2026-05

Python独学で一番大きかったのは、“AIにコードを書いてもらうこと”ではなく、“24時間相談できる独学環境”を作れたことでした。文法学習から競艇分析ロジック構築まで、ChatGPTをどう学習伴走として使ってきたかをまとめています。

Python学習・ブログ運営・X運用などで数ヶ月AIと対話を続けた結果、“性格診断”ではなく“自己運用分析”のようなものが始まりました。AIとの長期ログから見えてきた、自分の思考パターンや疲れ方、改善方法についてまとめています。

iPhoneだけでPython学習環境を作り、ほぼスマホで100日間独学を継続した実体験を紹介。Progate、SoloLearn、Pythonista、ChatGPTを使った学習方法や、実際に感じたメリット・限界をまとめました。

ほぼスマホ・毎日30分程度のPython独学を100日続けた結果、データ分析から予想ツールのプロト版作成まで到達。Progate、Pythonista、CSV分析、ロジック構築など、ここまでの学習と変化を振り返ります。

ロジックの精度が伸びない原因を分析する中で、問題はロジックではなく「環境」にあると気づく。安定板・風・周回短縮といった要因を整理し、データ構造の見直しと検証方針の転換に至った過程を実体験ベースでまとめています。

分岐ロジックを実際のレースに適用して検証した結果、一定の再現性はあるものの、当たり方にムラがあることに気づく。同じ条件でも結果が変わる違和感から、ロジックの限界に直面した過程を実体験ベースでまとめています。

コースごとの条件を整理した後、それらをif文で分岐ロジックとして実装。再現性は向上したものの、複雑化による課題も発生。分析から実装へ進んだ過程と、その中で見えてきた問題点を実体験ベースでまとめています。

スタート（ST）だけでは説明できなかった勝敗を、コースごとの関係性から分析。2・3・4コースの条件や「内崩れ」といった考え方を整理し、ロジック構築への流れを実体験ベースでまとめています。

バックテストで見えてきた課題から、スタート（ST）がどれくらい結果に影響するのかを分析。コースごとの違いや、単純な速さだけでは説明できない構造について、実体験ベースで整理しています。

作成したスコアとランキングが実際にどれくらい機能するのか、過去データを使ってバックテストを実施。的中率やスコアごとの傾向から見えてきた気づきと、次の課題を実体験ベースでまとめています。