この記事の要点
- 対象外・予測なし・推奨0点を区別し、分母がそろう比較を考えます。
- 的中率だけでなく、購入額と払戻額を一緒に見ます。
- DeepSeek・Grokの自動予測は過去の運用です。現在はGPT-6 Lunaのみです。
「予想がない」を、一律に見送りとして数えない
Grokの旧設定で対象外だった1Rと、対象の3Rで推奨が0点だった場合は意味が違います。前者は予測対象の範囲、後者は生成された予測の推奨点数の話です。処理やデータの都合で予測が残らなかった場合も、候補を評価したうえでの見送りとは分けます。
DeepSeekとGrokを比べる記録には、両方の予測があるか、そのうち推奨が何点だったかを書きます。履歴にない予測の理由を、後からモデルの判断として推測しないようにしてください。
的中率50%でも、購入したレース数は違うかもしれない
説明用の仮定例です。共通の10レースで、一方が10レースを推奨し5レース的中、もう一方が2レースを推奨し1レース的中、残る8レースは0点だったとします。推奨があるレースを分母にすれば、どちらも的中率50%です。
しかし、参加した回数は10回と2回で異なります。的中率だけを見ても、使った金額や戻った金額は分かりません。見送り数、推奨点数の合計、購入総額、払戻総額を併記すると、違いを確かめられます。
共通レースのTop5と、推奨買い目を分けて集計する
候補そのものを比べたい場合は、両方の予測が残る同日・同会場・同レースの3連単5点を対象にします。各点100円なら、1レースあたりの想定購入額は両方とも500円です。外れたレースも含めて計算します。
推奨点数の判断も比べたい場合は、各モデルの推奨だけを別に集計します。推奨0点のレースは購入額に加えず、見送り件数として残します。Top5の成績と混ぜると、候補の選択と点数の判断のどちらが結果に影響したか見えにくくなります。
見送ったレースの結果だけで、判断を変更しない
見送り後に候補が的中すると、惜しく感じるかもしれません。ただ、結果は後から分かったことです。その1レースだけを追加で買ったことにすると、事前のルールによる成績から離れてしまいます。見送り基準を変えて試すなら、変更前の成績を残し、次の期間から別に記録します。
一方で、見送りが多ければ必ず成績が良くなるわけでもありません。予測が揃ったレースのうち、どれだけを見送り、残したレースでどれだけ購入・払戻があったかを確認してください。少ない対象数の高回収率は、一度の払戻で大きく動きます。
旧モデルの履歴と現在のLuna成績は別です
DeepSeek V4 Flash・Grok 4.5による新規予測は停止しており、過去の履歴を引き続き公開しています。当時の対象設定や入力条件による実績として読んでください。現在利用できるモデル全般の性能比較を示すものではありません。
現在の自動予想はGPT-6 Lunaです。過去モデルの数字は合算していません。Lunaを見る場合にも、推奨点数とTop5のどちらの成績かを確認する手順は同じです。