ウマ娘がきっかけ！20歳高専生が開発した血統重視AIが回収率150%超を実現

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競馬界でディープラーニングを活用したAI予想の研究が進む中、岡山県の津山高専に所属する20歳の学生が、驚異的なシミュレーション結果を発表し、大きな話題となっています。彼が開発したAIモデルは、過去の血統データを詳細に分析することで、最大で…

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2026.01.022026.02.27

競馬界でディープラーニングを活用したAI予想の研究が進む中、岡山県の津山高専に所属する20歳の学生が、驚異的なシミュレーション結果を発表し、大きな話題となっています。彼が開発したAIモデルは、過去の血統データを詳細に分析することで、最大で回収率150%を超える成績を叩き出しました。この記事では、その革新的なAIモデルの仕組み、開発のきっかけ、そして競馬ファンからのさまざまな反応について詳しく解説します。

目次
記事の概要と要約
AI予想モデルの核心：血統を「ネットワーク」として扱う革新性
1. 回収率150%を実現したシミュレーション結果
2. AI開発の意外な原点「ウマ娘」
ネット上の反応とAI予想の将来性
1. AI予想に対する主な意見
まとめと今後の展望
1. 参考情報
よくある質問（FAQ）
1. このAI予想モデルの最も革新的な点は何ですか？
2. 発表されている回収率150%は実際の馬券購入に基づくものですか？
3. AI予想が普及すると、競馬のオッズにどのような影響が出ますか？

記事の概要と要約
AI予想モデルの核心：血統を「ネットワーク」として扱う革新性
- 回収率150%を実現したシミュレーション結果
- AI開発の意外な原点「ウマ娘」
ネット上の反応とAI予想の将来性
- AI予想に対する主な意見
まとめと今後の展望
よくある質問（FAQ）

記事の概要と要約

津山高専総合理工学科情報システム系5年の大澤凜太朗さんが研究テーマとして掲げたのは、「ディープラーニングに基づいたリターン最大化競馬予測モデルの提案」です。この研究の核となるのは、「当てること」（的中率）ではなく、「増やすこと」（回収率）の最大化です。

大澤さんは、競馬が「ブラッドスポーツ」と呼ばれるほど血統が重要であるにもかかわらず、既存のAI予想が血統情報を十分に活用できていない点に着目。血統のつながりを「グラフ畳み込みネットワーク（GCN）」という技術で深くまで学習させることで、精度の向上を目指しました。

AI予想モデルの核心：血統を「ネットワーク」として扱う革新性

AIモデルは、血統情報をネットワーク構造として表現し、祖父母の代までさかのぼってその関係性をGCNで学習します。この血統から得た特徴量と、以下のレースデータを組み合わせて最終的な勝利スコアを算出します。

距離
馬場状態
前走成績
馬体重の増減

回収率150%を実現したシミュレーション結果

オッズ情報を使用せず、AIが「一番勝ちそうだ」と判断した馬に単勝100円ずつ賭け続けたと仮定したシミュレーションでは、以下のような結果が得られました。

回収率: 最大で150%を超過。最近の改良モデルでも約150%を維持。
的中率: 初期モデルで2割前後、改良モデルで約26％まで向上。
リスク管理: 一度のドローダウン（最大損失率）を全体資金の1〜2%に抑えることに成功しています。

特に、16番人気という人間が買いづらい大穴馬に高いスコアを与えて的中させた例もあり、AIが血統的な背景（例：サンデーサイレンスの3×4インブリード）を深く捉えている可能性が示唆されています。

AI開発の意外な原点「ウマ娘」

大澤さんが競馬に興味を持った原点は、スマートフォン向けゲーム「ウマ娘」の大流行でした。ゲームをきっかけに本物の競馬にのめり込み、その興味が現在のAI研究へと発展しました。大澤さんは今後も研究を続け、ゲーム・IT業界への就職を視野に入れています。

ネット上の反応とAI予想の将来性

AI予想による高回収率のニュースは、ネット上の競馬コミュニティでも大きな反響を呼びました。特に回収率の信憑性や、AIが馬券市場に与える影響について、活発な議論が交わされています。

AI予想に対する主な意見

結果の信頼性への疑念: 回収率150%という数字に対し、「単なるテストデータ上の偶然ではないか」、「シミュレーションなので実際に買っているわけではないだろう」、「的中率26%でドローダウン1〜2%は非現実的だ」といった懐疑的な意見が寄せられています。
税金問題への言及: AIを利用した恒常的かつ機械的な馬券購入による利益は「投資」とみなされ、雑所得ではなく課税対象となる過去の判例が参照され、税務上の問題点を指摘する声が多く見られました。
AIと市場の競争: AI予想が普及し、多くのユーザーが同じ買い目に投票した場合、「オッズが下がって商売が成り立たなくなる」、さらには「AIが多数派になるとAIが養分になる」という予測も出ています。

まとめと今後の展望

津山高専生によるAI研究は、血統分析の奥深さと、回収率最大化を目的としたディープラーニングの可能性を強く示すものです。この技術は、競馬に留まらず、医療資源の最適配分や金融ポートフォリオの構築など、幅広い社会課題への応用も期待されています。AIの進化に伴い、競馬予想の常識は今後数年で大きく塗り替えられる可能性を秘めています。