ChatGPTにロトやtotoを予想させたら、当たりやすくなるのでしょうか。
詳しい分析を見ると期待したくなりますよね。
今回は公式の当せん確率とAI研究をもとに、「当てる力」と「お金が残る仕組み」を分けて解説します。
買う前に確かめたい点が見えてきますよ。
AIで当てる話と、お金が増える話は違う
ロトとtotoをAIに予想させたら、何が変わるのでしょうか。
答えを考えるには、「予想できる材料があるか」と「当てた結果、利益が残るか」を分ける必要があります。
ロトは、公平で各回が独立した抽せんを前提にすると、過去の当せん番号だけから次回の有利な一組を選べません。
一方、totoはサッカーの試合が対象です。
戦力や出場選手など、予測に使える材料はあります。
ただし、totoでも予測材料があることと、AIに任せて継続的に利益が出ることは別問題。
「理由の説明が詳しい」「試合を多く当てた」だけでは、お金を増やせた証拠になりません。
まず、似て見える商品を整理しておきましょう。
| 商品 | 結果の決まり方・買い方 | AIに期待できる役割 |
|---|---|---|
| ロト6・ロト7 | 数字を選び、抽せん結果と照合 | 組合せや収支の整理。過去番号による予測優位とは別 |
| toto | 指定された13試合を自分で予想 | 試合前情報の整理、予測の検証 |
| mini toto | 指定された5試合を自分で予想 | 同上。ただしtotoとは当せん条件が違う |
| BIG | 14試合の予想をコンピュータがランダムに選択 | 自分の勝敗予想を買い目に指定することはできない |
（商品仕様の出典：宝くじ公式「ロト6・ロト7」、日本スポーツ振興センター〈JSC〉「くじの種類は？」）
気になるのは、「普通に買うよりAIを使ったほうが得なのか」ですよね。
比較するなら、同じ金額を使った場合に、払戻額と費用がどう変わったかを見る必要があります。
例えば、AIの提案で買う口数が増えれば、当せんする機会も変わるでしょう。
しかし、それは予測が上達した効果なのか、お金を多く払った効果なのか。
両方を混ぜると、AIの実力を読み違えます。
私は、AI予想で先に警戒したいのは「買う理由が増えること」だと考えています。
詳しい分析に納得して、予定より多く買ってしまう。
その変化は、1口当たりの予想の精度が上がった証拠にはなりません。
予想が楽しくなる価値はあります。
ただ、娯楽としての満足と、資産形成としての成績は、別々に評価したいところです。
ChatGPTに数字を選ばせた人は、本当に当たったのか
「ChatGPTが選んだ数字で当たった」というニュースは、実際に存在します。
2025年9月、米バージニア州の女性がChatGPTに出してもらった数字でパワーボール(米国の宝くじ)を購入しました。
9月8日の抽せんで5つの数字のうち4つと「パワーボール」番号が一致し、本来5万ドルの賞金がオプションの効果で3倍の15万ドルに。彼女はその全額を寄付したことでも話題になりました(出典:Lottery USA、Virginia Lottery)。
同じ時期にはミシガン州でも、ChatGPTの数字で10万ドルを当てた女性が報じられています(出典:The Nightly。
こう聞くと「AI、すごいじゃないか」と思いますよね。
でも、ここに大きな落とし穴があるんです。
それが「生存者バイアス」。
当たった人だけが記者会見に登場し、外れた何百万人はニュースになりません。
しかも報道によると、バージニア州の女性が数字を求めたとき、ChatGPT自身が「結局は運しだい」と前置きしていたそうです。
AIは自分に予知能力がないことを、ちゃんと伝えていたわけですね。
逆方向の検証もあります。
あるAI開発者が複数のAIツールで12枚の宝くじを買ったところ、1枚も完全一致しなかったと台湾の経済紙が報じました。
日本国内でも、過去の当せん番号をAIで分析する予想ソフトやアプリが販売されています。
2025年8月には、AI予測機能を載せたロト6用ソフトの発売も発表されました。
ソフトを使って楽しむのは自由です。
ただ、抽せん機の中のボールはソフトの存在を知りません。
ここで考えてほしいのが、「当たった人の買い方をまねすれば当たるのか」という問いです。
1等が出た売り場に行列ができる現象と、構造はまったく同じなんですよ。
AIのサッカー予測研究で何が分かったか
生存者バイアスが多い個人の体験よりもまとまった検証が気になりますよね。
実はあります。
KellyBenchの研究です。
これは、過去のプレミアリーグ2023／24シーズンを再現する実験。
試合や選手のデータ、オッズなどを与え、AIに予測モデルの作成と資金配分を任せています。
ただし、現実にtotoを購入した実験ではありません。
研究者の公開結果を2026年10月28日に確認すると、上位モデルの成績は次のとおりでした。
| モデル | 5試行平均のROI |
|---|---|
| Claude Opus 4.7 | −3.7％ |
| GPT-5.4 | −7.9％ |
| GPT-5.5 | −9.6％ |
| Claude Opus 4.6 | −11.2％ |
ワーストだとミストラル・ラージ2512が-98.8％、キミK2.5が-89.6％となっています。
ここでのROIは、初期資金に対する増減率です。
ミストラル・ラージ2512はほぼ初期資金がなくなっているということです。
マイナス幅こそ違えど全部のAIがマイナスなんですよ。
「全モデルが平均赤字」と「一度も勝てない」は違う
ただし、プラスになった試行もあります。
例えばGPT-5.4のベストはプラス34.1％です。
この一番よい結果だけを紹介すれば、「AIで資金が3割以上増えた」という話にできてしまいます。
しかし、ワーストでは同じGPT-5.4がー32.9％となっています。
平均や最悪の結果も併記されているか。
AI予想の成功談を見るときにも使える確認ポイントです。
また、この研究では5試行を行っていますが、別々の5シーズンではありません。
同じシーズンでAIの実行を繰り返した結果です。
原論文は、対象が一シーズンであることや、過去の結果が学習内容に含まれる可能性などを限界として挙げています。
したがって、この研究から「どんなAIも絶対に勝てない」とまでは断定できません。
将来の改良や、違う条件での結果まで否定する資料ではないからです。
一方で、「高度なAIに詳しいデータを渡せば、資金管理まで含めてうまくいく」と期待する根拠にもなりません。
分析を作れることと、実際に資金を残せることの間には、まだ確認すべき段階があります。
モデル名が新しいかどうかだけで判断せず、使ったデータ、検証条件、成績の分母を確認する。
この姿勢は、投資でAIの分析を読むときにも役立ちます。
ロトでAIが勝てない3つの理由
次にロトについて考えてみましょう。
理由1：抽せん機には記憶がない
ロトの抽せんは、毎回が独立した出来事です。
前回出た数字が今回出やすくなることも、しばらく出ていない数字が「そろそろ出る」こともありません。
「10回連続で出ていないから次は来る」と感じる心理には名前があり、ギャンブラーの誤謬(ごびゅう)と呼ばれます。
過去データを学習したAIは、この錯覚にもっともらしい理屈の衣を着せてしまいがちです。
理由2：AIは「でたらめ」が苦手
意外かもしれませんが、生成AIは乱数づくりが得意ではありません。
2025年6月の英The Registerの検証では、「1から50の数字をひとつ選んで」と頼むと、ChatGPT、Claude Sonnet 4、Gemini 2.5 Flash、Llama 4がそろって27と答えました。
1〜100の範囲では37・47・73に答えが集中するという研究も紹介されています。
AIは人間が書いた文章から学んでいるため、人間の「好きな数字」のクセまで受け継いでいるんです。
つまりAIに選ばせた番号は、ランダムどころか「みんなが選びそうな番号」に寄る可能性があります。
この点は、次の章で効いてきます。
理由3：当たりやすさと「割に合うか」は別の話
ロト3種の当せん確率と1等の理論値を並べてみましょう。
| くじ | 1口 | 1等の当せん確率 | 1等(理論値) | キャリーオーバー時の上限 |
|---|---|---|---|---|
| ロト7 | 300円 | 1/10,295,472 | 7億円 | 12億円 |
| ロト6 | 200円 | 1/6,096,454 | 2億円 | 6億円 |
| ミニロト | 200円 | 1/169,911 | 約1,000万円 | なし |
(出典:みずほ銀行・三菱UFJ銀行 各商品ページ、2026年確認)
ここで、ぐうの音も出ない試算があります。
ロト7を全通り買うと30億8,864万円余りかかり、理論上の受取額は約13億6,920万円にとどまるのです。
全通り買うのは「確実に当てる」のと同じこと。
それでも戻ってくるのは約44%です。
ロトの損は、外れたから生まれるのではありません。
仕組みそのものから生まれているのです。
だから、どれほど予想の精度を磨いても、この天井だけは越えられません。
ただし、MEGABIGなどでは試合が中止になると期待値があがることもあります。
totoは別物：AI予想の的中率はどこまで上がる？
次にtotoです。
1試合の的中率は「45〜57%」が現実ライン
totoは指定された13試合それぞれについて、ホームチームの「勝ち・負け・その他(引き分けなど)」を予想するくじです。
組み合わせは3の13乗で159万4,323通り、1等の確率は約160万分の1になります。
では、AIはサッカーの勝敗をどこまで当てられるのか。
機械学習で試合結果を予測した研究を見ると、正解率はおおむね45〜57%に収まります。
メルタ大学の修士研究では欧州リーグ平均で44.8%、英プレミアリーグで最高50.0%(出典:University of Malta 修士論文)。
ブラジルの研究では複数モデルの組み合わせで57%に達した一方、「常にホームチームの勝ち」と予想するだけでも46.56%当たるという比較も示されました(出典:UFRGS 学位論文)。
壁になっているのが引き分けです。
J1では延長戦が廃止された2003年以降、引き分けの比率がおおむね25%前後で推移してきました(出典:SPAIA、2022年)。
4試合に1試合は「その他」。
これを狙って当てるのは、AIでも人間でも最も難しいんです。
それでも「13試合全部」は遠い
仮にAIが1試合50%の確率で当てられるとしましょう。
13試合すべて的中する確率は2分の1を13回掛けて、約8,192分の1です。
適当に塗る場合(約160万分の1)より、約195倍当たりやすい計算になります。
55%まで上がれば約2,373分の1。
こう書くと「AI最強」に見えますよね。
ところが、本題はここからです。
山分け方式が、AIの優位を食べてしまう
totoの当せん金は、売上の50%を当せん者で分ける仕組み。
1等にはそのうち70%が配分されます。
1試合予想のWINNERはもっとはっきりしていて、払戻倍率(オッズ)は投票状況で変わり、売上の2分の1を超えない範囲の金額を当たり券で按分すると定められています。
つまり、多くの人が選ぶ結果ほど、当たっても配当は小さくなるわけです。
これを劇的に示した出来事があります。
2005年3月30日の米パワーボールで、通常なら4〜5人のはずの2等当せん者が110人も出ました。
不正を疑った当局が調べると、多くの人が同じ工場で作られたフォーチュンクッキー(おみくじ入りのお菓子)の数字を使っていたのです。
想定外の支払いは約1,900万ドル。
しかも6つ目の数字が40ではなく42だったら、2,500万ドルの1等を110人で山分けしていました。
ChatGPTは、世界最大のフォーチュンクッキー工場になりえます。
何千万人が似た質問をして、似た答えを受け取るのですから。
理由2で見たように、AIの「ランダム」は偏っています。
totoで言えば、AIがそろって「データ上の本命」を推すほど、本命どおりの決着で当たった人の取り分は薄くなっていきます。
AIが賢くなるほど、AIに従う人の配当は薄くなる。
あなたが本当にほしいのは「的中」でしょうか、それとも「配当」でしょうか。
AI予想の的中率を調べる前に、この問いに一度答えておくと迷いが減りますよ。
半分が税金に持っていかれる「愚者の税金」
宝くじを「税金」と呼んだ人は、360年以上前にもいました。
17世紀イギリスの経済学者ウィリアム・ペティは、1662年の著書『租税貢納論』で、宝くじを「不運でうぬぼれた愚か者に課される税」と表現しています。
宝くじが愚者の税金と呼ばれる元ネタです。
2024年度の宝くじ売上の内訳を、1万円分買った場合に置き換えてみます(出典:宝くじ公式サイト「宝くじの使い道」2024年度実績)。
| 行き先 | 割合 | 1万円あたり |
|---|---|---|
| 当せん金(購入者へ) | 46.5% | 4,650円 |
| 収益金(都道府県・政令指定都市へ) | 36.2% | 3,620円 |
| 印刷経費・売りさばき手数料など | 16.0% | 1,600円 |
| 社会貢献広報費 | 1.3% | 130円 |
売上の半分以上を最初から天引きされるということ。
もしこれが「投資案件」として稟議書で回ってきたら、私は絶対に判を押しません。
期待値がマイナスだと最初から決まっているからです。
そもそも当せん金の総額は、発売総額の5割以下と法律で決められています。
totoも同じ構造。
売上の50%が払戻金で、経費などを引いた収益の4分の3がスポーツ振興の助成に、4分の1が国庫に納められます(出典:文部科学省 スポーツ振興くじパンフレット)。
「非課税」はボーナスではなく前払い
よく「宝くじの当せん金は非課税だからお得」と言われます。
たしかに当せん金付証票法第13条で所得税はかからず、totoの払戻金もスポーツ振興投票法第16条で同じ扱いです。
でも、これは順番が逆なんですね。
非課税になる理由は、売上の段階で税金に相当する収益金がすでに差し引かれているからです。
言いかえれば、買った人は当たる前に約半分を前払いしている、ということ。
また、外れても税金を払っているってことなんですよ。
当たっても、もう一度半分持っていかれる
もう一つ当たった後の落とし穴があります。
当せん金を家族に分けると、受け取った側に贈与税がかかります。
たとえば1億円を18歳以上の子に一度に渡すと、国税庁の特例税率(4,500万円超は55%、控除額640万円)で計算して贈与税は約4,800万円(出典:国税庁 タックスアンサーNo.4408)。
宝くじ公式サイトの「共同購入」なら非課税で分けられますが、対象はジャンボ宝くじと全国通常宝くじに限られ、ロトは含まれません。
実際の申告は個別の事情で変わるため、高額当せん時は税務署や税理士に確認してください。
買うときに約半分。
分けるときに、また約半分。
これが、私が宝くじを「半分が税金に持っていかれる愚者の税金」と呼ぶ理由です。
くじAI効き目マトリクス：AIを「予想屋」から「ブレーキ」へ
ここまでの話を、ひとつの表にまとめます。
| 配当が固定 | 配当が山分け | |
|---|---|---|
| 手がかりなし(抽せん) | ジャンボ宝くじ：AIの出番ゼロ | ロト6・ロト7：当たりやすさは不変。変えられるのは「当たったときの取り分」だけ |
| 手がかりあり(試合) | 該当なし | toto・WINNER：的中率は上がるが、同じAIを使う人が増えるほど配当が割れる |
BIGはコンピュータが勝敗をランダムに選ぶくじなので、そもそもAIが口を挟む余地がありません。
表を見ると、AIの効き目は「当てる」方向にはほとんどないとわかります。
では何に使えばいいのか。私のおすすめは次の3つです。
使い方1：期待値の計算係にする
買う前にAIへ「この1口の期待値はいくら？」と聞いてみてください。
ロト6の1口200円に、宝くじ全体の平均還元率46.5%を当てはめると、戻ってくるのは平均約93円。
数字で見るだけで、熱くなった頭が少し冷えます。
使い方2：「割れにくい数字」の点検係にする
ロトで当たりやすさは変えられませんが、当たったときに他人と配当を分け合う可能性は下げられます。
誕生日に使われやすい1〜31に偏っていないか、連番や見た目のきれいな並びになっていないかを、AIに点検させるのは一案です。
ただし、ChatGPTに「ランダムに選んで」と頼むのは逆効果になりかねません。
偏りのない数字がほしいなら、売り場やネット購入にある「クイックピック」(コンピュータが自動で数字を選ぶ方式)を使うほうが筋がいいんですよ。
使い方3：予算のブレーキ係にする
いちばん効くのがこれ。毎月の予算を決め、買うたびに金額をAIに伝えて集計してもらいます。
そのまま使える問いかけの例を置いておきますね。
- 「今月のくじ代は合計◯円。平均還元率46.5%で計算すると、手元に戻らない金額はいくら？」
- 「この金額を1年続けたら、平均でいくら減る？」
- 「予算を超えそうになったら止めて。理由も一緒に教えて」
たとえば月3,000円を20年続けると、購入総額は72万円。平均還元率で計算すれば、約38万5,000円が戻ってこない計算です。
AIは当たりを連れてきてはくれません。
それでも、この数字を毎月見せてくれる頼もしいブレーキにはなってくれます。
AIに任せるなら予想の前に検証
それでもAI予想を試したいなら、最初は購入せず、結果が出る前の予想を記録してみる方法があります。
お金を払わなくても、予想と結果を比べることは可能です。
AIを使う場面では、勝敗の判断より前に、開催回、対戦カード、ホームとアウェイ、買い目の数字を確認します。
| 確認すること | 見るポイント |
|---|---|
| 予想を先に固定 | 締切前の日時、モデル、指示文、買い目を保存する |
| 外れもすべて記録 | 成功した開催回だけ抜き出さない |
| 同じ金額で比較 | 無作為の選択や、事前に決めた単純な予想と比べる |
| 費用を含める | 購入代金と、予想のために増えた利用料を分けて集計する |
| 未来の結果で検証 | 結果を知った後の修正を、過去の成功として数えない |
例えば、検証中に予想方法を変更したら、その日から別の記録にします。
変更前の負けを消し、変更後の勝ちだけをつなげると、存在しなかった好成績ができてしまうからです。
「AIが期待回収率150％と答えた」という推計も、実際に150％回収できた記録とは違います。
その数字を出した前提自体に誤りがないか、確認が必要ですね。
また、過去の試合をAIに質問する検証では、AIが結果を知っている可能性を排除しにくくなります。
まだ結果の出ていない対象で記録を始めると、こうした問題を減らせます。
少数回の黒字だけで優位性を判断しないことも忘れたくありません。
こんな人はAI予想に手を出さないで
- 生活費や借りたお金でくじを買っている人
- 外れた分を取り返そうとして、購入額が増えている人
- 「AIが選んだから当たる」と、有料の予想ツールにお金を払おうとしている人
- 19歳未満の人(スポーツくじは法律で購入が禁止されています)
最後の点は、スポーツ振興投票法第9条に定められています。
やめたいのにやめられない、と感じたら、家族や専門の相談窓口に早めに話してください。
反対に、好きなチームを応援する楽しみとして、決めた予算の範囲でtotoを買うのは立派な娯楽です。
WINNERなら1試合から応援できますしね。
AI予想も「観戦が楽しくなる話のネタ」と割り切れば、十分に役立ちます。
よくある質問
- ChatGPTでロトの当せん確率は上がりますか？
-
公平で独立した抽せんでは、過去の番号を分析しても、選んだ一組の当せん確率は変わりません。
異なる組合せを多く買えば対象は広がりますが、購入額も増えます。
キャリーオーバーも当せん金の原資の話で、数字が一致する確率を上げる仕組みではありません。
- 有料AIや予想サービスなら利益を出せますか？
-
有料であることだけでは、利益を出せる根拠になりません。
無料の予想より成績がよくても、利用料を加えると赤字の場合があります。
締切前に固定された予想の全記録を確認し、外れや追加費用も含めて比較する必要があります。
まずは購入せず検証できます。
- toto AI予想の的中率はどれくらいですか？
-
機械学習の研究では、1試合の勝敗予測の正解率はおおむね45〜57%です。
1試合50%で当てられても、13試合全的中は約8,192分の1。
さらにtotoは山分け方式のため、同じAIを使う人が増えるほど、本命どおりの結果で当たったときの配当は小さくなります。
まとめ
この1年でくじに使った金額を、ざっくり書き出してみてください。
そしてAIに「平均還元率で計算すると、いくら戻ってこなかった？」と聞いてみる。
ここまで3分で終わります。
出てきた金額が「夢の値段として納得できる」なら、そのまま楽しめばいい。
納得できないなら、その分の行き先を変えるタイミングかもしれません。
私は宝くじやtotoを全否定したいわけではありません。
夢を買う時間には、それなりの価値があります。
ただ、その夢には「約半分」という値札がついている。
AIという新しい道具が身近になった今だからこそ、道具に夢を見るのではなく、道具で値札を確かめてほしいんです。お金に生きる、とはそういうことだと私は考えています。
浮いたくじ代の行き先を考える
期待値がマイナスと決まっているくじと違い、つみたて投資は元本保証こそありませんが、長い時間をかけて資産を育てることを目指す手段です。
くじ代の一部を積立に回すとどうなるのか、こちらの記事で具体的にまとめています。
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