【競馬】データマイニングで稼ぐ必勝法とは？データを駆使してプラスを目指そう

昨今、AI産業が盛んとなっている中、競馬予想にもデータを活用したツールが誕生しました。

中でも注目を集めたのが、JRA-VANが提供した出走馬を数値にして実力を示した「データマイニング」というもの。

さまざまなデータをもとに指標を出しているとのことですが、どれくらいの精度をもたらすのか。

本記事ではデータマイニングについてから活用時の必勝法まで紹介します。

最後まで読むことでデータマイニングの魅力についてまるっと理解できますので、ぜひご覧ください。

また、競馬の必勝法を知りたい！という方はこちらの記事で詳しく紹介していますので、ぜひ合わせてチェックしてみてください！

データマイニング予測とは？

JRA-VANが提供する「データマイニング予測」は、公式サイトにて以下のように定義されています。

”データマイニング(Data Mining)とは、大量の生データ(集約加工される前の個々のデータ)の中から、人間にとって価値のある傾向や関係などの情報を、自動的に見つけ出す手法の総称です。マイニングとは、鉱山などで鉱脈から採掘すること。データの山から人間にとって有意義な情報を発掘することをたとえて、データマイニングと言われるようになりました。”

※引用：データマイニングの予測の仕組み｜JRA-VAN

要は、コンピューターがレースデータを分析し、各出走馬の評価を数値での予想をおこなっています。

簡単に言えば、競馬のコンピューター予想と把握して問題ないでしょう。

JRA-VANが提供するデータマイニングは、以下の項目にそって予想をおこなっています。

予想の項目

項目	内容
競馬場	競馬場の特性を学習する要素として使用
距離	距離が他の因子やタイムとのどのような因果関係があるのかを学習させる
コース区分	同じ競馬場・同じ距離でも内コース・外コース・直線では走はタイムが大きく異なるため、それらを学習する要素として使用
レース条件（グレード）	レースの格が他の因子やタイムとのどのような因果関係があるのかを学習させる
重量種別	レース負担重量が他の因子やタイムとのどのような因果関係があるのかを学習させる
天候	天候が他の因子やタイムとのどのような因果関係があるのかを学習させる
馬場状態	馬場状態が他の因子やタイムとのどのような因果関係があるのかを学習させる
出走頭数	出走頭数が他の因子やタイムとのどのような因果関係があるのかを学習させる
逃げ馬・先行馬の割合	逃げ先行馬が出走頭数に占める割合を利用し、レースのペースとの因果関係を学習させる
枠番	レースコースとの因果関係を学習させるために使用
馬体重	馬体重が他の因子やタイムとのどのような因果関係があるのかを学習させる
馬体重増減割合	一日あたりの増減差を計算して入力し、年齢やその他の項目との因果関係を導き、学習させる
負担重量	負担重量がタイムに与える影響を学習させる
負担重量率	負担重量は馬体重と因果関係があることは既知の事実なので、関連性を外側でつけてから因子として利用する
騎手　勝率	騎手の直近100レースの勝率が結果に与える影響を学習させる
騎手　3着内率	騎手の直近100レースの3着内率が結果に与える影響を学習させる
性別	性別が他の因子やタイムとのどのような因果関係があるのかを学習させる
馬齢	年齢が他の因子やタイムとのどのような因果関係があるのかを学習させる
調教師　勝率	調教師の直近100レースの勝率が結果に与える影響を学習させる
調教師　3着内率	調教師の直近100レースの3着内率が結果に与える影響を学習させる
生産者	生産者の特性を学習する要素として使用
馬主	馬主の特性を学習する要素として使用
父	父馬の特性を学習する要素として使用
母父	母父馬の特性を学習する要素として使用
出走回数	競走馬の経験値として使用
1着回数	競走馬の経験値として使用
3着内回数	競走馬の経験値として使用
出走回数（同トラック）	競走馬の経験値として使用
1着回数（同トラック）	競走馬の経験値として使用
3着内着回数（同トラック）	競走馬の経験値として使用
出走回数（同距離）	競走馬の経験値として使用
1着回数（同距離）	競走馬の経験値として使用
3着内着回数（同距離）	競走馬の経験値として使用
重賞出走回数	競走馬の経験値として使用
重賞勝利数	競走馬の経験値として使用
重賞3着内回数	競走馬の経験値として使用
脚質（逃げ・先行）	これまでのレースで逃げもしくは先行した割合。馬の脚質として使用
前走のレース条件	競走馬の格を代用する要素として使用
前走からの間隔	ローテーションを示す要素として使用
前走のレースのレベル	前走の情報として使用
前走のレースタイム比	前走のレース平均タイム/自身のタイム 前走での該当競走馬の実績として使用
前走の上がりタイム比	前走の上がり平均レースタイム/自身の上がりタイム 前走での該当競走馬の実績として使用
前2走のレースのレベル	前走と同様
前2走のレースタイム比	前走と同様
前2走の上がりタイム比	前走と同様
前3走のレースのレベル	前走と同様
前3走のレースタイム比	前走と同様
前3走の上がりタイム比	前走と同様
直近1年のベストタイム比	該当競走馬のベストパフォーマンスを示す要素として使用
直近1年のベスト上がりタイム比	該当競走馬のベストパフォーマンスを示す要素として使用
過去1ヶ月の平均調教本数	調教の実績を示す要素として使用
過去1ヶ月の最高ラップタイム	該当競走馬のベストパフォーマンスを示す要素として使用
走破速度	該当競走馬の対象レースでの走破速度

※引用：データマイニング予測の仕組み｜JRA-VAN

データマイニング予測では、53のデータを用いて各出走馬の数値を公開。

実際のデータは以下のように表示されています。

利用する際はタイム型マイニング・対戦型マイニングの数値に注目してください。

こちらの数値は実際のオッズと連動していません。

シンプルに馬の実力を測った数値となるので、オッズと順位に差ができるのです。

単勝人気と順位が連動しないことから、競馬予想に混乱を招く可能性もいるでしょう。

どのようにデータマイニングを活用すると勝てるのか。

次パートでは、データマイニングを活用した必勝法について詳しく紹介します。

データマイニングで勝つための必勝法2選

今回紹介するデータマイニングの必勝法は、以下の2点です。

データマイニングの必勝法

• 期待値が高い馬を探す
• タイム・対戦DMの上位馬を狙う

上記の2点は、データマイニングだからこその必勝法。

このポイントをしっかりと押さえるかどうかで、的中率・回収率は大きく異なります。

これからデータマイニングを活用していく方は、本パートの必勝法を押さえていきましょう。

必勝法①：期待値が高い馬を探す

まず押さえておきたいポイントは、期待値が高い馬を探すこと。

競馬における期待値とは、その該当馬が馬券に絡むことで収支がプラスになるかどうかを表す指標のことを指します。

この点を踏まえて、データマイニングでは期待値が高いとは、単勝オッズとマイニングの乖離が大きな馬です。

ここで注意しておきたいのが、単勝人気＞マイニングの順位の関係になっている馬を選ぶこと。

例えば、単勝人気は7番人気ですがマイニング順位は1位といった馬です。

このような馬を選定することで、穴馬が来るような荒れた展開でも対応しやすくなります。

必勝法②：タイム・対戦DMの上位馬を狙う

2点目は、タイム・対戦DMの上位馬を狙う点。

先ほど紹介したように、マイニング順位が高い馬は人気が薄くても好走しやすい傾向があります。

そのため、マイニング順位が高い馬で固めることで的中率・回収率を高めることが可能です。

実際に、以下の動画ではタイム・対戦DMを活用して複数レースでプラス着地で終えています。

このように、タイム・対戦DMは上位に食い込む要因となる指標だということが分かります。

本動画は3連複軸一頭流しで勝負していましたが、的中率を高めたいのであれば馬連などで勝負するのもおすすめ。

JRA-VANのデータマイニングで勝負する際は、2つのDM指標は必ず押さえておきましょう。

必勝法③：データに強い予想家の買い目も参考にする

ここまでデータマイニングを利用しての必勝法を紹介してきました。

データを駆使してさらに勝率を上げるなら、データに強い予想家の買い目を参考にすることも有効です。

現代で競馬予想を参考にできる予想元は、公式サイトをはじめ、競馬新聞やAI予想、YouTuberなど。

データをフル活用して予想している参考元は大勢存在します。

とはいえ、データをフル活用してもその精度に差があるのも事実。

データをフル活用してる予想家でジャンルごとに比較してみると・・・

データマイニングのプラスアルファで活躍しそうなのは、予想サイトの[万馬券EXPO]とAI予想の[カチケン]が圧倒的！

データをフル活用する予想家と言っても、これだけ差が生まれてしまう。

それはデータを上手く活用できる技量にかかっているので、データマイニングと併用する場合は上記の予想サイト・AI予想を参考にするのも一手と言えるでしょう！

【まとめ】データマイニングでの必勝法は”指標を見極めること”

今回は、JRA-VANが提供するデータマイニングの必勝法について紹介しました。

単勝人気の裏にある本当の実力を把握できるのはデータに限ります。

実際にデータマイニングを活用して的中を連発させていた方もいましたし、投資金額を上回る数値を記録したのも事実。

一方、データを鵜呑みにし過ぎると全く当たらないといったことにもつながるので、適切な活用の仕方で勝負していきましょう。

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