50代のおっさん、AIに競馬データベースを作らせてみた！

2026年11月1日 08:09

最近、競馬予想の記事をNOTEに投稿することにした。

せっかく競馬予想をするなら、勘や経験だけでなく、過去のデータも分析してみたい。

例えば、競馬場やコースによって成績はどう違うのか。騎手によって得意・不得意はあるのか。人気別に見ると、どのあたりに期待値があるのか。

調べたいことはいろいろある。

ところが、こうした情報を調べようとすると、そのたびにネットで検索したり、GPTに質問したりしなければならない。これが結構面倒くさい。

そこで考えた。必要な競馬データをまとめてデータベースにしておけば、知りたいことをいつでも簡単に分析できるのではないか。

一度データベースを作ってしまえば、競馬場別、コース別、騎手別、人気別など、いろいろな切り口で分析できる。

ただし、データベースを作るには、過去の全レースについて出走馬ごとの成績を取り込む必要がある。

毎週のレース結果を調べ、全出走馬のデータを拾い、Excelに入力していく。これを手作業で行うのはかなり面倒だ。

そこで今回は、AIにこの作業を任せてみることにした。

まずはGPTに頼んでみた

まずは、いつも使っているGPTにお願いしてみた。

対象は2026年10月25日のJRA全レース。京都・新潟・東京の3競馬場、合計36レースだ。

最初は順調だった。1着馬のデータを集めてExcelにまとめることはできた。

しかし、これではデータベースとしては不十分。欲しいのは1着馬だけではなく、全レースの全出走馬の成績だ。

そこで、各馬の着順、馬名、騎手、調教師、人気、オッズ、走破タイムなどを取り込むように依頼した。

ところが、ここでつまずいた。

JRA公式サイトの成績データを36レース分、全出走馬について一括で取得することができなかった。

検索結果から取得できる情報にも限界があり、上位数頭しか確認できないレースもある。

何度か方法を変えて試したものの、結局、全頭分のデータを正確に揃えることはできなかった。

次に試したのがManusだ。

ManusはAIエージェントと呼ばれるサービスで、調査や複数の作業をまとめて実行できる。

今回は、GPTで苦戦した競馬データの収集とExcel作成を任せてみることにした。

データ取得元にはJRA公式サイトの成績データを使用し、単勝オッズについてはnetkeibaの情報で補完するようにした。

対象期間は10月24日と25日の2日間。京都・新潟・東京の全72レースについて、出走馬ごとの成績と払戻データを収集し、Excelにまとめるよう指示した。

すると、Manusは各レースの結果ページを調べ、データを整理してExcelファイルを作成してくれた。

驚いたのは、その作業にかかった時間だ。

指示を出してからExcelが完成するまで、わずか約5分。

72レース、935件の出走馬データ、872件の払戻データがまとまったファイルが出来上がった。

レースデータの取得漏れもなく、72レースすべてが収録されていた。

もちろん、取得したデータがすべて完璧というわけではない。馬体重など一部の項目には空欄もある。

全レースのデータを取り込めたことと、すべての項目が完全に揃っていることは別なので、今後少しずつ精度を高めていきたい。

それでも、手作業でこれだけのデータを集めて整理することを考えれば、かなりの時間短縮になる。

今回の経験で感じたのは、AIにも得意・不得意があるということ。

文章を考えたり、データを分析したりするのはGPTが便利だが、複数のページを巡回して情報を集め、ファイルにまとめるような作業にはManusが向いているのかもしれない。

わずか5分ほどで、これだけのデータベースができた。

次は、このデータを使って実際に競馬の期待値を分析してみたい。

そして、毎週のデータ収集も自動化できれば、さらに便利になるはずだ。