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オリジナルの速度理論「仮想速度：Virtual Race Speed（VRS）」を中心…

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オリジナルの速度理論「仮想速度：Virtual Race Speed（VRS）」を中心に、中央競馬について分析したデータをお届けします。 一緒に競馬を楽しみましょう！

  • 【統計データ予測】AI予測（複勝率・単勝率）

    AI予測による複勝率・単勝率グラフを提供しています

  • 【VRS18】仮想速度出馬表

    仮想速度出馬表を掲載した記事

  • 【重賞】重賞競走関連データ

    重賞競走に関連したデータの記事

  • 【VRS18】成績報告

    仮想速度１位馬の「成績報告」と投稿した分析データから重賞競走を振り返る「重賞レビュー」記事

  • 【統計データ予測】WIN5

    WIN5対象レースについて、統計的な手法で分析したレース結果を予測するのに役立つかもしれないデータ集

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【統計情報】走破タイム（平均速度）

【走破タイム（平均速度）統計情報】 2013年以降の全馬・全レースについて走破タイム（平均速度）のデータを集計し予測に利用しています。 馬場状態・場所・距離（芝・ダ別）・クラス別に集計を行った結果の統計情報を掲載しますで、予想の基礎データとしてご利用ください。 【札幌】【函館】【新潟】【福島】【東京】■ 東京・芝1600ｍ ■ 東京・芝1800ｍ ■ 東京・芝3400ｍ ■ 東京・ダート1600ｍ 【中山】■ 中山・芝1200ｍ ■ 中山・芝1600ｍ ■ 中山

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    • 【競馬･統計予測】AI予測【3回京都3日目】2024.4.27

      【AI予測による複勝率・単勝率】 過去のレースデータにる訓練を行ったAIによる複勝率・単勝率の予測です。 各レース毎のグラフでは複勝率の高い順に並べ替えています。 3回京都3日目1Ｒ3回京都3日目2Ｒ3回京都3日目3Ｒ3回京都3日目4Ｒ3回京都3日目5Ｒ3回京都3日目6Ｒ3回京都3日目7Ｒ3回京都3日目8Ｒ3回京都3日目9Ｒ・矢車賞3回京都3日目10Ｒ・御池特別3回京都3日目11Ｒ・ユニコーンＳ・GⅢ3回京都3日目12Ｒ■ 最後に試験的に特別競走3鞍には 【縦軸：予測勝率】

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      • 【競馬･統計予測】AI予測【2回東京3日目】2024.4.27

        【AI予測による複勝率・単勝率】 過去のレースデータにる訓練を行ったAIによる複勝率・単勝率の予測です。 各レース毎のグラフでは複勝率の高い順に並べ替えています。 2回東京3日目1Ｒ2回東京3日目2Ｒ2回東京3日目3Ｒ2回東京3日目4Ｒ2回東京3日目5Ｒ2回東京3日目6Ｒ2回東京3日目7Ｒ2回東京3日目8Ｒ2回東京3日目9Ｒ・是政Ｓ2回東京3日目10Ｒ・府中市市制施行７０周年記念2回東京3日目11Ｒ・青葉賞・GⅡ2回東京3日目12Ｒ■ 最後に試験的に特別競走3鞍には 【縦軸

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        • 【競馬･統計予測】AI予測【1回新潟1日目】2024.4.27

          【AI予測による複勝率・単勝率】 過去のレースデータにる訓練を行ったAIによる複勝率・単勝率の予測です。 各レース毎のグラフでは複勝率の高い順に並べ替えています。 1回新潟1日目1Ｒ1回新潟1日目2Ｒ1回新潟1日目3Ｒ1回新潟1日目4Ｒ1回新潟1日目5Ｒ1回新潟1日目6Ｒ1回新潟1日目7Ｒ1回新潟1日目8Ｒ1回新潟1日目9Ｒ・わらび賞1回新潟1日目10Ｒ・胎内川特別1回新潟1日目11Ｒ・三条Ｓ1回新潟1日目12Ｒ■ 最後に試験的に特別競走3鞍には 【縦軸：予測勝率】×【横軸

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        【統計情報】走破タイム（平均速度）

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        マガジン

        • 【統計データ予測】AI予測（複勝率・単勝率）
          31本
        • 【VRS18】仮想速度出馬表
          506本
        • 【重賞】重賞競走関連データ
          571本
        • 【VRS18】成績報告
          225本
        • 【統計データ予測】WIN5
          29本
        • （競馬のおはなし）ChatGTPに聞いてみた
          7本

        記事

          【競馬･統計予測】仮想速度･出馬表@2024.4.27

          【統計データで走破速度を予測】 過去のレースの走破速度（平均速度）を統計データとして分析し、今回の走破速度を予測した値を「仮想速度」と呼んでいます。 【1回新潟1日目】以下のレースは仮想速度算出対象外のため出馬表の掲載はありません。 新潟2R　未勝利・牝　ダ1800m　14頭　10:25発走 1 01 アパイシュナール　 牝3 丸山元 55　　03　　58.02　51.55　41.0 2 02 エスカラーチェ　　 牝3 小林美 51★　05　　57.83　47.50　4

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          【競馬･統計予測】仮想速度･出馬表@2024.4.27

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          【競馬･統計予測】ユニコーンＳ･GⅢ

          独自に収集したレース予測に役立つかもしれない統計情報です。 ■ 展開予測指数■ 先行指数×追込指数データ分布「追込指数」を縦軸、「先行指数」と横軸とした散布図を描くと以下のようになります。簡単な見方としては、右寄りに位置するのが先行馬、左寄りに位置するのが追込馬となり、右上に位置する馬は万能で能力が高く、左下に位置する馬は「そういうこと」になります。 ■ 隊列予測最初のコーナーを迎えた時の隊列を以下の要素から予測。 ■ 速度偏差値出走馬を対象に条件をダ1900ｍ±200

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          【競馬･統計予測】ユニコーンＳ･GⅢ

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          【競馬･統計予測】青葉賞･GⅡ

          独自に収集したレース予測に役立つかもしれない統計情報です。 ■ 展開予測指数（2024.4.26確定版）■ 先行指数×追込指数データ分布「追込指数」を縦軸、「先行指数」と横軸とした散布図を描くと以下のようになります。簡単な見方としては、右寄りに位置するのが先行馬、左寄りに位置するのが追込馬となり、右上に位置する馬は万能で能力が高く、左下に位置する馬は「そういうこと」になります。 ■ 隊列予測（2024.4.26追記）最初のコーナーを迎えた時の隊列を以下の要素から予測。

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          【競馬･統計予測】青葉賞･GⅡ

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          【競馬･統計予測】天皇賞（春）･GⅠ

          独自に収集したレース予測に役立つかもしれない統計情報です。 ■ 展開予測指数（登録馬版）■ 先行指数×追込指数データ分布「追込指数」を縦軸、「先行指数」と横軸とした散布図を描くと以下のようになります。簡単な見方としては、右寄りに位置するのが先行馬、左寄りに位置するのが追込馬となり、右上に位置する馬は万能で能力が高く、左下に位置する馬は「そういうこと」になります。 ■ 隊列予測（枠順確定後→追記予定）最初のコーナーを迎えた時の隊列を以下の要素から予測。 ■ 速度偏差値（登

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          【競馬･統計予測】天皇賞（春）･GⅠ

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          【競馬･統計予測】重賞データレビュー･マイラーズカップ etc.

          重賞競走について分析データを投稿していますので、そのデータを基にレース結果を振り返ります。 ■ マイラーズカップ・GⅡ・レース結果 ・指数順位一覧 ＃コメント ■ フローラＳ・GⅡ・レース結果 ・指数順位一覧 ＃コメント ■ 福島牝馬Ｓ・GⅢ・レース結果 ・指数順位一覧 ＃コメント ■ まとめ 最後までお読みいただき、ありがとうございます。 この記事が気に入っていただけたり、何かの役に立ちましたら「スキ」、「フォロー」、「サポート」、「コメント」等、何

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          【競馬･統計予測】重賞データレビュー･マイラーズカップ etc.

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          【競馬･統計予測】投稿予定 2024.4.22～

          今週も中央競馬お疲れさまでした。 次週予定している投稿内容は以下の通りです。 もちろん、予定はあくまでも予定なので、予定よりも遅れて投稿することも多々あると思いますがご了承ください。大まかな今週の流れだと理解していただければ良いと思います。 ■ 今週の重賞競走・・GⅢ ・・GⅡ ・・GⅠ ■ 今週の投稿予定■ 投稿記事まとめ・振り返り記事 ・統計予測データ記事 ・仮想速度出馬表 ・AI予測データ記事

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          【競馬･統計予測】投稿予定 2024.4.22～

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          【競馬･統計予測】仮想速度･成績報告＠2024.4.20~21

          【統計データで走破速度を予測】 今週の仮想速度データに関する成績報告です。 新馬戦・障害競走を除く全レースにおける、仮想速度１位馬の成績を掲載しています。 ■ 4月20日の仮想速度１位🐴成績【1回福島5日目】 【2回東京1日目】 【3回京都1日目】 ■ 4月21日の仮想速度１位🐴成績【1回福島6日目】 【2回東京2日目】 【3回京都2日目】 ■ 日別・場所別集計■ 人気別集計■ 的中率推移■ まとめ仮想速度１位馬の２日間３場トータルした成績は以下の通りです。

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          【競馬･統計予測】仮想速度･成績報告＠2024.4.20~21

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          【競馬･統計予測】AI予測【3回京都2日目】2024.4.21

          【AI予測による複勝率・単勝率】 過去のレースデータにる訓練を行ったAIによる複勝率・単勝率の予測です。 各レース毎のグラフでは複勝率の高い順に並べ替えています。 3回京都2日目1Ｒ3回京都2日目2Ｒ3回京都2日目3Ｒ3回京都2日目4Ｒ3回京都2日目5Ｒ3回京都2日目6Ｒ3回京都2日目7Ｒ3回京都2日目8Ｒ3回京都2日目9Ｒ・比良山特別3回京都2日目10Ｒ・センテニアル・パークＳ3回京都2日目11Ｒ・マイラーズカップ3回京都2日目12Ｒ■ 最後に今後もAIの学習とパラメータ

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          【競馬･統計予測】AI予測【3回京都2日目】2024.4.21

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          【競馬･統計予測】AI予測【2回東京2日目】2024.4.21

          【AI予測による複勝率・単勝率】 過去のレースデータにる訓練を行ったAIによる複勝率・単勝率の予測です。 各レース毎のグラフでは複勝率の高い順に並べ替えています。 2回東京2日目1Ｒ2回東京2日目2Ｒ2回東京2日目3Ｒ2回東京2日目4Ｒ2回東京2日目5Ｒ2回東京2日目6Ｒ2回東京2日目7Ｒ2回東京2日目8Ｒ2回東京2日目9Ｒ・石和特別2回東京2日目10Ｒ・鎌倉Ｓ2回東京2日目11Ｒ・フローラＳ2回東京2日目12Ｒ■ 最後に今後もAIの学習とパラメータの見直しを行い、予測精度

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          【競馬･統計予測】AI予測【2回東京2日目】2024.4.21

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          【競馬･統計予測】AI予測【1回福島6日目】2024.4.21

          【AI予測による複勝率・単勝率】 過去のレースデータにる訓練を行ったAIによる複勝率・単勝率の予測です。 各レース毎のグラフでは複勝率の高い順に並べ替えています。 1回福島6日目1Ｒ1回福島6日目2Ｒ1回福島6日目3Ｒ1回福島6日目4Ｒ1回福島6日目5Ｒ1回福島6日目6Ｒ1回福島6日目7Ｒ1回福島6日目8Ｒ1回福島6日目9Ｒ・燧ヶ岳特別1回福島6日目10Ｒ・飯盛山特別1回福島6日目11Ｒ・福島中央テレビ杯1回福島6日目12Ｒ■ 最後に今後もAIの学習とパラメータの見直しを行

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          【競馬･統計予測】AI予測【1回福島6日目】2024.4.21

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          【競馬･統計予測】仮想速度･出馬表@2024.4.21

          【統計データで走破速度を予測】 過去のレースの走破速度（平均速度）を統計データとして分析し、今回の走破速度を予測した値を「仮想速度」と呼んでいます。 【1回福島6日目】以下のレースは仮想速度算出対象外のため出馬表の掲載はありません。 福島1R　未勝利　ダ1150m　16頭　09:50発走 1 01 タイセイタリスマン 牡3 佐々木 56☆　06　　59.53　36.72　41.0 1 02 ニシノジーク　　　 牡3 永野猛 56☆　02　　（前走取消） 2 03 ミスタ

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          【競馬･統計予測】仮想速度･出馬表@2024.4.21

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          【競馬･統計予測】AI予測【3回京都1日目】2024.4.20

          【AI予測による複勝率・単勝率】 過去のレースデータにる訓練を行ったAIによる複勝率・単勝率の予測です。 各レース毎のグラフでは複勝率の高い順に並べ替えています。 3回京都1日目1Ｒ3回京都1日目2Ｒ3回京都1日目3Ｒ3回京都1日目4Ｒ3回京都1日目5Ｒ3回京都1日目6Ｒ3回京都1日目7Ｒ3回京都1日目8Ｒ3回京都1日目9Ｒ・あやめ賞3回京都1日目10Ｒ・観月橋Ｓ3回京都1日目11Ｒ・天王山Ｓ3回京都1日目12Ｒ■ 最後に今後もAIの学習とパラメータの見直しを行い、予測精度

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          【競馬･統計予測】AI予測【3回京都1日目】2024.4.20

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