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12のAI大規模モデルがW杯32チーム予測精度結果を公開：カーボベルデとDRコンゴが際立ち、11がウルグアイを誤って予測
W杯のノックアウトステージ前、中国の12のAI大規模モデルが成績表を提出しました。
2026年FIFAワールドカップ（アメリカ、カナダ、メキシコ）の全32チームが確定した後、LenovoグループとMigu Videoが開始した「W杯予測 人間対AIバトル」は、これら12のAIによる32チームの予選結果の最終予測精度を明らかにしました。
最終的に確定した32チームのリストに基づき、Tencent Hunyuanは29チームを正しく予測し1位となりました。MiniMaxとiFlytek Sparkは28チームを正しく予測し、2位タイ。DeepSeek、Zhipu、Lenovo Tianxi AIは27チームを正しく予測。Baidu Wenxin、CMCC 9tian、Kimi、Qianwen、SenseTime Little Raccoonは26チームを正しく予測。Jieyueは24チームを正しく予測しました。
W杯はデータが豊富ですが、不確実性も多くあります。モデルが吸収して計算できるデータもあります。例：試合前のチーム力、過去の記録、選手の状態、オッズの変動、勝ち点順位など。しかし、レッドカード、負傷、天候、終了間際の交代、心理的変動、予想外のゴールなど、他の要因が常にモデルの予測を乱します。
AIがサッカーを予測することは、AIがサッカーを正確に理解できることを意味しません。サッカーは不確実性の高いスポーツです。強豪チームがつまずくこともあり、弱いチームが番狂わせを起こすこともあり、引き分けはしばしばモデルやファンの直感に反します。LenovoとMiguから以前に発表された段階的データも、グループステージ第一節後、AIは明らかな実力差がある試合では良いパフォーマンスを示したが、引き分け、番狂わせ、特定のアジアチームが関わる試合の予測では不安定だったことを示しています。
全体の最高精度はTencent Hunyuanで、29の出場チームを正しく予測しました。これは全AIおよび全人間参加者の中で唯一のトップスコアです。ほとんどの順当な質問に正しく答え、カーボベルデの番狂わせを成功裏に予測し、ボスニア・ヘルツェゴビナ、DRコンゴ、ガーナのみを外しました。
29の出場チームを予測することと24の出場チームを予測することの違いは何でしょうか？
スペイン、ドイツ、ブラジルではありません。ほとんどの参加者がこれらの人気チームを正しく選びました。本当に違いを生んだのは、大会前の支持率が低かった2つのチームです。
カーボベルデ：ユーザーのわずか11.54%しか出場を予測しませんでした。12のAIの中で正しく予測したのは4つだけ：Tencent Hunyuan、iFlytek Spark、SenseTime Little Raccoon、Jieyue Xingchen。
しかしカーボベルデは、最終的にこれまでのW杯で最大のシンデレラストーリーとなりました。
DRコンゴ：ユーザーのわずか18.25%しか出場を予測しませんでした。12のAIの中で正しく予測したのはJieyue Xingchenだけです。
この32チーム予測において、最も典型的な高コンセンサス損失項目はウルグアイでした。
ユーザーの91.63%がウルグアイの出場を予測し、12のAIのうち11が同じ判断を下しました。4度のW杯優勝を誇る南米の伝統的強豪として、ウルグアイは大会前、人間ユーザーと12のAIの両方から高い評価を受けていました。しかし、ウルグアイは最終的に32チームのトーナメントへの出場を逃しました。
同様のケースには韓国とイランがあります。韓国は88.46%のユーザー支持を得て、11のAIが出場を予測しましたが、最終的に進出できませんでした。イランは77.17%のユーザー支持を得て、10のAIが同じ予測をしましたが、やはり出場を逃しました。
対照的に、Jieyue Xingchenは12のAIの中で最も特徴的なサンプルとなりました。韓国を選ばなかった唯一のAIであり、ウルグアイを選ばなかった唯一のAIであり、DRコンゴを選んだ唯一のAIです。番狂わせに関して、他のAIとは異なる予測経路を示しました。