使い方・仕組み

条件と出走馬を入力すると、機械学習モデルが各馬の勝率を推定します。オッズや人気は使わず、過去の戦績データだけから算出しているのが特徴です。

勝率は入力した馬の中での相対値です。実際のレースの全出走馬を入力しない限り、実戦の勝率とは一致しません。2頭だけ入力すれば、合計が100%になるように配分されます。

勝率	モデルが推定した「1着になる確率」。入力馬内で正規化した値です。
連対率	2着以内に入る確率。勝率の分布からHarvilleモデルで導出しています。
複勝率	3着以内に入る確率。同じくHarvilleモデルによる導出です。
レーダー	スピード／スタミナ／コース／直近力／騎手／相手の6軸。入力馬の中で最小値〜最大値を0〜100に正規化した相対評価です。他のレースの馬とは比較できません。
距離適性	今回と同じ距離帯を走ったときの複勝率（実績）。
馬場適性	今回と同じ馬場状態（良・稍重など）で走ったときの複勝率（実績）。
脚質	前走の脚質。データが無い場合は直近3走の4コーナー位置から推定し「?」を付けています。
実績	通算成績（着別度数・勝率・連対率・複勝率）と近走6走。

予測にはLightGBM（勾配ブースティング木）による分類モデルを使っています。各馬の過去データから50以上の特徴量を作り、「その馬が1着になるか」を学習させたものです。

特徴量には、過去の着順・タイムから算出したスピード指数、距離帯別・コース別・馬場状態別の成績、枠順の相性、直近3走の調子、対戦相手のレベル、騎手・調教師の成績などが含まれます。

芝とダートでは求められる資質が大きく異なるため、それぞれ専用のモデルを用意し、選んだ馬場に応じて切り替えています。芝で活躍した馬がダートでは評価が下がることがありますが、これはモデルが「その馬にダートの実績が無い」と判断しているためです。

今回と同じ馬場（芝／ダート）での出走履歴が無い馬には 「初面」 と表示されます。この場合、その馬場での適性データが存在しないため、全体の平均値で補って計算しています。参考値としてご覧ください。

一般的な予想では単勝オッズ（＝市場の評価）が最も強い予測材料になりますが、本サイトはオッズや人気を一切入力していません。あくまで過去の戦績データのみから算出した、市場とは独立した推定値です。

そのため、市場評価と食い違うことがあります。どちらが正しいかを保証するものではありません。

天候の選択欄がありますが、これは参考表示です。モデルは天候を入力として使用していません。雨などの影響は「馬場状態」（良・稍重・重・不良）を通じて反映されます。

競馬では、異なる時代に同じ馬名が使われることがあります。候補一覧に ⚠ が付く馬は同名馬が存在します。本サイトでは最も新しく出走した馬のデータを使用し、旧世代の同名馬の成績とは混ざらないようにしています。