競馬予想する方法は?~データを使って予想しよう!~ | 片手『馬』競馬

競馬予想する方法は?~データを使って予想しよう!~

エクセルファイル

競馬予想は「データ」の使い方がキモ!

「競馬新聞を使って予想してるけど、あんまり当たらないし、当たっても配当がしょぼいなぁ」と思ってるあなたに!競馬新聞って色んな情報が載ってるけど、結局「強そうな馬」を探すのが精一杯で、タイムとか通過順位とかどうやって使うのが効果的なのかよく分からない!って思うことも多いんじゃないでしょうか?

かくいう私もレースの発送直前まで競馬新聞とにらめっこしつつ、全然絞り切れずに慌てて馬券を買い込み、切った馬が1着に突っ込んでくる・・・なんて悲しい思いをたくさんしてきました。

どうやったら自信をもって馬を選んだり、切ったりできるようになるのか?私なりの2つのポイントと方法をご紹介します。

1.「成績の良い馬」じゃなくて「コースに合った馬」を探そう!
2.1つの要素ではなく、総合得点で順位をつけて予想しよう!

1.「コースで良い成績を残している馬の特徴」を探そう!
予想するレースのコース(例えばフェブラリーステークスなら東京のダート1600mコース)で、良い成績を収める馬ってどんな馬かわかりますか?

末脚の速い馬?それとも逃げ馬?それともそこそこ先行力があって、そこそこ差しの効く馬?ディープインパクト産駒が強いコース?それとももっと無名の血統が活躍できるコース?武豊が得意とするコース?それとも今勢いのある外国人騎手が得意なコース?etc…

・・・そんなの知らないよ!という場合でも大丈夫です。私もすぐにパッとは答えられません(笑)。でもデータを精査すれば、実は「東京ダート1600mは前のレースで出走メンバーで一番速い上り3ハロンタイムだった馬の複勝率が33.1%」とか「阪神ダート1800mはM・デムーロ騎手が勝率28.4%、複勝率46.4%の成績」なんていうお宝データがゴロゴロしています。

2.1つの要素じゃなくて、総合得点で順位をつけて予想しよう!
例えば良く「東京ダービーはディープインパクト産駒が買い!」とか「中山ダート1800mは外枠が有利!」とか言われていたりしますが、それだけで馬券って買えますか?

「もっと他に検討すべき要素ってあるんじゃね?」って思いません?

ディープインパクト産駒なのに実は東京ダービーで使用される東京芝2400mが不得意なジョッキーの騎乗だったり、有利な外枠にいるけど中山ダート1800mに向いてない血統の馬だったりすることも多々あります。そんな時どうやって買い・消しを判断すればよいのでしょうか?

一例ですが、騎手=得意なので◎、血統=得意でも不得意でもない△、枠番=ちょっと有利なので○・・・とか一頭ずつ複数の要素ごとに採点していけば、馬ごとに順位も付けられるし印の重みも変えられます。

それでは具体的にどの要素を、どんな風に使って予想するのか、を解説していきます。
予想する要素はたくさんあるけれど、私がお勧めする要素は下の7個です。

1.枠:内枠が有利なコースか?外枠が有利なコースか?
2.騎手:このコースが得意なジョッキーは誰か?
3.厩舎:大きなレースになるほど、調教師の腕の差が出てきます。
4.血統:コースごとに向いている血統は全然変わります!
5.前走の上り3ハロン順位:タイムではなく、順位であることがポイント。
6.前走の4コーナー通過順位:4コーナーを先頭で走ってきた馬は先行力がある、と判断しています。
7.前走のコース:前走より距離の短いコースなら買いだったり、相性の良いコースがあったりします。

「多いなぁ」と思ったあなた!確かに多いですね。でも全部使うことはあまりありませんし、全部使っても実はそんなに時間もかかりません。上の要素の良し悪しをどのように判断するのか?は下記3点です。

1.サンプル数が20レース以上の要素を使う。

1回騎乗して1着1回、勝率100%!…なんて騎手がいても「この騎手はこのコースが得意なんだなぁ」とは思わないですよね?

たまたま良い馬に乗っただけかもしれませんし、それともそれ以外の偶然かもしれません。そういったことを省くために「20レース以上ある要素を使う」ことにします。人によっては「いや30レース以上ないと不安だ」ということもあると思いますが、それはあなたが決めて結構です。大事なことは「一度決めたら変えない」ことです。「この騎手10レースしか騎乗したことのないコースだけど、そこそこ得意そうだから○にしよう」なんてことはしないでくださいね。

2.複勝率で判断し、30.0%以上の要素には○、40.0%以上の要素には◎を付ける。

どのコースでも3着以内に入る馬は出走頭数のうち約20%です。つまりどんな馬でもランダムに買えば2割の確率で複勝が当たる、ということです。それよりも10%以上高い30%以上馬券になる、ということは得意であると言って良いでしょう。更に倍の40%以上馬券になる要素であれば、それは大得意と言って差し支えないと思います。

これも「いや複勝率35%以上ある騎手でないとダメだ!」と思うのなら、それでも良いでしょう。繰り返しますが、基準となる数値は「一度決めたら変えない」でくださいね。

3.迷った時には「前走の上り3ハロン順位」か「前走4コーナーの通過順位」を重視する。

馬の客観的な実力が一番はっきりできるところだからです。例え前走着順が低くても、メンバー最速の上り3ハロンタイムだったら「そのレースでは末脚が一番速かった」と言えますし、前走4コーナーの通過順位が1位だったら「そのレースでは先行力が一番あった」と言えるからです。

ここから実際のレースでの予想の流れを見てみましょう

実際のレースを例に、予想の手順を追ってみましょう!サンプルとするレースは2018年2月17日(日)の東京11レースに施行されたフェブラリーステークス(GⅠ)です。


有力馬が多くてさすがGⅠ!と言ったところです。一番人気は昨年度の同レースで1着、さらに前走でもダートGⅠを1着になっている⑭ゴールドドリーム、二番人気は前5走すべて2着以内と絶好調の⑩テイエムジンソク、この2頭の2強ムードでした。

2頭の馬連は朝9時時点のオッズで5.1倍と当然の1番人気…あんまり美味しくはないですね(汗)。そこでGⅠという大舞台に惑わされず、「東京ダート1600m」ではどんな馬が上位にくるのか?を中心に探ります。

1.枠

まずは枠の有利不利です。下はJRA公認競馬データベースソフト「TARGE flontierJV」の画像です。

極端な有利・不利はありませんが、どちらかというと内枠不利・外枠有利であることが何となくわかりますね。この時点では特に◎や○を付ける馬はいません。

2.騎手

次は騎手です。※データでは東京ダート1600mに20レース以上騎乗経験のある騎手に絞っています。

ルメール騎手の勝率・複勝率がダントツですね!さきほどご紹介した通り複勝率30%以上の騎手には○を、40以上には◎を付けます。

◎(複勝率40%以上):④アウォーディー、⑮ベストウォーリア
○(複勝率30%以上):①ニシケンモノノフ、⑫ノンコノユメ、⑭ゴールドドリーム、⑯サンライズノヴァ

3.厩舎(調教師)

3番目は厩舎です。
※騎手同様東京ダート1600mに20レース以上出馬させた厩舎のみデータを出しています。

これも騎手同様に複勝率30%以上の厩舎には○を、40以上には◎を付けます。

◎(複勝率40%以上):⑫ノンコノユメ、⑮ベストウォーリア
○(複勝率30%以上):⑤サウンドトゥルー

4.血統

4番目は血統です。

◎(複勝率40%以上):なし
○(複勝率30%以上):③ノボバカラ

5.前走の上り3ハロンタイム順位

5番目は前走の上り3ハロンタイム順位です。複勝率が40%以上の要素はありません。

○(複勝率30%以上):⑫ノンコノユメ

6.前走4コーナーの通過順位

6番目は前走4コーナーの通過順位です。複勝率が30%以上の要素はありません。

余談ですが、ダートコースなのに、前走4コーナーの通過順位で1位になるような「先行力のある馬」が意外と振るわないということもわかりますね。

7.前走のコース

最後は前走のコースです。複勝率が30%以上の要素はありません。

ここまででいったんまとめると下記のとおりです。

1.枠:なし
2.騎手:④アウォーディー、⑮ベストウォーリア
      ①ニシケンモノノフ、⑫ノンコノユメ、⑭ゴールドドリーム、⑯サンライズノヴァ
3.厩舎:⑫ノンコノユメ、⑮ベストウォーリア
      ⑤サウンドトゥルー
4.血統:③ノボバカラ
5.前走の上り3ハロン順位:⑫ノンコノユメ
6.前走の4コーナー通過順位:なし
7.前走のコース:なし

ここまで7つのポイントで印を付けてきましたが、複数◎もしくは○がついた馬は、3個ついた⑫ノンコノユメ、2つ付いた⑮ベストウォーリアとなんと、1番人気でも2番人気でもなく単勝オッズで10倍以上の⑫ノンコノユメが
本命となりました!2番人気のテイエムジンソクは印が一つも付きませんでした。

それで結果は…?見事に⑫ノンコノユメが1着に勝利!

どうでしょうか?

データを一つ一つ精査するだけで、「コースに合った馬」があぶり出されていって、レースでも結果が出そうだな、ということが分かったかと思います。

「でもデータを取る方法がわからない!」
「データをとるのが面倒くさい!」というあなた、ご安心ください。

このブログではコースごとのデータを順次アップしていきます!予想する前にはぜひこのブログのデータをご活用ください!

コメント