データ理論をわかりやすく解説

2016/04/07

競馬で馬券の必勝法を検討する際、オーソドックスな方法としては過去のレース結果に基づいた分析があります。

簡単に始められるデータ理論

データ理論について簡単な例をあげますと、今回のレースがダートの1800メートルの場合、過去に同じ条件で走った際に成績で馬券の検討をするということなのです。

過去に5回走って4回着までに入っている場合、連対率は80パーセントになりますので、軸にするには最適な馬という判断となるわけです。また、もっと詳細な分析をしようと思えば、競馬場別や馬場状態、タイムを加えたデータから行うことも可能です。

膨大なデータは様々なデータベースを提供しているサイトなどから簡単に収集できますので、時間はさほどかかりません。

過去のデータを見れば馬の特徴がよく分かる

競馬場別に成績を見てみた場合、顕著な特徴が出る馬もいます。

京都のように最後の直線で坂のないコースでは好走するが、阪神のように坂のあるコースが苦手な馬もいます。また、良馬場でタイムのかかるダート戦は得意だが、重馬場や不良馬場といったタイムの速いダート戦が得意でない馬もいます。

何度かレースを走った馬は成績面を詳しく調べれば馬券のヒントがあるものですので、そこを切り口にデータ理論で馬券を購入することも面白いのです。しかもツボにはまった時は高配当が期待できることがあります。

データ理論の得意不得意

データ理論というのはあくまでも過去の成績に基づいたデータに重きを置いて馬券の検討をすることを指しますので、最近の調子や、調教の状態、馬体重などの要素は絡めずに馬券を購入することになります。従って調教の動きが悪く、専門紙やスポーツ新聞の評価が低くて全く人気にない馬でも、データ理論からのアプローチでは馬券の対象から外せない馬が出てくるのです。

また、膨大なデータを分析することにより、意外な事実に気付くこともあります。外枠の先行馬は不利だという一般的な見解も、特定の競馬場の特定のコースでは逆に有利になっている場合もあるのです。コースの形態によっていろんな特徴が出るものですので、気になっていることがあれば一定期間さかのぼって調べることも悪くありません。

自分だけの切り口を見つける

データ理論は専門紙や新聞などで知られてしまうと旨みがなくなります。多くの人が知ってしまえば皆がその通りに馬券を買うので配当が下がるのです。

誰も気づかないような切り口でデータ分析をし、自分だけがこっそり知っているデータ理論を持つことが馬券で儲けるコツになります。大事なことはいかにデータの切り口に気付くかという点です。