日本の読者にとって

また、海外のスポーツブックを巡っては、カジノ管理委員会が監督する国内のIR制度とは異なり、利用や情報発信に対して厳格な規制が適用される。

概要

スポーツベッティングにおけるAIの予測能力を測るため、主要な4つの大規模言語モデルに毎日賭けの推奨を依頼し、10日間にわたる検証が実施された。実験では各モデルの最初の推奨に基づき、1回につき10ドルの賭けをシミュレーションした。DeepAIは参加を拒否したものの、ChatGPT、Gemini、QuillBotは予想を提供した。試行錯誤を繰り返す中で、モデルごとに戦略の成否が分かれる結果となった。

最も高い成果を残したのはGeminiであり、テニスの試合を狙った手堅い選択によって32.70ドルの利益を上げた。一方で、サッカーの国際親善試合を中心に選んだChatGPTは、本命を過剰に重視したことで配当が伸びず、損失を計上した。QuillBotも同様にサッカーでの失敗や誤作動に見舞われ、最終的に実験を継続できなくなった。