東海ステークス（GⅡ）出馬表の入線傾向をデータ解析
この記事は、競馬の予測や戦略を考える方々に役立つ内容を提供しています。
この解析結果から、出馬表から得られる情報の入線傾向を分析し、競馬での次の一手への洞察に役立てられます。
過去の同じレースの出馬表のデータと入線傾向（着順上位と着順下位）の関係を可視化した結果です。
グラフの読み方
上側のヒストグラム
・内容：上位入線（３着内）の分布を示しています。
・解釈：横軸が出馬表の特徴量で、縦軸がその入線回数です。棒の高さが多いほど、その特徴の上位入線が多く発生しています。
下側のヒストグラム
・内容：下位入線（１８着～）の分布を示しています。※データの均衡を保って比較するため、データ数をだいたい揃えています。
・解釈：横軸が出馬表の特徴量で、縦軸がその回数です。棒の高さが多いほど、その特徴での下位入線が多く発生しています。
グラフ内の統計情報
・count：データ個数
・mean：平均値
・std：標準偏差
・min：最小値
・25％：第一四分位数
・50%：中央値
・75%：第三四分位数
・max：最大値
※数値ではない特徴量は、count（データ個数）を表示
ヒートマップ
・内容：特に重要な特徴（人気・脚質・内外枠）の組み合わせです。各セルの値は、該当する組み合わせの出現頻度を表します。青色は低い値を、赤色は高い値を示します。
・解釈：セルの値が高いほど、その組み合わせが多く観察されることを意味します。「着順上位」と「着順下位」のヒートマップを比較することで、特定の組み合わせが、着順上位または着順下位となる傾向があるかを評価できます。
解析結果
人気
人気（上位・中位・下位）
馬番
枠番
内枠・外枠
年齢
性別
毛色
脚質
斤量
馬体重
馬体重増減
人気 × 内枠外枠
人気 × 脚質
脚質 × 内枠外枠
考察
出馬表の情報をAIで分析し、特徴重要度を出力しました。特徴重要度とは、各特徴が着順に与える影響の大きさを数値で示す指標です。この数値は影響の強さを表しますが、その影響が上位順位に対してなのか、下位順位に対してなのかは、グラフを参照して判断しました。
○ 馬券に入れても良い特徴（着順上位への影響が強い）
人気（１～３）×内枠（３・４）、人気（１～３）×脚質（先行）、５歳
× 馬券から外したほうが良い特徴（着順下位への影響が強い）
外枠（５～８）×脚質（後方）
＜特徴の重要度＞
まとめ
過去の同じレースの出馬表データと入線傾向（着順上位と着順下位）の関係を可視化しました。特徴重要度に基づいて、馬券の候補となる特徴を抽出しました。
○ 馬券に入れても良い特徴（着順上位への影響が強い）
人気（１～３）×内枠（３・４）、人気（１～３）×脚質（先行）、５歳
× 馬券から外したほうが良い特徴（着順下位への影響が強い）
外枠（５～８）×脚質（後方）
この分析を通じて、競馬のデータ分析が初めての方でも、レースの予想や馬券の選択に役立てていただけることを期待しています。
興味を持っていただけましたら、フォローしていただくと、AIの制作モチベーションが上がります。
関連情報
AI予想
予想は、基本的に開催前日の夜までに配信を予定。
遅くとも、当日の朝までに行います。
#競馬
#競馬予想
#データ分析
#レース分析
#出馬表の入線傾向