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脚質によって期待値が高い調教内容は異なる!逃げ馬にだけ当てはまる高期待値条件とは?

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脚質によって調教内容の評価は変わる

多くの馬が坂路またはウッド調教で最終追切を行っています。

しかし、レースにおける位置取りによって求められる能力が変わってくるため、脚質ごとに適した追切コースが存在するのではないか。

そのような仮定の下、脚質ごとに調教内容ごとの期待値を調べてみます。

前方脚質は坂路追切が優勢

まず、脚質ごとに坂路追切とウッド追切の期待値を確認してみましょう。なお、脚質についてはレース前に知ることはできないため、KOL(競馬道オンライン)の想定位置取りを使用しています。

調教コース×脚質ごとの期待値

競馬は基本的に前方脚質が有利であるため、逃げ馬の期待値が高く、後方脚質の馬の期待値が低くなっています。

その中でも、上記グラフから次の傾向を読み取ることができます。

分析結果の傾向
  • 前方脚質は坂路追切の方が期待値が高い
  • 後方脚質はウッド追切の方が期待値が高い

次に坂路追切に限定し、さらにその内容を深堀してみます。

坂路ラスト1F減速ラップは期待値が低い

坂路調教のラスト1Fタイムが加速ラップ(2Fタイムより1Fタイムの方が速い)であるか、減速ラップであるかによって分類し、それぞれの期待値を調べてみます。

ラスト1F加速/減速ごとの期待値

緑色が加速ラップの場合の期待値、青色が減速ラップの場合の期待値です。

分析結果の傾向
  • 前方脚質は減速ラップでも期待値が高い
  • 後方脚質は加速ラップの方が期待値が高く、減速ラップは非常に低い

ここで注目すべきポイントは、逃げ想定の馬は減速ラップであっても期待値が非常に高いという点です

逃げ馬は終いの足よりもテンの速さが重要になってくるため、必ずしもラスト1Fで加速している必要がないと考えることができます。

ラスト1Fタイムは12秒台以下が高期待値

ラスト1Fが加速ラップか減速ラップかで大きく分類し分析を行い、基本的には加速優位であることが確認できました。

しかし、加速した上でラスト1Fが13秒台と時計がかかっている場合と、減速したが12秒台でまとめた場合では結果が異なってくる可能性があります。

そのため、ラスト1Fの秒数ごとに期待値を調べてみます。

13秒台の加速ラップは期待値が低い

まずは加速ラップの場合における、ラスト1Fが12秒台の場合、13秒台の場合の期待値を見てみます。

なお、11秒台以下及び14秒台以上のデータは、統計的に十分な母数ではないため除外します。

ラスト1F加速時のタイム別期待値

12秒台まとめの加速ラップは脚質問わず高期待値であることがわかります。

一方で13秒台の場合は加速ラップであっても低い期待値となっています。

なお、先行脚質の13秒台の期待値が100を超えていますが、理屈面やその他の脚質の傾向から考えるに、先行脚質のみが非常に高い期待値となる論理的な理由は乏しく、確率の偏りにより生じた異常値であると考えることが妥当です。

分析結果の傾向
  • 脚質問わず12秒台の加速ラップは期待値が高い
  • 加速ラップであっても、13秒台の場合は期待値は低い

減速ラップでも高期待値は逃げ脚質のみ

次に減速ラップの場合のタイム別期待値を見てみます。

ラスト1F減速時のタイム別期待値

全体としては12秒台の方が13秒台よりも期待値が高いものの、後方脚質以外は80%未満となっており、期待値が高いとは言えません。

また、13秒台はさらに期待値が低く、基本的に購入してはいけない部類に当たります

しかしながら、脚質が前方になればなるほど、13秒台でも明確に期待値が高くなる傾向にあり、逃げ脚質に至っては90%の期待値となっています。

これはやはり終いよりもテンの速さが重視される逃げ馬特有の傾向であると考えられます。

分析結果の傾向
  • 基本的には減速ラップの期待値は低い
  • 逃げ馬のみ、13秒台の減速ラップでも期待値が高くなる

基本は加速ラップが優位だが、逃げ脚質は傾向が異なる

脚質ごとに坂路追切を中心に調教内容ごとの期待値を調べてみました。

今回の分析結果を期待値の観点から総括すると、次の傾向があると考えられます。

分析結果の傾向
  • 前方脚質は坂路追切の期待値が高く、後方脚質はウッド追切の期待値が高い
  • 後方脚質は坂路追切でも加速ラップであれば期待値が高くなり、特に12秒台の加速ラップは非常に高い期待値となる
  • 前方脚質も同様に12秒台の加速ラップの期待値が高いが、逃げ脚質についてはその脚質特性から減速ラップでも非常に高い期待値となる
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分析データを使った独自指数作成方法

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あぼかど
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回収率100%越えの独自の競馬指数を作成し、馬券の自動購入をしています。

大学で学んだ統計学の知識を基に過去のレースデータを分析し、独自指数の作成と、その指数を用いた購入対象の判定ロジックを5か月間かけて構築しました。
現在はPCが自動で情報を取得し、馬券購入まで行ってくれる仕組みを作り、完全自動化を実現することで、趣味と家庭を両立させています。
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