【馬券データ分析】減量騎手について
こんにちは。キラリです。
今回は「減量騎手」というテーマで減量記号ごとの回収率を紹介し、私が実際に使っている評価方法とそれによってどの程度回収率が上がるのかご紹介します。
(「減量騎手」というのは、競馬新聞や競馬予想サイトで騎手名の横に「☆」や「△」などの記号で表示されている負担重量(斤量)が軽減された騎手のことを指します。)
結論
私の場合は「減量騎手は回収率が低いため低評価」としています。
減量制度と減量記号について
減量制度
まず、特定の騎手の負担重量を軽減する「減量制度」とはどういった制度なのかご説明します。
非常に噛みくだいた言い方をしますと
「騎手の経験値不足や性別による不利をできるだけ減らすために、負担重量(斤量)を軽くする制度」
となります。
JRA公式の説明文を引用しますと「女性騎手および見習騎手(免許の通算取得期間が5年未満で、平地競走の勝利度数が100回以下、または障害競走の勝利度数が20回以下の騎手)が特別競走とハンデキャップ競走以外のレースに騎乗する場合、各負担重量を減量する制度」となります。
減量記号
負担重量が軽減されている騎手は、下の5種類の減量記号が騎手名の横などに表示されます。
☆ (男性1kg減量)
△ (男性2kg減量)
◇ (女性2kg減量)
▲ (男性または女性3kg減量)
★ (女性4kg減量)
減らす重量は、見習騎手の場合は下の表に従って、平地競走と障害競走それぞれの勝利数で決定されます。また、見習い騎手以外の騎手は女性が固定で2kg減量されます。
ここで2点補足があります。
【補足1】
女性騎手に対する減量制度(2kg減)は 2019年3月1日から中央競馬で導入され、「◇」と「★」が記号に追加されました。実際に競走馬データに初めて「◇」が登場するのは2020年1月からとなっています。
【補足2】
2023年から障害競走の見習い制度(上記表の勝利度数)が変更されていますが、今回は障害競走を除いたデータを集計するためほぼ影響はありません。
では、実際に減量記号ごとの回収率を見ていきたいと思います。
データ分析
分析対象データ
今回は、2020年以降の中央競馬で障害競走を除いた全レースを対象に回収率を集計していきます。(約4年分)
(データ詳細)
期間:2020/1/1~2023/12/6
障害レース:除く
新馬戦:含む
出走取消/競走除外:除く
約4年分のデータ確認
上記の約4年分のデータを使って減量記号ごとに回収率を集計した結果が下の表になります。
結果を確認しますと、「非減量騎手」が単勝回収率2位、複勝回収率1位となっています。(赤枠)
私は複勝回収率を重視しますので、上記のような結果が出た場合は「非減量騎手が最も回収率が高い」と判断します。
また、「◇ 女性2kg減量」が単勝回収率と複勝回収率の両方で最も回収率が低い結果となっています。(青枠)
ただしこれは、この「◇ 女性2kg減量」に該当するのは藤田菜七子騎手一人だけで、藤田菜七子騎手は本当に人気のある(=オッズが下がりやすい)騎手なので納得できる結果だと思います。
それ以外の減量記号についても複勝回収率をベースに見ていきますと、やや「☆ 男性1kg減量」の回収率が高く(緑枠)、女性騎手の回収率が低いように見えるのですが、単勝回収率も含めて総合的に判断すると、「減量騎手全体としては大きな差は無い」と感じます。
理由の考察
上記のような結果となる理由としては、競馬新聞や競馬予想サイトなどを見ますと名前の横に目立つように減量記号が表示されているため人気になりやすいことと
減量されているとはいえ、やはり経験値不足などの理由から「非減量騎手」に比べると馬の能力を引き出し切れないという両方の理由が考えられます。
年別データの確認(減量記号別)
年別に減量記号ごとの単複回収率を集計した結果が下の表になります。
年別の表で見ますと、減量騎手の中では「☆ 男性1kg減量」は比較的高い回収率を示しているようにも見えます。(赤枠)
ただし、年によって結構差があるため評価が難しいところかと思います。
ただ、私の場合は直近の傾向を重く見て「☆ 男性1kg減量」も他の減量騎手と同様、回収率が低いと判断します。
年別データの確認(減量騎手/非減量騎手)
次に「減量騎手」と「非減量騎手」にグループ分けして、年別に単複回収率を集計した結果が以下の表になります。
結果を見ますと、2022年の単勝回収率でのみ結果が逆転しており、「減量騎手」の方が高い回収率を示しています。
ただし、単勝回収率は比較的確率収束が遅いため、私の場合はこの程度のブレであれば一時的な上振れだと考えて、「減量騎手の方が回収率が低い」という傾向は長期的に信頼できる傾向だと考えています。
私なりの結論をまとめますと「減量騎手は回収率が低い」となります。
分析としては以上です。
記事を読んでくださった方ありがとうございます。
説明が分かりづらいなどありましたら、ご意見いただければと思います。😄
以上となります。
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