「地方競馬でもAI予想が増えてきたけど、実際どうなの？」
「AI指数って何を見ているの？」
そんな疑問に答えるために、このページでは
地方競馬の予想AI（AI指数）について、仕組み・精度・具体的な使い方までをまとめて解説します。
当サイトのオリジナル指標であるGANKO指数も例に挙げながら、「人間の勘だけに頼らない地方競馬との付き合い方」を整理していきます。
地方競馬の予想AIとは？
予想AI＝「データで馬の勝ちやすさを数値化する仕組み」
地方競馬の予想AIとは、過去のレース結果・馬の成績・騎手・枠順・馬場状態など、さまざまなデータを機械学習で分析し、
「この馬がどれくらい走りそうか」をスコアとして出す仕組みのことです。
人間の予想が「経験や感覚」にかなり依存するのに対して、AI予想は「過去データのパターン」をベースにしているため、
- 思い込みに引っ張られにくい
- レースを大量にこなしても精度がブレにくい
- 人気薄の激走パターンも拾いやすい
といった特徴があります。
人間の予想とのいちばん大きな違い
人間の予想：
- 「前走の内容がよかった」
- 「騎手と厩舎の相性がいい」
- 「パドックの気配がいい」
こうした「目に見える材料」を組み合わせることが多いですよね。
一方でAI予想は、
- 過去のラップタイム
- 上がり3Fの位置
- 馬場別の成績（良・重・不良など）
- 枠順と脚質の噛み合い
- その競馬場・距離特有の傾向
など、人間が毎レース追いきれない細かな情報まで機械的に拾ってくれます。
なぜ地方競馬でAIが注目されているのか？
地方競馬は中央と比べると、
- 出走頭数がやや少ないことが多い
- 騎手や調教師の偏りが大きい
- コースごとのクセがはっきりしている
といった特徴があります。
こうした「バイアス」が強い環境ほど、AIは“パターン学習”の力を発揮しやすいです。
南関東（船橋・大井・浦和・川崎）をはじめ、名古屋・園田・高知などでも、同じような条件が繰り返されるレースが多く、AIとの相性が非常に良いフィールドだといえます。
予想AIはどうやって予測している？（仕組み）
AIが学習している主なデータ
AI予想といっても、魔法の箱ではありません。中身はあくまで「大量のデータ＋統計・機械学習」です。
たとえば、GANKO指数のような地方競馬向けAIでは、イメージとして以下のような項目を組み合わせてスコアを出します。
- 近走成績（着順・着差・タイム）
- 上がり3Fの位置・脚質（逃げ・先行・差し・追込）
- 枠順とコース形態（内有利・外有利など）
- 騎手・厩舎の成績、乗り替わり
- 馬場状態（良・稍重・重・不良）と得意不得意
- 同距離・同コースでのパフォーマンス
などなど。これらをまとめて、「この条件で走りやすい馬」をスコア化していきます。
AIだからこそ拾える“穴パターン”
人間の予想だと、
- 「前走の凡走で人気を落とした馬」
- 「条件替わりで変わるかもしれない馬」
はどうしても軽視されがちです。
一方でAI指数は、
- 苦手条件 → 得意条件への変化
- 枠順・展開の向き不向き
- コース替わりでのパフォーマンス差
といった要素を冷静に加点・減点していくため、
“一見地味だけど実は条件好転している馬”をきっちり上位に拾ってくることがあります。
予想AIは本当に当たる？強みと弱み
強み①：情報量が多く、ブレにくい
AIのもっとも大きな強みは、「人間が覚えきれない量のデータを、一貫したルールで処理できる」ことです。
- レース数が多い日でもダレない
- 1週間・1か月単位で見たときに成績が安定しやすい
- 流れ作業になっても精度が落ちにくい
地方競馬のようにほぼ毎日開催がある環境では、疲れないAIの存在はかなり心強いパートナーになります。
強み②：人気に左右されない
人間の予想は、どうしてもオッズや世間の評価に引っ張られます。
- 「こんな人気薄が来るわけない」
- 「この騎手がこの人気なら押さえておきたい」
こうした感情の揺れを、AIは一切考慮しません。あくまでデータだけを見ているので、
- 10番人気の激走
- 単勝50倍台の妙味ある馬
などをフラットに上位評価してくることがあります。
地方競馬でのAI指数の活用法
まずは「指数の並び」と「人気」をセットで見る
AI指数を使うとき、最初に見ておきたいのは次の2つです。
- ① 指数順位（上位の並び方・抜け具合）
- ② 実際のオッズ（人気とのギャップ）
特にポイントになるのは、
- 指数上位なのに人気がない馬（狙い目）
- 指数が低いのに過剰に売れている馬（消し候補）
このギャップです。
2026年1月1日以降、netkeibaで地方競馬の一部レースの予想を販売します。
その際には、より分析に分析を重ねて、勝負しても良いと判断したレースのみを選び、最適な券種＆買い目を選択します。
毎日すべてを買うのではなく「勝負レースを絞る」
AI指数を公開していると、どうしても「せっかくだから全レース買いたくなる」ものです。
ただ、地方競馬は開催数も多いので、闇雲に全レース買うとブレも増えます。
おすすめなのは、
- 指数1位〜3位が人気とズレているレース
- 条件が噛み合って指数上位が信頼できそうなレース
- 自分が得意にしている競馬場・距離のレース
といった“AIの強みが出やすい条件だけをピックアップして勝負する”スタイルです。
地方競馬AIと人間の予想はどう組み合わせるべき？
「AI＝答え」ではなく「AI＝判断材料の1つ」
AI指数を使ううえで、一番バランスがよいスタンスは
「AIを最終結論にする」のではなく
「AIを自分の予想を補強・修正する材料として使う」
という考え方です。
- 自分の本命馬が、AIでも上位評価なら自信を持って勝負
- 自分の本命馬が、AIでは低評価なら買い方を調整
- ノーマークだった馬がAI上位なら、押さえを検討
このように「AIで裏を取る」使い方をすると、感情だけで突っ走る回数を減らすことができます。
現地観戦やパドックと組み合わせるとさらに強い
地方競馬は、現地観戦・パドック観察も魅力の一つです。
- パドックで明らかに良く見える馬
- 馬体の張り・気配が抜けて良い馬
こうした“その日だけの情報”は、AIにはわかりません。
「指数で候補を絞る」
「パドック・返し馬で最終決断する」
という流れにすると、AIと人間の“いいとこ取り”ができる形になります。
まとめ：地方競馬予想AIをうまく味方につける
- 地方競馬の予想AIは、過去の膨大なデータから「走りやすい条件・パターン」を学習し、馬ごとにスコア化してくれる仕組み。
- 特に地方は、コースのクセや騎手・厩舎の偏りが大きく、AIがパターンを掴みやすいフィールドになっている。
- AIには、「情報量の多さ」「ブレにくさ」「人気に左右されない」といった強みがある一方で、データの少ない条件には弱い側面もある。
- だからこそ、AI指数は「答え」ではなく「判断を助ける道具」として使うのがおすすめ。
当サイトのGANKO指数も、南関東をはじめとする地方競馬で、そうした「データに基づく裏付け」を提供することを目的にしています。
地方競馬をもっと楽しみたい方、感情に振り回されずに長く続けていきたい方は、ぜひAI指数を“相棒”として取り入れてみてください。
地方競馬AI指数ページ一覧
各競馬場ごとのAI予想指数ページは、下記からご覧いただけます。
南関東
北海道・東北
東海・北陸・近畿
四国・九州
実際の地方競馬AI指数（GANKO指数）は、
GANKO指数のトップページ（最新の地方競馬AI予想はこちら）
からご覧いただけます。
