対戦型マイニングはこう使うのだ

 

JRAは、レース予測の参考になるよう、2つの指数を公開しております。

 

まず1つめは、タイム型マイニング。

 

こちらはざっくり言うと、レース出走馬1頭1頭に対しての、細かな情報を元に、その馬の走破速度を換算し、それを指数化したもの。

 

もう1つは、対戦型マイニング。

 

こちらもざっくりですが、レースに出走する馬同士で競争させるシミュレーションを100回行い、その勝敗を実力として指数化したものです。(障害戦はなし)

 

タイム型マイニングと対戦型マイニングは大きな違いがあります。

 

タイム型はその馬単体での実力を判定する絶対的指数。

 

一方対戦型は出走馬同士で競わせた勝敗をもとに指数化した相対的指数。

 

もっと分かりやすく言えば、ありえない事ですが2勝クラスの馬が未勝利戦に出ると、もちろん相手は弱い馬ばかりなので相対的指数は上がります。

 

でも、2勝クラスの馬が例えばG1レースに出るとなると、相手は強豪ばかりなので一気に相対的指数は下がってしまうでしょう。

 

一方タイム型マイニングは絶対的指数です。

 

馬個体の能力をストレートに指数化するので、相手関係によって上下する事はありません。

 

もう1つ、対戦型マイニングの特徴としては、出走馬の指数の合計が、50×出走頭数に限りなく近くなる、という事。

 

学力などで偏差値がよく用いられますが、あれとよく似た数値と言ってしまえば分かりやすいかも。

 

50を平均として、数値が高ければ頭脳明晰、低ければ学力が不足している値という事ですよね。

 

その学力を、レースに置き換えてこの馬は能力が高い、この馬は能力が低いと50を境に分別した数値が、対戦型マイニングなのです。

 

ざっくりですが、ここまでが対戦型マイニングのカラクリ。

 

ざっくり過ぎて意味分かんない!というあなたのために、競馬評論家の田中洋平氏が、以前対戦型マイニングについて説明をしているので、よければコチラをご覧下さい。

 

「対戦型マイニングの核心に迫る!」

 

 

ざっとマイニングの説明をしてきましたが、ここからが本題。

 

まずは対戦型マイニングの指数順位別の成績を見てみましょう。(近3年間)

 

指数順 勝率 連対率 複勝率 単回値 複回値
1位 24.3% 42.1% 55.0% 75 80
2位 17.2% 32.6% 45.2% 80 81
3位 12.5% 25.5% 38.1% 79 80
4位 10.1% 20.7% 31.6% 80 78
5位 8.1% 16.9% 26.4% 75 76
6位 6.0% 13.1% 21.6% 75 75
7位 5.5% 11.7% 19.2% 75 78
8位 3.8% 9.2% 15.3% 70 75
9位 3.9% 8.4% 13.4% 84 76
10位 2.6% 6.3% 10.8% 70 74
11位 2.2% 5.4% 9.1% 70 70
12位 2.0% 4.3% 7.5% 55 64
13位 1.5% 3.3% 5.7% 71 63
14位 1.2% 2.9% 5.1% 60 57
15位 1.0% 2.1% 3.7% 62 49
16位 0.9% 2.0% 3.5% 49 53
17位 0.8% 1.8% 3.5% 31 68
18位 0.3% 1.1% 2.2% 33 32

 

いかがでしょうか?

 

ちょっと表が大きすぎて見ずらいのはご了承下さい。

 

単勝回収率が1番高いのは「84」の指数9位ですが、前後の8位と10位は「70」と低すぎて、ゾーンで狙うのはちょっと脆弱な感じ。

 

一番高いレベルで安定していそうな指数2位~4位を狙うのが良さそう。

 

では指数2位~4位だけを抜き取ってみましょう。

 

・勝率13.3% ・連対率26.3% ・複勝率38.3%

・単勝回収率79 ・複勝回収率80

 

ここから、前走掲示板にも載れず6着以下に惨敗した馬を狙います。

 

前走惨敗した馬が、今回マイニング指数が高いという事は、その馬が何らかの強調材料があるのではないか?という理由から。

 

・勝率9.9% ・連対率20.9% 複勝率31.4%

・単勝回収率85 複勝回収率83

 

好走率はダウンしたものの、回収率はアップしました。

 

しかしこの回収率ではメシが食えませんね。

 

もう少し絞ってみましょう。

 

ではここから、若すぎず、老けすぎずのビミョーなライン、

キャリア16戦~20戦に限定すると、

 

・勝率11.4% ・連対率23.3% ・複勝率32.1%

・単勝回収率114 複勝回収率90

 

好走率が少し回復したのと、単勝回収率を

大幅プラスに持っていく事ができました。

 

過去3年間の成績を見ましても、

 

着別度数 勝率 連対率 複勝率 単回値 複回値
2019年 36- 34- 21-221/312 11.5% 22.4% 29.2% 113 86
2018年 41- 49- 31-227/348 11.8% 25.9% 34.8% 118 97
2017年 40- 38- 38-247/363 11.0% 21.5% 32.0% 112 87

 

いかがでしょう?

 

非常に安定した作戦である事がお分かり頂けるかと思います。

 

ここまでをまとめますね。

 

・対戦型マイニング2~4位

・前走6着以下

・キャリア16~20戦

 

 

それと対戦型マイニングの特徴の1つとして、当日人気は全く加味されませんので、指数2~4位という高指数馬を狙ったとしても、しばしば高配当を期待できる事。

 

先ほどの作戦の平均単勝配当は、1003円と安くはありません。

 

いかに対戦型マイニングを使っている人が少ないかという事にも繋がるでしょう。

 

あなたも、まだ世の競馬ファンに浸透していないうちに、対戦型マイニングを独自のスパイスで味付けして、収支もプラスに持っていっちゃいましょう。

 

今回の記事は以上です。

 

どうぞ参考にして下さい。

 

ありがとうございました。

 

 

 

投稿者プロフィール

高橋広治
高橋広治
データを駆使した戦略競馬の賢才
人と違う視点や切り口で競馬を分析することに長けている頭脳派。データ分析ソフト『TARGET』を使いこなして、周りがアッと驚く馬券術を生み出す。そのレベルは折り紙付きだ。

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