競馬 データ理論ってなに?

競馬におけるデータ理論

データ理論というのは過去に実際に行われたレースデータをもとにいまから行われるレースの結果を予想する理論です。
こういう風に説明すると指数理論と同じものじゃないか?と思われる人もいるようですがそうではありません。

指数理論は過去の競走データをもとに計算式をつかってある一定の数値(指数)に競走馬の強さを置き換えて予想する理論です。
データ理論では過去の競走データをもとにする、という部分までは同じですがそのデータを分析して、つまりデータ自体は加工せずにそのまま使って予想する、という点が大きく違います。

端的にいうと実証主義というか実際主義とでもいう予想のスタイルですね。
ほとんどの競馬ファンが知らず知らずに使っているもっともオーソドックスな予想スタイルとも言い換えることが出来るかもしれません。

データ理論で使われるおもなデータ

一番の指標にされるのはやはりレース走破タイムでしょう。
距離が○○のレースを○分○秒で走ったかという、もっとも分かりやすいデータです。
単純に考えればこの記録、競馬関係者は「持ち時計」という表現をしますが、が一番いい馬がもっとも勝つ確率が高いはずです。
なにせ一番早くその距離を走り抜けることが出来るわけですから。

ただ実際のレースではそう一筋縄ではいきません。
なぜかというと例えば同じ2000mのレースでも当日の天候による馬場状態、競馬場が違うことによるコース形態、レースにおける道中ラップペース、そして競走馬自体の体調と距離が同じでも他の条件はまるでバラバラに違うものとなってしまうからです。
つまりある距離を走りぬけるときに掛かった時間以外にもたくさんの変数、要因となるデータがあるのです。

上記したものだけでも、馬場データ、競馬場コースデータ、道中ラップデータ、体調(馬体重や調教)データと挙げられます
その他にも逃げ・先行・差し・追い込みのどの戦法を選ぶのかという脚質データ、騎手との相性で考える騎乗騎手別データと細かいものを上げていけばきりがないぐらいです。

データ理論イメージ1

競馬場別の成績は使えるのか?

なかでも目に見えて影響が出るのが、競馬場別のデータです。
競馬場のコースというのはTV中継などで見ているとあまり感じることがありませんが、実は非常に起伏のとんだ作りになっています。

たとえば東京競馬場の芝コースの断面図は次のようになっています。

東京競馬場芝コース断面図

これを中山競馬場の芝コースの断面図と比べてみましょう。

中山競馬場芝内回りコース断面図

コースのアップダウンの仕方がまったく違うところが見てとれると思います。
これだけコース形態が違えば競走馬によっては同じ距離でも、中山は得意だけど東京はからっきしとか、逆に東京ではかならず追い込んでくるけど中山では最後の直線でまったく伸びない、ということが当たり前のように起こります。

特にここで取り上げた中山・東京の両競馬場はコースが独特なので顕著にコースの向き不向きがあらわれます。
つまり競馬場別の成績データというのがかなり「使える」コースなんですね。

レース傾向は当てになるのか?

レースごとの傾向も同じように考えられます。
中央競馬のレースというのは基本的に番組(競馬レース日程のことですね)が大きく変わらない限りは同じ時期に同じ競馬場で同じ距離で行われます。
何年も何年も同じ条件でレースが行われることで、レースの癖というか傾向が徐々に明らかになってきます。
このレースは逃げ馬に有利だとか、このレースは先行馬が必ず勝つとか、もちろんあくまで傾向なので毎回絶対そうなるとは言い切れませんがある程度高い確率でそうなることが予見できるというレースは多いです。

一昔前のダービーなんかがいい例で、道中は中段やや後ろの消耗しない位置で4コーナーを回ってきたところで中位に付けて一気に加速していく、というのが一時期黄金パターンと化した時期もありました。
もっともこの傾向も何年か続いた後に先行押切りの方が勝ちパターンとして多くなるという、傾向代わりを経て現在に至っているのですが。

また競走馬の能力が違えばレース傾向なんかを一切無視して勝ってしまうことよくあるので、傾向はあくまでも傾向と割り切ってデータを参照する必要があります。

データ理論イメージ2

データ理論の大家(?)井崎脩五郎先生

データ理論といえば、競馬予想番組でもお馴染み井崎脩五郎先生。

もっとも井崎先生の場合は王道のデータを出すというよりいい意味で重箱の隅を突くような面白いデータを紹介してくれることで定評があります。
ただそのイメージがあまりにも強く、またそのTV用のデータをもとに勝ち馬を予想する為に、大体のレース予想で外すという不名誉な事態も起きてます。
そのあまりの外しっぷりの見事さに、一時期はデータ理論が面白理論扱いされてしまうような逆転現象までも起こっていました。

でも本当のところ、データ理論をここまで使いこなせる人も井崎先生を置いてほかにはいないんですよね。
あまりに出来過ぎるがために敢えて面白い道に踏み込んで行っている。
TVなんかで発言を伺っていてもそんな感じがします。

結局のところデータ理論って…

競馬予想での基本中の基本、と言ってもいいかと思います。
結局のところ、競馬予想って過去のデータ集積の中から未来を分析するゲームなんですよね。
分析するときに今回のレース条件に出来るだけ近いデータを漏れなく集めて予想する。
これが競馬予想の王道ですよね。