データで競馬を読み解く ― KEIBA VICTORY
中央・地方あわせて70,380頭超の実績データを学習した競馬予測AIと、そのAIが「なぜその評価になるのか」を データから読み解く読み物のサイトです。勝率・期待値（妙味）・展開・馬場・血統までを一枚の出馬表で可視化します。
このAI予測ツールでできること
出馬表を貼り付けるだけで、各馬の推定勝率をはじき出します。単に強い馬を上位に置くのではなく、 オッズ（市場評価）と比べて過小評価されている馬＝期待値（妙味）の高い馬を洗い出せるのが特徴です。 「強いかどうか」と「馬券として買う価値があるか」は別物で、本ツールはその両方を切り分けて表示します。
主な機能
- 予測勝率・複勝率：7種類のモデルを組み合わせて算出。芝／ダートは別モデルで評価します。
- 期待値（妙味）：予測勝率を人気帯の平均勝率で割り、割安な馬を数値化します。
- 新規AI（市場非依存）：人気を一切使わず、能力・展開・馬場・騎手・枠から実力だけを再評価します。
- 展開・脚質・逃げ切り／差し切り率：距離と格から、その脚質でどこまで通用するかを表示します。
- 馬場適性：良／稍重／重／不良ごとの実績複勝率。道悪が得意か苦手かが分かります。
- レース再現シミュ：展開・馬場・枠の偶然性まで織り込んで、レースを2,000回シミュレーションします。
読み物・コラム
予測モデルを作る過程で、データから見えてきた「競馬の姿」を記事にまとめています。予想の精度を上げたい方も、 データ分析に興味がある方も、まずはこちらから。
オッズは最強の予想家である ― データ分析で見えた壁
機械学習で市場に勝てるのか。オッズ帯別に回収率を検証して分かった、市場の効率性と、わずかに残る歪みについて。
芝とダートは別競技 ― モデルを分けた理由
芝の強豪がダートで凡走するのはなぜか。データ上、芝とダートで求められる資質はどう違うのか。
スピード指数とは何か ― 走破タイムを比較可能にする
異なるコース・馬場・距離で走った馬を比べるために、タイムをどう補正するのか。スピード指数の考え方を解説します。
勝率から複勝率を導く ― Harvilleモデルの考え方
「1着になる確率」が分かれば「3着以内に入る確率」も計算できます。順位確率モデルの仕組みと限界を解説します。
はじめての方へ
各項目の見方や予測の仕組みは 使い方・仕組み のページで詳しく解説しています。 本サイトの予想はあくまで参考情報です。馬券の購入はご自身の判断・責任で行ってください（20歳未満は購入できません）。