今回は競馬と統計学の関係や統計学を基にしたデータを使った予想で実際に勝てるのかどうかについて見ていきたいと思います。

 

統計学で競馬は勝てるようになる？

競馬に統計学を使えば勝てるようになるのでしょうか？と聞かれると確実に勝てるようになるとは言い切れないというのが答えになります。

何故確実に勝てるようになるとは言い切れないのか説明していきます。

確かに統計を使って競馬予想をすれば的中率をあげることは出来ますが、あくまで過去のデータを参考にしたものになるため予想するレースの馬の実力や馬場の状態で左右されます。

またレースを走っている競走馬も生き物なのでその日の気分や体調でも結果が変わってくるため、統計学的には勝てるという予想でも外れることがあります。

なので統計学だけで競馬に勝てるかと言われると勝てるとは一概には言えません。

しかし、確実に勝てるとは言い切れないだけで統計学を利用することで勝率を充分に上げることができるため、勝率を上げて収益を上げるためにもしっかりと活用していきましょう。

穴馬を狙うレースには統計学を使うことが難しいように思えますが、荒れる傾向にあるレースを過去データから割り出すことができるので高配当を狙う際にも統計学を使うことが出来ます。

統計学のデータを利用した予想方法とは？

上記では統計学で競馬の勝率をあげられると紹介しました。

しかし、どうやって統計学を利用すればいいのかわからない方もいらっしゃると思います。

なのでデータを利用した競馬の予想方法について紹介していきたいと思います。

競馬場ごとのコースの特徴や馬の特徴を分析する

競馬場ごとにあるコースごとのデータを集めてどのような血統や脚質の馬が好走しているのかというの分析することで、どの馬が好走するのかというのがある程度絞り込めます。

もちろん競馬場でもコースが変わったりしていることがあるため、ある程度の過去データしか参考に出来ないという欠点はありますが、同じコースのデータを集めて分析することで有利不利や得意不得意についてもわかるようになると思います。

馬の特徴についても統計を取ってデータ分析を行うと各種牡馬の特徴が見えて来ることがあります。

休み明けが得意だったり、血統的には短距離が得意だったりとそういった特徴が見えて来ることで意外な穴馬を見つけることができるかもしれません。

他にも馬体重や負担重量といった部分や距離やコースについて

このように統計学を利用する場合には様々なデータを細分化していくことで、色々な情報を見つけることができるようになるため大きな分類で分析するよりも細かな部分にも注目して分析を行うことが重要です。

出目表を作る

出目表も統計学を利用したデータを使った競馬予想と言えます。

そもそも出目とは、サイコロの数字を指している言葉でギャンブルなどの場合は当たりの目を指している言葉になっています。

つまり競馬に置き換えると馬番や枠番などの数字のことを出目と呼んでいるわけです。

競馬における出目表は、コースやレース、競馬場ごとにどの枠番馬番が来ているのかを集めてまとめたものを指しています。

出目表を作れば良く来る出目だけでなく、来ない出目というのもわかるので来ない出目を予想から除外するということも出来るようになります。

また、出目を作成していると全く出目に偏りのない表が出来上がる可能性があります。

その場合は競走馬の実力が結果に直結しているということになると考えて重要な情報が得られたと考えましょう。

スピード指数と合わせる

競馬にはスピード指数というものがあります。

このスピード指数というのは「すべての馬が同じ馬場状態の同じコースを同じ負担重量で走ったと仮定してそのタイムを比較する」という発想で生まれた数値です。

基本的には各競走馬のレースにおける走破タイムを基にレース距離や負担重量の高低、コース形態・馬場状態などによる数値の調整を行い指数を算出するという形態をとっているのが一般的です。

スピード指数には欠点があり、レースがスローペースだった場合や急激に成長した場合には低い指数が出てしまうことや新馬のように過去に走ったデータがない馬に対しては指数を出すことができないという部分があります。

このスピード指数と統計学を合わせて使うことで、特定のレースにおけるスピード指数の偏りを見つけることができるかもしれません。

過剰な人気になっている馬を見つける

統計学を利用することで過剰人気の馬を見つけることが出来ます。

過剰人気とは、本来の実力よりも高く評価されていて人気が高く評価されていることを指しています。

こうした過剰人気の馬を買い目に入れてしまうと的中率と回収率が共に下がるため、かなり損になってしまいます。

過剰人気の馬は、様々な事情を持っていたり近走の成績がよかったりと要因で馬券が売れているという部分が大きいです。

しかし、統計学を利用することで客観的に競走馬の実力を判断して購入することが出来るため、統計学上では評価が低くなるのにも関わらず人気が高い馬というのは過剰人気の馬だということが判断できるようになっています。

統計で競馬予想をするときの注意点

上記では統計学を利用した競馬予想の方法を紹介してきました。

これらの方法を見て「自分も同じようなことをやっているのに勝率があがってない！」と思ったかもいらっしゃるかもしれません。

そういった方は下記の注意点を守れていない可能性がありますので、一度目を通してみてください。

個人的な感情は全く入れない

統計学を利用したデータに個人的な感情を入れてしまうと全く使えないデータが出てしまいます。

例えば「この馬、統計学的にちょっと弱いけど好きだから買い目に入れよう」とか「この騎手を応援しているから買い目に入れる」といったものやなんとなく勝つ印象のある馬や騎手の馬券を購入するといったものです。

統計学はあくまで客観的に出てきたデータを分析したものを出しているので、そこに個人的な感情を入れてしまうと客観的なデータが全て台無しになります。

もちろん応援している馬や騎手の馬券を購入したいという気持ちはわかりますが、統計学を利用して競馬に勝ちたいと考えている方は個人的な感情を抑えて馬券を購入することをおすすめします。

パドックでの評価を入れない

統計学を利用したデータでは。パドックの様子を見て予想を変えるというのもよくありません。

何故パドックで調子がよさそうな馬に変更するのが良くないのでしょうか？

それはパドックを見たときの判断は個人的なものになってしまうからです。

結局馬の様子を見て判断するのは人間で、その人それぞれで見え方が大きく変わってくるため統計学的にはなんの参考にもならないデータという判断になります。

例えば同じ馬を見ていても「落ち着きがあってしっかりと集中している」と見る人がいれば、「少し元気がなくレースに気合が入っていない」と見る人もいることがあり得るため、信用できる情報ではないからです。

また、せっかく統計学的にくるであろう穴馬を見つけたとしても、パドックを見て「なんか悪そうだな」と思って買わないというのも統計学でせっかくデータを出した意味が全くありません。

結局パドックでの評価は個人的な感情が入ってくるものなので、参考にはなりません。

このように統計学を使った予想方法とパドックを参考にする予想方法は相性が悪いです。

統計学を利用した予想方法は、あくまで客観的に見たデータを参考にして予想をしていくというものなので主観や個人的な感情が入ってしまう予想方法と併せるのはおすすめできません。

まとめ

今回は統計学を利用した予想方法についての紹介をしました。

過去のデータを集めて競馬予想を行うのは皆さんやっていると思いますが、それを突き詰めていくと勝率を上げることができます。

また、様々なデータを精査していくことで血統や競馬場ごとの特色を知ることが出来るため、より競馬についての知識を深めることも出来ます。

ですが、個人的に応援したい馬や騎手がいるというときには個人的な感情が挟まってしまう為、あまりこのデータを使った予想に向いていません。

そういった個人的な感情などは一切取り除いて利益だけを求めるぞという方には向いている予想方法だと思うので、もし競馬で稼いでいくぞという気持ちが強い方は是非こちらの記事を参考に予想をしてみてはいかがでしょうか？