2026年の投資競馬初めとなった中山・京都の両金杯。1レース1,000円に絞り、GeminiのDeep Researchを駆使した「最強の論理的買い目」で挑みましたが、結果は無慈悲な全敗となりました。

「夢も希望もない」現実をAIと共に歩むと決めた矢先、手痛い洗礼を受けた新春の記録です。

🔬 AIが構築した「完璧なはず」のロジック

今回の予想の肝は、以下の「三段階フィルタリング」でした。

* 統計の壁： 中山金杯での「牝馬未勝利データ」に基づき、1番人気アンゴラブラック（牝馬）を完全消し。

* 物理的優位： 開幕週の「内枠・イン有利」を徹底し、内寄りの馬を抜擢。

* 生理的ピーク： 追い切りS評価のキープカルムを絶対の軸に指名。

この論理に基づき、感情を排して導き出したのが以下の買い目です。

* 中山金杯： ワイド 8-13, 5-8, 5-13（各計1,000円）

* 京都金杯： ワイド 1-3, 3-11 ／ 複勝 3（各計1,000円）

📊 レース結果：理論が現実に打ち砕かれた瞬間

① 中山金杯（GIII）
* 結果： 1着 ⑪カラマティアノス ／ 2着 ②アンゴラブラック ／ 3着 ⑧グランディア
* 収支： 不的中（－1,000円）
* 振り返り：
   AIが「歴史的に勝てない」と断言した1番人気アンゴラブラック（牝馬）が、ハナ差の2着に激走。さらに勝利したのは、AIがノーマークだった7番人気のカラマティアノスでした。3着に推奨馬の⑧グランディアが食い込んだものの、ワイドは全滅。「データにない事象」が起きた瞬間、AIの論理は脆くも崩れ去りました。

② 京都金杯（GIII）
* 結果： 1着 ⑮ブエナオンダ ／ 2着 ⑪ファーヴェント ／ 3着 ⑩ショウナンアデイブ
* 収支： 不的中（－1,000円）
* 振り返り：
   追い切りS評価で絶対の軸とした③キープカルムは、見せ場なく9着に沈没。さらに3着には最低人気の⑩ショウナンアデイブが入り、三連単は100万超えの超大波乱に。AIが対抗に挙げていた⑪ファーヴェントが2着に来たものの、軸が飛べば馬券は紙屑です。

💰 2026年・金杯の収支報告

* 本日合計投資： 2,000円
* 本日合計払戻： 0円
* 本日回収率： 0%

🚩 結論：AIという「義足」は、まだ調整が必要だ

2025年の回収率26%に続き、2026年の開幕も0%スタート。

「AIを使えば勝てる」という幻想は一瞬で消え去りました。特に、AIが強く否定した馬（中山の牝馬）が好走し、AIが強く推奨した馬（京都のS評価）が惨敗するという皮肉な結果です。

しかし、これもまた「自分株式会社」を経営する上での貴重な損失データです。

なぜAIの評価と現実がこれほど乖離したのか？

* 冬の馬場における「成長分」という不確定要素の読み違え

* ハンデ戦における「斤量」の恩恵を過小評価した可能性

「夢も希望もない」けれど、この惨敗データをNotebookLMに読み込ませ、次回のレースに向けて**「なぜ外れたか」の反省会**をGeminiと行うつもりです。

2026年、V字回復への道は、想像以上に険しそうです。

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個人的には、「PCの時代」から「スマホの時代」、そして「AIの時代」へという、歴史的な大きな転換点の中にいると感じています。

40代という世代にとって、新しい技術に馴染むのは骨が折れる作業ですが、私は日常や業務で積極的に触れることで、ようやく「AIが隣にいる生活」が馴染んできました。

メインで使っているのはGeminiとNotebookLM。Deep Research機能を多用するため、月額2,900円の「Google AI Pro」を契約していますが、クライアント訪問時の話題作りやレポート作成の手間を考えれば、十分に元は取れていると感じます。

「40代のおじさんでも、ここまでAIを使いこなせるんだぞ」という実例をいくつか紹介します。

💻 業務での活用例：専属コンサルタントとして

私はAIを「特定の役割」になりきらせて活用しています。

1. 業界分析・トレンド予測
> プロンプト: 「あなたは〇〇業界に強い経営コンサルタントです。202X年〇月の最新ニュースやトレンドをリサーチし、レポートを作成してください。翌月の売上・集客を増加させるための具体的な提案も追記して。」
>

2. ピンポイント競合分析
> プロンプト: 「あなたは〇〇業界に詳しい経営コンサルタントです。〇〇県〇〇市にある〇〇社について、近隣の同業他社もリサーチし、それぞれの強み・弱みを分析してください。今後差別化を図るための具体的なアドバイスをお願いします。」
>

3. イベント・販促プランニング
> プロンプト: 「あなたは〇〇業界に詳しいイベントプランナーです。1月から12月まで毎週行うイベント案を作成し、扱うべき商品や流行を踏まえた提案をしてください。」
>

4. 会計入力の自動化（事務効率化）
クレジットカードの明細をPDF化して添付し、こう指示します。
> プロンプト: 「この明細をCSV形式（日付、科目、金額、摘要）で出力してください。」
> ※不要な行を削除したり、形式を微調整したりするだけで仕訳データが完成します。
>

🎨趣味・発信での活用例：優秀なアシスタントとして

5. 競馬予想（回収率アップへの挑戦）
ベテラン予想師になりきってもらい、出走馬、枠順、オッズ、当日の馬場状態をリサーチさせた上で、予算に合わせた最適な買い目を提案させます。

6. SNS・ブログの編集
X（旧Twitter）のポストや、このnoteの本文も、AIに推敲をお願いしています。
> プロンプト: 「この内容をnote用に読みやすく、リサーチした情報も追記して編集して。」
>

結論：AIは「孤独な経営者」の強い味方

こうした活用で何が変わるかというと、「選択と決断」にかかるエネルギーを大幅に節約できる点です。ゼロから考えるのではなく、AIが作った「土台」を修正する。これだけで思考のスピードが劇的に上がります。

本当は、クライアントである中小企業の経営者や個人事業主の方々にこそ、自らAIを使ってレポートを作成し、経営の参考にしてもらいたいと思っています。

現場の作業に追われ、経営判断に専念する時間が取れない経営者こそ、**低コストで雇える「コンサル」「メニュー開発担当」「イベントプランナー」**としてAIを活用すべきです。

夢も希望もないほど厳しい現実が続く毎日ですが、AIという義足を履いて、今年も一歩ずつ泥臭く進んでいこうと思います。

この記事を読んで「自分の仕事ならどうAIを使えるだろう？」と気になった方は、ぜひコメントで教えてください。一緒にプロンプトを考えてみましょう！

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2025年最後の土日は「中山大障害」「ホープフルステークス」「有馬記念」と、怒涛のG1三連発。

今回もまた、良きパートナー（？）であるGeminiくんに命運を託し、最後の大勝負に挑みました。

2025年・最終決戦の結果

まず、土曜日に行われた中山大障害。
5,000円分を購入し、払戻は5,100円。
プラス100円という、なんとも「地味」なスタートでしたが、「最後は幸先が良いかもしれない」と淡い期待を抱かせてくれました。

しかし、世の中そんなに甘くはありません。
続くホープフルステークス、そして一年の総決算である有馬記念は、AIのロジックも虚しく惨敗。私の2025年の競馬は幕を閉じました。

2025年・全戦績のまとめ

宝塚記念から始まった「生成AIと挑むG1予想」企画。
2025年シーズンのトータル成績を振り返ります。

* 戦績： 10戦 3勝 7敗
* 勝率： 3割
* 累計購入金額： 49,800円
* 累計払戻金額： 13,050円
* 最終回収率： 26%

来年に向けて

最終的な回収率は26%という結果になりました。
「宝くじよりは楽しめるし、夢も見られる」というスタンスで続けてきましたが、累計約5万円の投資に対してこの戻りは、冷静に考えると「なかなか厳しい修行」でした。

AIの予想精度自体は、条件やプロンプトによって光るものを見せる瞬間もありましたが、競馬という不確定要素の塊を攻略するには、まだ私の使いこなしも足りなかったようです。

2026年は、この経験を糧にしつつも、お財布へのダメージを考慮して、1レース1,000円程度に予算を絞って細く長く継続していこうかな、と考えています。

一喜一憂した2025年のG1戦線。

予想を見守ってくださった皆様、ありがとうございました。来年も「AI vs 競馬」の戦いは、少し形を変えて続く……かもしれません。

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