ギャンブル収支をClaude APIで自動管理する仕組みを作った話

競艇の収支管理をClaude APIで自動化したら、月の損失が4万円から1.2万円に圧縮できた。3ヶ月試して出した結論がこれだ。

「月いくら負けてるか、正確に答えられる？」

以前の自分に聞いたら、絶対に答えられなかった。ざっくり「まあトントンか、ちょっとマイナスくらい」という感覚で賭け続けていた。それが間違いだった。

この記事では、私が実際に作った収支管理システムの設計から実装まで、コードを交えて全部紹介する。競艇・競馬を定期的に楽しんでいるエンジニアなら、1日あれば同じものが作れる。

感情で賭けていた頃の話

私が競艇を始めたのは3年ほど前だ。最初はレースの面白さにハマり、週末だけ賭けていた。そのうち平日のナイターも、出張先でもスマホで買うようになった。

問題は、損失の実感がなかったことだ。

1レース500円、1000円という金額は「安い」と感じる。でも週3回レース場に行って、1日あたり10レース賭けていたら、負け続ければ月に3〜5万円が消える。それを「ざっくりトントンかな」で片付けていた。

ある月、クレジットカードの明細を見て青ざめた。競艇関連の支出だけで6万2000円あった。その月、的中したレースで戻ってきたのは2万円ちょっと。純損失は約4万円だ。

問題は金額よりも、それを把握していなかった自分だった。エンジニアとして、システムのコストはセント単位で管理するのに、個人の娯楽費は完全にブラックボックスだった。

「これはまずい」と思って、収支管理のツールを自分で作ることにした。

システムの全体設計

シンプルさを最優先にした。続けられないシステムは意味がない。

【全体の流れ】

1. 賭けた記録を手入力（またはCSVインポート）
   ↓
2. SQLiteに保存（ローカルDB）
   ↓
3. 週次・月次でClaude APIが収支を分析
   ↓
4. 危険サインを検知したらSlack通知
   ↓
5. 分析レポートをMarkdownで保存

使った技術はこれだけだ。

• Python 3.12
• SQLite（ローカルDB、セットアップ不要）
• Claude API（anthropic ライブラリ）
• Slack Incoming Webhook（通知用）

外部サービスはSlackだけ。DBはローカルのSQLiteなので、個人情報をクラウドに送らずに済む。

実装①：賭け履歴の記録

まずデータを記録する仕組みから作る。

データベース設計

import sqlite3
from datetime import datetime

def init_db(db_path="gambling.db"):
    conn = sqlite3.connect(db_path)
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("""
        CREATE TABLE IF NOT EXISTS bets (
            id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
            date TEXT NOT NULL,
            venue TEXT NOT NULL,
            race_no INTEGER NOT NULL,
            bet_type TEXT NOT NULL,
            combination TEXT NOT NULL,
            stake INTEGER NOT NULL,
            return_amount INTEGER DEFAULT 0,
            profit INTEGER GENERATED ALWAYS AS (return_amount - stake) STORED,
            note TEXT
        )
    """)
    conn.commit()
    conn.close()

カラムはシンプルに。日付・会場・レース番号・賭け式・購入金額・払戻金額の6項目だ。利益は自動計算カラムにして、手入力ミスを減らした。

記録の入力

def add_bet(date, venue, race_no, bet_type, combination, stake, return_amount=0, note=""):
    conn = sqlite3.connect("gambling.db")
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("""
        INSERT INTO bets (date, venue, race_no, bet_type, combination, stake, return_amount, note)
        VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
    """, (date, venue, race_no, bet_type, combination, stake, return_amount, note))
    conn.commit()
    conn.close()

# 使い方の例
add_bet(
    date="2026-05-20",
    venue="戸田",
    race_no=6,
    bet_type="2連単",
    combination="1-3",
    stake=1000,
    return_amount=0  # 外れ
)

レース後に結果が出たら、return_amount を更新するだけでいい。

月次サマリーの集計

def get_monthly_summary(year, month, db_path="gambling.db"):
    conn = sqlite3.connect(db_path)
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("""
        SELECT
            COUNT(*) as total_bets,
            SUM(stake) as total_stake,
            SUM(return_amount) as total_return,
            SUM(profit) as total_profit,
            ROUND(SUM(return_amount) * 100.0 / SUM(stake), 1) as recovery_rate,
            COUNT(CASE WHEN return_amount > 0 THEN 1 END) as hit_count
        FROM bets
        WHERE strftime('%Y', date) = ? AND strftime('%m', date) = ?
    """, (str(year), f"{month:02d}"))
    
    row = cursor.fetchone()
    conn.close()
    
    return {
        "total_bets": row[0],
        "total_stake": row[1],
        "total_return": row[2],
        "total_profit": row[3],
        "recovery_rate": row[4],
        "hit_count": row[5],
        "hit_rate": round(row[5] * 100 / row[0], 1) if row[0] > 0 else 0
    }

実装②：Claude APIで収支分析・アドバイス

ここが一番面白い部分だ。集計した数値をそのまま見るだけではなく、Claude APIに「傾向分析とアドバイス」をさせる。

分析用プロンプトの設計

import anthropic
from datetime import datetime, timedelta

def analyze_with_claude(summary: dict, recent_bets: list) -> str:
    client = anthropic.Anthropic()
    
    # 直近30日の収支データをテキストに変換
    bet_details = "\n".join([
        f"- {b['date']} {b['venue']}競艇 第{b['race_no']}R: "
        f"賭け金{b['stake']:,}円 → 払戻{b['return_amount']:,}円 ({b['bet_type']})"
        for b in recent_bets[-30:]  # 直近30件
    ])
    
    prompt = f"""以下の競艇収支データを分析してください。

【直近30日の収支サマリー】
- 総賭け件数: {summary['total_bets']}件
- 総賭け金額: {summary['total_stake']:,}円
- 総払戻金額: {summary['total_return']:,}円
- 純損益: {summary['total_profit']:,}円
- 回収率: {summary['recovery_rate']}%
- 的中率: {summary['hit_rate']}%（{summary['hit_count']}件 / {summary['total_bets']}件）

【賭け履歴の詳細】
{bet_details}

以下の観点で分析してください：
1. 回収率の傾向（改善中か悪化中か）
2. 賭け方のパターンで気になる点（金額が増えている傾向など）
3. 次の30日間へのアドバイス（具体的に2〜3点）
4. このデータで最も心配な点（正直に教えてください）

厳しくても構いません。事実ベースで教えてください。"""

    response = client.messages.create(
        model="claude-opus-4-5",
        max_tokens=1024,
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )
    
    return response.content[0].text

実際にClaudeが返してきた分析例

先月のデータを入れたら、こんな返答が来た（一部要約）。

回収率71%は平均的な競艇ユーザーの水準ですが、直近2週間で賭け金額が平均1,200円から2,100円に増加しています。これは「取り返したい」という心理が影響している可能性があります。特に外れが続いた翌日の賭け金額が平均35%高くなっているパターンが見られます。

これを見たとき、「当たっている」と思った。感覚ではわかっていなかったが、データに出ていた。連敗した次の日は無意識に賭け金を増やしていた。

実装③：危険サインの自動検知

感情で判断しているとき、人間は自分で気づけない。そこでSlack通知を入れた。

危険サインの定義

自分で決めたルールはこの3つだ。

1. 3連敗以上が続いている（連続して的中ゼロ）
2. 今月の損失が設定上限（1.5万円）を超えた
3. 1レースの賭け金が上限（3000円）を超えた

import requests
import json

SLACK_WEBHOOK_URL = "https://hooks.slack.com/services/YOUR/WEBHOOK/URL"
MONTHLY_LOSS_LIMIT = 15000  # 月の損失上限（円）
SINGLE_BET_LIMIT = 3000     # 1レースの上限（円）
CONSECUTIVE_LOSS_LIMIT = 3  # 連敗上限

def check_danger_signs(db_path="gambling.db"):
    conn = sqlite3.connect(db_path)
    cursor = conn.cursor()
    
    # 今月の損失を計算
    now = datetime.now()
    cursor.execute("""
        SELECT SUM(profit) FROM bets
        WHERE strftime('%Y-%m', date) = ?
    """, (now.strftime("%Y-%m"),))
    monthly_profit = cursor.fetchone()[0] or 0
    
    # 直近の連敗チェック
    cursor.execute("""
        SELECT return_amount FROM bets
        ORDER BY date DESC, id DESC
        LIMIT ?
    """, (CONSECUTIVE_LOSS_LIMIT,))
    recent = cursor.fetchall()
    consecutive_losses = all(r[0] == 0 for r in recent)
    
    # 直近の1レース賭け金チェック
    cursor.execute("""
        SELECT stake FROM bets ORDER BY id DESC LIMIT 1
    """)
    last_stake = (cursor.fetchone() or [0])[0]
    
    conn.close()
    
    alerts = []
    
    if monthly_profit < -MONTHLY_LOSS_LIMIT:
        alerts.append(f"月の損失が上限を超えました: {abs(monthly_profit):,}円の損失（上限: {MONTHLY_LOSS_LIMIT:,}円）")
    
    if consecutive_losses and len(recent) >= CONSECUTIVE_LOSS_LIMIT:
        alerts.append(f"{CONSECUTIVE_LOSS_LIMIT}連敗中です。少し休憩を検討してください。")
    
    if last_stake > SINGLE_BET_LIMIT:
        alerts.append(f"直近のベット額が上限超過: {last_stake:,}円（上限: {SINGLE_BET_LIMIT:,}円）")
    
    if alerts:
        send_slack_alert(alerts)
    
    return alerts

def send_slack_alert(alerts: list):
    message = "【競艇収支 危険サイン検知】\n\n" + "\n".join(f"• {a}" for a in alerts)
    requests.post(SLACK_WEBHOOK_URL, json={"text": message})

このSlack通知が来たとき、スマホを開いて「あ、また取り返そうとしてた」と気づいた。それだけで行動を止められる。

週次の自動レポート

毎週月曜の朝、自動でレポートが来るようにcronを設定した。

# weekly_report.py（毎週月曜 09:00 に実行）
def generate_weekly_report():
    now = datetime.now()
    summary = get_monthly_summary(now.year, now.month)
    
    # 今週のベット履歴を取得
    week_ago = (now - timedelta(days=7)).strftime("%Y-%m-%d")
    conn = sqlite3.connect("gambling.db")
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("SELECT * FROM bets WHERE date >= ? ORDER BY date", (week_ago,))
    recent_bets = [
        {"date": r[1], "venue": r[2], "race_no": r[3],
         "bet_type": r[4], "combination": r[5],
         "stake": r[6], "return_amount": r[7]}
        for r in cursor.fetchall()
    ]
    conn.close()
    
    # Claude APIで分析
    analysis = analyze_with_claude(summary, recent_bets)
    
    # Slack通知
    report = f"【週次 競艇収支レポート】\n\n今月累計損益: {summary['total_profit']:,}円\n回収率: {summary['recovery_rate']}%\n\n{analysis}"
    send_slack_alert([report])

使ってみての効果と変化

3ヶ月使い続けた結果を正直に報告する。

導入前（2025年11月）

• 月の損失: 約4万円（ただし把握していなかった）
• 1レースの賭け金: 感覚で500〜5000円
• 連敗後の行動: 気づかずに賭け金を増額

導入後3ヶ月の平均

• 月の損失: 約1.2万円
• 1レースの賭け金: 300〜1500円（上限を意識するようになった）
• 連敗後の行動: Slack通知が来たら翌日は休む

損失が約70%削減されたのは、Claude APIの分析が賢かったというより、「見える化」したことで自分の行動が変わったからだ。

Claudeが返してくる分析は毎回鋭い。「取り返したい心理が金額に出ている」「土日より平日のほうが回収率が高い（冷静に賭けているから）」「購入数が多い日ほど1レース単価が下がっている（分散できている）」。データから行動パターンを読み取ってくれる。

改善したいところ（正直に）

良いことばかり書いても意味がないので、課題も書く。

1. 手入力が面倒

レース後に手入力するのが習慣化するまでに2週間かかった。今でも忘れることがある。競艇公式のSPAT4や楽天競馬のAPIを叩いて自動取得できれば理想だが、利用規約の確認が必要で手をつけていない。

2. Claudeの分析が毎回似たようなことを言う

プロンプトを工夫しているが、「回収率を意識してください」「連敗後は冷静に」という内容は繰り返しになりがち。もう少しプロンプトを変えて、前回の分析と比較する形にしたい。

3. 確率の根拠が弱い

「土日より平日のほうが回収率が高い」という傾向は出ているが、サンプル数がまだ少ない。3ヶ月のデータでは統計的に結論を出すには早い。半年以上のデータが溜まってから判断しようと思っている。

まとめ

競艇・競馬の収支管理をClaude APIで自動化した話を書いた。

システムの構成は単純だ。SQLiteで履歴を記録し、週次でClaude APIに分析させ、危険サインが出たらSlack通知する。コードは全部合わせて200行程度で動く。

一番大事なのは「ツールを作ったから管理できる」ではなく、「記録と分析の習慣が行動を変える」という点だ。Claudeの分析が鋭いのは確かだが、それ以上に「今月いくら負けているか、毎週確認している自分」が存在することが行動を変えた。

エンジニアなら半日あれば同じ仕組みが作れる。競艇・競馬に限らず、パチンコや株のデイトレードでも同じ構造で使える。「なんとなく損している気がするが把握できていない」という状況は、システムで解決できる類いの問題だ。

ソースコードはGitHubに公開予定なので、興味があれば参考にしてみてほしい。

*本記事はギャンブルを推奨するものではありません。公営競技（競艇・競馬など）への参加は成年（18歳以上または20歳以上）に限られます。収支管理ツールは娯楽の範囲内での利用を前提としています。*