２８開催目（ラジオNIKKEI賞）

前回『次開催は高配当の可能性が超々高くなりました。ほぼ間違いなく高配当になります。』と予測しましたが、７桁配当ですので、予測的中です。　すげ～な！ですね。

中京10レース：２番人気・福島10レース：３番人気・函館11レース：２番人気でした。
残りは、中京11レースは１２頭立てとラジオNIKKEI賞ですので、初の６開催連続の低配当かと思いきや、なんと１２頭立ての９番人気ですので、配当は当然ですが上がりますね。

しかも全レース１桁人気でこの配当金額ならば、文句なしでしょう。

しかし私は２桁人気が絡まないと当たらないので残念な結果ですが、巡りは必ず来るのでその時を待つだけです。
データ（情報）は、嘘をつかないですからね。

と言うことで、気持ちを戻してまた来週を待ちましょう。

２７開催目（宝塚記念）

前回の予測は、『高配当の可能性が高いと思われます』でしたが、なんと５開催連続で低配当でした。
ですので、次開催は高配当の可能性が超々高くなりました。ほぼ間違いなく高配当になります。

２着馬を見ると、軒並みに穴馬が来ております。パラダイスステークスは写真判定ですし、宝塚記念でもクビ差ですからね。
少し流れが変わってくれば高配当に傾きますよ。

と言うことで、気持ちを戻してまた来週を待ちましょう。

２６開催目（ユニコーンステークス）

前回で予測したとおり、低配当でした。

さて次開催ですが、低配当とは言え５回連続と言うのは例が少ないんですよね。しかも既に５回連続が出ておりますので、次は高配当の可能性が高いと思われます。

と言うことで、気持ちを戻してまた来週を待ちましょう。

２５開催目（エプソムカップ）

３開催ではまだ連続出現とは言えないので、次開催も低配当でしょう、が予測です。

東京10レース夏至ステークスを勝ったのは、(16)ケイアイシェルビーですが、新聞の寸評
には『一変警戒』と書かれております。

オッズが7番人気まで上がっていますので、パドックで違いを感じた方が沢山購入したようです。

と言うことで、気持ちを戻してまた来週を待ちましょう。

２４開催目（安田記念）

おや、２週連続でお安い配当が続きましたので低配当モードに入ったのでしょうか？何しろ今年は低配当は連続する傾向があるようですからね。

もしそうならば観戦のみにしたい所ですが、いつ高配当になるのかが分からないですので、観戦のみには出来ないのが難しいところです。

と言うことで、気持ちを戻してまた来週を待ちましょう。

２３開催目（ダービー）

今開催はお安い配当の日だったようです。

京都9レースの2着には結構な穴馬がきているんですよね。

ちなみに私は京都9レースの(9)シュガーコルトを購入しておりましたが、またしても2着まででした。残念！



と言うことで、気持ちを戻してまた来週を待ちましょう。

２２開催目（オークス）

本開催は、東京10レースの14番人気が全てでしょうか。2桁人気とは言え狙っていない人気値ではかすりもしませんね。

勝った(16)ペイシャフェスタの10時30分のオッズは、37.2倍で13番人気でしたが、最終オッズはなんと125.1倍ですので、狙って買える人が存在しているのですね。

ちなみに私は(5)セッタレダストを購入しておりましたが、2着になってしまいました。残念！



と言うことで、気持ちを戻してまた来週を待ちましょう。

２１開催目（ヴィクトリアマイル）

今開催はお安い配当でした。

そろそろ、７桁配当が出てもよさそうな気がしますが、どうでしょうか。

毎週、々々、変わり映えしませんが、出る時には急にポンと出ますので淡々と勝負を継続するだけです。

と言うことで、気持ちを戻してまた来週を待ちましょう。

２０開催目（ＮＨＫマイルカップ）

前回、『次は高配当かな？』　と予測しましたが当たってしまいました。

が、これはあくまでも配当金額の予測ですので、低配当 or 高配当の二者択一と言えますから当たる可能性が高いのは当然のことでしょうね。

それから、オッズは全レース１桁人気でしたのにこの配当金額です。　予想でWin5を購入する方はやはりこの作戦が有効でしょう。

と言うことで、気持ちを戻してまた来週を待ちましょう。

１９開催目（天皇賞）

前回『今年のWin5は低配当が連続する傾向があるようです。』と記載しましたが、今開催で４連続となりました。

後はどこまで続くのかだけですが、過去情報では５開催が最大開催数ですし、６～１０開催の５連続があるので、次は高配当かな？。

と言うことで、気持ちを戻してまた来週を待ちましょう。

１８開催目（フローラステークス）

今年のWin5は低配当が連続する傾向があるようです。

最大出現数はほぼ決まっていますので高配当がどんどん出やすくなっていくことになると思われます。

と言うことで、気持ちを戻してまた来週を待ちましょう。

１７開催目（皐月賞）

今日は堅い日だったようですね。このような日も有って当然ですので良しでしょう。

Win5は低配当と高配当の波があるのでそれに沿って購入できればベストでしょうが、低配当を的中しても意味がないので、常に高配当狙いが私の戦略です。
一喜一憂せずに淡々と高配当狙いで勝負するだけです。

と言うことで、気持ちを戻してまた来週を待ちましょう。

１６開催目（桜花賞）

今年は１２番人気の出現数が多いようです、４月９日時点で３開催ですので、このペースならば後６回は出ることになりますから。

Ｐ（２）　Ｊ（１２）が出ているのでもう一つの　Ｕ（５）が出てくれればマジックナンバーが揃います。

と言うことで、気持ちを戻してまた来週を待ちましょう。

１５開催目（大阪杯）

１２開催目（金鯱賞）で予測した、これからは７桁以上の配当が増えるが現実となっているようです。
とは言え６桁以下の配当も後１５開催は出ますので、連続で出現するのか、分散して出現するのか、が予測できない部分ではあります。

今開催では４レースの１３頭立ての１１番人気が強烈に効いているようです。少しずれてくれれば１２人気だったのですけどね。

と言うことで、気持ちを戻してまた来週を待ちましょう。

１４開催目（高松宮記念）

なんとなんとマジックナンバー出現ですが、残念なことに人気値でなくオッズ値でした。はぁ～意気消沈です！！！

が、こおゆう戦略ですので、人気値のマジックナンバーが出るのを期待して待ちましょう。
だって勝負はあくまでも人気値ですから、オッズ値が何だろうと関係ありません。


ちなみに、10:30のオッズでは「1 5 7 5 12」でした。つまり、最終オッズは勝負中には分からないと言うことですので、オッズで勝負していた場合でも選択できないと言うことになります。


と言うことで、気持ちを戻してまた来週を待ちましょう。

１３開催目（阪神大賞典）

この人気値の組み合わせで７桁配当は付きすぎな気がしますが、難しいレースが多かったのでしょうか。



これは前開催で予測した「７桁以上の配当が増えてくる」の始まりなのでしょうか？

１年間のWin5開催数は５６です、５６÷２＝２８
現在の６桁以下の配当開催数は８です、２８－８＝２０（半分出るならばの値）

今後の６桁以下の配当の開催数は後、最大で１５開催かなと予測しておりますので、
５６－１３－１５＝２８が、７桁以上の配当となる開催数になりますね。

と言うことで、気持ちを戻してまた来週を待ちましょう。

１２開催目（金鯱賞）

今年は安い配当が多く、今開催も６桁の低配当でした。

過去情報を参照しますと、６桁の低配当の出現回数は多い場合でも２０開催ほどですので、今後は緑色とオレンジ色の配当金額が増えていくものと考えられます。

つまり、６桁以下の低配当の開催数が３０などには絶対にならないと言うことです。

と言うことで、気持ちを戻してまた来週を待ちましょう。

ChatGPTに頭の体操の問題を出す

新聞に「脳活、頭の体操」の問題があったので、それをChatGPTで解けるかやってみました。
これはコンピューター的には得意分野だと思いますので、簡単に正解が出てくるでしょうね。

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教室に２０人の生徒がいます。
生徒は全員、赤い帽子か、白い帽子をかぶっています。
先生が「まわりを見て、赤い帽子の人が９人以上見えたら廊下に出なさい」と言いました。
そうすると先生の指示どおり、廊下に出た生徒と教室に残る生徒に分かれました。

さて、何人の生徒が廊下にでたのでしょうか？


赤い帽子をかぶっている生徒の人数をxとすると、白い帽子をかぶっている生徒の人数は20-xとなります。

先生が言った条件により、廊下に出る生徒の人数yは、xが9以上の場合、20-xが9以上の場合、いずれかの条件を満たす必要があります。

　　xが9以上の場合、y=20-xが11以下である必要があります。
　　20-xが9以上の場合、y=xが11以上である必要があります。

この2つの条件を合わせると、xが10以上の場合、yが必ず存在することがわかります。逆に、xが9以下の場合、yは必ず0人です。

よって、生徒が廊下に出た人数は、xが10以上の場合、y=xが廊下に出た生徒の人数となります。xが10以上の場合、y=xとなるため、生徒が廊下に出た人数は10人以上となります。

具体的な数値は分かりませんが、生徒が廊下に出た人数は10人以上であることが分かります。

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何故、人数を出せないのでしょうか、出せると思いまが、どうですか？


正確な人数を出すためには、問題文にある条件から方程式を立てる必要があります。

例えば、赤い帽子をかぶっている生徒の人数をxとすると、白い帽子をかぶっている生徒の人数は20-xとなります。先生が言った条件から、廊下に出る生徒の人数yは以下の式で表せます。

y = x (x e" 9) + (20-x) (20-x e" 9)

この式を解くと、yの値が求まります。ただし、式を簡単にするために、不等式の条件からxの範囲を狭める必要があるかもしれません。また、この式を手計算で解くのは煩雑なため、通常はコンピューターや電卓を使って計算します。

ただし、問題文によっては、解が複数ある場合もあります。例えば、条件が「赤い帽子をかぶっている生徒の人数が9人以上」という場合、x=9のときにy=11となりますが、x=10のときにもy=10となります。このような場合は、複数の解があり、正確な人数を求めることができません。

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１１人と言う値は出せないのですね？


はい、残念ながら「11人」という具体的な数値は出せません。提示された条件からは、「赤い帽子の人が9人以上いる場合には、その人たちは廊下に出る」ということしか分かりません。したがって、廊下に出る人数が9人以上であることは分かりますが、具体的な人数は分かりません。

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この問題を解くカギは、生徒が「廊下に出た生徒と教室に残る生徒に分かれた」という点です。
全員の生徒の目に赤い帽子の人が９人以上見えることがなく、何人かの人の目に赤い帽子の人が９人以上見えるのは、どんなときか？
それは、２０人の中に赤い帽子の人が９人いた場合です。赤い帽子の９人の目には赤い帽子の人は８人見えますが、その他の人からは９人見えることになります。

そうなると、その他の人は「２０－９＝１１人」。ですので、廊下に出るのは１１人となります。

上記の説明は間違っていますか？


いいえ、上記の説明は正しいです。問題文にある条件を読み取り、その中から最大限の情報を得ることが重要であり、それを踏まえて計算することができれば、正しい答えを導き出すことができます。説明が分かりやすく、適切に問題を解説していると思います。

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それでは、正解が出るように問題を最初から解いてください。


問題を再度整理します。

教室には赤い帽子をかぶっている人と白い帽子をかぶっている人がおり、全員で20人です。生徒たちは、自分以外の生徒の帽子の色を見ることができますが、自分自身がかぶっている帽子の色は見ることができません。

先生が、自分がかぶっている帽子の色を知っている人は、廊下に出るように指示します。ただし、自分がかぶっている帽子の色を知っている生徒が9人以上いる場合は、その指示を受けないように言います。

このとき、廊下に出る生徒の最小人数はいくつでしょうか？

解法：
この問題では、生徒たちの発言や行動を注意深く観察する必要があります。

まず、自分がかぶっている帽子の色を知っている生徒が9人以上いる場合、それらの生徒たちは先生の指示に従わないことがわかります。そのため、自分がかぶっている帽子の色を知っている生徒が9人以上いる場合、廊下に出る生徒は必ず0人になります。

次に、自分がかぶっている帽子の色を知っている生徒が8人以下の場合を考えます。このとき、自分がかぶっている帽子の色を知っている生徒は、それ以外の19人の帽子の色を見ることができます。したがって、赤い帽子をかぶっている生徒の数が8人以下であれば、赤い帽子をかぶっている生徒たちは、必ず自分以外の9人以上の生徒たちの帽子の色が白いことに気づきます。したがって、赤い帽子をかぶっている生徒は必ず廊下に出ることになります。

つまり、最小の廊下に出る生徒数は、赤い帽子をかぶっている生徒が8人以下の場合に1人、赤い帽子をかぶっている生徒が9人以上の場合に0人となります。

したがって、廊下に出る生徒の最小人数は1人です。

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あれ？　問題は「何人の生徒が廊下に出たのでしょうか？」です。最小人数ではありませんよ。


申し訳ありません、勘違いしていました。最小人数ではなく、具体的な人数が求められているのですね。

問題を再度解いてみます。赤い帽子をかぶっている人数を x 人とすると、以下の式が成り立ちます。

x + (20 - x) * 0 <= 9

ここで、x は廊下に出る生徒の人数を表し、左辺は教室に残る生徒の人数に対して赤い帽子をかぶっている生徒の人数が9人以下であることを表します。右辺は、赤い帽子をかぶっている生徒の人数が9人である場合の教室に残る生徒の人数を表しています。

これを計算すると、x = 11 となります。つまり、11人の生徒が廊下に出ることになります。
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━　ここまで
正解が分かっているのでそれをぶつけただけですが、正解が分からない場合には、検証が必須なのを再確認することになりました。

検証するのは厄介ですが、検証もChatGPTでおこなうのが簡単なような気が致します。
その上で他の方法も使う・考えるのが良い選択肢・作戦かもしれません。

それから、こちらから正解を出すとそれに合わせてくるところがあるので、敢えて間違いを提示して様子を見ことも必要かもしれません。

まあ、いずれにしても全幅の信頼を置くのはまだまだ危ないことは事実のようです。

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人間の思惑や都合などとは一切関係なく解答が出力されるのがChatGPTです。それが良いのか悪いのかは分かりませんが、人間側（権力者）にとっては不都合なようです。

だから、中国などがChatGPTの使用を禁止するわけですね。
せっかくプロパガンダを展開しているのに、気兼ねなく事実を述べられては困るんでしょうな～。

しかし、ChatGPTもそれに負けず劣らずしらっと大嘘・間違いを兵器で出力してきますから。
兵器ではなく平木のほうが正しい漢字の使い方かしら。難しくて分からないのでChatGPTに聞いてみようっと。

１１開催目（弥生賞）

前開催時での予測のとおり、７桁以上の配当金額となりました。


以外だったのは全レース１桁人気だったことでしょうか。それでいながら８桁の配当ですのでチョット驚きです。
１０頭立ての８番人気が効きましたかね！　それでもオッズは５番人気なのですが。

私の場合には２桁人気が絡まないと馬券になりませんので、残念だったな～と思いに耽るだけです。

と言うことで、気持ちを戻してまた来週を待ちましょう。

ChatGPTが法則性を出せない分け

１． 7- 4-J-P-U
２． U- P-J-P-9
３． 4- 7-P-J-U
４． J- U-P-6-U
５．10- P-1-J-U
６． U- J-P-7-4
７． P-10-9-J-U
８． P- J-U-1-4
９． 1- 1-P-J-U
10・ P- 1-J-3-U　（約束事は省略）

ChatGPTが上記のデータから法則性を見つけられない理由を考察します。

この問題を解くためには、最初に解析ロジックを作りだすことが必要ですがChatGPTはこの特殊な条件を満たすプログラムを持っていないでしょう。

これが、加減算・方程式・微積分などの数学の問題ならば、大学入試の問題でも簡単に正解を出せるはずです。
ただし、出力結果を検証できないと意味がありませんから。

そこでロジックを作れるような質問とすれば正解が出てくると考えられますので、例えば次のような質問にします。

『Pの出現数はいくつですか』『PUJの出現数の多い順番を教えてください』
『PUJそれぞれの出現率を出してください』...

『Pの出現数はいくつですか』についての考察：
これは手作業でも数えられますが、データ数が1,000有ったらどうでしょうか。手作業でおこなうには無理があります。
ChatGPTが威力を発揮することが出来る分けです。

つまりはChatGPTが法則性を直接に見つけ出すことは出来ないので、どんな状況かを調べる質問をしながら人間側が考えることになります。

━━━━━
Win5の摩訶不思議な法則『１度出た人気値の並びは２度と出ない』が有ります。それを調べる為に表を作成したいと思います。

上図は、11111～99999までの数値を展開したエクセル表の一部分です。全部で約100,000個になりますので手作業で間違いなく作るのは厄介でしょう。

そこでChatGPTの登場です。
きっちりと約束事を入れた質問を作成できれば、データが出力されます（簡単なロジックですから）。
それをコピペしてやれば作成完了でしょうか。

しかし直ぐに問題が出てきます、１回に出力可能な文字数がありますし、約100,000個のデータをコピペ出来ないでしょう。

そこで作戦を変えることにします。
データの出力ではなく、データを作成するロジックを作らせることにします。
これならば約100,000個のデータでも問題なく展開できますよね。

【ChatGPTが理解する質問を作成する能力】【ChatGPTが出した結果を検証する能力】【問題を解くための方法を考える能力】
そして【プログラムを理解する能力】が必要・必須となる分けです。

ChatGPTの得手不得手・癖が分かってきたので使いこなせれば威力を発揮してくれそうですね。しかし人間側のスキルの方が重要です、あくまでも有能な助手として扱えるかです。

━━━━━　チャットするだけ　━━━━━
「法則性を出せない分け」の場合ですが、これで良いのでしょうか？　それとも「訳」を使う方が正解なのでしょうか？

「法則性を出せない分け」という表現は、正しい文法であり、一般的な表現です。この場合、「分け」は、「分割する」という意味ではなく、「区分する」という意味合いで使用されています。「法則性を出せない」ということは、何かをある基準で区分しようとしたが、明確な法則性が見つからないということを表しています。

一方、「訳」は、「意味を変えずに、別の言語で表現すること」を意味しますので、「法則性を出せない訳」という表現は、この文脈では適切ではありません。
━━━━━
このような問題はChatGPTの得意分野ですね、自分で辞書を引くより何倍も早いです。有難うございました。

ChatGPTは、自然言語処理の分野で高い精度を持つAIチャットボットの一つであり、単語の定義や使い方など、様々な自然言語に関する問題に対応できます。また、ChatGPTは人工知能であるため、学習することで精度が向上することがあり、常に最新の情報を取り入れています。お役に立てたようで何よりです。
━━━━━　まだググりますか　━━━━━
と言うことで正しく使えば強力な道具（武器）に間違いなくなります。