データの正しい使い方
こんにちは。さるすべりです。
最近、「データの使い方」についてよく考えています。
今では誰でも自由にインターネットを通じて
色んなデータを簡単に見ることができるので、
予想で「データ」を使うことは当たり前になっていると思います。
確かに、過去のレースデータを基に予測を立てるのは合理的に見えますし、数字に裏付けられている分、安心感もあります。
一方で、データに頼りすぎることで見失ってしまうものも多いのではないでしょうか。
実際、
データを基にして舟券を購入したことがある人は、
「そう簡単にデータ通りにいかないな」
「データなんかあてにならないな」
と思ったこともあると思います。
今日はそんな
「データの正しい使い方」について
自分なりの考えを書いていこうかなと思います。
考え方を変えれば、
データの活かし方も大きく変わってくるので、
ぜひ参考にしてみてください。
所詮データ、されどデータ
日頃色々なデータを提供している立場で
こんなこと言うのもアレなんですが
「データは所詮データでしかない」
ということが大前提としてあります。
データはあくまで「過去の結果」であって、
未来を予測できるものではない。
例えば、
ある選手が特定のコースで
25%の1着率を持っていて、
他の選手の1着率と見比べてみても
高い数値になっていれば、
「この選手が勝つ確率が高そうだな」
と思ってしまうこともあるかもしれません。
ただ、あくまでこの数値は
「過去にそうだった」というだけの話。
仮に1着率が25%だとすると、
4回に1回は1着を取れていた計算になりますが、
それが今後のレースで4回に1回勝てるというものではありません。
ここの「%」は過去の結果の割合を示すものであり、決して勝つ確率ではないんですよね。
こんな話をすると
「何当たり前のことを言ってるんだ」
って思われるかもしれません。
ただ、
無意識に混同させてしまっている人は多いと思います。
日頃SNSを見ていても、
「イン逃げ率80%だから信頼！」
とか言ってしまってる人もいたり。
まぁこの割合は実績と読み替えることもできるので、
パーセンテージは低いよりも高いほうが
信頼度も高いのは間違いないんですが、
それだけで信頼とするのは、ちょっと早計かなと。
確かに、そういったデータだけを見ると
「このコースではA選手が有利だな」みたいに思うかもしれません。
ただ、実際のレースでは
その日の風や水面とか、モーターや番組構成、
他にも無数の要素が絡み合って結果が決まるので、
データがまるで役に立たないことも多いですよね。
じゃあ、
データはどう使えばいいのかという話なんですが、
僕なりの結論を言うと、
データは「選択肢を絞るための補助線」として使うのが良いんじゃないかと思っています。
正しいデータの使い方
僕の考えとしては、
まずデータを基にしてあらかじめ「候補を絞る」ことをしておいて、
その後で当日レースの展示や風や水面などの気象条件見て、最終的な判断をするのが理想的なデータの活用方法なのかなと。
例えば、
データから候補を絞っていたが、
当日望ましい水面コンディションでない、
思い描いていた展示内容でないみたいな場合は見送ったり、
逆に、
データを活かせそうな展示や水面コンディションの場合は勝負してみたりと
「データ＋α」で予想を組み立てていくと、
より現実的な結果に近づけることができるんじゃないかなと思っています。
つまり、データは「目星をつける」ためのもの。
そしてそのあとに、自分の経験や直感という「＋α」を織り交ぜて最終判断をする。
これが「正しいデータの使い方」だと思っています。
例えば、ばーっと番組表とデータを見ていって、
「このインは良く差されるインで差され率が20%もあるぞ」
「２コースのこの選手は差し率が15%もあるし、この番組だと2-1が狙えそうだ」
「2-1-全で買いたいな」
と思ったとしましょう。
ここはデータで目星をつける段階ですね。
あらかじめ差しての2-1を狙っていたが、
実際に直前情報を見たところ、、
向かい風が吹いているとか、思ったより2号艇の展示が良くない、外枠が伸びてきそう、インが逃げそうとか
そんな場合に
「これは見送ったほうが良さそうだ」とするのか
「元々決めていたから買うぞ」とするのか
この「＋α」をどう使うか判断して、
最終的な買い目の選択=意思決定を行う。
ここまででワンセット、のようなイメージ。
もともとデータで目星をつけていた狙いと
直前で確認できる条件が一致した場合には投票実行
目星をつけていたけど
不利な条件があったり
イメージが沸かない場合は見送り
といった具合に線引きをしたほうが安定した結果を得やすいので、個人的には事前予想の後でも
「+α」の確認はしたほうが良いかなと思ってます。
データは長期的に使うもの
もう一つ大事なポイントは、
「データは長期的に使うもの」ということです。
1回や2回の結果ですぐにデータを無駄だと思わないこと。
データを正しく見極めるには、
長期的な視点で結果を追いかける必要があります。
短期的に外れたとしても、データの価値は損なわれません。
ただ、外れた時にデータをどう解釈し直すかは重要です。
1回負けたぐらいで
「データなんて意味ない」と思って投げ出すのは非常にもったいないですが、
「このデータは正しいのか」と数字の背景を疑って探るのはかなり有効な方法です。
自慢じゃないですけど
僕は過去2年のレースデータを自分で集計しているので、そこらの人よりは沢山のデータを持っていると思います(ドヤ顔)
それをなんとか予想に落とし込んで最適解を見つけようと日々データと睨めっこしていますが、
思うような結果にならないことはよくあります。
でも、外れたときに
「このデータは間違ってた」とすぐに決めつけず、
何が違ったのか、どういう時に使えば良かったのか、
冷静に分析し、検証を繰り返すことで、データ活用の精度は少しずつ上がっていることも実感しています。
長期的にサイクルを回し続けるイメージに近いです。
まとめ
データは「補助道具」であって、
「明確な答え」ではない。
ですが、データは正しく使えば勝率を上げるための助けになります。
なので、データを使うときは数字だけを見て判断するのではなく
「今、どうやってこれを活かすか？」
「このデータは今の局面でも適用できるのか？」
を常に考えながら、柔軟に取り組むことが大切です。
まとめると、
データはあくまで補助的な役割であり、全てを決めるものではありません。
その時々の状況や、
自分の経験・直感も活かしながら
データと経験を組み合わせていくことで
予想の精度はもっと高まるものだと思っています。
そして、データは長期的に
トライアンドエラーを繰り返していくことで、
少しずつ結果がついてくるということです。
データの収集・検証を繰り返しながら
同時に、それを使う「自分」を育てていく。
これこそが「正しいデータの使い方」なんじゃないかと思っています。
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