【2024年・前半戦】AIとデータで予想する函館スプリント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 & 総合評推奨の買い目💻
3着以内率1位で、人気上位の中で押さえたい馬
4 サトノレーヴ
AIの評価値から回収率上昇に貢献してくれる馬は以下
16 ゾンニッヒ
9 キミワクイーン
1 サウザンサニー
8 カルネアサーダ
7 シュヴァルツカイザー
AIの評価値または総合評価値の値が人気と比べて高い馬
5 オタルエバー
6 シナモンスティック
馬券の候補
4 サトノレーヴ
5 オタルエバー
6 シナモンスティック
7 シュヴァルツカイザー
8 カルネアサーダ
9 キミワクイーン
馬連ボックス（15点）
4 5 6 7 8 9
馬連１軸流し（5点）
4 - 5 6 7 8 9
馬単2着流し（5点）
1着：5 6 7 8 9
2着：4
迷ったけど消した馬たち
ゾンニッヒ
外すぎることと、雨予報により馬場が合わないため消し。
サウザンサニー
先行しても粘る脚がなく、追い込みで差す競馬をするしかない。また開幕週のため追い込みは決まりづらい。なお、追い込みの場合、人気薄から割って入ってくることがある。10番人気以下なら押さえるけど、人気し過ぎかな。消し。
参考：6番人気以下 & 4角10番手以下で馬券になった馬
2022 タイセイアベニール 3着（14番人気）
2015 アースソニック 2着（14番人気）
2015 レンイングランド 3着（12番人気）
2006 ビーナスライン 1着（13番人気）
アサカラキング
1番人気で馬券内は結構な実績馬が多くて、人気になるなら少なくとも前走重賞での好走が欲しかった。メンバーは揃ってないせいか、オッズは過剰気味。一応、前走似たようなレースをした2頭。この馬の実績や実力を考えると…飛んでくれる方に賭けたい。
参考：前走4角1番手 で 当レース人気3番手以内で馬券になった馬
テイエムオオタカ 3着
前走は上がり1着かつ2着と0.6差シーイズトウショウ 1着
阪神JF4着、高松宮記念5着など重賞実績豊富。前走は牝馬ながら57kで快勝。牡馬換算59kか。
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。
🐎馬番傾向🐎
3着以内率が最も高い馬番は16番で, 3着以内率は38.46%
3着以内率が最も低い馬番は11番で, 3着以内率は12.5%
1着が最も多い馬番は2番で, 4頭
1着の7割は12番まで, 2着の7割は10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16番, 人気平均は8.2人気, 頭数は5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54.2%で, このうち70%は4角ポジションは6番手以内
2着のうち, 上がり3Fが3位以内の割合は41.7%で, このうち70%は4角ポジションは10番手以内
3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3頭, 2着で5頭, 3着で7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: 50% (13/26) 1着: 6 2着: 4 3着: 3
上がり2位: 3着以内率: 31% (9/29) 1着: 5 2着: 3 3着: 1
上がり3位: 3着以内率: 34% (13/38) 1着: 2 2着: 3 3着: 8
上がり4位以下: 3着以内率: 14% (37/250) 1着: 11 2着: 14 3着: 12
------------------------------------------------
### 4角ポジション ###
1番手から4番手: 3着以内率: 32% (36/110) 1着: 16 2着: 11 3着: 9
5番手から8番手: 3着以内率: 18% (18/98) 1着: 5 2着: 6 3着: 7
9番手から18番手: 3着以内率: 13% (18/135) 1着: 3 2着: 7 3着: 83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=13)
人気: 平均:4.8, 標準偏差:3.8, 50%点:4.0, 75%点:6.0
4角ポジ: 平均:9.0, 標準偏差:3.3, 50%点:10.0, 75%点:10.0
上がり3F順位 2位 or 3位(n=22)
人気: 平均:5.6, 標準偏差:4.3, 50%点:4.5, 75%点:7.8
4角ポジ: 平均:6.6, 標準偏差:3.9, 50%点:6.5, 75%点:9.0
上がり3F順位 4位以下 or 3位(n=37)
人気: 平均:4.3, 標準偏差:3.0, 50%点:4.0, 75%点:6.0
4角ポジ: 平均:3.1, 標準偏差:2.0, 50%点:3.0, 75%点:5.0
【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つ前の馬との上がりタイム差別
2000年以降
着順が1つ前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
0.1
8, 12, 40.0%
カルネアサーダ
=============================
2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
中山, 6
0, 11, 0.0%
シュバルツカイザー
=============================
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
小倉, 1200
0, 10, 0.0%
ゾンニッヒ
=============================
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
G3, 2
0, 11, 0.0%
ビッグシーザー
=============================
3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
3.0
8, 12, 40.0%
ゾンニッヒ
=============================
3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, 1600
5, 5, 50.0%
セッション, マテンロウオリオン
=============================
4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
15.0
0, 10, 0.0%
ジュビリーヘッド
=============================
4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
14.0
0, 10, 0.0%
カイザーメランジェ
=============================
4走前_着順が1つ前の馬との上がりタイム差別
2000年以降
着順が1つ前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
0.7
0, 10, 0.0%
サウザンサニー
=============================
4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, 1600
7, 6, 54.0%
マテンロウオリオン
=============================
4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
3勝クラス, 1.0
1, 20, 5.0%
オタルエバー
=============================
4走前_レースランク,1着との上がりタイム差別
2000年以降
レースランク,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
3勝クラス, 0.0
1, 22, 4.0%
オタルエバー
=============================
5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
-0.3
12, 15, 44.0%
シナモンスティック
0.4
1, 19, 5.0%
ジュビリーヘッド
=============================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
====================
アーリントンC G3
2023-04-15 阪神 1600
====================
出走馬
====================
['セッション2024']
====================
各Fごとのラップ評価
====================
0.353 - 0.045 - 0.056 - 0.175 - 0.455 - 0.742 - 0.72 - 0.942
====================
該当レース
====================
スポニチ賞京都金杯 G3
2024-01-06 京都 1600
====================
出走馬
====================
['セッション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
====================
モルガナイトS OP
2024-04-07 福島 1200
====================
出走馬
====================
['アサカラキング2024']
====================
各Fごとのラップ評価
====================
0.027 - 0.119 - 0.079 - 0.052 - 0.186 - 0.341
====================
該当レース
====================
京葉S OP
2023-04-09 中山 1200
====================
出走馬
====================
['カルネアサーダ2024']
====================
各Fごとのラップ評価
====================
0.069 - 0.509 - 0.229 - 0.026 - 0.059 - 0.406
====================
該当レース
====================
函館スプリントS G3
2023-06-11 函館 1200
====================
出走馬
====================
['カイザーメランジェ2024' 'キミワクイーン2024' 'ジュビリーヘッド2024']
====================
各Fごとのラップ評価
====================
0.024 - 0.186 - 0.025 - 0.206 - 0.535 - 0.308
====================
該当レース
====================
北九州短距離S OP
2024-02-11 小倉 1200
====================
出走馬
====================
['ゾンニッヒ2024']
====================
各Fごとのラップ評価
====================
0.347 - 0.923 - 0.524 - 0.033 - 0.136 - 0.05
====================
該当レース
====================
報知杯中京2歳S OP
2022-12-17 中京 1200
====================
出走馬
====================
['ビッグシーザー2024']
====================
各Fごとのラップ評価
====================
0.297 - 0.947 - 0.524 - 0.032 - 0.112 - 0.076
====================
該当レース
====================
山城S 3勝クラス
2024-02-04 京都 1400
====================
出走馬
====================
['アサカラキング2024']
====================
各Fごとのラップ評価
====================
0.155 - 0.039 - 0.016 - 0.57 - 0.667 - 0.295 - 0.574
====================
該当レース
====================
若潮S 3勝クラス
2023-01-08 中山 1600
====================
出走馬
====================
['ゾンニッヒ2024']
====================
各Fごとのラップ評価
====================
0.327 - 0.608 - 0.518 - 0.379 - 0.106 - 0.018 - 0.026 - 0.392
今週もしっかり当てていきましょう！
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