カテゴリー: 競馬ブログ

毎レースランダムに一頭を選択して単勝馬券を購入した場合どうなるのか検証

競馬の予想でおそらく一番最悪と思われる賭け方をした場合に的中率、回収率はどのくらいになるのかを知りたかったので試してみました。

シミュレーション環境はいつものごとく自作の競馬予想システム下。

そしてシミュレーションのルールは以下の通り。

  • 対象は2010~2016年に開催された7年分の中央レース
  • レースに出走する馬からランダムに一頭だけ選んで単勝を購入
  • 以上のシミュレーションを10回繰り返す。

結果はこちら。

レース数
231,940
的中数
16,678
的中率
7.19%
平均的中オッズ
10.09倍
回収期待値
72.55%
最大連続的中数
4
最大連続不的中数
158

的中率が7.19%、回収率が72.55%とおおむね予想通りの結果となりました。

単勝を100円で購入したと考えると、総額約2319万円を投資して1682万円は返ってくる=約70年間で637万円の負けという結果になります。

2010~2016年のあいだ単勝1番人気に賭け続けた場合の回収率が80.24%であったことから考えると、やはり回収率の低さは段違いです。

的中率もオッズフィルタを行ったケースよりややましな程度といった感じで、 万が一この方法を実際に試そうものなら負け続けて大きな精神的ダメージを負うことになるでしょう。

ちなみにパチンコを打っている人などで広まっている確率論に確率の10倍ハマリなんてめったにないというものがありますが、 13.9回に1回は当たるという的中率に対して最大連続不的中回数が158と約11倍ハマリを起こしている点は要注目です。

続いてこのシミュレーションの月ごとの回収率の結果を見てみましょう。

回収率が100%を超えた月の数と100%を下回った月の数はそれぞれ以下のようになります。

回収率100%以上
140回
回収率100%未満
700回

ものすごくきれいな数字で分かれましたが、結果は以上のようになります。

1ヶ月すべてのレースで馬をランダムに1頭を選択して単勝を買い続けるというトンデモな買い方でも、 月の収支をトータルプラスで終えれる確率は約16.7%であると言い換えると意外に高い確率のような気もしてきます。

あとこのシミュレーションでの1ヶ月の最高の回収率は344%でした。

この数字だけを見るとランダム買いが少し魅力的に見えてきたりもします。

しかし回収率100%超えの月の内訳を見てみると、ほぼ例外なく運よく数百倍の馬を当てたり、大穴馬券を多く当てたというだけなので、やはり所詮は運任せでしかない模様です。

以上、最悪な馬券の買い方の末路を検証した結果でした。


ちなみにこの検証は、自分が持っている複数の予想ロジックを合体させて、一つの予想ロジックにする方法を模索するために行った検証です。

予想ロジックを合体させる際に各予想ロジックにどれだけの比重を与えるかの基準となる値が欲しかったことから、手始めとして最悪の予想方法のパフォーマンスを知ろうとしたわけです。

この検証に先立って、今一部界隈で話題のAI関連の技術(機械学習とか)で各予想ロジックの比重を決めさせようとしたのですが、結果一部予想ロジック単体の的中率よりも合体後の的中率のほうがかなり悪くなるという問題が発生しました。

そもそも自分の考え方に問題があるのかもしれませんし、試行錯誤をあまり繰り返していないことも原因なのでしょう。

そして迷った挙句この検証に行きついた感じになります。

なんか迷走感が半端ない・・・

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オークス、日本ダービー、ジャパンカップと主要G1が開催される東京芝2400mコース。内枠は本当に有利なのか統計的な手法で確かめる

先週のNHKマイルを皮切りに東京競馬場5週連続G1開催がついにスタートしました。

一年が巡るのは早いもので、オークスまで残り2週、そして日本ダービーまで残り3週間を切りました。

個人的に今年のダービーはどの馬が来るのかいまだに絞り切れなくて困っている状態ですが、みなさんはいかがでしょうか?

さて、オークスと日本ダービーが開催される東京芝2400mコース、内枠に入った馬は有利というのはわりと有名な話です。

はたして本当にそうなのか、まずは2010年以降に開催された東京芝2400mレースの枠順ごとの勝率、複勝率を見てみましょう。

枠順ごとの勝率(1着)

頭数 1着 2着
以下
勝率
1 257 29 228 11.3%
2 272 33 239 12.1%
3 286 23 263 8.0%
4 297 19 278 6.4%
5 315 24 291 7.6%
6 331 16 315 4.8%
7 380 22 358 5.8%
8 397 20 377 5.0%

枠順ごとの複勝率(3着以内)

頭数 3着
以内
4着
以下
勝率
1 257 65 192 25.3%
2 272 76 196 27.9%
3 286 60 226 21.0%
4 297 57 240 19.2%
5 315 80 235 25.4%
6 331 66 265 19.9%
7 380 82 298 21.6%
8 397 70 327 17.6%

たしかに1枠と2枠が勝率、複勝率ともに他の枠に比べ高い傾向があります。

しかしこの勝率、複勝率の高さだけから本当に内枠は有利と言い切ってしまってよいのでしょうか?

統計的に見てもこれは信用してもよいデータなのでしょうか?

内枠の着順が良いという結果が偶然に偏っただけなのかどうかを統計的に確かめる方法として、カイ二乗検定という手法があります。

カイ二乗検定の計算は足し算、引き算などの四則演算だけで出来る上に、Rというプログラミング言語を使用すれば、たった1行の命令を書くだけで行うことができます。

「統計」、「カイ二乗検定」、「プログラミング」・・・慣れない人にとってはとても面倒くさそうな印象を受ける字面ばかりですが、やり方は簡単です。

この検証を実際に自分で試してみたい方は、パソコンで以下の手順を行うだけですぐに試すことができます。

別に興味ないという方はこちらをクリックして結論まで飛んでください。

1. こちらのページの「Download R (バージョン) for Windows」というリンクをクリックしてRをダウンロード(Macの場合、「R-(バージョン).pkg」というリンクをクリック)

Rのダウンロードページ

2. ダウンロードしてきたexeファイルを実行して、後はひたすら「次へ」を連打してインストール完了。

3. 「R i386 3.4.0」と「R x64 3.4.0」というアイコンがデスクトップに作成されるので、「R i386 3.4.0」をクリックしてRを起動。

Rのでストップアイコン

以上で準備は完了です。

それでは先ほどの枠ごとの勝率(1着)の表のデータを使用して、内枠有利の結果が偶然の産物なのかどうかを確かめてみましょう。

やることは以下の一行の命令をコピーしてから、R画面上で「編集」->「ペースト」してエンターキーを押すだけです。

chisq.test(matrix(c(29, 228, 33, 239, 23, 263, 19, 278, 24, 291, 16, 315, 22, 358, 20, 377), ncol=2, byrow=T))

Rのダウンロードページ

一応命令について説明すると、まずchisq.testは カイ二乗検定を実行するという意味です。

続いてmatrix(c(数字の羅列 …))という記述がありますが、これは枠ごとの勝率(1着)の表のデータを「1枠の1着回数, 1枠の2着以下回数, 2枠の1着回数・・・8枠の2着以下回数」という形式で記述したものです。

ncol=2byrow=Tはmatrix内のデータが「1着回数」と「2着以下回数」の2列で出来ている表であることをRに教えていてます。

命令を実行すると以下のような文字列が表示されるかと思います。

X-squared = 23.196, df = 7, p-value = 0.001576

この中のp-valueの値に100を掛けた0.1576という数値が内枠の着順が良いのは偶然偏った結果である確率を示してます。

つまり内枠の着順が良かったという結果が偶然であった確率は約0.1576%ということになります。

逆に言えば約99.9%の確率で、内枠の着順が良いという結果には何かしらの必然性があるという意味になります。

さらに枠順ごとの複勝率(3着以内)のデータでもカイ二乗検定を行ってみましょう。

次のような結果になります。

命令

chisq.test(matrix(c(65, 192, 76, 196, 60, 226, 57, 240, 80, 235, 66, 265, 82, 298, 70, 327), ncol=2, byrow=T))

結果

X-squared = 16.175, df = 7, p-value = 0.02357

勝率のデータ同様に97%以上と高い確率で内枠有利という考え方は統計的に正しいという結果になりました。

では内枠は有利という結果が必然であるならば、その理由はいったい何なのでしょうか?

まず真っ先に思うのは、内枠のほうが好きな位置取りを選びやすいからでしょうか。

2010年以降の日本ダービーを見直してみましたが、内枠の先行馬が悠々と直進しているのに対して、大外枠の先行馬がラチに向かって慌てた勢いで斜めに走っていく姿を見るとやはり不利に感じます。

中段から攻める馬も内側が渋滞するせいで、第1コーナーから第2コーナーを外外と走らされて他の馬に比べて約20~30m以上余計に走らされるというのも不公平な話です。

しかしそれが理由だとしたら他の競馬場でも内枠はすべて有利という話になるはずです。

「今週のレースの枠順だけど内枠って位置取り的にやっぱ有利じゃん? で今大人気の×××が走るけど、勝てば競馬が盛り上がるし、競馬人気回復のためにも勝ってほしくない? 別に普通に走らせても勝ちそうだけど、そう念のためにね・・・じゃあ、そういうことで内枠にはキタサ」

他に考えられるとすれば枠順抽選の際、強くて人気のある馬を意図的に内枠に集めているからでしょうか。

もしそうであれば勝率が高くなるのは必然ですが、さすがにこれは無いはずでしょうから、結局のところ自分には答えがわからず終いでした。

とはいえ、いずれにせよ「東京芝2400mコースの内枠有利」は統計的に見ても使える予想ファクターであるということがお分かりいただけたかと思います。


余談

以上の検証は枠ごとの馬の質がトータルすると同じである前提でのものとなっています。

意図的にではないにせよ内枠に強い馬が偏っている可能性も考慮しなくていいものかと統計を仕事にしている人にこの件を確認しましたが、枠順決定がランダムであれば枠ごとの馬の質はある程度均一化されるはずだし、一定の割り切りは必要との答えをいただきました。

あと現役最強馬を不謹慎な例で使ってしまいファンの方すみませんでした。

とはいえ内枠多くない?

昨年のジャパンカップでの逃げ勝ちは、コース適正やコース固有の有利脚質を信じている自分にとって少し予想外の結果でした。

以降の有馬記念、大阪杯、天皇賞春の結果を見れば、自分の見る目がなかっただけと思い知った次第ですが。

現時点で走れない条件がもはや存在しないのではと思えるほどで、個人的には凱旋門賞に出走したとしても充分結果を期待できると思っています。

いずれにせよ、今後も注目していきたい一頭です。

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スピード指数の基本から計算による求め方まで徹底的に解説

競馬には血統、騎手、調教、脚質といった実にさまざまな予想ファクターがありますが、あなたはスピード指数というファクターをご存知でしょうか?

スピード指数とはレースの走破タイムを元に、馬の強さを数値データ化したものになります。

馬の過去のレースがどのくらいのパフォーマンスだったのか、すべて数値データで表すことによって、各馬の実力を一目で見比べることができる非常に便利なものです。

また一般的な予想方法の回収率(75~80%程度)に比べて高い回収率が期待出来るファクターでもあります。

私が数年前に開発していた競馬予想システムのメインファクターの一つとしても利用していたもので、一番頑張って研究した予想ファクターと言ってもいいかも知れません。

そのため今回はおさらいの意味も込めて、スピード指数に関する知識を出来るだけ詳しく解説したいと思います。

スピード指数の基本的な考え方

スピード指数は「レース走破タイム ÷ 距離 = 速度」が一番速い馬が一番強いといった単純なものではもちろんありません。

速度だけを元に馬の強さを測ろうとすると、以下のような問題が発生します。

  • 同じ距離でも競馬場によってタイムの出方が大きく異なる
  • 同じコースであっても、その日の馬場状態によってタイムの出方が変わる
  • 距離の長さによって0.1秒差の価値が違う
  • レースの出走馬間で負担重量が大きく違う場合がある
  • レースのペースによって走破タイムは大きく変わってくる

これらの問題について、説明していきます。

1. 同じ距離でも競馬場によってタイムの出方が大きく異なる

同じ距離のレースでも、競馬場ごとの起伏の差といったコース形状の違いなどが理由でタイムの出方が変わってきます。

たとえば、京都競馬場と阪神競馬場では京都競馬場のほうが勝ち馬の走破タイムが基本速くなる傾向(※1)があります。

(※1)ホームストレッチ側の直線が京都競馬場は平坦なのに対して、阪神競馬場は坂があるなどが理由

またダートのレースであるにもかかわらず、スタートからしばらくは芝を走るようなコースがあったりもしますので、同じ距離でもタイムを出すための条件はかなり異なってきます。

よって、走破タイムから馬の強さを考えるには、コースごとのタイムの出しやすさを考慮する必要があります。

「タイムの出しやすさ」は、一般的にそのコースで過去に行われたレースの上位馬の走破タイムの平均を基準にして考えます(これを基準タイムと呼びます)。

スピード指数では、あるコースの基準タイムが他のコースの基準タイムに比べて、タイムが出やすいようであれば、走破タイムの価値は低くなります。

逆にタイムが出にくいようであれば、走破タイムの価値が高くなるといった補正を行います。

2. 同じコースであっても、その日の馬場状態によってタイムの出方が変わる

同じコースでも馬場状態が良と重では当然タイムは変わってきます。

また開催時期における芝や砂の状態や、レース当日の散水状況等によってもタイムの出やすさは違ってきます。

この問題を扱うためにスピード指数では、その日の競馬場で行われた全レースのタイムが、基準タイムに比べて速かったのか、遅かったのか(※2)を考慮します。

(※2)もちろん基準タイムは芝コース、ダートコースを別々で計算します。

たとえば、当日あるレースの上位馬の平均走破タイムが基準タイムに比べて0.1秒遅かったとします。

それに対して、その日同じ競馬場で行われた他のレースの上位馬の平均タイムが基準タイムに比べてさらに遅かった場合、0.1秒差であれば逆にそのレースの走破タイムの価値は高くなるといった具合です。

3. 距離の長さによって0.1秒差の価値が違う

アイビスサマーダッシュなどの1000mのレースは50秒台で決着がつくのに対して、3600mのステイヤーズステークスの勝ちタイムは3分40秒台といったように、短距離と長距離では走破タイムに大きな差が出ます。

短距離で基準タイム(平均的タイム)から1秒ほど遅い走破タイムだった場合着順はかなり悪くため、馬の強さ=スピード指数も大きくマイナスするべきです。

それに対して長距離で基準タイムから1秒遅かった場合、短距離ほどは着順影響は少ないことから、スピード指数の割引も控えめとするべきでしょう。

レースの距離によって0.1秒差の価値を変えるによって、走破タイムの価値をより正確に求めることができます。

4. レースの出走馬間で負担重量が大きく違う場合がある

負担重量差は一般論では、1kg=1馬身=0.2秒分のハンデと言われています。

馬齢、性別、ハンデ戦などの理由で、同じレースに出走する馬でも負担重量が異なり、特にハンデ戦にいたっては負担重量に大きな差がつく場合もあります。

ハンデ戦で最軽量からトップハンデまで6kgほど差があった場合、この一般論にあてはめると6馬身=1.2秒ほどハンデを貰っていることになりますので、これも走破タイムの価値を考える上で絶対に補正しなければいけません。

補正の仕方の一例として、負担重量55kgを基準として1kg負担が増えるごとに0.2秒分走破タイムの価値をプラス、1kg減るごとに0.2秒分走破タイムの価値をマイナスするといった方法があります。

5. レースのペースによって走破タイムは大きく変わってくる

レースの距離、騎手の思惑、出走馬の脚質の分布などによって、レースのペースがスローペースになったり、ハイペースになったりと走破タイムに大きく影響を及ぼします。

よって走破タイムの価値を考える上でペースについても補正を行う必要があります。

なおこのペース補正は、一般に出回っているスピード指数ごとにまったく異なった考え方で補正が行われていて、またその詳細な方法が非公開だったりします。

一例としては、レースの道中のラップタイムがそのコースの平均ラップタイム(基準ラップタイム)よりどれだけ早かったか、遅かったかで補正を行うなどが挙げられます。

6. スピード指数の考え方まとめ

スピード指数はこれらの問題を補正した上で、走破タイムを元に馬の強さを評価したものになります。

以上の説明からだと、なんだか複雑で分かりにくいものに思えてしまうかもしれません。

しかし基本的には、スピード指数とは走破タイムを「コース基準タイム、馬場、距離、負担重量、ペース」の影響を踏まえた上で、その価値をスコア化したものとだけ覚えておけば、 今後スピード指数の話を聞いても全く分からないといったことはなくなるでしょう。

より具体的なイメージを掴んでもらうために、次は西田式スピード指数というスピード指数の計算式を例に、より掘り下げた説明をしたいと思います。

続き 西田式スピード指数の計算式で実際にスピード指数を計算してみる

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西田式スピード指数でスピード指数の計算のやり方を理解する

この記事はスピード指数の基本的な考え方の話の続きになります。
別に読まなくても問題ありませんが、以下の内容をより理解するためにも先に読んでおくことをおすすめします。

スピード指数とは各馬のレースの走破タイムを元に、タイムの出方に影響する要素を取り除いた上で、その強さを数値データ化したものであると前回説明しました。

西田式スピード指数では、走破タイムの価値を以下のような計算式であらわします。

(コース基準タイム – 走破タイム)× 距離指数 + 馬場指数 +(斤量 – 55)×2+80

コース基準タイム、距離指数、馬場指数という見慣れない単語がたくさんあって、このままだと何が何だかわからないかと思います。

そこでわかりやすいように、2016年のジャパンカップの結果を例にこの計算式を使ってスピード指数を計算してみたいと思います。

「(コース基準タイム – 走破タイム)× 距離指数」を計算する

2016年ジャパンカップの走破タイムはこのようになります。

着順 馬名 タイム
1 キタサンブラック 2:25.8
145.8秒
2 サウンズオブアース 146.2秒
3 シュヴァルグラン 146.3秒
4 ゴールドアクター 146.4秒
5 リアルスティール 146.4秒
6 レインボーライン 146.4秒
7 イキートス 146.4秒
8 ワンアンドオンリー 146.6秒
9 ルージュバック 146.8秒
10 ラストインパクト 146.9秒
11 トーセンバジル 146.9秒
12 ナイトフラワー 146.9秒
13 ディーマジェスティ 147.1秒
14 イラプト 147.1秒
15 ヒットザターゲット 147.2秒
16 ビッシュ 147.2秒
17 フェイムゲーム 147.3秒

走破タイムは以上のようになりますが、では基準タイムはいったいどのようにして求めるのでしょうか?

西田式スピード指数では、基準タイムを過去に同じコースで開催された古馬500万条件と1000万条件のレースの1~3着までの平均タイムとしています。

古馬500万と1000万のレースを条件としているのは、世代限定戦などのレースに比べてレースのレベルとタイムが安定しているため平均値として使いやすいことが理由として挙げられます。

ジャパンカップの場合、過去に東京競馬場芝2400mで開催された古馬500万条件と1000万条件のレースのタイムを使うことになります。

なお基準タイムのデータは西田式スピード指数の公式サイトで購入(8,640円 ~ )するか、自分で計算をする必要があります。

今回の説明では、わたしが西田式スピード指数のレプリカ(※)を開発した際に作った基準タイムを使用したいと思います。

また以降の説明でも過去のレースから算出した平均タイムをたびたび使うことになりますが、これらも同様にレプリカのタイムであることを了承してください。

(※)あくまでレプリカであるため、本家の基準タイムとは若干の違いはあるかと思います。

2015~2016年に開催された東京芝2400mレースの基準タイムは2分26秒6(146.6秒)になります。

この基準タイムを元に(基準タイム – 走破タイム)を計算すると以下のような結果になります。

馬名 タイム差
キタサンブラック 146.6 – 145.8 = 0.8秒
サウンズオブアース 146.6 – 146.2 = 0.4
シュヴァルグラン 146.6 – 146.3 = 0.3
ゴールドアクター 146.6 – 146.4 = 0.2
リアルスティール 146.6 – 146.4 = 0.2
レインボーライン 146.6 – 146.4 = 0.2
イキートス 146.6 – 146.4 = 0.2
ワンアンドオンリー 146.6 – 146.6 = 0.0
ルージュバック 146.6 – 146.8 = -0.2
ラストインパクト 146.6 – 146.9 = -0.3
トーセンバジル 146.6 – 146.9 = -0.3
ナイトフラワー 146.6 – 146.9 = -0.3
ディーマジェスティ 146.6 – 147.1 = -0.5
イラプト 146.6 – 147.1 = -0.5
ヒットザターゲット 146.6 – 147.2 = -0.6
ビッシュ 146.6 – 147.2 = -0.6
フェイムゲーム 146.6 – 147.3 = -0.7

以上の計算で各馬の基準タイムと走破タイムの差が分かりました。

次はこの値に距離指数を掛け合わせます。

距離指数は前回の記事でも触れましたが、レースの距離の違いによる0.1秒の価値の差を補正するための係数です。

スピード指数はまったく違うコースや条件で行われたレースの走破タイムを、同じものさしで比較できるようにするものであるため、距離ごとの0.1秒差の価値を’ならす’必要があることからこの補正が行われます。

距離指数は「1÷距離ごとの平均タイム×1000」で求められます。

2015~2016年の芝コースにおける距離指数を一部抜粋すると以下のようになります。

距離 計算式 指数
1000m 1 ÷ 55.4 × 1000 18.1
1200m 1 ÷ 69.1 × 1000 14.5
1600m 1 ÷ 94.6 × 1000 10.6
1800m 1 ÷ 107.7 × 1000 9.3
2000m 1 ÷ 121.2 × 1000 8.3
2400m 1 ÷ 147.6 × 1000 6.8
3000m 1 ÷ 187.9 × 1000 5.3
3600m 1 ÷ 227.4 × 1000 4.4

東京芝2400mの基準タイムが146.6秒だったのに対して、距離指数で使用している2400mの平均タイムが147.6秒と違うのが気になるかもしれませんが、 これは距離指数で使用している平均タイムはクラスや競馬場の違いを考慮せずに計算した数字であるためです。

距離指数はあくまで距離ごとのおおよその平均タイム比が知りたいだけなので、特にこの方法で問題はないかと思います。

以上の表から芝2400mの距離指数は6.8であることが分かります。

最後に基準タイム差と距離指数を掛けると、各馬の指数値は以下のようになります。

馬名 計算式 指数
キタサンブラック 0.8 × 6.8 +5.4
サウンズオブアース 0.4 × 6.8 +2.7
シュヴァルグラン 0.3 × 6.8 +2.0
ゴールドアクター 0.2 × 6.8 +1.4
リアルスティール 0.2 × 6.8 +1.4
レインボーライン 0.2 × 6.8 +1.4
イキートス 0.2 × 6.8 +1.4
ワンアンドオンリー 0.0 × 6.8 0.0
ルージュバック -0.2 × 6.8 -1.4
ラストインパクト -0.3 × 6.8 -2.0
トーセンバジル -0.3 × 6.8 -2.0
ナイトフラワー -0.3 × 6.8 -2.0
ディーマジェスティ -0.5 × 6.8 -3.4
イラプト -0.5 × 6.8 -3.4
ヒットザターゲット -0.6 × 6.8 -4.1
ビッシュ -0.6 × 6.8 -4.1
フェイムゲーム -0.7 × 6.8 -4.8

この数値は普通のレベルの馬が同じコースを走った場合(指数=0.0)と比べて、どれだけ優れた走りだったか(プラスのほうが良い)を表しています。

以上が西田式スピード指数の「(コース基準タイム – 走破タイム)× 距離指数」の部分の計算の流れになります。

ここまでの説明だけで面倒に思うかもしれませんが、次の馬場指数の計算さえ分かれば、西田式スピード指数およびスピード指数の基本はほぼ理解できるようになりますので、もう少しお付き合いください。

「馬場指数」を計算する

馬場指数とは馬場状態の良し悪しでタイムの出やすさが変わる点を補正するための指数です。

さきほども述べたように、スピード指数は同じ基準で異なる条件のレースを比較するためにタイムの出方に影響する要素をならします。

馬場状態も同じく’ならし’の対象となるわけです。

西田式スピード指数ではある日のある競馬場の馬場状態がタイムの出やすい状態だったかどうかを、その日に開催された3歳以上、4歳以上条件のレースの1~3着の平均タイムそのコースの基準タイムの差を参考にして求めます。

もちろんですが芝(※)の馬場指数とダートの馬場指数は別々に計算します。

(※)芝のレースに障害レースは含まれません。

2016年ジャパンカップが開催された日に東京競馬場で開催された3歳以上条件の芝レースはベコニア賞、オリエンタル賞、ウェルカムS、ジャパンカップの4レースになります。

そして各レースのコース基準タイム、上位3着までの平均タイム、「上位平均タイム – 基準タイム」はこのようになります。

コース基準タイム

レース コース 基準タイム
7R
500万
ベコニア賞
1600m 94.3
9R
1000万
オリエンタル賞
2000m 120.6
10R
1600万
ウェルカムS
1800m 107.7
11R
G1
ジャパンカップ
2400m 146.6

上位平均タイム

レース 上位平均タイム
7R
500万
ベコニア賞
95.8
9R
1000万
オリエンタル賞
122.7
10R
1600万
ウェルカムS
107.1
11R
G1
ジャパンカップ
146.1

「上位平均タイム – 基準タイム」

レース タイム差
7R
500万
ベコニア賞
95.8 – 94.3 = 1.5
9R
1000万
オリエンタル賞
122.7 – 120.6 = 2.1
10R
1600万
ウェルカムS
107.1 – 107.7 = -0.6
11R
G1
ジャパンカップ
146.1 – 146.6 = -0.5

ちなみに「(コース基準タイム – 走破タイム)× 距離指数」を計算するではタイム差を距離指数によって補正しました。

スピード指数の単位はタイム差を距離指数によって補正した指数であるため、ここでのタイム差も同様に指数化を行う必要があります。

ベコニア賞~ジャパンカップに関する距離指数

距離 計算式 指数
1600m 1 ÷ 94.6 × 1000 10.6
1800m 1 ÷ 107.7 × 1000 9.3
2000m 1 ÷ 121.2 × 1000 8.3
2400m 1 ÷ 147.6 × 1000 6.8

タイム差を指数化

レース 計算式 指数
7R
500万
ベコニア賞
1.5 × 10.6 +15.9
9R
1000万
オリエンタル賞
2.1 × 8.3 +17.4
10R
1600万
ウェルカムS
-0.6 × 9.3 -5.6
11R
G1
ジャパンカップ
-0.5 × 6.8 -3.4

この結果を素直に受け止めると、7Rのベコニア賞と9Rのオリエンタル賞は上位平均タイムが基準タイムより遅い=走りにくい馬場で、10RのウェルカムSと11Rのジャパンカップは走りやすい馬場だったと読み取れますが、この見方は果たして正しいのでしょうか?

答えは間違いで、このままだと大きな問題が発生します。

基準タイムはあくまで500万条件と1000万条件の平均タイムであるため、それ以上のクラスの強い馬が走るレースの上位平均タイムは基準タイムに比べて基本的に早くなります。

よって、馬場の走りやすさを知るにはクラス差によるタイムの出やすさを考慮しなければいけません。

クラスごとのタイムの出やすさは、ジャパンカップより前に東京競馬場で開催されたレースに対しても、以上の「上位タイム – 基準タイム」の計算を行ったのち、その指数をクラスごとに平均します。

そして「各クラスごとの指数平均 – 1000万条件の指数平均」で出た結果が、クラスごとのタイムの出やすさの補正値となります。

2015~2016年の東京競馬場芝コースにおけるクラスごとのタイムの出やすさ補正値

クラス 補正値
オープン +6.3
1600万 +3.5
1000万 0.0
500万 -4.2
未勝利 -15.4

このクラス補正値をジャパンカップ当日の馬場状態に適用することによって、馬場状態の良し悪しを正確に把握することができるようになります。

ではもう一度馬場状態を、今度はクラス補正値ありで計算してみましょう。

レース 計算式 指数
7R
500万
ベコニア賞
15.9 – 4.2 +11.7
9R
1000万
オリエンタル賞
17.4 + 0.0 +17.4
10R
1600万
ウェルカムS
-5.6 + 3.5 -2.1
11R
G1
ジャパンカップ
-3.4 + 6.3 +2.9

ジャパンカップは最初の計算では走りやすい馬場と判定されていましたが、オープンクラスは本来基準タイムから6.3ポイント早いタイムが出せるレベルだというクラス補正を行ったことによって、実は走りにくい馬場だったと判明しました。

そしてこのレースごとの馬場の数値を足し合わせてレース数で割った値がある日のある競馬場における馬場状態の良し悪しをあらわす馬場指数になります。

つまりジャパンカップ当日の東京競馬場の馬場指数は(11.7 + 17.4 – 2.1 + 2.9) ÷ 4 = 7.5になります。

馬場指数がプラスの場合馬場状態が悪く走りにくかったという意味で、マイナスの場合は馬場状態が良く走りやすかったということを表します。

2016ジャパンカップ当日の東京の馬場状態の発表は良でしたが、少し雨が降っていたのと秋の東京開催最終日で芝が大分掘り起こされていた点から考えてこの結果は妥当かと思います。

2016年ジャパンカップ出走各馬のスピード指数

ここまでの説明で西田式スピード指数を計算するにあたっての難所はほぼクリアしました。

計算式の中で説明していないのは残るところ(斤量 – 55)×2の部分だけですが、これは出走各馬のレース時の負担重量から55をマイナスして、その値に2をかけるだけです。

これはタイムが同じでも負担重量が重いほうがタイムの価値が高いという補正を意味します。

そして最後の+80は指数の見栄えを調整するためだけの数字ですので、実際のところ50でも100でも構わないといったくらいのものです。


以上で西田式スピード指数の計算式の意味がだいたいは理解できたのではと思います。

最後にこれまでの計算で得た値を元に、2016年ジャパンカップの出走各馬のスピード指数を求めてみましょう。

おさらい:西田式スピード指数計算式

(コース基準タイム – 走破タイム)× 距離指数 + 馬場指数 +(斤量 – 55)×2+80

馬名 スピード指数
キタサンブラック 5.4 + 7.5 + (57 – 55) × 2 + 80 = 97
サウンズオブアース 2.7 + 7.5 + (57 – 55) × 2 + 80 = 94
シュヴァルグラン 2.0 + 7.5 + (57 – 55) × 2 + 80 = 94
ゴールドアクター 1.4 + 7.5 + (57 – 55) × 2 + 80 = 93
リアルスティール 1.4 + 7.5 + (57 – 55) × 2 + 80 = 93
レインボーライン 1.4 + 7.5 + (55 – 55) × 2 + 80 = 91
イキートス 1.4 + 7.5 + (57 – 55) × 2 + 80 = 93
ワンアンドオンリー 0.0 + 7.5 + (57 – 55) × 2 + 80 = 92
ルージュバック -1.4 + 7.5 + (55 – 55) × 2 + 80 = 86
ラストインパクト -2.0 + 7.5 + (57 – 55) × 2 + 80 = 90
トーセンバジル -2.0 + 7.5 + (57 – 55) × 2 + 80 = 90
ナイトフラワー -2.0 + 7.5 + (55 – 55) × 2 + 80 = 86
ディーマジェスティ -3.4 + 7.5 + (55 – 55) × 2 + 80 = 84
イラプト -3.4 + 7.5 + (57 – 55) × 2 + 80 = 88
ヒットザターゲット -4.1 + 7.5 + (57 – 55) × 2 + 80 = 87
ビッシュ -4.1 + 7.5 + (53 – 55) × 2 + 80 = 79
フェイムゲーム -4.8 + 7.5 + (57 – 55) × 2 + 80 = 87

本家同様スピード指数を整数にするために、小数点は四捨五入を行っています。


以上、西田式スピード指数を例にスピード指数がどのような流れで計算されるのかを説明しました。

なおここで紹介した計算式は西田式スピード指数初期のバージョンのもので、最新の計算にはペースや脚質などの補正が加わっているようです。

これらの新しい要素を組み込んだ計算式については非公開であるためここでは詳しく紹介できないものの、興味がある方は西田式スピード指数公式(PCサイト)を尋ねてみてください。

基準タイムの販売などもこのサイトでおこなわれています。

スピード指数には西田式スピード指数以外にも、それぞれ独自の計算式で走破タイムに関する理論を発展させたものが世の中に数多く出回っています。

競馬情報サイトなどで〇〇指数というキーワードを目にしたことが一度くらいはあるかと思いますが、その大半はスピード指数ベースのものです。

もしその指数の説明に、「走破タイムを元に~」と書いているようであれば、確実と言ってよいでしょう。

次の記事では数あるスピード指数の中でも、とくに有名なスピード指数をいくつか紹介したいと思います。

またスピード指数は使ってみたいが、「有料なのはちょっと・・・」という人向けに、一応無料で公開されているスピード指数についても触れたいと思います。

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スピード指数を研究するにあたって押さえておきたい著名なスピード指数

この記事はスピード指数の解説の続きになります。

前回は西田式スピード指数を使用して実際のレース結果からスピード指数が計算されるまでの流れを解説しました。

もし前回までの面倒な記事を理解してもらえたのであれば、すでにスピード指数の基本はマスター済みといってもよいはずです。

そして今回は世の中に数多くあるスピード指数の中でも特におさえておきたいスピード指数をいくつか紹介したいと思います。

著名なスピード指数一覧

1. アンドリュー・ベイヤーのスピード指数(ベイヤー指数)

著名なスピード指数を紹介するにあたって、まず真っ先に上げなければいけないのがアンドリュー・ベイヤーのスピード指数になります。

なぜならアンドリュー・ベイヤーのスピード指数こそが、日本のすべてのスピード指数の祖先であるといっても過言ではないからです。

1975年に発売されたアンドリュー・ベイヤーの最初の著書「Picking Winners(勝ち馬を探せ!!)」では、競馬場およびコース、馬場状態、距離の違いを補正したスピード指数に関する理論をすでに説いています。

他にも、コーナーから最後の直線への進入時に内を通ったか外を通ったかのロスを補正するトリップバイアスを考案するなど、その予想理論は後の日本のスピード指数予想に非常に強い影響を及ぼしています。

2. 西田式スピード指数

アンドリュー・ベイヤーのスピード指数は1990年頃まで、ごく一部の情報通たちを除きその存在はあまり知られていませんでした。

そんな中ベイヤー指数を日本の競馬にマッチするように改良して、その存在を日本で広めた人の一人が西田式スピード指数の開発者こと西田和彦さんになります。

西田式スピード指数は1992年に『競馬最強の法則』でその理論を公開して以来、実に25年以上ものあいだ運用と改良を重ねてきた実績があります。

初期バージョンではコース、馬場、距離、負担重量の補正まででしたが、最新バージョンではペース、先行能力、後半3Fなどの概念も新たに加わり、スピード指数としての完成度はかなり高いと感じさせます。

西田式スピード指数の具体的な計算方法については前回の記事でも詳しく解説しましたが、 最新の情報を知りたい人は西田式スピード指数公式(PCサイト)にも解説ページがありますので、一度は目を通しておいて損はありません。

なお西田式スピード指数および関連データの利用は有料となっています。

個人的に初期バージョンの西田式スピード指数のレプリカを作ってパフォーマンス検証をした経験から感想を言うと、一般的な予想方法より優秀な予想データだとわたしは思います。

そのため、もし競馬予想有料サービスに投資しても良いという人であれば、西田式スピード指数は選択肢としてありかもしれません。

3. タイムフィルター

タイムフィルターは元は西田式スピード指数の愛用者であった市丸博司さんによって開発されたスピード指数です。

タイムフィルターは、初期バージョンの西田式スピード指数の課題であったスローペースへの対応を克服するべく、前半3F、道中、後半3Fのラップタイムを参考にペースを割り出すことによって、スローペースの問題にいち早く対応しました。

他にもトリップフィルター(トリップバイアス)や減量騎手の斤量減補正など西田式スピード指数に無かった新しい理論を取り入れている点が特徴です。

なおタイムフィルターも指数の閲覧は有料で、月額2,000円からとなっています。

タイムフィルターについても同様にレプリカ(※)を作ってみましたが、西田式スピード指数同様一定レベルのパフォーマンスを発揮してくれていたため、予想ファクターにスピード指数を取り入れたいという方には、けして悪くない選択肢だと思います。

(※)ペース関連の計算方法が非公開であったため、若干オリジナルのものになってしまっているため正しい評価ではないかもしれません。

無料でスピード指数を公開しているサイト

有名どころのスピード指数は閲覧が基本有料となっています。

とはいえスピード指数をどうしても使ってみたいという方は、競馬コミュニティサイトウマニティの無料会員登録を行えば、毎週の重賞レースのみ無料でU指数というスピード指数を閲覧することができます。

サンプル
赤枠で囲っている部分が各馬のスピード指数

U指数ことウマニティのスピード指数のサンプル


以上、私が知っている範囲で押さえておきたい有名なスピード指数を紹介しました。

スピード指数をもっと勉強したいのであれば、今回紹介した人たちの著書を読むのが一番おすすめです。

そこで次は私が今までに読んだスピード指数本の紹介とレビューをしてみたいと思います。

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