Data & Statistics
データ・統計
指数・騎手・調教師・血統・コメントの5 タブで、レースを多角的に分析。クラス基準のヒートマップで「いい数字」が 一目で分かります。
データタブ 画面全体
(画像は後日追加)
1. 何ができるか
- 5 タブで異なるデータビューを切替閲覧
- クラス基準のパーセンタイル (p25 / median / p75) で正規化された指数
- ヒートマップ背景色で、値の良し悪しがひと目で判断可能
- 騎手・調教師・血統の成績統計をその場で比較
- 業界コメント情報をレース別に閲覧
2. 5 つのタブ
指数
各馬の能力指数を一覧
騎手
騎手別の成績統計
調教師
調教師別の成績統計
血統
血統系統と相性スコア
コメント
レース情報・業界コメント
2-1. 指数タブ (IndicesTable)
| 列 | 意味 |
|---|---|
| BT 値 | Bigtime Index。馬場補正済みの実力指数 |
| 情報指数 | 当日情報の総合指数 |
| テン / 上り | テン 3F 指数 (序盤 600m) / 上がり 3F 指数 (終盤 600m) のスピード能力 |
| 脚質 | 逃げ / 先行 / 好位 / 差し / 追込 / 後方 |
| サマリ指数 | 各指数を合算した総合スコア |
| 激走 | 穴馬の指標。数値が高いほど波乱要素あり。JRDB の激走印が付いた馬には ★ が並びます (印は指数の高さとは別判定なので、指数が中位でも付くことがあります) |
| 外厩 | 牧場別の Bayesian スコア。70 以上で優良外厩 |
| SAV-W / SAV-R | 前日算出のストライド独自指数。勝ちやすさ (W) と妙味 (R) を別々に測ります。 読み方が他の列と違うので下の 3 章で詳しく説明します |
| オッズ | 市場評価との対比に |
2-2. 騎手タブ (JockeyTable)
- 各馬の騎手別の勝数・連対率・複勝率・単勝回収率
- 当該コース・距離・クラスでの絞り込み済み統計
- 「この騎手はこのコースが得意か」を即時に確認
2-3. 調教師タブ (TrainerTable)
- 調教師別の成績実績
- 厩舎の中山得意・京都得意などの傾向を把握
2-4. 血統タブ (BloodTable)
- 血統系統 (父・母父) と当該コース・馬場との相性スコア
- 馬場状態 (良・稍重・重・不良) ごとの血統適性
2-5. コメントタブ (CommentTab)
- レース別の業界コメント情報
- レース展望、推し馬コメント、調教評価などのテキスト情報
指数タブ (IndicesTable) のキャプチャ
(画像は後日追加)
3. SAV-W と SAV-R
指数タブの右側にある 2 列です。どちらも前日に算出する独自指数で、同じ「補正済みの勝率予測」から 別々の方向へ射影しています。1 本の指数に「強い馬を当てる」と「妙味を見つける」を 同時に負わせると精度が落ちるため、役割を分けました。
| 指数 | 測っているもの | 読み方 |
|---|---|---|
| SAV-W | 勝ちやすさ | 高いほど良い。値の大小がそのまま順序になる段階指数 |
| SAV-R | 妙味 (実力に対してオッズが甘いか) | 高いほど良い、ではありません。 「一定のゾーンに入っているか」で見るゾーン指数 |
3-1. どう算出しているか
出発点は1 本の勝率予測です。機械学習で「この馬が 1 着になる確率」を 学習し、予測した確率が実際の的中率と一致するように補正します。 その 1 本を 2 方向に変換したものが SAV-W と SAV-R です。
前日までに確定した情報 (約 250 項目)
↓
機械学習で 1 着になる確率を予測 → 実測と合うように補正
↓ この 1 本を 2 方向へ
├─ SAV-W ← 勝つ確率そのもの
└─ SAV-R ← 勝つ確率 × 前日の推定オッズ (= 期待値)どちらも最後に従来の SAV と同じ目盛りに揃えています。 「101 を超えたら上位」といった従来どおりの感覚で読めるようにするためです。 SAV-R の分母に確定オッズではなく前日の推定オッズを使うのは、 前日時点で手に入る値のうち、こちらが確定オッズに最も近いためです。
特徴量は JRDB・ストライド競馬の各種指数・印がおよそ 156 項目、騎手の成績が 90 項目ほどで、 合わせて約 250 項目です。
| 使うもの | 使わないもの |
|---|---|
| JRDB・ストライド競馬の各種指数・印 (前日時点) | 当日のオッズ |
| 前日の基準オッズ・推定オッズ | パドック情報・馬体重 |
| 騎手・調教師の成績 (前年以前のみ) | 同じ年の成績・確定オッズ |
右の列を外しているのは、答えを見てから予測する形になるのを避けるためです。 同じ年の集計にはそのレース自身の結果が混ざりますし、確定オッズは結果論になります。 検証も 1 年ずつずらして行い、成績を測る年のデータは学習にも補正にも一切使っていません。
3-2. SAV-W — 高いほど勝つ
帯を上げるほど勝率が上がります。検証では下から上まで例外なく単調に伸びました。
| SAV-W の帯 | 頭数 | 勝率 |
|---|---|---|
| 90-94 | 4,175 | 27.3% |
| 95-100 | 3,363 | 31.3% |
| 101-105 | 1,780 | 35.8% |
| 106-110 | 1,131 | 39.6% |
| 111-120 | 1,302 | 43.2% |
| 121-130 | 1,016 | 47.4% |
| 131 以上 | 1,059 | 58.0% |
従来の SAV は同じ区分で 20.7% → 46.8% でした。最上帯で約 11 ポイント、見分ける力が上がっています。
3-3. SAV-R — 「高いほど良い」ではない
回収率との関係が逆 U 字になります。最も妙味に見える最上帯が、 いちばん儲からないという結果でした。
| SAV-R の帯 | 勝率 | 単勝回収率 |
|---|---|---|
| 90-94 | 11.2% | 94.4% |
| 95-100 | 10.0% | 102.4% |
| 101-105 | 9.7% | 92.0% |
| 111-120 | 7.3% | 90.6% |
| 131 以上 | 4.2% | 82.3% |
そのため SAV-R は「閾値を上げて絞り込む」使い方ができません。かわりに90 以上のゾーンに入っているかで見てください。 90 以上ならどこで区切っても、従来の指標を上回ります。
| 絞り込みの基準 | 年間の該当数 | 単勝回収率 |
|---|---|---|
| 全出走馬 | — | 71.0% |
| 1 番人気のみ | 3,760 | 78.0% |
| 従来の SAV 101 以上 | 1,157 | 79.8% |
| SAV-R 101 以上 | 1,237 | 90.3% |
| SAV-R 95 以上 | 1,872 | 94.5% |
| SAV-R 90 以上 | 2,699 | 94.6% |
注目していただきたいのは該当数の近い行どうしの比較です。 従来の SAV 101 以上 (年 1,157 頭) が 79.8% なのに対し、ほぼ同じ数を拾う SAV-R 101 以上 (年 1,237 頭) は 90.3%。10.5 ポイントの差があります。 対象を年 1,872 頭まで広げても 94.5% を保ちます。
「上に行くほど良くなるわけではない」のと「使えない」のは別の話です。 順位づけには使えませんが、ゾーンに入っているかどうかで見るぶんには 十分に機能します。
3-4. 2 本を掛け合わせるのが本命
SAV-W と SAV-R がそろって 90 以上の馬が、いちばん成績のよい層でした。
帯どうしを掛け合わせた単勝回収率です。縦が SAV-W、横が SAV-R。 「—」は該当がごく少なく、数字として意味を持たない組み合わせです。
| R < 90 | R 90-100 | R 101-110 | R 111+ | |
|---|---|---|---|---|
| W < 90 | 66.9% | 98.3% | 92.4% | 89.2% |
| W 90-100 | 79.6% | 107.5% | 108.7% | 41.6% |
| W 101-110 | 80.2% | 76.5% | — | — |
| W 111+ | 80.1% | 87.1% | 93.6% | — |
W が中位 (90-100) で R が高い一角だけ 100% を超えていますが、ここは該当数が少なく、ぶれの幅を計算していないマス目です。この 1 マスだけを取り出して「勝てる条件」と読まないでください。 実用に耐えるかどうかは、次の表のようにぶれの幅まで見て判断する必要があります。
| 条件 | 年間 | 勝率 | 回収率 | ぶれの幅 | 最も悪い年 |
|---|---|---|---|---|---|
| 従来の SAV 101 以上 | 1,157 | 34.1% | 79.8% | 76.1 〜 83.4% | 77.0% |
| SAV-W 101 以上だけ | 1,258 | 43.6% | 80.7% | 78.1 〜 83.1% | 75.9% |
| SAV-R 95 以上だけ | 1,900 | 8.4% | 94.5% | 82.7 〜 107.0% | 83.5% |
| W 90 以上 かつ R 90 以上 | 226 | 37.3% | 91.5% | 83.4 〜 100.0% | 76.5% |
| W 101 以上 かつ R 95 以上 | 61 | 48.5% | 90.7% | 78.2 〜 103.0% | 81.8% |
| W 101 以上 かつ R 90 未満 (人気被り) | 1,137 | 43.3% | 80.1% | 77.7 〜 82.7% | 75.9% |
「ぶれの幅」は、同じ条件で買い続けたときに回収率が収まると見込まれる範囲です。W 90 以上 かつ R 90 以上でも、上限がちょうど 100.0% で止まります。最も悪い年は 76.5% でした。良い条件ではありますが、 損益分岐点を超える保証があるわけではありません。
従来の SAV 101 以上 (勝率 34.1% / 回収率 79.8%) と比べると、勝率を保ったまま 回収率が 11.7 ポイント改善します。理由もはっきりしていて、 SAV-W が高い馬の多くは人気馬で、すでに市場に評価が織り込まれています (W 101 以上のうち年 1,137 頭は SAV-R が 90 未満で、回収率は 80.1%)。 その層を SAV-R が外す働きをしています。
この条件は画面上でも見分けられます。SAV-R の列で ✦ が付いて琥珀色に光る馬が「SAV-W・SAV-R がともに 90 以上」です。 出現は開催日あたり平均 0.3 頭ほどで、4 回に 3 回の開催日は 1 頭も出ません。 「出たら注目する」程度の頻度だとお考えください。
同じ列の青緑色は 「SAV-R だけが 90 以上」の馬です。勝ち切る力は足りないものの、 オッズは見合っている、という位置づけになります。
数字の読み方について
- 上記はいずれも中央競馬・単勝での集計です (2022〜2026 年)。検証期間を学習に使わない方式で計測しています
- どの条件も回収率 100% には届きません。馬を見分けるための表示指数の改良であって、 「勝てる買い方」を示すものではありません
- 前日算出のため、当日のオッズの動きは反映されていません
- 過去の集計値であり、将来の結果を保証するものではありません
4. ヒートマップカラーリング
数値の良し悪しを背景色で視覚化しています。
| 色味 | 意味 |
|---|---|
| 濃い赤系 | クラス内 p75 以上 (上位 25%) |
| 中間色 | p25 〜 p75 (中央値付近) |
| 薄い青系 | p25 以下 (下位 25%) |
色だけでメンバーレベルにおける馬の位置が判断できるため、 詳細な数値を読み込まずとも全体感を把握できます。
5. 斤量補正
- 各クラスの基準斤量との差分が表示されます
- 軽い: 期待値プラス / 重い: マイナス
- 斤量影響をシビアに見たいレースでは重要な指標
6. 使いどころ
6-1. 軸馬を「数字で」絞り込む
- 指数タブで BT 値・サマリ指数の上位を抽出
- 赤色背景の馬を優先的にピック
6-2. 騎手・調教師の相性チェック
- 気になる馬の騎手・調教師の当該コース成績を確認
- 得意コースとの相性が高い組合せは信頼度アップ
6-3. 血統で買い目を組む
- 馬場状態に応じて血統適性を確認
- 道悪なら持続力ある系統を上位評価
6-4. 業界の生情報を取り込む
- コメントタブで関係者・記者の見解を確認
- 数字に表れにくい「気配」「動き」の情報源として
7. 関連機能
- ストライダービジョン: ダッシュボードで全体感をつかむ
- 競馬新聞: 馬ごとの詳細を新聞形式で
- AI 展開予測 (Premium): 展開込みのシミュレーション
- 用語解説: 指数・統計用語の詳細