数字選択式宝くじ「ロト６」(ロトシックス)の前回の２０４９回は１等該当なし（３回連続）ということで、次回は７億５千万円までキャリーオーバーが膨らんでいます。
キャリーオーバー額が７億５千万円ということで、次回は１等１口だと、MAXの６億円ですね。
１等２口だと、５億２千万円前後といったところでしょうか。
ロト６はキャリーオーバーがなくても、１等１口だと大体２億円程度はいきますので、夢のある宝くじです。
ほんと、１度でいいので１等を当ててみたいものですね。
では、ロト６の第２０５０回目の一口予想をしたいと思います。
※2025年10月6日(月)の第2040回と10月9日(木)の第2041回は大阪抽籤だったので、しばらくの間は、大阪抽籤の結果を除いた、東京抽籤のみの設定にしたほうがいいかもしれません。
大阪抽選で使用されるロト専用抽せん機「夢ロトくん」は、東京宝くじドリーム館で使用されるものとは別（機種は同じ）です。
さて、今回も、出目表画像を生成AIに読み込ませて予想してみました。
AIに読み込ませる出目表画像のダウンロードは、新しく作った「画像生成AIでの予想用ロト６の出目表」から行ってください。
この「画像生成AIでの予想用ロト６の出目表」は、Google Playストアで公開している「ロト予想ソフト(ロト6、ロト7、ミニロト、ビンゴ5対応)」では実装していないので、WEB版をご利用ください。（アプリ版への実装予定はありません。私のスキルでは無理そうなので…）
【
画像生成AIでの予想用ロト６の出目表】
この出目表は、画像生成AIに読み込ませることを目的として作りましたが、色々な要素が選択できますので、従来の出目表形式（抽籤日・抽籤回：あり、セル内の数字：あり）に設定して、スクリーンショットをpng形式でダウンロードすることもできます。
なので、出目表をペイントソフトなどで編集したり、プリントアウトして使うことも可能です。
使い方は簡単で、各種設定（初期設定では、抽籤回数：直近50回、抽籤会場：全て、抽籤日・抽籤回：なし、セル内の数字：なし）をして、更新ボタンを押し、スクリーンショットボタンで画像をダウンロードするだけです。
初期設定のまま使う場合は、更新ボタンを押す必要ありませんが、抽籤会場はデフォルトでは「全て」になっていますので、次回は「東京のみ」に変更したほうがいいかもしれません。
当初、AIに画像のパターンを解析させて、画像を編集させることを目的として作ったので、「スクリーンショット(9:16)」ボタンも設置しましたが、予想（色の配置の予測）だけならテキストでの回答でも十分なので、極端に縦長でなければ、認識はするようです。
まあ、でも、直近50回や直近100回ぐらいが無難だと思います。
今回も、生成AIは、GoogleのGemini 2.5 Proを使っています。
ただ、Gemini 2.5 Proだと、画像内の複雑なグラフの読み取りや精度の高い分析を得意とするせいか、Copilotで使っていたプロンプトだと、セルの配置はランダム（不規則）と判断され、予測不能となりました。
なので、完全に論理的なデータ解析ではなく、部分的な傾向で推測してもらうプロンプトでやってみました。
【Gemini 2.5 Proでのプロンプトの例】
この画像（43列 x 51行）について、以下のルールと情報に基づき、最下行（51行目）の配置を推測してください。
ルール:
各行は、赤セル6個、黄セル1個、空白セル36個で構成されます。
既知の情報:
下から二番目の行（50行目）の配置は以下の通りです。
赤: 10, 24, 25, 39, 40, 42
黄: 19
タスク:
画像全体のパターンから読み取れる部分的な傾向（例：色の連続性、空白地帯、端の列の傾向など）をいくつか見つけ出してください。
それらの傾向と50行目の情報に基づき、最下行（51行目）の赤6個、黄1個の配置をセル番号（1〜43）で推測し、その根拠も説明してください。
上記のプロンプトは、「
ロト６の生成AI用プロンプト作成ツール」を使えば簡単に作成することができます。「コピーする」ボタンを押せば、プロンプトをコピーできますので、ぜひご利用ください。
【AIによる予測】
０１，２１，２２，３１，３７，４３
次回は７億５千万円のキャリーオーバーもありますので、そろそろ１等６億円を当ててみたいものですね。
ロト６に関しては、AI予想では今のところ当籤はありません。AI予想合計１２回（Copilot １０回、Gemini 2.5 Pro ２回）
Copilotで１０回やっても結果が出なかったので、しばらくはGemini 2.5 Proを使って予想してみたいと思います。
Gemini 2.5 Proではまだ２回しか予想していないので、あと８回は外れても続ける予定です。
まあ、読み込ませるデータを５０回にするか、１００回にするかでも結果が違ってきますし、プロンプトによっても結果が違ってくるので、AIを使う側にも色々工夫は必要ですけどね。
さて、次回はどうなることやら…
