Open AI DevDayでVision APIがリリースされたのでパドック解説を作ってみた

以前も馬体の評価をChatGPTのv4にやらせてみるというのをテストしてみましたが、APIも先日リリースされたのでAPIを活用して一括でパドックの解説をさせてみることにしました。前回利用した画像同様の前走比較の画像とグリーンチャンネルのパドックの画像をキャプチャしたものの2個を使って予想を作成してみようかと思います。

エリザベス女王杯の人気馬の前走比較

ブレイディヴェーグ

筋肉の質感: 今回は筋肉が少し発達しているように見える。
胴体の長さ: 変化は視覚的に確認できない。
筋肉のつき: 今回は、特に後ろ脚の筋肉が前走よりもしっかりして見える。
背中の状態: 変化は視覚的に確認できない。
首の長さと形: 変化は視覚的に確認できない。

ハーパー

筋肉の質感: 前走と今回の間で顕著な変化は見られない。
胴体の長さ: 変化は視覚的に確認できない。
筋肉のつき: 同様に、筋肉のつきに大きな変化は見られない。
背中の状態: 背中の線が右の写真で少し明瞭に見えるが、これは姿勢や光の当たり具合によるものかもしれない。
首の長さと形: 特に変わった点は見受けられない。

ジェラルディーナ

筋肉の質感: 今回の馬の筋肉が少し引き締まって見える。
胴体の長さ: 変化は視覚的に確認できない。
筋肉のつき: 今回で、上腕二頭筋や大腿四頭筋の筋肉が明瞭に見える。
背中の状態: 変化は視覚的に確認できない。
首の長さと形: 包括的な観察による変化はない。

試しに東京3レースの7-11番の馬でチェック

馬番11:

• 筋肉の質感: 広背筋がはっきりと見え、全体の筋肉の質も良さそうです。

• 胴体の長さ: 中程度の長さに見えますが、完全な側面からの視点がないため確定はできません。

• 筋肉のつき: しっかりとしていて、身体全体に良好な筋肉のつきが見られます。

• 背中の状態: 頑強で健康的に見えますが、詳細は不明確です。

• 首の長さと形: 首は適度な長さで、筋肉がうまくついています。

馬番8:

• 筋肉の質感: 特徴的な筋肉のラインが見受けられますが、細部ははっきりしません。

• 胴体の長さ: 適度な長さに見えるが、正確な分析はできません。

• 筋肉のつき: 馬の側面は筋肉質に見えますが、全体像を判断できるほどの情報はありません。

• 背中の状態: 画像から判断するには情報が不十分です。

• 首の長さと形: 正面からのアングルでは、首の形状を正確に評価するのは難しいです。

馬番10:

• 筋肉の質感: かなり筋肉質に見えますが、部位によってはもう少し詳細が欲しいところです。

• 胴体の長さ: 胴が長めに見え、筋肉の質も良好そうです。

• 筋肉のつき: 良好な筋肉のつきが確認できますが、細部までは分かりません。

• 背中の状態: 背中がしっかりしているように見えますが、部分的には不明瞭です。

• 首の長さと形: 首は強そうでバランスが取れていますが、完全な側面からではないため、完璧な評価はできません。

馬番7:

• 筋肉の質感: かなりな筋肉質に見え、筋肉の細かい質感も観察できますが、画質の限界から推測の域を超えません。

• 胴体の長さ: こちらも平均的な長さに見えますが、正面からのアングルでは確定はできません。

• 筋肉のつき: 良好な筋肉のつきがあるように見えますが、完全な評価には至っていません。

• 背中の状態: 背中のラインがはっきりしており、健康的です。

• 首の長さと形: 首は力強く見えますが、評価の精度には限界があります。

提供された情報に基づいて、馬番11と馬番10をお勧めする傾向があります。どちらも筋肉質で身体的条件が良さそうな印象を受けます。しかし、写真だけでは競走馬の能力を完全に判断することはできないため、この分析はあくまで目安の一つとしてご参照ください。

APIを活用することによるメリット

UIから扱う場合、入力できる画像の数が比較的多くても動かすことができるので同じ構図の写真をいっぱい入れる必要があるパドックの情報とかだと比較的便利でした。
今後はセリの情報なども入れてみようと思うのでいろいろ試行錯誤してみようと思います。