【🍧2024年・夏競馬🍧】AIとデータで予想するクイーンS
本noteの概要
本noteでは総合評価とAIをメインに予想しています。
主に総合評価の上位7頭とAIが推奨する回収率が高い馬、その他データ上の傾向から買うべき馬を選出します。
まず結論。
💻AI & 総合評推奨馬💻
👑 AI評価1位
13 ドゥアイズ
🎖 AI評価3位以内 & 総合評価値3位以内
13 ドゥアイズ
2 ウンブライル
14 モリアーナ
💻 AI評価 回収率に貢献（ここが馬券の本命🔥）
7 アルジーヌ
12 コガネノソラ
11 エリカヴィータ
10 キタウイング
8 ウインピクシス
4 ラリュエル
6 コンクシェル
💣 AI評価 & 総合評価値に比べて人気薄（私の予想の穴）
5 モズゴールドバレル
推奨馬の取捨
ドゥアイズ
買い。AI評価 & 総合評価値ともに1位で、評価レースにもドゥアイズの名前がいっぱい。ただ、馬番別成績は悪い。私は気にしないけど（笑）
ウンブライル（消）
休み明けはあんまりな気がする。追い切りも掛かり気味？に見えた。
モリアーナ（消）
斤量と枠が…でもウンブライル買うならこっちかと。
アルジーヌ
人気的にも良い。1800得意 & 道悪いける。
コガネノソラ
戦ってきた相手が弱すぎる…けど、道悪と1800は得意。斤量51kを活かして。
エリカヴィータ
まず池添の人気薄。これだけは絶対押さえよう（笑）という冗談はさておき、少し長く書くと、ギャンブル的な視点でいうと、毎回人気より上位で好走している、データ的な視点でいうと、斤量に関係なく好走、メイSのパフォーマンスは一考。同斤量でコスタボニータに先着、ドーブネ、エピファニーと0.2差。レース視点でいうと、溜めて一発狙う競馬の方が得意な馬で、池添はそういう一発狙いのレースが得意。
キタウイング（消）
中山牝馬S組の相性の良さはあるけど、流石にここは厳しいって…去年よりメンバー揃ってるよ…
ウインピクシス（消）
直近5レースで超不利データ該当件数が最多。こういう馬は問答無用で消すのが私の競馬。ホウオウビスケッツにはこれに該当して勝たれてしまったが（笑）
ラリュエル（消）
巴賞、ホウオウビスケッツの0.5差は評価できるか…ただ、良馬場の馬なんだよなぁ。斤量も55kだし…
コンクシェル
相性がいい中山牝馬Sからならこの馬かな。道悪行けるし、ラリュエルの2番手に付けられれば。余談で秋華賞で本命した記憶がある（笑）
モズゴールドバレル
距離は1600、2000は駄目。1800は初挑戦。道悪は得意。急加速は苦手で、一定の速いペースは得意。この人気なら押さえるかな。
買い目
以下を買う。
5 モズゴールドバレル
6 コンクシェル
7 アルジーヌ
11 エリカヴィータ
12 コガネノソラ
13 ドゥアイズ
◎ コンクシェル
馬連ボックス（15点）
5 6 7 11 12 13
馬連1軸流し（5頭）
6 - 5 7 11 12 13
馬単1着流し（5頭）
6 - 5 7 11 12 13
ワイド（1点）
6 - 11
資金配分は
馬連ボックス 各100円 計1500円
馬連1軸流し 各200円 計1000円
馬単1着流し 各100円 計500円
ワイド 各100円 計100円
合計 3,100円
これを資金余力分だけ x 倍にする。
以上。
データ分析 ダイジェスト編
データから見える傾向をダイジェストで記載しています。短時間でデータを確認したい方こちらをご覧ください😊
🐎総合評価 簡易版🐎
まず、総合評価がどのようにしての評価を行っているかの概要になります。
直近4レースから6レースについて各レースごとに評価値を算出します。
評価値はレース内容（着順、上がり順位、4角ポジ、etc…）もとに算出。
評価値から、最大値、平均値、最大値除外平均値を算出し順位をつける。
上記順位の平均値を総合評価値とする
評価値の最大値上位4頭
平均値・最大値除外平均値がともに0.1以上の上位4頭を記載します。
🐎馬番傾向🐎
3着以内率が最も高い馬番は2番で, 3着以内率は45.83%
3着以内率が最も低い馬番は13番で, 3着以内率は5.88%
1着が最も多い馬番は1番・9番で, 4頭
1着の7割は8番まで, 2着の7割は6番まで, 3着の7割は8番までの合計に入っている
3着以内馬の人気平均が高い（人気薄がよく入選している）馬番は100番, 人気平均は5.67人気, 頭数は9頭
🐎3着以内馬 上がり順位 & 4角ポジ🐎
1着のうち, 上がり3Fが3位以内の割合は58.3%で, このうち70%は4角ポジションは7番手以内
2着のうち, 上がり3Fが3位以内の割合は70.8%で, このうち70%は4角ポジションは8番手以内
3着のうち, 上がり3Fが3位以内の割合は62.5%で, このうち70%は4角ポジションは8番手以内
🐎3着以内馬 上がり順位別 人気🐎
3着以内馬72頭のうち, 7人気以下の馬は1着で6頭, 2着で7頭, 3着で7頭
詳細は以下にて記載します。ぜひご覧ください😊
データ分析 詳細編
検討に使用したデータすべてになります。ダイジェスト版をご覧いただいて、詳細を確認したいデータがありましたらこちらでご確認ください😊
＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊
データはすべて2000年以降で集計しています
＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊
馬番傾向
3着以内馬 上がり3F順位別 & 4角ポジ別分析
3着以内馬 上がり & 4角ポジション 集計
### 上がり3F順位 ###
上がり1位: 3着以内率: 68% (20/29) 1着: 3 2着: 9 3着: 8
上がり2位: 3着以内率: 40% (12/30) 1着: 4 2着: 4 3着: 4
上がり3位: 3着以内率: 36% (14/38) 1着: 7 2着: 4 3着: 3
上がり4位以下: 3着以内率: 12% (26/211) 1着: 10 2着: 7 3着: 9
------------------------------------------------
### 4角ポジション ###
1番手から4番手: 3着以内率: 32% (36/111) 1着: 17 2着: 11 3着: 8
5番手から8番手: 3着以内率: 24% (26/106) 1着: 6 2着: 9 3着: 11
9番手から18番手: 3着以内率: 10% (10/91) 1着: 1 2着: 4 3着: 53着以内馬 人気分析
3着以内馬 上がり別 人気 & 4角ポジション 集計
上がり3F順位 1位(n=20)
人気: 平均:5.5, 標準偏差:3.2, 50%点:6.0, 75%点:8.0
4角ポジ: 平均:7.7, 標準偏差:2.8, 50%点:7.0, 75%点:10.3
上がり3F順位 2位 or 3位(n=26)
人気: 平均:4.0, 標準偏差:3.2, 50%点:3.0, 75%点:6.8
4角ポジ: 平均:4.7, 標準偏差:2.9, 50%点:4.0, 75%点:7.0
上がり3F順位 4位以下 or 3位(n=26)
人気: 平均:4.1, 標準偏差:3.3, 50%点:3.0, 75%点:5.8
4角ポジ: 平均:3.3, 標準偏差:2.3, 50%点:2.0, 75%点:5.0
【解説編】直近N走別 出走馬分析
＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊
データの見方
＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊
集計対象レース
2000年以降の全レース. ただし、以下の集計対象「外」レースを除く
集計対象「外」レース
1000m戦
大井、船橋、川崎、浦和以外のダート地方レース
海外レース（香港は今後集計予定）
データのまとめ方について
データをまとめる対象は、予想レースの4走前 or 5走前(たまに6走前) から 前走までとします。
以下のルールでまとめます。
出走馬ごとに
直近4レースから5レースを対象に
レースごとに以下 21種類のデータの3着以内率を集計
"出走レース 別"
"着順 別"
"ラスト3F順位 別"
"4角ポジ 別"
"着順が1つ前の馬との上がりタイム差 別"
"着順が1つ後の馬との上がりタイム差 別"
"着順 & 上がり3F順位 別"
"着順 & 4角ポジ 別"
"着順 & 1着とのタイム差 別"
"着順 & 1着との上がりタイム差 別"
"コース & 着順 別"
"コース & 上がり3F順位 別"
"コース & 距離 別"
"コース & 1着とのタイム差 別"
"コース & 1着との上がりタイム差 別"
"レースランク & 着順 別"
"レースランク & 上がり3F順位 別"
"レースランク & 1着とのタイム差 別"
"レースランク & 1着との上がりタイム差 別"
"出走レース & 着順 別"
"出走レース & 上がり3F順位 別"
"出走レース & 1着とのタイム差 別"
"出走レース & 1着との上がりタイム差 別"
出走レースのデータごとの評価について
紫 > 赤 > 水色 > 青 の順に有利不利を色分けしています。
色がついていないデータは可もなく不可もなく。
各色の説明は以下になります。
超有利データ（紫）次のいずれか
該当した馬は10頭以上いて、そのうち3着以内率50%以
該当した馬は20頭以上いて、そのうち3着以内率40%以
有利データ（赤色）
該当した馬は10頭以下で、そのうち3着以内率 50%以上
超不利データ（青色） 次のいずれか
該当した馬は10頭以上いて、そのうち3着以内率0%
該当した馬は20頭以上いて、そのうち3着以内率10%以下
不利データ（水色）
該当した馬は10頭以下で、3着以内率 10%以下
【分析編】直近N走別 出走馬分析
以下から各馬の直近N走のデータを上記のルールにそって色分けした レース別評価 とそれらを集約した 総合評価 を掲載します。
また、枠順発表後にAI評価と買い目を追記いたします。
ぜひ予想の参考にご覧ください😊
🐎 各馬・直近N走のレース別評価🐎
超有利データ & 超不利データ 詳細
レース別評価の紫・青の詳細内容を表記しました。
1走前_出走レース別
2000年以降
出走レース別
本番3着以内, 本番3着外, 3着以内率
該当馬
----------
サンプル数5以上
ヴィクトリアマイル
18, 19, 49.0%
ウンブライル, キタウイング, コンクシェル, スタニングローズ, ドゥアイズ, モリアーナ
=============================
1走前_着順が1つ前の馬との上がりタイム差別
2000年以降
着順が1つ前の馬との上がりタイム差別
本番3着以内, 本番3着外, 3着以内率
該当馬
----------
サンプル数5以上
0.3
9, 8, 53.0%
ウインピクシス, ドゥアイズ, モズゴールドバレル
=============================
1走前_コース,距離別
2000年以降
コース,距離別
本番3着以内, 本番3着外, 3着以内率
該当馬
----------
サンプル数5以上
東京, 1600
21, 25, 46.0%
イフェイオン, ウンブライル, キタウイング, コンクシェル, スタニングローズ, ドゥアイズ, ボンドガール, モリアーナ
=============================
2走前_出走レース別
2000年以降
出走レース別
本番3着以内, 本番3着外, 3着以内率
該当馬
----------
サンプル数5以上
阪神牝馬S
12, 8, 60.0%
ウンブライル, ドゥアイズ, モズゴールドバレル, モリアーナ
=============================
2走前_着順別
2000年以降
着順別
本番3着以内, 本番3着外, 3着以内率
該当馬
----------
サンプル数5以上
2.0
11, 15, 42.0%
ウンブライル, ボンドガール
13.0
0, 10, 0.0%
ウインピクシス
=============================
2走前_ラスト3F順位別
2000年以降
ラスト3F順位別
本番3着以内, 本番3着外, 3着以内率
該当馬
----------
サンプル数5以上
1
8, 12, 40.0%
ウンブライル, コガネノソラ, モリアーナ
=============================
2走前_4角ポジ別
2000年以降
4角ポジ別
本番3着以内, 本番3着外, 3着以内率
該当馬
----------
サンプル数5以上
9.0
6, 6, 50.0%
アルジーヌ, ドゥアイズ, モリアーナ
=============================
2走前_コース,距離別
2000年以降
コース,距離別
本番3着以内, 本番3着外, 3着以内率
該当馬
----------
サンプル数5以上
阪神, 2000
0, 15, 0.0%
スタニングローズ
=============================
3走前_出走レース別
2000年以降
出走レース別
本番3着以内, 本番3着外, 3着以内率
該当馬
----------
サンプル数5以上
中山牝馬S
12, 11, 52.0%
キタウイング
=============================
3走前_着順別
2000年以降
着順別
本番3着以内, 本番3着外, 3着以内率
該当馬
----------
サンプル数5以上
9.0
0, 19, 0.0%
ウンブライル
=============================
3走前_4角ポジ別
2000年以降
4角ポジ別
本番3着以内, 本番3着外, 3着以内率
該当馬
----------
サンプル数5以上
12.0
0, 10, 0.0%
エリカヴィータ
=============================
3走前_レースランク,着順別
2000年以降
レースランク,着順別
本番3着以内, 本番3着外, 3着以内率
該当馬
----------
サンプル数5以上
G3, 1.0
5, 5, 50.0%
イフェイオン
G3, 9.0
0, 10, 0.0%
ウンブライル
=============================
3走前_レースランク,1着との上がりタイム差別
2000年以降
レースランク,1着との上がりタイム差別
本番3着以内, 本番3着外, 3着以内率
該当馬
----------
サンプル数5以上
G3, 0.0
6, 6, 50.0%
イフェイオン
=============================
4走前_レースランク,上がり3F順位別
2000年以降
レースランク,上がり3F順位別
本番3着以内, 本番3着外, 3着以内率
該当馬
----------
サンプル数5以上
G3, 6
0, 10, 0.0%
ウインピクシス
=============================
5走前_ラスト3F順位別
2000年以降
ラスト3F順位別
本番3着以内, 本番3着外, 3着以内率
該当馬
----------
サンプル数5以上
7
0, 12, 0.0%
ウインピクシス, キタウイング
=============================
5走前_コース,距離別
2000年以降
コース,距離別
本番3着以内, 本番3着外, 3着以内率
該当馬
----------
サンプル数5以上
中山, 1800
0, 13, 0.0%
コガネノソラ
=============================総合評価
総合評価は下記のルールで行っています。
直近4レースから6レースについて各レースごとに評価値を算出します。
評価値はレース内容（着順、上がり順位、4角ポジ、etc…）もとに算出。
評価値から、最大値、平均値、最大値除外平均値を算出し順位をつける。
上記順位の平均値を総合評価値とする
総合評価値が小さい=順位が小さい（順位1位など）= 当レースへの適正が高い になります。
そのため、上に表示されている馬ほど当レースの適正があります。以下、出走馬の総合評価値になります
参考 各レースごとの評価値
直近N走の評価値の最大値が高い順に並び替えました。
直近N走の評価値の平均値が高い順に並び替えました。
直近N走の評価値の、最大値を除いた平均値を算出し、その値が高い順に並び替えました。
超有利データ 該当件数
直近N走の紫に該当するデータの個数を集計
有利データ 該当件数
直近N走の赤に該当するデータの個数を集計
超不利データ 該当件数
直近N走の青に該当するデータの個数を集計
不利データ 該当件数
直近N走の水色に該当するデータの個数を集計
AI評価
AIは3000以上の評価軸から2015年以降のデータをもとに効果的な評価軸を選択。その評価軸をもとに出走馬を比較し、3着以内率を算出するプログラムです。
【上級編】ラップ分析
本ラップ分析はパーセンタイル値を使っておこないます。パーセンタイル値を使うことで、同じ条件でのラップタイムの比較を分かりやすく行うことができます。
パーセンタイル値とは
ある数値の集まりを小さい方から大きい方にかけて何％に位置する値かを示したもの。小さい数値ほど0に近く、大きい数字ほど1に近い値で表現されます。競馬の場合、速いタイムほど0に近い値で表現されます。
では、パーセンタイル値をラップ分析にどのように使っているか。例えば、中山2000で見てみると、中山2000のラップは1Fから10Fまで10個あります。まず、2000年以降の中山2000のラップをそれぞれのFごとに数値の集まりをつくります。そして、Fごとにパーセンタイル値を算出します。
皐月賞の1F目が0.1だった場合、2000年以降の中山2000の1F目のラップで上位10%に位置する値です。これはかなり速い値です。
このように同条件（同じコース・同じ距離）でのラップタイムの相対的な順位を表現する値がパーセンタイル値です。
ラップ推移 過去5年
過去5年のラップ推移。太青線は2008年以降の当レースのラップの中央値を線グラフで表したもの。
なお、ここではパーセンタイル値は使っていません。
中央値をみることで、このレースで必要な適正を確認します。
ラップのヒートマップ
ヒットマップに記載された値は、同条件（例えば、東京 1600m など）で上位何％のラップかを表示した値。
記載の数値が小さいほど同条件のレースと比較して、速い時計になります。
色は黒に近いほど速い時計、赤、オレンジ、白と遅い時計となっています。
ラップ間差のヒートマップ
1F_diffは2F-1F, 2F_diffは3F-2F,…,となります。
数値が小さいほどラップ間のタイム差が小さく、数値が大きいほどラップ間の差が大きくなります。
どのFでラップ間差が大きくなるかでどういうレースかどうか、レーズ全体のラップ間差をみることで、タフなレースかどうかなど確認できます。
レースレベルが高いレース
以下の条件を満たしたレースを「レベルが高いレース」と定義しています。
レースのラップ数の半分以上のパーセンタイル値が0.5以下
0.5以下のパーセンタイル値のうち、半分以上が0.2以下
レースのラップ数のうち、パーセンタイル値0.1以下が2つ以上
馬場インデックスが-16以上
レースランクが3勝クラス以上
該当レースと同条件のレースが2000年以降で100レース以上
====================
該当レース
====================
リゲルS OP
2023-12-09 阪神 1600
====================
出走馬
====================
['ドゥアイズ2024']
====================
各Fごとのラップ評価
====================
0.097 - 0.694 - 0.476 - 0.76 - 0.514 - 0.271 - 0.024 - 0.014
====================
該当レース
====================
洛陽S OP
2024-02-10 京都 1600
====================
出走馬
====================
['ドゥアイズ2024']
====================
各Fごとのラップ評価
====================
0.102 - 0.019 - 0.03 - 0.078 - 0.303 - 0.881 - 0.585 - 0.127
====================
該当レース
====================
紫苑S G3
2022-09-10 中山 2000
====================
出走馬
====================
['スタニングローズ2024']
====================
各Fごとのラップ評価
====================
0.094 - 0.711 - 0.387 - 0.473 - 0.699 - 0.703 - 0.086 - 0.059 - 0.156 - 0.766
====================
該当レース
====================
阪神ジュベナイルF G1
2022-12-11 阪神 1600
====================
出走馬
====================
['ドゥアイズ2024']
====================
各Fごとのラップ評価
====================
0.014 - 0.047 - 0.069 - 0.086 - 0.348 - 0.116 - 0.997 - 0.854
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