ばんえい競馬を見ていると、「前走は速い時計だったのに今回は全く伸びなかった」「着順は悪かったが、内容自体はそれほど悪くなかった」というケースが珍しくありません。
Aile shortでは、こうしたレースを単純な着順や走破タイムだけで比較するのではなく、「その走りがどの程度の内容だったのか」をできるだけ同じ尺度で見るためにタイム指数を使用しています。
ただし、Aile shortが目指しているのは「指数だけを見れば競馬が分かる」というものではありません。
実際のレースでは、障害でのミスや膝折り、道中でどれだけ息を入れられたか、障害を下りてから最後まで歩き切れるかなど、数字だけでは表現しきれない要素があります。
そこで、
数値で比較できる部分は指数化する。
数値だけでは分からない部分はレース内容として記録する。
この2つを組み合わせて馬を見ることを、Aile shortでは基本にしています。
走破タイムだけでは比較できない
たとえば同じ200秒という走破タイムでも、
- 軽い馬場で記録した200秒
- 重い馬場で記録した200秒
- 600kgで記録した200秒
- 700kgで記録した200秒
では、その価値は同じとは限りません。
ばんえい競馬は特に馬場状態やばんえい重量の影響が大きいため、単純な時計比較だけでは各馬の能力を捉えにくいと考えています。
Aile shortでは、過去のレースを指数化し、異なる条件での走りを比較しやすい形にしています。
そして予想時には、過去の正式な指数を斤量の影響を考慮して標準化し、その馬の現在の能力を推定しています。
過去平均ではなく「最近の走り」を重視する
馬の能力や状態は一定ではありません。
数か月前には好走していた馬でも現在は状態を落としていることがありますし、若い馬なら短期間で大きく成長することもあります。
そのためAile shortでは、過去指数の単純平均ではなく、最近のレースほど強く反映されるEWMAという方法を使っています。
現在は更新係数0.4で計算しています。
イメージとしては、
「昔の実績も残すが、最近の走りをより重く見る」
という考え方です。
特に2歳馬については成長速度が大きいため、前走からの経過日数を利用した成長補正も加えています。
今回の重量そのものを評価する
Aile shortでは、
「前走から20kg増えたからマイナス」
という前走比だけの補正は行っていません。
まず過去の走りから斤量の影響を取り除いた能力を推定し、そこから今回背負う重量に対するペナルティを差し引きます。
概念的には、
標準化能力 − 今回重量の負担 = 今回の予測指数
という形です。
前走との比較ではなく、「今回その馬がこの重量を背負ったとき、どの程度の指数を出せそうか」を考えるためです。
同じ予測指数でも信頼度は違う
ここもAile shortで重視している点です。
たとえば予測指数が100の馬が2頭いたとしても、
A馬
直近の指数：98、101、102、99、100
B馬
直近の指数：70、125、85、130、90
では、同じ「予測指数100」でも意味はかなり違います。
A馬は比較的安定している一方、B馬はレースごとの振れ幅が非常に大きいからです。
そのためAile shortでは予測指数だけでなく、過去の予測誤差や直近の指数のばらつきも確認しています。
過去データが十分ある馬については、その馬自身の予測誤差を利用し、データが少ない馬については同年代などのデータも利用して予測の不確実性を推定しています。
10,000回のシミュレーションを行う理由
予測ページには「指数1位確率」「指数複勝圏確率」という数字も表示しています。
これは単純に、
「予測指数1位だから一番強い」
で終わらせないためです。
各馬には予測指数だけでなく、予測のばらつきがあります。
そこでAile shortでは、
予測指数を中心に、その馬に応じた予測誤差を持たせたレースを10,000回シミュレーション
しています。
その中で何回指数1位になったかを「指数1位確率」、何回上位に入ったかを「指数複勝圏確率」として表示しています。
なお、これは実際の競馬における「勝率」「複勝率」と同じ意味ではありません。
あくまでAile shortの指数モデル上で、その馬がどの程度上位になる可能性があるかを見るための数字です。
馬場水分を直接補正しないのはなぜか
ばんえい競馬で馬場状態が重要なのは言うまでもありません。
Aile shortでも馬場水分や馬場指数と各馬の走りの関係を記録しています。
それでも、現在の前日予想では馬場水分による直接補正を予測指数には加えていません。
理由の一つは、前日の段階では実際の馬場状態が確定していないことです。
もう一つ、より重要なのは、
「理屈として良さそうな補正でも、実際に予測精度が改善するとは限らない」
からです。
Aile shortでは過去データを使い、各馬の馬場水分への適性や当日の時計傾向を予測指数へ加える方法も実際に検証しました。
しかし、検証では従来の指数より予測精度が改善せず、むしろ一部の評価指標では悪化しました。
そのため、現時点では馬場補正を予測指数へ直接加えていません。
「馬場が重要だから補正する」のではなく、
実際に過去データで有効性を確認できたものだけを採用する
というのが、Aile shortで大切にしている考え方です。
数字だけでは判断できないレースもある
指数を作っていると、数字と実際のレース内容が一致しないことがあります。
たとえば、
「レース前の不安どおりスタートで出遅れたが、道中は押して前の位置を取りに行った。しかし、障害の天板でミスして膝をつき、直線では勢いを完全に失った」
というレース。
結果だけを見れば7着です。
しかし、これを単純に「7着だから能力不足」と考えてよいのかは別問題です。
障害でのミスによってレース内容が大きく変わった可能性があります。
反対に、
「障害はきれいに越えたが、直線では伸びを欠いた」
という内容なら、障害よりも最後の持続力を評価する必要があります。
こうした情報は走破タイムだけでは分かりません。
そのためAile shortでは、競走馬ページに数値データだけでなく、実際にレースを見た際の出走記録も追加しています。
タイム指数とレース記録は役割が違う
Aile shortでは、この2つを競合するものとは考えていません。
タイム指数
→ 過去の走りを共通の尺度で比較する
レース記録
→ 数字に表れない走りの内容を残す
という役割分担です。
指数だけを見ると評価を落としたくなる馬でも、映像を見ると明確な敗因が存在することがあります。
逆に、着順だけは良くても、障害後に余力がほとんどなかったという場合もあります。
数字と映像の両方を見ることで、より実際の競走馬像に近づけるのではないかと考えています。
予測指数は「答え」ではない
Aile shortで予測指数1位になった馬が、必ず勝つわけではありません。
指数は未来を確定させる数字ではなく、
過去の走りから、現時点で最も合理的と思われる評価を作るための基準
です。
予測と実際の結果が違った場合も、その差を単なる「外れ」として終わらせず、
- 障害で何が起きたのか
- 馬場状態に特徴はなかったか
- 予測誤差が大きいタイプの馬ではなかったか
- モデルに足りない情報はないか
を確認します。
その積み重ねを次の検証につなげます。
Aile shortは予想結果そのものより「検証」を重視します
Aile shortでは、モデルを作って終わりにはしていません。
新しい補正方法や評価方法を思いついた場合も、すぐに本番へ採用するのではなく、過去データを利用して従来方式と比較します。
良くなれば採用候補にする。
良くならなければ採用しない。
一見すると合理的に思える方法でも、実際のデータで改善しなければ見送ります。
今後も、
- タイム指数
- 斤量評価
- 予測のばらつき
- 馬場条件
- レース内容
- オッズ市場
などをそれぞれ検証しながら、ばんえい競馬をより深く分析できるサイトを目指していきます。
「今日はどの馬が来るか」だけでなく、
なぜその馬を高く評価したのか。
なぜ予測と違う結果になったのか。
そこまで後から確認できることが、Aile shortの特徴です。
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