みんなで作る最強予想AIプロンプト大会 競馬編～天皇賞・春

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1. 最 強 予 想 A I プ ロ ン プ ト 大 会 競 馬 編 Claude設計 × Codexレビューで狙う マイラーズC大敗からのリカバリー戦略 2 0 2 6 . 5 . 3 | 京 都 1 1 R | 芝 3 2 0 0 m | 第 1 7 3 回 G 1
2. 01 事前知識：競馬は人生初 「馬が競い合う」程度の理解から、AIに調査設計を任せるところから開始 STARTING POINT 競馬知識：ほぼゼロ 人生初 馬券購入も今回が初めて ▪ 「馬が走って順位を競う」程度の理解 ▪ 血統・ローテ・枠順・馬場・オッズは未理解 AIに最初にやらせたこと 何を見れば 推測しやすい？ ▪ 競馬予想に効く情報をWeb検索 ▪ 天皇賞・春で重要な変数を整理 ▪ 集めた知識をプロンプトに注入 調査 → 変数化 → プロンプト化 最強予想AIプロンプト大会 競馬編
4. 02 天皇賞・春 既知のセオリー 過去10年データから抽出した、AIに注入すべき重要知識 枠 順 内枠有利 1-3枠と6-8枠で単勝回収率ダブルスコア以上の差。 5枠は上位人気が崩れ、伏兵も出ずで過大評価NG。 血 統 ト レ ン ド キンカメ系孫の台頭 22年タイトルホルダー(父ドゥラメンテ) 24年テーオーロイヤル(父リオンディーズ) 25年ヘデントール(父ルーラーシップ) 前 走 ロ ー テ 3コース独占 阪神大賞典・日経賞・大阪杯で 1～3着馬の延べ36頭中27頭(過去10年)。 前 走 着 順 5着以下はほぼ消し 前走5着以下は【0.3.1.59】。 例外は前年3着以内経験馬のみ。 前走1番人気勝ちは複勝率57.1%。 最強予想AIプロンプト大会 競馬編
6. 03 戦略の3本柱 大会ルールと天皇賞・春の特性を踏まえた方針設計 01 S T R A T E G Y バランス型 本命1頭を軸に、穴2-3頭で分散 。 大穴一点突破でも堅実過ぎでもな い、 期待値重視の中庸路線。 02 F O C U S 血統 × 適性 3200mの⾧距離G1は血統がモノ を言う。 サンデー系＋近年のキンカメ系孫 世代 のトレンドを最重視。 03 A I Claude → Codex 当初はClaudeで構造化。 マイラーズC大敗後、 最終レビューはCodexへ移行。 最強予想AIプロンプト大会 競馬編
7. 04 プロンプト設計の6要素 鉄板フレームワーク：どのAIでも使える汎用構造 1 R o l e 役割 2 C o n t e x t 文脈 天皇賞・春の既知セオリーを先に注入 3 I n p u t 入力 出走馬・オッズ・血統データの型を明示 4 T a s k タスク 7ステップの分析手順 (CoT) 5 O u t p u t 出力 表形式で構造化、比較しやすく 6 C o n s t r a i n t s 制約 予算・買い目・断定表現禁止 最強予想AIプロンプト大会 競馬編
8. 05 プロンプト最適化の4テクニック プロンプトの仕込み 01 XMLタグで構造化 <role>, <mission>, <race_intelligence> 等のタグでセクショ ン化。 02 thinking_instruction 「答える前にこう考えて」と内部思考のガイドを明示。Chain of Thought思考で精度が跳ね上がる。 03 スコアリング数値化 血統評価を4+3+2+1=10点満点に分解。AIの裁量をルール化 して再現性を担保。 04 期待値チェックを必須化 各買い目で「確率×配当÷購入額」を計算させ、期待値1.0未 満はカット。的中率でなく回収率に寄せる。 最強予想AIプロンプト大会 競馬編
9. 06 分析フロー 7ステップ Claudeが実行する思考プロセス（プロンプトに明示） S T E P 1 血統スコアリ ング 10点満点で全馬評 価、A/B/C分類 S T E P 2 消去法の適用 前走5着以下、短距 離血統は除外 S T E P 3 本命◎の選定 A評価かつ王道ロー テの1頭 S T E P 4 対抗◦の選定 軸に次ぐ信頼度の1 頭 S T E P 5 穴馬▲△の選 定 5-9番人気の中穴か ら血統妙味で S T E P 6 買い目設計 本命オッズで4パタ ーン判定 S T E P 7 期待値チェッ ク 確率×配当÷購入 額 < 1.0 はカット → 各ステップで根拠と確率を明示、最後に3,000円予算で買い目を確定 最強予想AIプロンプト大会 競馬編
10. 07 事前練習：マイラーズCで大敗 Claude運用の弱点が露呈した前哨戦 最強予想AIプロンプト大会 競馬編 MYLERS CUP 2026 11点すべて不的中 3,000円 損失 ◎ファーヴェント軸に寄せすぎ、 軸が飛んだ瞬間に全滅。 「期待値」の数字で判断を正当化 した。
11. 08 最終判断：Codexへ乗り換え 予想の勢いではなく、失敗原因の分解と買い目構造の監査を重視 最強予想AIプロンプト大会 競馬編 Claude初期案 XMLタグ・⾧文整理・CoTで 予想プロンプトを構造化 → マイラーズC大敗 ◎全振り・人気馬軽視・ 期待値の後付け正当化 → Codex最終レビュー 条件漏れ・保険券種・ ロジック矛盾を監査 乗り換え後の運用ルール 1 上位人気を疑う前に、「素直に買う理由」を必ず検証する 2 ◎が飛んでも残る保険券種を最低1点入れる 3 期待値計算は後付け正当化ではなく、買い目削減のフィルタに使う 4 最終確定前にCodexで条件漏れ・矛盾・買い目の脆さをレビューする ※大会ルール上、コード実行ではなくプロンプト設計・ロジック監査用途として扱う。
12. 09 買い目プラン：3,000円をどう振るか ► 本命◎の1着固定に賭けず、2-3着パターンも押さえるバランス構成 最強予想AIプロンプト大会 競馬編
13. S U M M A R Y 大敗からCodex移行までのコア 01 マイラーズCの全外しを反省に変換 ◎全振り・人気馬軽視・データ偏重という失敗を、天皇賞・春のチェック項目に反映。 02 Claude設計を叩き台に、最終レビューはCodex 構造化プロンプト案は残しつつ、買い目構造・期待値の自己正当化・条件漏れをCodexで監査。 03 回収率最大化と全滅回避を両立 期待値1.0未満カットに加え、◎が飛んでも残る保険券種を設計に組み込む。 Thank You.