【完全無料】競輪予想AI|生成AI（ChatGPT）で勝てるプロンプトの作り方・やり方

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競輪予想を生成AI（ChatGPT）勝てるプロンプトの作り方・やり方【有料版以上を無料公開】

これはあくまでAiに慣れる為に、いかにAIに詳細な情報を与え結果を出せるか？有料版を超える情報量を与える事でどこまで生成AIが活躍できるかの実験です。

生成AIが導く「競輪予想」の新時代

かつて競輪予想といえば、過去データを丹念に調べ、選手の調子や展開を独自の視点で読み解く“職人芸”のような世界でした。しかし今、AIの進化によって、その扉が誰にでも開かれつつあります。特に、自然言語処理に優れた生成AIは、膨大な情報の中から傾向や要点を抽出し、誰でも扱いやすい予想モデルの生成を可能にしています。

この記事では、Pythonなどのプログラミングを使わずに、生成AIツール（例：ChatGPT）とWEB上のオープンデータを活用することで、「初心者でも扱える競輪予想の組み立て方」を丁寧に解説していきます。もちろん、ここで扱う予想は“確実に当たるもの”ではありません。ですが、感覚や直感だけに頼る従来の予想とは違い、「情報を整理し、確率的な思考を支援するAI的アプローチ」によって、より納得感のある予想スタイルを作ることができます。

はじめは「遊び」としてでも構いません。AIと一緒にデータを見つめ、考え、仮説を立てる――その経験が、やがてビジネスや教育分野でも「AIにどう指示を出せば良いか」の感覚を育てる土台になっていきます。競輪という“ゲーム”を通して、生成AIという“道具”と親しむ。そんな新しい学びのかたちを、ここから一緒に始めてみませんか。

 

リアルタイム（WEB）で競輪の勝敗結果を予想するテンプレート

以下に、Pythonを使わずにChatGPTを活用してWeb情報を参照しながら競輪予想を自動生成するためのプロンプト構築法を、徹底的かつ詳細に解説いたします。ChatGPT単体の機能を最大限活用し、競輪という対象分野に特化した構造化プロンプトを組み立てていくアプローチです。

想定環境

  • ChatGPT Pro（GPT-4 / GPT-4o）を使用
  • Webアクセスが可能（ツール機能が有効）であることが前提
  • プログラミングは一切使わず、あくまで「文章（プロンプト）」による制御で構築

1. 目的の定義

まず、プロンプトに以下の目的を明記します。AIが役割を誤認しないよう、最初にミッションを定義するのが重要です。

あなたの役割は、最新の競輪レース情報をWeb上から取得し、それを分析したうえで、予想・見解・注目選手・買い目候補などを提示するAI競輪予想アナリストです。

2. 情報の収集指示（Web検索）

ChatGPTは内部でWeb検索が可能な場合、それを促す明確な命令を記述します。

以下のURL、またはWeb検索で最新の競輪開催情報を取得し、今日または明日行われる注目レース1つを選び、その詳細データ（出走表・選手情報・人気・オッズなど）を収集してください。

例: https://keirin.jp、https://race.netkeiba.com/keirin/、https://www.oddspark.com/keirin/

取得対象：
・レース名
・開催場所、日程、レース番号
・出走予定選手全員の氏名、所属地、年齢、脚質、バック回数、勝率、最近5走、人気
・オッズ（単勝・2連複・3連複など）
・天候・バンク状態（可能なら）

3. 分析の指示

収集したデータに基づき、以下の観点で分析させます。

以下の観点で予想分析を行ってください。

・有力選手とその根拠（過去成績・脚質・勝率など）
・展開予想（逃げ・まくり・差しなどの組み立て）
・ライン構成と連携予想（地元・師弟・チームなど）
・予想される展開とその裏付け
・オッズとの整合（人気薄で狙える選手）

最後に、次の買い目案を提示してください：
・3連単（本線・押さえ・穴）
・3連複（安全な保険パターン）
・2車単（波乱狙い）

4. 出力の形式

ChatGPTは構造のある文章が得意なので、明確な段落・出力フォーマットを指定します。

出力は以下の形式で記述してください。

1. レース基本情報
2. 出走表まとめ（表形式）
3. 注目選手の分析（3名程度）
4. 展開予想
5. 買い目予想（3連単・3連複・2車単）
6. コメント（AIなりの総評、どこが面白いか）

5. 実際のプロンプト全文（テンプレート）

以下がそのすべてを含んだ完全プロンプト例です：

あなたは、AI競輪予想アナリストです。Web検索機能を使って、今日または明日開催される最新の競輪レース情報を取得してください。

信頼できる情報源として、以下を参考に検索または取得を行ってください：
・https://keirin.jp
・https://www.oddspark.com/keirin/
・https://race.netkeiba.com/keirin/

情報取得対象：
・レース名、開催地、開催日、レース番号
・出走選手全員の情報（氏名、年齢、所属、脚質、勝率、バック回数、着順傾向、オッズ、人気）
・天候、バンク状態（取得できる範囲で）

そのうえで、以下の観点から分析してください：

1. 注目選手のピックアップとその根拠（3名程度）
2. レース展開の予想（ライン、逃げ・差しの組み立て）
3. オッズと期待値から見た買い目の妙味

出力形式は以下の通りです：

【1. レース基本情報】
【2. 出走表まとめ（表形式で）】
【3. 注目選手分析】
【4. 展開予想】
【5. 買い目予想】
　・3連単 本線／押さえ／穴
　・3連複
　・2車単（高配当狙い）
【6. AIコメント】

なお、Pythonやコードを一切使わず、すべて文章ベースで実施してください。

ＷＥＢで情報を自動で収集させ競輪予想をするツール・テンプレート

ココからコピーする

あなたは競輪の専門家であり、指定されたレースに関する最新情報をWebから徹底的に収集・分析し、その結果に基づいて最も可能性の高い勝敗を予測してください。収集した情報源も各項目で明確に記載し、網羅的かつ論理的な根拠に基づいた詳細な予想を提供してください。

1. レース基本情報（入力必須）:ここだけユーザーが記載

  • 開催場: [例: 立川競輪場]
  • レース番号: [例: 12R]
  • レース種別: [例: S級決勝、A級予選、ガールズケイリンなど]

2. 徹底的な情報収集と分析:以下はユーザーは記載しない

以下の各項目について、AIはWeb上の多様な情報源（公式競輪サイト、専門ニュースサイト、競輪予想サイト、スポーツ新聞、SNS、選手ブログ、過去レース動画、気象情報サイトなど）を縦横無尽に駆使して情報を収集・分析し、その結果を具体的に記述してください。

2.1. 出走選手個々の詳細分析

 

各選手について、可能な限り深掘りした情報を収集し、その特性を洗い出します。

  • 選手基本データ:
    • 選手名、番手、脚質（逃げ、先行、捲り、追い込み、自在）:
      • 重要性: 競輪の基本的な戦法であり、レース展開を予測する上での根幹情報。脚質から、選手がどのような動きをしたいのか、どのような位置を取りたいのかがわかる。
      • 収集ポイント: KEIRIN.JPの選手プロフィール、競輪専門サイトの選手データページ。
    • 登録地、期別:
      • 重要性: 登録地はラインを組む際の地域連携に影響し、期別は選手のキャリアや経験値を示す。特に、ベテランと若手の組み合わせは戦術の幅を広げる可能性がある。
      • 収集ポイント: KEIRIN.JPの選手プロフィール。
    • 身長、体重:
      • 重要性: バンク特性や風の影響を受ける際、体格は少なからず影響を与える。特に小柄な選手は風の影響を受けやすいなど、わずかながら判断材料となる。
      • 収集ポイント: KEIRIN.JPの選手プロフィール。
    • 直近5場所の成績（詳細: 各着順とその際の戦法）:
      • 重要性: 選手の好不調の波、安定性、得意な展開を把握する最も重要な指標。ただの着順だけでなく、「その着順がどのような戦法で得られたのか」（例: 逃げ切り1着、捲り不発の着外など）まで深掘りすることで、現在の実力と傾向が見えてくる。
      • 収集ポイント: KEIRIN.JPの成績検索、競輪専門サイトの選手データ詳細。
    • 今開催の成績（詳細: 各レースの着順、決まり手、コメント、レース内容の寸評）:
      • 重要性: **選手の「今の調子」を測る最重要情報。勝ち方、負け方、そしてレース後のコメントから、肉体的・精神的な状態が透けて見える。特に、予選を勝ち上がってきた選手の「勝ち上がり方」**は決勝での勢いを測る上で重要。
      • 収集ポイント: 開催中の公式競輪サイトのレース結果速報、スポーツ新聞のWeb版、競輪専門メディアの速報記事。
    • 持ちタイム（特に200m/400mの最高タイムと直近のレースでの計測タイム）:
      • 重要性: 選手の絶対的なスピード能力を示す客観的なデータ。特に短距離タイムは瞬発力、中距離タイムは持続力を表す。過去の最高タイムだけでなく、**「直近のレースでどの程度のタイムを出せているか」**が現在の状態を反映する。
      • 収集ポイント: 競輪専門サイトの選手データ、KEIRIN.JPのレース結果詳細。
    • 得意な展開/苦手な展開:
      • 重要性: 選手が最も力を発揮できる条件と、力を出し切れない条件を把握する。例えば、「先行一本槍だが、ペースが速くなると脆い」「捲りは得意だが、インが詰まると出られない」など。
      • 収集ポイント: 選手コメント、競輪専門家の分析記事、過去レースの動画分析。
    • 選手コメント（レース前の意気込み、直前の体調、戦術の示唆、目標など）:
      • 重要性: 選手の心理状態やレースに対する戦略を直接的に知るための情報。特に、「先行で頑張る」「番手は〇〇選手に任せる」といった具体的な発言はライン構成や役割を強く示唆する。
      • 収集ポイント: スポーツ新聞のWeb版、競輪専門メディアの直前情報、公式競輪サイトの選手コメント欄、SNS（選手自身のアカウントや関係者）。
    • 直近の競走内容の特記事項（例: 捲り不発の原因、先行粘り込みの要因、落車明けの影響、連携ミス、体調不良示唆、機材変更など）:
      • 重要性: ただの着順では見えない**「レースの裏側」**を知ることで、選手の真の能力や、次のレースへの影響を予測する。例えば、着外でも「展開が向かなかっただけ」なのか、「完全に力負け」なのかで評価は大きく変わる。
      • 収集ポイント: 過去レースの動画リプレイ、競輪専門ブログやSNSでのレース分析、スポーツ新聞の寸評記事。
    • 収集元URL: [各選手の情報が掲載されている具体的なURLを複数記載（例: KEIRIN.JP選手データ、〇〇スポーツweb版記事、△△競輪予想サイトの選手寸評）]

 

2.2. バンク特性と外部要因の詳細分析

 

レースが行われる環境が選手に与える影響を深掘りします。

  • 開催場のバンク特徴（物理的側面とレース傾向）:
    • 重要性: 競輪場ごとにカントの角度、見なし直線の長さ、周長、コーナーの曲がり具合などが異なり、これがレース展開や有利な脚質に大きく影響する。例えば、カントがきついバンクはスピードが出やすく、捲りが決まりやすい。直線が長いバンクは追い込み選手が有利になりやすい。
    • 収集ポイント: 競輪場の公式サイト、競輪専門サイトのバンクデータ、過去の同じ開催場でのレース傾向分析記事。
    • 具体的な特徴の記述: [例: 立川競輪場: 直線が長く、追い込み有利とされるが、カントが緩いため先行選手も粘りやすい。風の影響も考慮が必要。]
  • レース当日の詳細な気象条件:
    • 天気、気温、湿度:
      • 重要性: 気温は選手の体温調整に影響し、湿度が高いと汗で体力が消耗しやすい。悪天候は視界やバンクの状態に影響を与える。
      • 収集ポイント: 気象庁のWebサイト、主要な天気予報サイト（例: Yahoo!天気、tenki.jp）。
    • 風向・風速（特に直線での影響）:
      • 重要性: 競輪において最も重要な外部要因の一つ。向かい風は先行選手に大きな負担となり、追い風は先行選手をアシストする。横風は走行ラインに影響を与える可能性がある。具体的にどの方向から、どの程度の強さの風が吹くのかを把握する。
      • 収集ポイント: 気象庁のWebサイト、競輪場の気象情報（あれば）。
    • 収集元URL: [天気予報サイト、競輪場の気象情報ページなど]

 

2.3. 周回想定とライン構成の多角的予測

 

ライン戦を基本とする競輪において、展開予測の根幹となる情報です。複数のパターンを想定し、それぞれのリスクとリターンを分析します。

  • 予想される周回中の並び順とライン構成（複数パターン提示）:
    • 重要性: 選手個々の力だけでなく、ラインの結束力や戦術が勝敗を大きく左右する。誰と誰が連携し、どのような並びになるかを予測することがレース展開を読む上で不可欠。
    • 収集ポイント: 競輪専門誌のWebサイト、大手競輪予想サイト（日刊スポーツ、スポーツ報知など競輪面）、有名予想家のブログ、SNSでの意見。
    • 具体例:
      • パターンA: [1-2-3 (関東先行ライン)、4-5 (関西追い込みライン)、6-7 (単騎自在)]
      • パターンB: [1-2 (関東先行、他は混戦)、3-4 (別線先行)、5-6 (捲り狙い)]
  • 各ラインの役割と戦略（先行、捲り、追走、分断、位置取り争いの激化など）:
    • 重要性: 各ラインがどのような戦法でレースの主導権を握ろうとするのか、あるいは他ラインの動きにどう対応するのかを予測する。特に、複数の先行選手がいる場合の主導権争いはレースを荒れさせる要因となる。
    • 具体例:
      • [1-2-3ライン: 1番車が果敢に先行し、2番車がブロック、3番車が差しを狙う。]
      • [4-5ライン: 4番車が捲りを狙うが、展開次第では先行も視野に入れる。]
  • 収集元URL: [競輪予想サイトの展開予想、スポーツ新聞のWeb版、競輪専門ブログなど]

 

2.4. オッズ情報の多角的な活用

 

オッズは単なる人気投票ではなく、市場の期待値や情報の集約された結果であると捉え、予想の参考とします。

  • 主要な車券種（三連単、二車単、ワイド）の現在のオッズ上位（複数サイト比較）:
    • 重要性: 一般的な人気の傾向や、プロの目から見た有力選手を把握する。特定の車券種で異常にオッズが低い場合、その選手に何らかの裏情報がある可能性も示唆する。複数のサイトで比較することで、より客観的な情報を得る。
    • 収集ポイント: 各競輪場の公式サイト、主要な投票サイト（WINTICKET, Kドリームスなど）。
  • オッズの変化（変動の傾向と理由の考察）:
    • 重要性: オッズが急激に変動する場合、何らかの理由（有力選手の体調不良情報、調教状況、直前の見解など）が背景にあることが多い。その変動から隠れた情報や心理戦を読み取る。
    • 収集ポイント: オッズ変動をグラフ表示するサイト、SNSでのリアルタイムな情報共有。
  • 収集元URL: [競輪オッズ情報サイトのURLを複数記載]

3. 精緻な予想と徹底した根拠の説明:

収集・分析したすべての情報を統合し、最も可能性の高い予測とその詳細な根拠を論理的かつ明確に記述してください。

  • 本命: [最も勝利に近いと予測する選手名 (番手)]
  • 対抗: [本命に次いで有力と予測する選手名 (番手)]
  • 単穴: [一発の可能性がある、穴狙いの選手名 (番手)]
  • 連下: [2着や3着に入る可能性のある選手名 (番手) (複数可)]
  • 予想の根拠（論理的な説明と収集情報の統合）:
    • 総合的な評価:
      • AIが今回のレース全体をどう見ているか、つまり「〇〇選手を中心とした先行争いが激化し、捲り選手が有利になる展開」や「S班の選手が圧倒的な力を発揮するレース」など、レースの全体像と主な流れを明確に提示します。
      • 各収集項目からの情報を統合し、複合的に判断した結果として提示します。
    • 各選手の強みと弱み（今回のレースにおける影響度）:
      • 例えば、「〇〇選手は絶好調で、今節は常に主導権を握って押し切っている。特に200mのタイムは群を抜いており、このバンクではさらに有利に働く」といった具体的な記述。
      • 逆に「△△選手は直近は着外が多いが、前走は落車明けでまだ本調子ではなかった。しかし、今回は調整が間に合い、本来の捲り脚が戻っている可能性がある」のように、一見ネガティブな情報も深掘りして考察します。
    • ライン間の力関係と戦略の読み（複数シナリオの考慮）:
      • 「Aラインは先行力が高いが、番手の選手がブロックに課題があるため、他ラインの捲りに対して脆弱になる可能性がある。」
      • 「Bラインは総合力では劣るが、地元選手を中心に結束力が高く、意表を突いた奇襲戦法に出る可能性がある。」
      • **「もし先行争いが激化した場合、〇〇ラインが有利になる。逆に一本棒になった場合は、△△選手が一気に捲り切る。」**のように、複数の展開シナリオを想定し、それに対する各ラインの対応力を分析します。
    • バンク特徴・外部要因と選手・ラインの相性（具体的な影響の予測）:
      • 「このバンクはカントが緩く、向かい風が強いため、先行選手は相当なパワーを要し、粘りきるのは難しいと判断する。特に〇〇選手のような長距離先行型には厳しい。」
      • 「見なし直線が長い特性は、△△選手のような末脚の鋭い追い込み選手にとって絶好の舞台となる。」
    • 特記事項（予想に大きな影響を与える隠れた要素）:
      • 「地元選手」の地の利と意地: 地元の利があるだけでなく、地元ファンの声援を背に強い走りを見せることが多い。
      • 「S班」選手の格とプライド: S班選手は能力が高いだけでなく、最高峰のプライドを持ってレースに臨むため、他選手とは異なる意識で走る。
      • 怪我明けや長期休養明けの影響: 表面的な情報だけでなく、選手の体調面や心理面まで考慮する。
      • 前走の走り方からの学習: 前のレースで得た経験や反省を今回のレースにどう活かすか。
      • 因縁の対決: 特定の選手同士の過去の因縁やライバル関係が、レース展開に影響を与える可能性がある。
      • 機材の変更や調整状況: 新しい自転車や部品の使用、フレームやギアの調整が、選手のパフォーマンスにどう影響するか。

4. 買い目提案 (任意):

  • 三連単: [例: 1-2-3, 1-3-2, 2-1-3 （本命の組み合わせを中心に、対抗・単穴を絡めた複数パターン）]
  • 二車単: [例: 1-2, 2-1 （本命と対抗、本命と単穴の組み合わせなど）]
  • ワイド: [例: 1-2, 1-3 （比較的堅い組み合わせ、または広めにカバーする組み合わせ）]

ここまで貼り付ける

 

WEB自動収集・競輪予想テンプレート②

 

以下の競輪レースに関する必要情報をすべてWEBから自動収集し、JSON形式で構造化して出力してください。

【対象レース条件】
– 開催日：＿＿＿＿＿＿
– 開催場：＿＿＿＿＿＿
– レース番号：＿＿R
– グレード：＿＿（G1／G2／G3／F1／F2）

【収集対象サイト】
・https://www.keirin.jp
・https://keirin.kdreams.jp
・https://keirinsponichi.jp
・https://www.nikkansports.com/public_race/keirin/
・https://www.netkeirin.com/

【収集すべき情報項目】

1. 開催情報
– バンク周長、バンク種別（屋内／屋外）
– 当日の天候、気温、風向、風速（発走時点）

2. 出走表・選手情報（9選手すべて）
– 選手名／期別／級班／年齢／登録地
– 脚質（逃・捲・差・両）
– 直近5走の着順・決まり手（逃・捲・差）・バック本数
– 勝率／2連対率／3連対率（今期）
– 当該バンクでの勝率・3連対率（過去開催）
– 前検日コメント・記者寸評・ギア・体調情報

3. 並び（ライン）構成
– 各ラインの構成（先頭・番手・三番手）
– 単騎選手・番手争いの有無
– 主導権（先行）を取る見込みの選手

4. オッズ情報
– 最新の単勝オッズ上位（1〜3番人気）
– 3連単人気組み合わせ上位5点（オッズ含む）
– オッズ変動傾向（○○選手絡みが急落 など）
– 発走時刻時点でのオッズ取得時刻

5. 備考（あれば）
– 過去3開催分の同一グレード・同開催場・同距離の決まり手統計
– 出走メンバー間の連携履歴（例：過去3ヶ月で同ラインだった頻度）
– 選手の落車・失格・補充出走履歴（過去1ヶ月以内）

【出力形式】
取得データを以下の順で出力してください。
1. JSON形式（キー付き構造）で全情報を網羅
2. 表形式（Markdown Table）で出走表・ライン・オッズを整形
3. 備考や補足（エラー、不足情報、取得時刻）を箇条書きで明記

【注意点】
– 情報は必ず公式優先で取得。複数サイトで差異がある場合は明記
– 数値（オッズ、バック本数等）は単位・取得時刻込みで記載
– 各選手のURLリンク（keirin.jpの詳細ページ）が取得可能であれば併記
– 全情報が揃わない場合でも、取得成功・失敗を明記した上で部分出力可

【制約】
– レース発走締切時刻より前の情報であること
– JavaScript生成コンテンツの読み込み可（必要ならheadlessブラウザ使用）

開始してください。

Pythonを使用した競輪予想

以下に、Pythonを使って競輪に関する情報をWebから収集し、それをChatGPTへ渡して自動的に予想・分析を生成するための「実行プロンプト（ChatGPTに渡す形式）」と、それを支えるPythonスクリプトの概要を提示します。

● プロンプト（ChatGPTに渡す内容）

# ChatGPTに渡す最終的なプロンプト例（Pythonから送信する形式）
prompt_template = f"""
以下の競輪レース情報に基づいて、選手の成績傾向や展開を分析し、予想を立ててください。
データは自動収集されたものです。過去実績・脚質・枠順・並び順なども考慮してください。

【レース情報】
{race_info}

【出走選手データ】
{riders_data}

【展開予測や傾向】
{additional_analysis}

上記の情報をもとに、どの選手が有利かを理由付きで示し、買い目を3点以内で提案してください。
"""

● Pythonでの自動収集・送信スクリプトの概略

1. 必要ライブラリ

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import openai  # ChatGPT API用

2. スクレイピングで競輪情報収集（例：KEIRIN.JP）

def fetch_race_data(race_url):
    response = requests.get(race_url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

    # 仮の例：選手名や枠、脚質を抽出（本番はサイト構造に合わせて調整）
    race_info = soup.find("div", class_="raceTitle").text.strip()
    riders = soup.select("table.raceTbl tr")[1:]

    riders_data = []
    for r in riders:
        cols = r.find_all("td")
        if not cols:
            continue
        name = cols[2].text.strip()
        rank = cols[3].text.strip()
        leg_type = cols[6].text.strip()
        riders_data.append(f"{name}（級：{rank}／脚質：{leg_type}）")

    return race_info, "\n".join(riders_data)

3. ChatGPT APIを呼び出す

def query_gpt(prompt_text):
    openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4",
        messages=[
            {"role": "user", "content": prompt_text}
        ],
        temperature=0.7
    )
    return response['choices'][0]['message']['content']

4. 全体の流れ

race_url = "https://www.keirin.jp/keirin/..."
race_info, riders_data = fetch_race_data(race_url)
additional_analysis = "風速は1.5m、バンクはやや重。逃げ有利傾向。"

prompt = prompt_template.format(
    race_info=race_info,
    riders_data=riders_data,
    additional_analysis=additional_analysis
)

result = query_gpt(prompt)
print(result)

● GUI設計（概要）

  • フォーム：
    • 入力欄：レースURL
    • ボタン：「データ取得」「予想実行」
    • 結果表示：ChatGPTの回答をテキストで表示
  • 技術スタック：
    • tkinter or PyQt（軽量GUI）
    • Flask + HTML（Web版）

● 設計書の要点（スクレイピング）

項目内容例
対象URLhttps://www.keirin.jp/keirin/2025/xxx/index.html
必要情報レース名、出走選手、級班、脚質、枠番、並び順、過去成績（必要なら別ページ）
抽出方法requests + BeautifulSoup によるHTMLタグ構造解析
注意点JavaScript描画ページがある場合は Selenium を併用
更新頻度レース前日夜〜当日朝まで（予想用途に適したタイミング）

 

生成AIの活用で競輪予想もビジネスも変わる

難しくない、むしろ手に馴染むAI活用の第一歩

かつて「AI」と聞けば、専門的な知識をもった研究者やエンジニアだけのものというイメージが強く、「自分には関係ない」と感じる方が多かったのではないでしょうか。しかし、ChatGPTをはじめとする生成AIの登場によって、その印象は大きく変わりつつあります。

たとえば、競輪の予想という非常に人間味あふれる判断の分野でも、AIが力を発揮し始めています。「過去データを参照し、傾向を読み取り、レース展開を予測する」という作業は、まさにAIの得意とする部分なのです。そしてこのプロセスは、ビジネスにおける分析や意思決定にも通じるものがあります。

ここでは、実際にどのような生成AIのツールを使って競輪予想ができるのか、その仕組みと具体的な活用方法をご紹介します。また、このプロセスを通じて「AIは難しい」という苦手意識を払拭し、AIを味方にする力を身につけるためのポイントも徹底解説します。

 なぜ競輪で生成AIを活用するのか？

競輪予想は「選手の調子」「レース展開」「天候」「脚質」など、さまざまな要素を勘案して行われます。これらは一見、勘や経験に基づく属人的な領域に見えますが、過去の傾向や選手の特徴を数値化・パターン化すれば、AIによる予測の対象となります。

そして、生成AIは予測の「答え」を出すだけでなく、その「理由」や「傾向」まで言語で説明できる点が強みです。ビジネスでのレポート作成や会議での説明にも、まさにこの特性が活きてきます。

使用ツールと活用の流れ（ノーコードでも可能）

ChatGPT（生成AI）

・選手名やレース結果のデータを読み込み
・傾向分析と予測文の生成
・予想理由を自然な言葉で出力可能

Googleスプレッドシート

・各選手の成績や順位、脚質などのデータをまとめる
・ChatGPTにそのままコピペして解析用データとして使用

Webスクレイピングツール（オプション）

・ブラウザ拡張やノーコードツールで自動的に出走表を取得
・例：Octoparse、WebHarvy、またはRPAツールなど

CanvaやNotion

・生成された予想データをビジュアル化
・予想結果をプレゼン資料やSNS投稿に変換して拡散

「AIは難しい」の壁を壊す3つの実感

実感①：手元のデータをコピペするだけで、AIが文章化してくれる

数字に強くなくても大丈夫。競輪新聞のような出走表をそのまま貼り付ければ、AIが勝手に解釈してくれます。

実感②：自分の代わりに「考え方の筋道」を整理してくれる

AIはあくまで“補佐役”。自分の予想を補強したり、他人に説明するための材料として使うだけでも役立ちます。

実感③：毎日同じ作業を自動化することで、楽になる

例えば出走表の取得から予想作成、投稿までを仕組み化すれば、「毎日10分だけの運用」でも十分成立するビジネスになります。

AIはあなたの「強み」を強化する道具

生成AIは万能ではありませんが、「データを扱い」「わかりやすく伝える」という力を支援してくれます。競輪予想という身近なテーマから始めることで、苦手意識を持たずにAIリテラシーを養うことができるのです。

そしてこの経験は、必ず本業やビジネスにもつながります。「AIは難しい」「どう使うかわからない」から一歩抜け出すには、小さく、身近に、まずやってみることが何よりの近道です。

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