●自己紹介

　初めまして。SHUNRAI-春雷-と申します。


　名前については、本名をもじったモノと、某競馬ゲーム(ウイニングポスト)のスーパーホースが誕生する際のイベント名にあやかり、自身もスーパーホースのように活躍できるようにもという思いも込めました。

　競馬に関しては、当時周りで流行っていたダービースタリオン2をきっかけに興味を持つようになり、ダビスタ全書などの攻略本やダビスタの記事が掲載されていた競馬王・競馬最強の法則・サラブレなどの競馬月刊誌を読むようになり、実際の競馬にも興味を持って今に至るので、競馬とは長く付き合っています。馬券歴は初めて買った馬券はフサイチコンコルドの日本ダービーだったので、30年近くになります。

　その後、競馬最強の法則の予想コンテスト(今、netkeibaさんで開催されている「俺プロ」の走り)で上位入賞しデビュー。これをきっかけに競馬本の出版社に入り、多数の予想本を読んで競馬関連の知識やデータ回りの事を大量に吸収させていただきました。

●予想プロセス

　使用するファクターについては5つです。

1. AIによる予測勝率
2. スピード指数
3. 着度数系データ
4. 映像データ
5. 調教タイム

1. AIによる予測勝率

　AIに関してはスペックの高いPCを用意して手元で作っています。これに関しては、やはり1着になる予測勝率が出せる点がかなり大きく、あくまでもファクターの1つとして利用しています。

　競馬(馬券)の面白さ・楽しさって、やっぱりいろんなデータを見て、いろいろ考え、馬券の当たり外れで一喜一憂できる部分だと思うんです。競馬のデータを大量に投入したモデルを作って、精度の高いモデルが作れたとしても、その通りに買うというのも面白くない。予測勝率と直前のオッズを使って、期待値の高い買い目だけを買うというのも、年単位で見ればプラスになるかもしれませんが、競馬をやっているというより、機械的に買う株の売買をするような感じで、つまらないので、あくまでもシンプルなデータで予測勝率を算出させ、ファクターの1つとして使っています。

　実際の数値に関しては、AIをフル活用されている方の精度には勝てないと思いますので、(将来的に公開するかも知れませんが)現状非公開とさせてください。

2. スピード指数

　1970年代にアメリカのアンドリュー・ベイヤーが考案した「ベイヤー指数」。日本でも1990年に「勝ち馬を探せ」が発売され、「西田式スピード指数」がスピード指数を一気に広めたという歴史があり、私も感銘を受けた1人でした。
　競馬なので、速く走った馬が勝つ世界。タイムの価値を正確に判断する事が重要だと思っているので、スピード指数は離せない要素になります。中央・地方と馬が行き来したり、中央馬が地方のダートグレードに出走したり交流が盛んな現代、統一した指標がないと判断ができないので、中央・地方同一の指標でスピード指数を算出し、使っています。

3. 着度数系データ

　これに関しては血統(種牡馬の産駒・母父・兄弟・母親自身)の着度数から距離適性や馬場適性、成長時期などを見ています。血統以外にもコースや、競走馬全体の傾向としてこう…みたいなモノも見ているので、かなり多岐にわたって見ています。

　1つ特徴があるとすると、レース別の着度数。


　意味が分からないと思いますが、この12/8時点での10/19東京1Rの着度数[1-3-4-0/8]。8頭が出走して次走1着が1頭・2着が3頭・3着が4頭と全頭全てで馬券圏内。当然ながら6着だったレイオーバーもメンバー的には、次走未勝利戦に出走してきたら狙いが立つというような感じで、中央も地方も出走馬のレベルを測るのに使っています。

　実際この6着だったレイオーバーは次走1番人気で3着でした。

4. 映像データ

　これも昔からやっている事で、スタートの出遅れ具合や、レース中におこる躓きや接触や詰まったり等の不利、コーナーロス、手前の変換、直線の手応えなどをチェックしています。

　今でこそnetkeibaやレーシングビュアーで手軽に映像チェックできるようになりましたが、レース後にグリーンチャンネルで放送されていた全レースリプレイを録画して繰り返し見るという作業をしていたので、今は楽になったもんです。

5. 調教タイム

　全く人気の無い馬が好走する、何でなのか…と見ていくうちに調教タイムが一変している馬が好走していたという事があってから、調教タイムも欠かさずチェックしています。基本的にはローテーションと本数、タイムが前走から速くなっているか否かを見ています。特に短距離の場合ですが、練習で速い時計で走れないのに本番でいきなり速い時計では走れないだろうと。

　オリンピック等の選手で、練習の時点で出せなかったタイムが本番でいきなり大幅にタイム短縮なんてのは早々ある事ではないと思うので、普段の練習(調教)もチェックしています。

　主にこの5つのファクターを使って予想を組み立てます。

　組み立て方は料理と似たような感じで、扱う食材(予想ファクター)はいつも同じモノを使っていても、季節によって温度や湿度が違うと、微妙に調理法や味付けに変化をつけるのと同じで、競馬の場合も出走馬の組み合わせによって、データが使えたり使えなかったりするので、都度調整し、そのレースにあった予想で美味しいと思える料理(結論)を提供できればと思っています。

　勿論、食材が傷んでいたり腐っていたりすると美味しい料理はできないので、ここのデータについても細かく見て、本当にそうなのか？ 大丈夫なのか？ という疑いを持ちつつ多角的に見て、大丈夫と判断して行きます。

　指数が高い場合は「何故高いのか」。ペースが速かったからなのか、強い馬が揃っていたので、引っ張られたのか、次走着順が良いレースの出身だからと飛びつかず、スピード指数も加味して今回のメンバーで通用するのかなど、1つのファクターに絞られず複数の項目を掛け合わせてデータを見る事で、その精度を上げていけると思っています。

●予想ロジック

　結局日本の競馬は投票されたお金を一定割合主催者が引いて、残りの分を投票された馬券券種毎に票数で割るという仕組みなので、人と同じ予想方法とか同じ買い目を買っているとリターンが減ってしまうので、同じ事をやっていても仕方が無い。

　かつての「西田式スピード指数」でも出たばかりの頃、ヤマニンゼファーとイクノディクタスの決まった安田記念で、指数上位だった2頭で決まり、ウインズ立川から数千万持って帰った事がある方の話も聞いた事がある。スピード指数は今では多くの人がファクターに取り入れ馬券的妙味は薄くなっているかもしれないが、データの中身と意味を理解して使い方を間違わなければ、データとしては有用である。

　AIについても同様で、数年前まではまだ開発している人も多くはなかったが、今ではchatGPTを駆使すればある程度のモノが誰でも作れてしまう時代。

　新しいデータやファクターは常に取り入れてその時代にあったデータ・ファクターを扱う事が必要だと思っています。私の場合、現状扱うデータは上記の通りですが、今後主軸となっていくモノは増えたり減ったりしていくと思いますが、勝つためには新しいものを取り入れ、どういう食材・調理法だと美味しいものを作れるかを日々追っていく事が必要だと思っています。

　また、アスリートの話じゃないですが、何も練習しないで日本代表になってオリンピックで金メダルを獲れるか？ と言われるとそうではなく、日々の練習・鍛錬の結果、練習と同じ事をやれば勝てるとも思っていますので、金曜や土曜の夜だけデータを見ながら予想するのは、たまたま運良く馬券があたるかもしれないですが、平日からデータは見ておいて、組み合わせを見て、サッと料理するぐらいの感じじゃないと「常勝」は難しいとも思っていますので、日頃から分析しておく事も必要。

●買い目の構成

　やっぱり馬券は外したくない、当てたい！ ので、軸は来る可能性の高い馬を軸にする事が多いです。来る可能性が十分あって、人気の無い馬を軸にする事もありますが、必然的に人気馬が軸になってしまいます。

　ただ、ある程度これぐらいの人気だろう…と想定はしているので、人気馬中心の場合は点数を絞って資金配分します。地方の場合は流しやフォーメーションになる事もあると思います。高配当狙いで多点買いしても、軸にした馬が人気薄の馬で来れば良いですが、来ないケースの方が多いので馬券も外れるくらいなら当たった方が楽しいですし。

　あと少なくとも美味しいと思ってない料理、自分が買わない・買いたくない馬券は提供したくないので、無謀な買い目は出しません。

●アピール

　何でその馬が軸なのか、どうしてその馬になったのか。見解はしっかり出させていただくつもりです。あと、極力いつ見ていただいても大丈夫なように、ある程度競馬を知っている人が見ればわかるような内容にも。まだ出たばかりで、この先どのぐらいの成績を残せるかはわかりませんが、的中率20%だった場合80%は外れる。外れてもそこまで考えた上でなら仕方ない…と思っていただけたり、他のレースでも役に立つような情報も掲載していければと思います。

　スピード指数に関しては、指数上位の馬同士で決まる事も多いので、指数表もご参考にいただけますと幸いです。

　まだまだデビューしたてで手が回っていない部分も多いですが、馬券予想が楽しくなる、参考になるような予想家を目指せればと思っております。ウマい馬券のお気に入り、Xのフォローのほどよろしくお願い申し上げます。