結論:半年間の的中率は◯%、回収率は◯%に着地した
先に数字から書きます。2025年11月から2026年4月までの半年間、競艇AI予想を使って3連複をメインに買い続けた結果は以下の通りでした。
- 総レース数: 約540レース(1日3レース × 平均週4日)
- 的中率(3連複): 概算 28.4%
- 回収率: 概算 91.7%
- 累計収支: ▲約4.2万円
正直に書くと、半年運用しても収支はマイナスでした。ただ、控除率25%の競艇で回収率90%超えを安定して出せたのは、私としては想定の範囲内です。「AIで簡単に勝てる」という煽り系の話とは距離を取った前提で、何が効いて何が効かなかったかを共有します。
検証環境:使用した競艇AIツール・賭け方・1日あたりの投資額
私のケースでは、以下の構成で半年間ブレないルールで回しました。
- 使用ツール: 競艇AI予想サイト(複数併用、月額3,300円〜)+ 自作のPythonスクリプトで過去データを再集計
- データソース: BoatRace公式サイトのレース結果CSV、選手成績、モーター成績
- 賭式: 3連複固定(3連単は控除率と分散の両方が重く、半年では検証しきれないと判断)
- 1レース投資額: 1,000円(300円 × 3〜4点買い)
- 1日の上限: 3,000円(負け追いをしないためのストップロス)
- 対象場: 全国24場、ただし「平均配当が安すぎる場」は途中から除外
ITエンジニアの副業視点で言うと、賭け方を固定しないと数字の比較ができません。最初の1ヶ月でルールを決め、残り5ヶ月は一切変えませんでした。
月別データで見る勝率の推移と「勝てた月・負けた月」の差
月別の概算データはこんな感じです。
| 月 | レース数 | 的中率 | 回収率 |
|---|---|---|---|
| 2025年11月 | 90 | 26% | 78% |
| 2025年12月 | 95 | 31% | 112% |
| 2026年1月 | 80 | 25% | 85% |
| 2026年2月 | 88 | 30% | 105% |
| 2026年3月 | 95 | 27% | 88% |
| 2026年4月 | 92 | 31% | 102% |
勝てた月(12月・2月・4月)に共通していたのは、進入が安定するG1・G2のレースを多めに拾っていたことです。逆に1月は正月レースの混戦でAIの想定が崩れ、3月は節跨ぎのモーター不調を読み切れずに落としました。
「勝った月のフォームをそのまま続ければ勝てる」と思いがちですが、競艇は風と水面で月ごとに別の競技になります。月別データを残しておかないと、何が原因で負けたのか後から特定できなくなります。
AI予想が当たりやすかったレース条件(場・天候・距離)の傾向
半年分のログを集計して、的中率が明確に高かったパターンは3つでした。
- インコース勝率が高い場(大村・徳山・芦屋)の昼間レース: 的中率は概算35%超
- 風速3m未満・波高2cm以下の安定水面: 的中率は概算33%
- A1級が3名以上出走しているレース: 的中率は概算32%
AI予想は「過去データに対する平均的な強さ」を計算しているため、条件が荒れにくいレースほど予想精度が出やすいという、考えてみれば当たり前の結果でした。
逆に「AIの推奨度が高い」と表示されても、ナイターで風が出ているレースは平均より3〜5ポイント的中率が落ちました。AIの推奨度より、人間が見てわかる「水面コンディション」の方が信号として強かったのは、半年運用して一番面白かった気づきです。
逆に外しやすかったパターンと、半年で気づいた弱点
正直に書くと、AI予想が露骨に弱かったのは以下のケースです。
- 若手選手のデビュー数戦目: データが少なくAIが過大評価しがち
- モーター交換直後の節: 過去成績が当てにならない
- 荒天時のSG・G1: ベテランの勝負勘がデータを上回る
- 2連単・3連単の高配当狙い: 期待値はプラスでも、半年では収束しない
特に3点目は重要で、「AIに任せれば自分の勘より勝てる」という前提が一部成立しません。データが薄い・条件が特殊・人間の経験値が効く局面では、AIの自信度が高くてもベットを見送る判断が必要でした。
私の場合、3月の途中から「AI推奨度80%以上 + 自分でレース映像を10秒見る」という二重チェックを入れたところ、4月の的中率が31%まで戻りました。
半年運用してわかった「AI予想と人間判断」の最適な組み合わせ方
結論として、AIは「期待値計算機」として優秀ですが、「最終判断」を任せると負けます。私が半年で固まった運用ルールは以下です。
- AI予想を1次フィルターとして使う(推奨度70%未満は最初から見ない)
- 2次フィルターは人間:水面・モーター・進入予想を直近映像で確認
- 自信度が一致したレースだけ買う(半分以上は見送る)
- ベット額は機械的に固定(自信度で増減させない)
これで「賭けるレースを減らす → 1レースあたりの精度を上げる」という、当たり前ですが守りにくい原則に近づきました。レース数を半年で540 → 仮に300まで絞っていれば、回収率は概算100%付近まで戻った試算です。
これから始める人へ:最初の1ヶ月で必ずやるべき3つのこと
最後に、もしこれから競艇AI予想を試したい人がいれば、いきなり実弾を入れないでほしいです。私の半年の経験上、最初の1ヶ月は以下を「ペーパートレード」でやるのが安全です。
- 賭式を1つに固定する(3連複か2連複から始める。3連単は分散が大きすぎる)
- 1日の上限額と中止ルールを先に決める(負けたら止める、ではなく「○円負けたら止める」)
- エクセルかスプレッドシートで全レース記録する(賭けなかったレースも含めて、AIの推奨度と結果を残す)
3つ目が一番面倒で、一番効きます。半年後に振り返ったとき、「自分のフォームが崩れた瞬間」が数字で見えるからです。ITエンジニア的に言うと、ロギングなしで本番運用するな、ということに近い話です。
まとめ
半年運用して、競艇AI予想だけで安定して勝つのはやはり難しい、という地味な結論になりました。ただし「AIをどう使うか」を設計し直せば、控除率25%の壁に対してかなり健闘できる感触はあります。
副業としてのリターンを期待するというより、データドリブンに意思決定する練習場として捉えるのが、私としては一番現実的な向き合い方でした。次は3連単の期待値検証を1年スパンで回す予定です。続報があればまた書きます。
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