2023.5/28(日)競馬AIの解析【日本ダービー】のブログ未公開データ（検証データ・マトリクスと傾向・解析まとめ・スコア・調教適性・自動データ印など）＋【特別戦】の【マトリクス・自動データ印】
この記事では
・一部特別戦のラップ適性マトリクス・自動データ印
・重賞ラップ解析のブログ未公開データ
（調教適性・検証データ・自動データ印など）
を掲載します。
記事の内容・更新状況に関しては
『現在の情報公開状況について』を
ご確認下さい。
※
公式LINEで毎週配信されている
『重賞データ穴馬』に選定される要件は
『▼』以上（◎○▲▼）となっています。
LINE配信馬の候補馬を知りたい方は
その基準でご確認下さい。
この記事の内容に関しまして
基本的には
発信可能になった情報から順に公開するので
閲覧時点で全ての情報が配信・確定していない場合もあります。
noteに掲載されているブログ未公開のデータの
基本的な内容については、以下の記事をご覧下さい。
現在の更新状況や当記事の詳細については
以下の『現在の情報公開状況について』を
ご確認下さい。
現在の情報公開状況について
現在、
公開予定のデータについては
全て掲載完了しています。
まず
特別戦のデータ
については
東京８Ｒ以降
京都９Ｒ以降
計９レース分の
（重賞除けば７レース分）
・解析まとめ
・ラップ適性マトリクス簡易版
・自動データ印
を、公開しています。
なお、
特別戦（重賞以外）の
マトリクスについては、
文字通り『簡易版』ですので
精度を上げる為の検証は経ていません。
その点はご了承下さい。
一応、
過去の特別戦のマトリクスと
その結果に関しては
毎週、解析結果を流す専用の
Twitterの方に流しておりますので
過去のレースにおいて、
マトリクス上の
どの位置から好走馬が出ていたか や
自動データ印でどういった評価の馬が
好走していたか などは
以下のアカウントの発信にて
ご覧いただけるようになっています。
マトリクス自体の意味合いについては
重賞レースと同じですので
そういった材料を基に
マトリクスの使い方や信頼度を
判断していただければと思います。
https://twitter.com/AI_Monarch
特別戦の解析データを利用した
Win5 チャレンジに関する記事は
以下となっています。
重賞レースについては
日本ダービー（東京優駿） の
ブログ未公開情報を掲載しており
・自動データ印
・解析まとめ
・調教適性
・ラップ適性スコア一覧
・ＬＢチャート適合率一覧
・各種解析項目一覧
・過去解析検証データ
・ラップ適性マトリクス
となっています。
一部、
時間があれば追加できるかもしれないデータも
（検証データの内部解説や目黒記念の更新版など）
無くはないですが
恐らく時間が取れないと思われます。
なお、
当レースの解析結果の
主観的評価ですが
今回の解析は
圧倒的に信頼できる馬といったような
分かりやすい存在がいるワケではないものの
ある程度、良好な馬の絞り込みはかけやすいと見て
今のところ
分かりやすさ ： Ａ～Ｂ
としておきます。
最後に、
当記事が
重賞解析の対象として扱っているレースは
日本ダービー（東京優駿）ですので
目黒記念の解析詳細については
掲載されていません。
その点はご注意ください。
一応、
重賞を含めた特別戦の
ラップ適性マトリクス・解析まとめ と
自動データ印を掲載していますので
その点は目黒記念のデータも用意していますが
解析の詳細を詰める作業は
後回しにしているので
目黒記念については
解析データの詳細を
いつ出せるか目処が立っていません。
出せない可能性も高いです。
出せそうな場合は別記事を立てるか
ブログでの公開になる予定です。
なお
コチラで普段公開している
特別戦のラップ適性マトリクスに関しては
Win5戦略に使う意図もありますので
（今回の目黒記念はWIN5対象ではないですが）
記事で扱っていない重賞のマトリクスも
普段から掲載していますが
目黒記念については
正式版がいつリリースできるか
あるいは
そもそもリリースできるかどうかが分からないため
とりあえず、
他の特別戦と同様に
簡易版のマトリクス と
昨年生成した旧設定のマトリクスの
２つを掲載しています。
最低限の検証が出来た場合には
今年用の設定を改めて生成し、
正式版を追加掲載するつもりですが
前述の通り
今のところ、
公開できる目処は立っていません。
内容についてのご意見やご質問、
ご希望などに関しては
随時受け付けております。
Twitter からでも 公式LINEでも
構いませんので
気兼ねなくご連絡下さい。
特別戦解析データ
簡易版ラップ適性マトリクス
解析まとめ・自動データ印など
東京
・東京8R 青嵐賞（4歳以上2勝クラス） 芝2400ｍ
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