なぜ、LLM AIは競馬に関する質問回答が苦手なのか？

はじめに LLM AIは世界史や哲学のような構造化された文章領域には強い一方で、競馬という領域では血統表、馬柱、競馬史のいずれについても正確な回答を行えません。この差は単なるデータ量の問題ではなく、競馬のデータが持つ非構造性、表形式依存、更新頻度の高さなどの特性が、LLMの設計思想と根本的に噛み合わないことに由来します。本レポートでは、競馬がLLMにとってなぜ極端に不適合な領域となるのかを、技術的観点から体系的に整理します。また、別の例として知られる将棋のケースと比較しながら、共通する弱点構造についても一つのレポート内で論理的にまとめます。 競馬データは非構造的である 競馬の根幹...