【2024年・前半戦】AIとデータで予想する米子S
本noteの概要
本noteでは総合評価とAIをメインに予想しています。
主に総合評価の上位7頭とAIが推奨する回収率が高い馬、その他データ上の傾向から買うべき馬を選出します。
まず結論。
💻AI & 総合評推奨の馬💻
AI 3着以内率ナンバー1🎖
フリームファクシ
AI 回収率に貢献する爆穴候補🔥（ここ推奨）
トランキリテ
モズゴールドバレル
ラインベック
グラティアス
エスコーラ
人気はないが、AI と総合評価値高め
アナゴサン
ビーアストニッシド
買い目
メインは馬連。
以下、消し。
消 フリームファクシ
3歳以降の実績が微妙だ…消 ラインベック
東風Sを見ると去年ほどの勢いはなく。58kもきつい。消 グラティアス
枠が微妙。ペースもスローならではの馬。ここはきついか。
馬連ボックス（15点）
6 7 12 13 14 15
馬連流し（5点）
13 - 6 7 12 14 15
13 はAIイチオシの穴馬。ちなみに総合評価値も2番手。このレース、穴馬にも位置取りと上がりが求められるので戦績から軸とした。
データ分析 ダイジェスト編
データから見える傾向をダイジェストで記載しています。短時間でデータを確認したい方こちらをご覧ください😊
🐎総合評価 簡易版🐎
まず、総合評価がどのようにしての評価を行っているかの概要になります。
直近4レースから6レースについて各レースごとに評価値を算出します。
評価値はレース内容（着順、上がり順位、4角ポジ、etc…）もとに算出。
評価値から、最大値、平均値、最大値除外平均値を算出し順位をつける。
上記順位の平均値を総合評価値とする
評価値の最大値上位4頭
平均値・最大値除外平均値がともに0.1以上の上位4頭を記載します。
🐎AI評価 簡易版🐎
AIは3000以上の評価軸から2015年以降のデータをもとに効果的な評価軸を選択。その評価軸をもとに出走馬を比較し、3着以内率を算出するプログラムです。
AIの評価は枠順公表後に掲載します
🐎馬番傾向🐎
3着以内率が最も高い馬番は13番で, 3着以内率は40.0%
3着以内率が最も低い馬番は17番で, 3着以内率は0.0%
1着が最も多い馬番は4番で, 4頭
1着の7割は10番まで, 2着の7割は11番まで, 3着の7割は9番までの合計に入っている
3着以内馬の人気平均が高い（人気薄がよく入選している）馬番は9番, 人気平均は5.62人気, 頭数は8頭
🐎3着以内馬 上がり順位 & 4角ポジ🐎
1着のうち, 上がり3Fが3位以内の割合は62.5%で, このうち70%は4角ポジションは7番手以内
2着のうち, 上がり3Fが3位以内の割合は50.0%で, このうち70%は4角ポジションは8番手以内
3着のうち, 上がり3Fが3位以内の割合は70.8%で, このうち70%は4角ポジションは10番手以内
🐎3着以内馬 上がり順位別 人気🐎
3着以内馬72頭のうち, 8人気以下の馬は1着で5頭, 2着で4頭, 3着で6頭
詳細は以下にて記載します。ぜひご覧ください😊
データ分析 詳細編
検討に使用したデータすべてになります。ダイジェスト版をご覧いただいて、詳細を確認したいデータがありましたらこちらでご確認ください😊
＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊
データはすべて2000年以降で集計しています
＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊
馬番傾向
3着以内馬 上がり3F順位別 & 4角ポジ別分析
3着以内馬 上がり & 4角ポジション 集計
### 上がり3F順位 ###
上がり1位: 3着以内率: 53% (14/26) 1着: 7 2着: 4 3着: 3
上がり2位: 3着以内率: 48% (14/29) 1着: 6 2着: 1 3着: 7
上がり3位: 3着以内率: 45% (16/35) 1着: 2 2着: 7 3着: 7
上がり4位以下: 3着以内率: 12% (28/219) 1着: 9 2着: 12 3着: 7
------------------------------------------------
### 4角ポジション ###
1番手から4番手: 3着以内率: 37% (39/105) 1着: 15 2着: 14 3着: 10
5番手から8番手: 3着以内率: 18% (18/98) 1着: 5 2着: 8 3着: 5
9番手から18番手: 3着以内率: 14% (15/106) 1着: 4 2着: 2 3着: 93着以内馬 人気分析
3着以内馬 上がり別 人気 & 4角ポジション 集計
上がり3F順位 1位(n=14)
人気: 平均:4.5, 標準偏差:3.2, 50%点:4.0, 75%点:5.5
4角ポジ: 平均:8.5, 標準偏差:4.8, 50%点:8.0, 75%点:11.0
上がり3F順位 2位 or 3位(n=30)
人気: 平均:4.9, 標準偏差:3.1, 50%点:4.0, 75%点:7.0
4角ポジ: 平均:6.2, 標準偏差:3.2, 50%点:6.5, 75%点:8.8
上がり3F順位 4位以下 or 3位(n=28)
人気: 平均:5.4, 標準偏差:3.9, 50%点:5.0, 75%点:7.0
4角ポジ: 平均:2.6, 標準偏差:1.4, 50%点:2.5, 75%点:4.0
【解説編】直近N走別 出走馬分析
＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊
データの見方
＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊
集計対象レース
2000年以降の全レース. ただし、以下の集計対象「外」レースを除く
集計対象「外」レース
1000m戦
大井、船橋、川崎、浦和以外のダート地方レース
海外レース（香港は今後集計予定）
データのまとめ方について
データをまとめる対象は、予想レースの4走前 or 5走前(たまに6走前) から 前走までとします。
以下のルールでまとめます。
出走馬ごとに
直近4レースから5レースを対象に
レースごとに以下 21種類のデータの3着以内率を集計
"出走レース 別"
"着順 別"
"ラスト3F順位 別"
"4角ポジ 別"
"着順が1つ前の馬との上がりタイム差 別"
"着順が1つ後の馬との上がりタイム差 別"
"着順 & 上がり3F順位 別"
"着順 & 4角ポジ 別"
"着順 & 1着とのタイム差 別"
"着順 & 1着との上がりタイム差 別"
"コース & 着順 別"
"コース & 上がり3F順位 別"
"コース & 距離 別"
"コース & 1着とのタイム差 別"
"コース & 1着との上がりタイム差 別"
"レースランク & 着順 別"
"レースランク & 上がり3F順位 別"
"レースランク & 1着とのタイム差 別"
"レースランク & 1着との上がりタイム差 別"
"出走レース & 着順 別"
"出走レース & 上がり3F順位 別"
"出走レース & 1着とのタイム差 別"
"出走レース & 1着との上がりタイム差 別"
出走レースのデータごとの評価について
紫 > 赤 > 水色 > 青 の順に有利不利を色分けしています。
色がついていないデータは可もなく不可もなく。
各色の説明は以下になります。
超有利データ（紫）次のいずれか
該当した馬は10頭以上いて、そのうち3着以内率50%以
該当した馬は20頭以上いて、そのうち3着以内率40%以
有利データ（赤色）
該当した馬は10頭以下で、そのうち3着以内率 50%以上
超不利データ（青色） 次のいずれか
該当した馬は10頭以上いて、そのうち3着以内率0%
該当した馬は20頭以上いて、そのうち3着以内率10%以下
不利データ（水色）
該当した馬は10頭以下で、3着以内率 10%以下
【分析編】直近N走別 出走馬分析
以下から各馬の直近N走のデータを上記のルールにそって色分けした レース別評価 とそれらを集約した 総合評価 を掲載します。
また、枠順発表後にAI評価と買い目を追記いたします。
ぜひ予想の参考にご覧ください😊
🐎 各馬・直近N走のレース別評価🐎
超有利データ & 超不利データ 詳細
レース別評価の紫・青の詳細内容を表記しました。
1走前_着順が1つ後の馬との上がりタイム差別
2000年以降
着順が1つ後の馬との上がりタイム差別
本番3着以内, 本番3着外, 3着以内率
該当馬
----------
サンプル数5以上
-0.5
0, 18, 0.0%
エスコーラ
0.3
6, 5, 55.00000000000001%
アナゴサン
=============================
1走前_レースランク,上がり3F順位別
2000年以降
レースランク,上がり3F順位別
本番3着以内, 本番3着外, 3着以内率
該当馬
----------
サンプル数5以上
OP, 2
0, 14, 0.0%
グラティアス, リプレーザ
=============================
2走前_着順別
2000年以降
着順別
本番3着以内, 本番3着外, 3着以内率
該当馬
----------
サンプル数5以上
2.0
7, 7, 50.0%
トランキリテ, ノーブルロジャー
=============================
2走前_4角ポジ別
2000年以降
4角ポジ別
本番3着以内, 本番3着外, 3着以内率
該当馬
----------
サンプル数5以上
4.0
9, 11, 45.0%
アナゴサン, ディオ, トゥードジボン, モズゴールドバレル
=============================
2走前_コース,距離別
2000年以降
コース,距離別
本番3着以内, 本番3着外, 3着以内率
該当馬
----------
サンプル数5以上
京都, 1400
5, 5, 50.0%
モズゴールドバレル
=============================
2走前_レースランク,着順別
2000年以降
レースランク,着順別
本番3着以内, 本番3着外, 3着以内率
該当馬
----------
サンプル数5以上
OP, 2.0
7, 5, 58.0%
トランキリテ
=============================
2走前_レースランク,上がり3F順位別
2000年以降
レースランク,上がり3F順位別
本番3着以内, 本番3着外, 3着以内率
該当馬
----------
サンプル数5以上
OP, 4
0, 10, 0.0%
ディオ
=============================
3走前_ラスト3F順位別
2000年以降
ラスト3F順位別
本番3着以内, 本番3着外, 3着以内率
該当馬
----------
サンプル数5以上
9
1, 20, 5.0%
アナゴサン
=============================
3走前_4角ポジ別
2000年以降
4角ポジ別
本番3着以内, 本番3着外, 3着以内率
該当馬
----------
サンプル数5以上
4.0
11, 11, 50.0%
エスコーラ, ラインベック
=============================
3走前_コース,上がり3F順位別
2000年以降
コース,上がり3F順位別
本番3着以内, 本番3着外, 3着以内率
該当馬
----------
サンプル数5以上
京都, 5
5, 5, 50.0%
ディオ
=============================
4走前_ラスト3F順位別
2000年以降
ラスト3F順位別
本番3着以内, 本番3着外, 3着以内率
該当馬
----------
サンプル数5以上
6
10, 15, 40.0%
トゥードジボン
=============================
4走前_着順が1つ後の馬との上がりタイム差別
2000年以降
着順が1つ後の馬との上がりタイム差別
本番3着以内, 本番3着外, 3着以内率
該当馬
----------
サンプル数5以上
-0.4
0, 14, 0.0%
ノーブルロジャー
0.1
8, 8, 50.0%
フリームファクシ
=============================
5走前_コース,着順別
2000年以降
コース,着順別
本番3着以内, 本番3着外, 3着以内率
該当馬
----------
サンプル数5以上
京都, 1.0
6, 6, 50.0%
トゥードジボン
=============================
5走前_コース,距離別
2000年以降
コース,距離別
本番3着以内, 本番3着外, 3着以内率
該当馬
----------
サンプル数5以上
小倉, 1800
0, 10, 0.0%
エスコーラ
=============================
5走前_コース,1着との上がりタイム差別
2000年以降
コース,1着との上がりタイム差別
本番3着以内, 本番3着外, 3着以内率
該当馬
----------
サンプル数5以上
京都, 0.0
8, 7, 53.0%
ディオ, トゥードジボン, リプレーザ
=============================総合評価
総合評価は下記のルールで行っています。
直近4レースから6レースについて各レースごとに評価値を算出します。
評価値はレース内容（着順、上がり順位、4角ポジ、etc…）もとに算出。
評価値から、最大値、平均値、最大値除外平均値を算出し順位をつける。
上記順位の平均値を総合評価値とする
総合評価値が小さい=順位が小さい（順位1位など）= 当レースへの適正が高い になります。
そのため、上に表示されている馬ほど当レースの適正があります。以下、出走馬の総合評価値になります
参考 各レースごとの評価値
直近N走の評価値の最大値が高い順に並び替えました。
直近N走の評価値の平均値が高い順に並び替えました。
直近N走の評価値の、最大値を除いた平均値を算出し、その値が高い順に並び替えました。
超有利データ 該当件数
直近N走の紫に該当するデータの個数を集計
有利データ 該当件数
直近N走の赤に該当するデータの個数を集計
超不利データ 該当件数
直近N走の青に該当するデータの個数を集計
不利データ 該当件数
直近N走の水色に該当するデータの個数を集計
AI評価
AIは3000以上の評価軸から2015年以降のデータをもとに効果的な評価軸を選択。その評価軸をもとに出走馬を比較し、3着以内率を算出するプログラムです。
【上級編】ラップ分析
本ラップ分析はパーセンタイル値を使っておこないます。パーセンタイル値を使うことで、同じ条件でのラップタイムの比較を分かりやすく行うことができます。
パーセンタイル値とは
ある数値の集まりを小さい方から大きい方にかけて何％に位置する値かを示したもの。小さい数値ほど0に近く、大きい数字ほど1に近い値で表現されます。競馬の場合、速いタイムほど0に近い値で表現されます。
では、パーセンタイル値をラップ分析にどのように使っているか。例えば、中山2000で見てみると、中山2000のラップは1Fから10Fまで10個あります。まず、2000年以降の中山2000のラップをそれぞれのFごとに数値の集まりをつくります。そして、Fごとにパーセンタイル値を算出します。
皐月賞の1F目が0.1だった場合、2000年以降の中山2000の1F目のラップで上位10%に位置する値です。これはかなり速い値です。
このように同条件（同じコース・同じ距離）でのラップタイムの相対的な順位を表現する値がパーセンタイル値です。
ラップ推移 過去5年
過去5年のラップ推移。太青線は2008年以降の当レースのラップの中央値を線グラフで表したもの。
なお、ここではパーセンタイル値は使っていません。
中央値をみることで、このレースで必要な適正を確認します。
ラップのヒートマップ
ヒットマップに記載された値は、同条件（例えば、東京 1600m など）で上位何％のラップかを表示した値。
記載の数値が小さいほど同条件のレースと比較して、速い時計になります。
色は黒に近いほど速い時計、赤、オレンジ、白と遅い時計となっています。
ラップ間差のヒートマップ
1F_diffは2F-1F, 2F_diffは3F-2F,…,となります。
数値が小さいほどラップ間のタイム差が小さく、数値が大きいほどラップ間の差が大きくなります。
どのFでラップ間差が大きくなるかでどういうレースかどうか、レーズ全体のラップ間差をみることで、タフなレースかどうかなど確認できます。
レースレベルが高いレース
以下の条件を満たしたレースを「レベルが高いレース」と定義しています。
レースのラップ数の半分以上のパーセンタイル値が0.5以下
0.5以下のパーセンタイル値のうち、半分以上が0.2以下
レースのラップ数のうち、パーセンタイル値0.1以下が2つ以上
馬場インデックスが-16以上
レースランクが3勝クラス以上
該当レースと同条件のレースが2000年以降で100レース以上
====================
該当レース
====================
スポニチ賞京都金杯 G3
2024-01-06 京都 1600
====================
出走馬
====================
['トゥードジボン2024']
====================
各Fごとのラップ評価
====================
0.102 - 0.006 - 0.03 - 0.036 - 0.023 - 0.549 - 0.998 - 0.86
====================
該当レース
====================
ダービー卿チャレンジ G3
2022-04-02 中山 1600
====================
出走馬
====================
['グラティアス2024']
====================
各Fごとのラップ評価
====================
0.084 - 0.114 - 0.101 - 0.077 - 0.176 - 0.311 - 0.641 - 0.201
====================
該当レース
====================
ダービー卿チャレンジ G3
2024-03-30 中山 1600
====================
出走馬
====================
['アスクコンナモンダ2024']
====================
各Fごとのラップ評価
====================
0.78 - 0.692 - 0.251 - 0.081 - 0.004 - 0.041 - 0.218 - 0.717
====================
該当レース
====================
リゲルS OP
2023-12-09 阪神 1600
====================
出走馬
====================
['エスコーラ2024']
====================
各Fごとのラップ評価
====================
0.097 - 0.694 - 0.476 - 0.76 - 0.514 - 0.271 - 0.024 - 0.014
====================
該当レース
====================
東京中日S杯武蔵野S G3
2023-11-11 東京 1600
====================
出走馬
====================
['ケイアイシェルビー2024']
====================
各Fごとのラップ評価
====================
0.018 - 0.35 - 0.179 - 0.061 - 0.085 - 0.268 - 0.566 - 0.427
====================
該当レース
====================
洛陽S OP
2024-02-10 京都 1600
====================
出走馬
====================
['トランキリテ2024']
====================
各Fごとのラップ評価
====================
0.102 - 0.019 - 0.03 - 0.078 - 0.303 - 0.881 - 0.585 - 0.127
====================
該当レース
====================
清水S 3勝クラス
2023-11-26 京都 1600
====================
出走馬
====================
['トゥードジボン2024']
====================
各Fごとのラップ評価
====================
0.193 - 0.807 - 0.991 - 0.319 - 0.009 - 0.072 - 0.295 - 0.072
====================
該当レース
====================
長岡S 3勝クラス
2023-08-26 新潟 1600
====================
出走馬
====================
['トランキリテ2024']
====================
各Fごとのラップ評価
====================
0.187 - 0.456 - 0.256 - 0.079 - 0.096 - 0.727 - 0.884 - 0.177
====================
該当レース
====================
関越S OP
2022-07-30 新潟 1800
====================
出走馬
====================
['グラティアス2024']
====================
各Fごとのラップ評価
====================
0.306 - 0.455 - 0.197 - 0.115 - 0.083 - 0.048 - 0.408 - 0.576 - 0.669
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