表を見ると単勝の期待値が一番高いのはフルレゾンという馬ですね。

なので、普通に考えれば、フルレゾンという馬を本命にしますね。

【期待値1位を買い続けてもプラスにはならない！】

しかし、このレースで私が本命にしたのはフルレゾンではなく、マリアイリダータだったのです。

そして、この馬が1着で完勝しております。

以前の私なら、単勝期待値が2倍以上ある、フルレゾンに10万円突っ込んでいたことでしょう！

もちろん、フルレゾンのような期待値1位の馬を本命にするときも多いですよ。

ただ、今回はフルレゾンは本命ではなく、マリアイリダータを本命にしないといけなかったのです。

さて、では何を見て、私はこれが本命だと判断したのでしょうか？ということになるのですが。。。

ここは企業秘密とさせていただきます！（笑）

はっきり言って、競馬予想AIは以前よりは簡単に作れるんですよ。

なにせ、私だってプログラマー上がりではないですからね。

プログラミングの学校に通っていたわけでも、何か通信教育を受けたわけでも、もっと言うならプログラミング系の本を1冊も読破していません！

そんな私でも作れるわけですから、競馬予想AIを作ること自体のハードルは低くはないですが、高くもないです。

ライバルが多い！ということですね。

競馬のノウハウはみんなが共有してしまえば、オッズが下がって儲からなくなるわけですからね。

ということで、競馬予想AIに予想をさせて、結局何をもって本命を決めるのか？は企業秘密とさせていただきます。

ただ、1つ言えることは、単勝の期待値が高い馬を買っていけば、それだけで儲かる、という甘い話はないということです！

競馬予想AIを頑張っている方がこれを見られた際は頑張って、何を見たら良いのかを探してみてくださいね。

私がやっていることはおそらく、そう簡単には見つけられないと思います。

ということで、今週の土日も頑張ります！

【追記】その後どうなったか — 2026年7月時点

この記事を書いてから2か月ほど経ったので、その後の話を足しておきます。

①本命の決め方を「回収率で選ぶ」に変えました。以前は「一番来そうな馬」を本命にしていましたが、それだと人気馬に寄って儲かりません。今は的中率ではなく回収率を基準に本命を決めています。ただし当たらなすぎるのも予想家として失格なので、的中率の下限を守ったうえで回収率を最大化するという制約付きの設計にしています。

②複勝は「来る」より「来ない」のほうが当たると分かりました。AIが複勝の確率を極端に低く出した馬は、実際にほとんど3着以内に来ません。当てにいく方向より、消す方向のほうが精度が高いのです。この「来ない判定」は、今は予想の表に専用の列として出すようにしています。

③AIの中身も別物になりました。現在AIに読ませている項目（特徴量）は3,784列あります。「これ1つで回収率150%」という魔法の指標は存在しないので、単体では回収率を1%も動かさない地味なサインを何百個と束ねる、という方針でやっています。

④そして、良すぎる数字を疑うようになりました。実際に「回収率122%の必勝サイン」を見つけたと思ったら、プログラムのミスで着順を覗いていただけで、正しく直したら76%まで崩壊したことがあります。

詳しくはこちらに書きました。→ 競馬予想AIの実力｜使って分かった長所と限界（回収率122%が罠だった話）

【参考】この記事を書いた週（2026年5月16〜17日）の実弾収支

ここからは当時の週次記録です。負けた金額もそのまま載せています。毎週の実弾収支は今週の競馬激闘譜で公開しています。

この週に実際に的中させた馬券です。集計だけでなく現物も残しています。

先週の収支ですが

5月16日（土）は16万9040円のマイナス

5月17日（日）は40万6160円のプラス となっております。

先週は総額で130万強の勝負をしておりますね。

それでは、恒例の自信度4以上の回収率ですがこちらになります！

なかなかいいですね！

そして、自信度1以上の全レースの予想の回収率を見てみましょう、こちらです！

今週も全レースベースでプラス圏です！

いいですね。今までの予想システムの改善がしっかり身になってきている証拠です。

全レースベースでの予想成績は常に高回収率を維持し続けていますね。

今後もこれが続いていくと私は思っていますよ！

【競馬AI】単勝全敗から気付いた真実。「複勝期待値」で3着に来ない馬を見抜け！

初めましての方、こんにちは！毎週150万円の実弾を馬券に突っ込む男、横けんです。

この記事の結論を先に書きます。AIが出す情報の中でいちばん信用できるのは、「この馬は3着以内に来ない」という判定です。逆に、いちばん信用できないのが「単勝の期待値が高い」という情報でした。

理由はAIの学習のしかたにあります。1着になる馬より4着以下になる馬のほうが圧倒的に数が多いので、AIは「来ない」側をよく学んでいます。だから単勝の期待値が1.6でも、複勝の期待値が0.38なら、先に見るべきは0.38のほうです。

以下、この気づきに至った経緯を書きます。記事の後半には、この週の実弾収支もそのまま公開しています。

【これまでのＡＩの私の使い方は間違っていた】

横けんＡＩを運用し始めたのは２０２５年１１月２０日からになります。
今まで、ＡＩで予想をしてきましたが、私はＡＩというものをうまく理解できていなかったのかもしれないというのが１つあります。

私はこれまで、ＡＩが算出する単勝の期待値ばかりを見ていました。

これがちょっとＡＩがわかってない人の使い方だったと猛省しております。

ＡＩが出してくれる情報を大まかに４つに分けて

• 単勝期待値が高い馬
• 単勝期待値が低い馬
• 複勝期待値が高い馬
• 複勝期待値が低い馬

の４つに分けるとします。

この場合、最も信用できる情報は、「複勝期待値が低い馬」、これが最も信用できる情報だった訳です。

逆に、信用度で一番低いのは「単勝期待値が高い馬」となります。

なんで、そうなるのかというと、ＡＩはこれまでの傾向から学習していきますよね。

学習して得た分析をもとに、今必要な分析もやってくれる訳です。

ＡＩが学習しているのは、１着の馬、３着以内の馬、４着以下だった馬をそれぞれ学習しますよね。

つまり、４着以下だった馬の学習の方が、１着の馬の学習より遥かに学習が進んでいるということです。

ということで、ＡＩが「複勝３着以内に来ない！」と強めに言っている馬はまず来ないと考えてよい、ということだったんですね。

こういうケースがあったりします。

単勝の期待値が1.6、複勝の期待値が0.38　みたいに出てくる馬ですね。

こういう馬って結構いるんですよ！

この場合、まずは、複勝の期待値0.38に着目しないといけなかった訳です。

３着以内の方がＡＩはよく学んでいます。１着に来るには３着以内に来ないと１着にはなれませんからね！

だから、単勝の期待値が高いといっても、複勝の期待値が低ければ、とりあえず、あまり信用できないと考えなければいけなかったわけです。

私はこういうことがあまり頭になく、自分の事前の予想に、単勝の期待値が高い馬を本命という基準でＡＩを使っていましたが、真に信用できる情報は、ＡＩが算出したこの馬は３着に来ない、という情報だった訳です。

【複勝期待値をベースに予想してみたところ】

これに私は代替競馬がある予定だったのに、開催がなくなった月曜に気づくことになりました。

それで、このように、３着以内に来ないという情報を最重要視して、予想してみた火曜の結果がこういう感じの結果となりました。

なんと、消の回収率は、単勝回収率０％、複勝回収率２４％
６番手７番手８番手もほとんど馬券に絡まず、４番手までに高回収率が集中するという結果となりました。

これは今までの私にはなかったですね。

この成績は、自信度３以下も入ってしまっています。これだと、後出しになっちゃいますから、自信度４以上のＸでレースより先に予想を公開したものだけのものだと、こういう結果となります。

ほとんど印上位しか勝っていないことがわかります。

これだったのか！という感じが今しております。ＡＩの本当の使い方がようやくわかった気がしますね。

【単勝獲れない問題はどうするのか？】

さて、そうはいっても、私が今負けているのは単勝だけ負けております。

単勝を獲るにはどうしたらいいのかということを考えて、ある結論が出ました。

それは、最後の判断もＡＩにやってもらおう、という結論となっています。

どういうことかというと、横けんＡＩは馬体重発表後に出そろいます。

そこから、発走から２０分くらいまで、すなわち、５分くらいで、予想を決めて、見解を書いて、Ｘでツイートできるように準備をしないといけません。

ただ、予想印を判断するには今のところ

• 横けんＡＩ５年モデルの単勝と複勝
• 横けんＡＩ１年モデルの単勝と複勝

さらに

• 最終のオッズがどうなるのかを予想して、期待値を推し量る作業

ということを一辺にやらないといけない状況で、それゆえに、最後の最後の判断が甘くなっているのだと考えました。

そして、全レース予想をする私は、この状況が変わることはありません。

ならば、もう最終判断はＡＩにやってもらおうということで

• 横けん予想ＡＩ５年モデルの結果
• 横けん予想ＡＩ１年モデルの結果
• 私が最終的にオッズがどうなるかをいつも判断しているデータ

これをＡＩに渡して、本命がどれで対抗がどれで、と決めてもらおうと思っています。

というのは、火曜の予想をこれらをＡＩに渡してやってもらってたのですよ。

そしたら

東京７レースのテリオスサラ単勝４３倍も本命

京都１２レースのディニトーソ単勝３３．６倍も本命だと、ＡＩは言ったのですよ！

ＡＩというのはGoogleのジェミニですね。

私は、直前でその判断ができなかった。

まさに、もう脚にあてるだけでゴールを決めればいいだけなのに、決めれなかった、ひと昔前のサッカー日本代表のようなことをしているわけですから、最終の判断はＡＩでいいだろうということを思っています。

私はあくまでも、司令塔であり、指揮者であり、予想のマネージメントをやればいい訳ですね。

私の予想にも色々なカテゴリーがありますから、そのカテゴリーを任せられるところは任せようということを思っております。

そういう感じで、このことを踏まえて、今週どうなっていくか、楽しみにしているという次第です。

【追記】その後どうなったか — 2026年7月時点

この記事を書いてから5か月ほど経ったので、その後の話を足しておきます。

①「来ない判定がいちばん当たる」という気づきは、その後さらに確かなものになりました。今は複勝の判定を、予想の表に専用の列として出すようにしています。

②消しの精度が上がると、予想全体が安定します。私は出走頭数の半分以上を消しにしていますが、その消した馬の回収率が極端に低いことが、予想全体の土台を支えています。→ 消しの技術が横けん予想を支えている話

③本命の決め方も変えました。今は的中率ではなく回収率で本命を選び、そのうえで的中率の下限を守る、という制約付きの設計にしています。

④AIの中身も別物になりました。現在の特徴量は3,784列。そして良すぎる数字は疑うようになり、実際に「回収率122%」が測り方のミスで76%だったこともあります。→ 競馬予想AIの実力｜使って分かった長所と限界

【参考】この記事を書いた週（2026年2月7〜10日）の実弾収支

ここからは当時の週次記録です。負けた金額もそのまま載せています。毎週の実弾収支は今週の競馬激闘譜で公開しています。

この週に実際に的中させた馬券です。集計だけでなく現物も残しています。

先週の結果ですが
２月７日（土）は１０万６０００円の負け
２月８日（日）は１万６７００円の負け
２月１０日（火）は２５万４０００円の負け　ということになっております。

いやー、本当に困りました。

まず、今年に入ってから本当に不思議なことに、私が勝負した本命の複勝回収率は１０３．７％でプラスなんですよ！

そして、枠連、馬連、ワイド、三連複、三連単も買っていますが、これらは差し引きでほぼプラスマイナスゼロなんです。

ということで、今年の負けはほぼすべてが単勝で負けてしまっているということになっております。

こんなことは初めての経験ですね。
単勝だけ大幅に負けてしまっております。

さて、そんな２０２６年となっていますが、負けてはいるものの、この週で得たものも大きいと考えています。

さらに、負けていますが、今年はかなり飛躍できる年なんじゃないかという手ごたえのある週となりました。

「何を言っているんだ！」となると思いますが、どういう手ごたえを得ているのか、ということを説明させていただきます。

そして、何を修正するべきなのかということもお話いたします。

最後に：「当たらない」と気づけた人は、もう半分来ています

ここまで、当たらない理由を正直に書いてきました。

ただ、最後にこれだけは言わせてください。「当たらない」と感じている時点で、あなたは自分の予想を数字で振り返っています。それをしない人のほうが、圧倒的に多い。直せる場所に立てているということです。

そして直し方は、才能の話ではありません。的中率と回収率を分けて見る。1週間で判断しない。半リークを潰す。この3つだけで景色が変わります。私は同じ週のなかで、本命の複勝率が33.3%から54.8%まで振れるのを実際に見ています。数レースで落ち込む必要は、まったくありません。

私は毎週150万円を実弾で張って、当たった週も外した週も同じように公開しています。私がぶつかった壁は、先にここに書いておきます。同じところで止まらずに済むはずです。

競馬AIが当たらない理由とは？回収率を劇的に変える「勝てるAI」の作り方のご提案

▶ この記事は「勝てるAI」をどう作るかのご提案です。競馬AIが当たらない理由の総論は、「競馬AIが当たらない理由｜期待値1位を買っても儲からない仕組み」にまとめています。

こんにちは！毎週150万円の実弾を馬券に突っ込む男、横けんです。

当サイトで一番多く検索されているキーワード、それが「競馬AI 当たらない理由」です。せっかく自作でAIを組んだのに、いざ実戦に投入すると全く回収率が上がらない……そんな悩みを抱えている方が非常に多いのだと思います。

そこで今回は、競馬予想AIで「本当に儲かる予想を出してくれるモデル」を作成する超実践的なアプローチについてお話ししていきます。

競馬AIが当たらない3つの致命的な理由

儲かるAIの作り方を考える前に、まずは「なぜあなたの競馬AIは儲からないのか？」という原因を特定しなければなりません。

私のこれまでの経験上、当たらない・儲からない競馬予想AIには、以下の3つのどれか（あるいは複数）の欠陥が必ず潜んでいます。

• ① リーク情報（未来のデータ）が混ざってしまっている
  ※AIの学習データに、レース確定後のオッズや結果など、本来「予想時点では知り得ないデータ」が誤って紛れ込んでおり、テスト上だけ優秀な成績を出してしまう状態。
• ② 特徴量（予測のためのデータ）の作成プロセスにミスがある
  ※データの計算式や、条件ごとの数値化（エンコーディング）に誤りがあり、AIが正しい傾向を学習できていない状態。
• ③ そもそも予測材料（ファクター）が圧倒的に足りていない
  ※血統だけ、タイムだけなど、競馬という複雑な競技を予測するのに十分な材料を与えられていない状態。

※さらに詳しい「AIが陥りがちな罠」については、過去記事「儲からない競馬予想AIはなぜ生まれるのか？」でも深く解説していますので、併せて読んでみてください。

ゼロから競馬予想AIを作るのは「時間」との戦い

今でこそClaude Codeのような超優秀な生成AIを活用してコードを書くことができますが、それでも競馬予想AIをゼロから構築するのは膨大な時間がかかります。

平日の昼間にお仕事をされている方が、夜の限られた時間を使って作業をした場合、どんなに要領が良くても3ヶ月、普通にやれば半年から1年かかっても全く不思議ではありません。

私の場合、競馬と向き合うこと自体が仕事ですので、フルタイムでClaude Codeを活用してLightGBMなどのAIモデルを構築していますが、それでも相当な時間を溶かしています。
一般のお仕事をされている方なら、まともな精度になる前に「もういいや」と挫折して投げ出してしまうことの方が多いはずです。

【解決策】「競馬予想指数」の掛け合わせだけでAIを作る

そこで、先ほど挙げた「AIが当たらない理由（データのミスや不足）」を完全に潰し、なおかつ爆速で儲かるAIを完成させる画期的な手法をご提案します。

それは、「世の中にある競馬予想指数」だけをデータとして読み込ませてAIを作るという手法です。

なぜ「指数」だけを使うと失敗しないのか？

世の中には無数の競馬指数が存在します。これらを特徴量（予測データ）のメインとして使う最大のメリットは、「データのリークや作成ミスが絶対に起こらない」ということです。

過去の指数データをドンッとAIに投げるだけ。あとは競馬場、距離、馬場状態など、絶対にミスが起きない基本データだけを添えればベースは完成です。

複数の指数をミックスしてAIに最適解を出させる

ここでのポイントは、「1つの指数だけでなく、複数の指数を入れること」です。
それぞれ異なる切り口で作られた複数の指数データを読み込ませ、そのミックスの比率や条件ごとの最適解をAI（機械学習）に考えさせるわけです。

世に出ている競馬指数は、それ自体がすでに何十ものファクターを考慮して算出された「完成品」です。それだけでもそこそこの予想精度があるはずの完成品を、AIの力で複数掛け合わせるのですから、必ず実戦に耐えうる強力なモデルが形になります。

どの指数を使うかは開発者のセンス次第ですが、この手法なら圧倒的なスピードでAIが完成し、決して「当たらないポンコツAI」にはならないと確信を持って言えます。

横けん指数もAIの学習材料として提供可能です

もちろん、使う指数はご自身が信頼しているものなら何でも構いません。

ただ、もし「客観的指標を極めた『横けん指数』を自分のAIの予測材料として組み込みたい」という方がいらっしゃいましたら、ぜひ私のX（旧Twitter）アカウント宛にDMでご連絡ください。

【横けん指数】過去データの提供について

ご希望の方は、以下のリンクからX（旧Twitter）をフォローの上、
「AI学習用の指数希望」と一言DMをお送りください。

横けんのX（旧Twitter）はこちら

※もちろん無料とはいきませんが、学習用として有意義に活用いただける条件でご相談に乗ります。

データのミスで何ヶ月も無駄にするくらいなら、すでに完成している強者のデータを巨人の肩に乗るように活用する。これが「当たらないAI」から最速で抜け出すための最適解です。

最後に：儲からない理由は、全部わかっている問題です

控除率が20%あり、原因が4つも5つもある。そう書くと、絶望的に聞こえるかもしれません。

でも私は逆だと思っています。ここに挙げた原因は、どれも「よく分からないもの」ではありません。半リークも、ファクターの偏りも、賭ける場所も、採用基準も、全部この目で確かめられて、全部直せます。運や勘の問題なら手の打ちようがありませんが、そうではないということです。

実際、予想の中身を1ミリも変えずに、賭ける場所を絞っただけで単勝回収率は84%から111%まで動きました。順番さえ間違えなければ、必ず前に進みます。

私は3年かけて、この壁を1つずつ潰してきました。今も毎週150万円を張りながら、うまくいったことも失敗もすべてこのブログに書いています。同じ壁の前で何年も止まる必要はありません。私が先に転んでおきますので、その分だけ近道してください。

▶ 賭けるレースをどう絞っているか、自信度の決め方は「競馬予想の自信度は儲け度で決める｜当たりやすさ順では損をする」に書いています。