【AIの真髄】なぜ情報は「ショウヘイ一択」だったのか？当日の気配など関係ない、3つの絶対的根拠
2026年AJCC
結果は⑨ショウヘイの完勝でした。
当日のマイナス体重やパドックの気配、もちろんそれらも好材料でしたが、私のAI「予想プロント」は、枠順が出る前、もっと言えば登録段階から「本命はショウヘイ」と結論付けていました。
なぜAIは、情報が少ない段階から彼を推し続けたのか。
そこには、感情や当日の空気に左右されない、3つの冷徹なロジックがありました。
1. 「G1 3着」という絶対能力の担保
AIが最も重視したのは、昨年の日本ダービー3着という実績です。
競馬において、同世代の頂点を決めるダービーで馬券圏内に入る能力は、古馬GIIレベルでは「反則級」の数値として処理されます。
今回のメンバーを見渡した時、古馬勢は確かに実績がありましたが、**「現時点でのトップスピードとポテンシャル」**において、ショウヘイの数値は群を抜いていました。
AIはこの基礎能力の差を最初から確信していたため、推奨がブレることはありませんでした。
2. 前走の敗戦は「ノイズ」として処理
ショウヘイは前走の菊花賞（3000m）で大敗していました。
「調子が良いか悪いか」以前に、「エンジンの性能が違う」。
人間なら「調子が落ちているのでは？」「早熟だったのでは？」と疑いたくなる履歴です。
しかし、AIはこの敗戦を**「完全なノイズ（参考外）」**として処理しました。
• 適性距離：2000〜2400m
• 前走距離：3000m（適性外）
AIの判断はシンプルです。「適性外の条件で負けただけ。能力が落ちたわけではない」。
むしろ、この大敗によってオッズが甘くなるなら、それは「買いのシグナル」でしかありません。この冷静なフィルタリングが、一貫した推奨に繋がりました。
3. 中山2200mに求められる「機動力」への適合
AJCCが行われる中山2200mは、直線の瞬発力だけでなく、コーナーを回りながら加速する**「機動力」と、坂を上る「パワー」**が必須です。
ショウヘイの過去のレースラップを解析すると、コーナーでの加速性能が非常に高いことが分かっていました。
「東京のような長い直線もこなすが、本質的には小回りや急坂でこそ他馬との差を広げられるタイプ」。
AIは彼の走法データを解析し、**「このコースこそが、彼が最もパフォーマンスを発揮できる舞台（ベスト条件）」**と定義していたのです。
結論
• 絶対的なエンジン性能（ダービー実績）
• 前走大敗はノーカウント（距離適性）
• ベストな舞台設定（コース適性）
これらが揃っていた以上、当日の体重がどうあろうと、風がどう吹こうと、AIの結論が変わることはありませんでした。
「勝つべき馬が、勝つべき条件で出てきた」
AIが導き出した答えは、最初から最後までシンプルだったのです。
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