競馬についての仮説をチャットGPTで聞いてみる

はじめに

競馬データから様々な統計量を確認してみたが、目的を忘れるところであった。目的としては競馬データを使って６位以内までに入賞する競走馬についての仮説を検証していくことであった。

そこで、チャットGPTにどのような仮説があるか設定してもらった。あまり斬新な見方はなく「まあそうでしょうね」という内容である。

レースの分類・特徴による仮説
仮説: 特定のコース長（例: 短距離レース）は、特定タイプの馬（スプリンター）にとって有利で、6位以内に入賞する確率が高い。
仮説: 天候条件（例: 雨天時の不良コース）は、泥んこ走りが得意な馬にとって有利で、入賞確率が上昇する。

馬の能力に関する仮説
仮説: 高い基本速力（速度指数が高い馬）は、全体的に6位以内に入賞する確率が高い。
仮説: 前走で上位に入賞した馬は、次走でも6位以内に入賞する確率が高い。

レースする馬との相性による仮説
仮説: 特定の馬が同じ相手に対して継続的に良い成績を収める（相性が良い）場合、その馬は6位以内に入賞する確率が高い。
仮説: 特定の馬が特定のレースタイプ（例: 芝レース vs ダートレース）で一貫して良いパフォーマンスを示す場合、そのレースタイプで6位以内に入賞する確率が高い。

血統による能力の仮説
仮説: 特定の血統（例: ステイヤー系血統）は、長距離レースにおいて6位以内に入賞する確率が高い。
仮説: スプリントレースにおいて、スピード系血統の馬は6位以内に入賞する確率が他の血統よりも高い。

騎手の能力による仮説
仮説: 勝率が高い騎手（例: 勝率トップクラスの騎手）を起用した馬は、6位以内に入賞する確率が高い。
仮説: 特定の騎手が特定のコースで顕著に良い成績を収めている場合、その騎手が騎乗する馬の入賞確率は上昇する。

チャットGPT4

競馬における勝ち馬の予測をさせるためのチャットGPTへのプロンプトはなかなか難しいが、検証のためのデータセットと分析手法のアイデアを確認していくことはできそうだ。

そろそろ春の競馬に向けて仮説をまとめていきたい。