データ予想とは（使うデータと始め方）

データ予想 は、過去のレース結果や馬の成績などの記録をもとに、着順を予想する方法です。「なんとなく」ではなく、根拠を言葉にできるのが良いところです。

データ予想で使う主なデータ

データ	何がわかるか	見るときのポイント
近走の成績（着順・着差）	いまの調子と力	着順だけでなく、勝ち馬との差（着差）も見る
走破タイム・上がり 3 ハロン	速さ、終盤の伸び	馬場状態やペースで大きく変わるので、同じ条件どうしで比べる
コース・距離の成績	得意な条件	芝・ダート、距離、右回り・左回り
馬場状態	雨の影響	良・稍重・重・不良での成績の違い
枠順	スタート位置の有利不利	コースによって内枠・外枠の傾向が違う
騎手・厩舎	乗り方・仕上げ	乗り替わりがあるかどうか
馬体重	体調の変化	前走からの大きな増減に注目
血統	未経験の条件への適性	初ダート・初距離などで手がかりになる（「血統の基本用語」）
オッズ・人気	ほかの人の評価	自分の評価と人気のずれ（「オッズ分析の基本」）

用語がわからないときは「競馬用語集」を参照してください。

はじめ方: 1 つか 2 つのデータから

いきなり全部のデータを使うと、かえって判断がぶれます。次の順で少しずつ増やすのがおすすめです。

1. 近走の着順と着差 だけで、上位になりそうな馬を 3 頭選ぶ
2. そこに 今回と同じ距離・コースでの成績 を加える
3. 慣れたら、馬場状態 や 上がり 3 ハロン を加える

予想を記録する

予想と結果をノートや表に残すと、「どのデータを重視したときに当たったか」がわかります。

• 日付・レース・選んだ馬・理由（使ったデータ）
• 買った馬券と金額（買わなかった場合は「買ったつもり」の金額）
• 結果と払戻金

実際のデータで見る: 数字の読み方

ここからは、南関東 4 場（大井・川崎・船橋・浦和）のコース別の集計を使って、データを見るときの基本を確かめます。数値はすべて南関のもので、JRA（中央競馬）のデータは含みません。

勝率・3着内率・回収率とは

• 勝率: 1 着になった回数 ÷ 出走した回数。「1番人気の勝率 40%」なら、1番人気の馬 100 頭のうち 40 頭くらいが勝った、という意味です
• 3着内率（複勝率）: 3 着以内に入った回数 ÷ 出走した回数
• 回収率: 払戻金の合計 ÷ 購入金額の合計。100% を超えると、買った金額より戻った金額が多かったことになります

勝率が高くても、回収率が高いとは限りません。よく勝つ馬ほどオッズが低く、当たっても払戻金が少ないからです。また、払戻金は売上から控除率（「オッズの見方と払戻金」）を差し引いた残りなので、馬券を買った人全体で見ると、回収率は 100% を下回るしくみです。過去のデータで回収率が 100% を超えた条件があっても、それは「その期間にたまたまそうだった」可能性を先に疑ってください。

標本の大きさ（n）と信頼区間

n（標本の大きさ） は、その率を計算したもとの数です。同じ「勝率 60%」でも、5 頭中 3 頭と 500 頭中 300 頭では、信頼できる度合いがまったく違います。

そこで、率には 95% 信頼区間 を添えます。おおまかには「同じような条件でデータを取り直したら、本当の率はだいたいこの範囲に入りそう」という幅です。n が少ないほど幅は広く、n が増えるほど狭くなります。

1番人気の勝率: 出走数（n）の違いで信頼区間の幅がどう変わるか

対象	出走数（n）	1着	勝率	95%信頼区間	区間の幅
南関4場の合計	2,478	1,079	43.5%	41.6%〜45.5%	3.9ポイント
大井1200m	297	138	46.5%	40.9%〜52.1%	11.3ポイント
大井2400m	12	8	66.7%	39.1%〜86.2%	47.1ポイント

大井2400mの1番人気は 12 頭中 8 頭が勝ち、勝率 66.7% です。 ただし95%信頼区間は 39.1%〜86.2% と広く、南関全体の 43.5% と同じくらいでもおかしくありません。 大井1200m（297 頭）の区間の幅 11.3ポイント と比べると、少ない標本の率がどれだけ不確かかがわかります。

少ない方の例は「出走数 10〜29 頭のコースのうち、勝率が南関全体から最も離れたコース」を選んでいます。極端な率は、たいてい少ない標本から出てきます。

率を見たら、まず n と区間の幅 を見る習慣をつけましょう。幅が広いうちは「傾向がある」とは言えません。

たくさん比べると「偶然の差」が見つかる（多重比較）

コイン 20 枚をそれぞれ 10 回投げると、どれか 1 枚くらいは表が 8 回以上出ても不思議ではありません。そのコインが特別なわけではなく、たくさん比べたから偶然の偏りが目に入った だけです。

データ予想でも同じことが起きます。コースを 1 つずつ「このコースは 1番人気がよく勝つか」と調べていくと、本当は差がなくても、いくつかのコースで「差がありそう」に見えます。これを防ぐために、同時に比べた数に応じて基準を厳しくする方法があります（Holm 法など）。

1番人気の勝率を「ほかのコースの合計」と比べたとき、差ありになったコースの数

判定のしかた	比べたコース	「差あり」
1コースずつ、補正なし（p 値 0.05 未満）	14	2
同時に比べた数を補正（Holm法・差 5.0 ポイント以上）	14	0

コースごとの値（p 値の小さい順）

コース	1番人気 n	勝率	他コース合計	差	p 値	補正後 p 値
大井1400m	196	52.0%	42.8%	+9.2	0.012	0.174
浦和1400m	218	35.8%	44.3%	−8.5	0.015	0.201
川崎1400m	252	48.8%	42.9%	+5.9	0.075	0.903
浦和1500m	121	37.2%	43.9%	−6.7	0.148	1.000
川崎1500m	102	37.3%	43.8%	−6.6	0.191	1.000
大井1600m	228	47.4%	43.2%	+4.2	0.221	1.000
大井1200m	297	46.5%	43.1%	+3.3	0.279	1.000
浦和800m	84	47.6%	43.4%	+4.2	0.443	1.000
浦和2000m	72	40.3%	43.6%	−3.4	0.571	1.000
川崎1600m	51	47.1%	43.5%	+3.6	0.609	1.000
船橋1500m	88	45.5%	43.5%	+2.0	0.713	1.000
川崎900m	128	43.0%	43.6%	−0.6	0.893	1.000
船橋1600m	77	42.9%	43.6%	−0.7	0.902	1.000
船橋1200m	278	43.5%	43.5%	±0.0	0.995	1.000

1番人気の出走数が 50 頭未満の 15 コースは比べていません。判定方法は南関競馬コース攻略ガイドの各コースページの「1番人気の傾向」と同じです。

1 コースずつ見ると「差がある」ように見えたコースも、たくさん比べたことを考えに入れると、偶然でも起こりうる範囲に収まることがあります。「〇〇のコースは 1番人気が強い」といった話を見たら、何コースを比べた中から選ばれた話なのか を考えてみてください。

コース別の一覧

南関29コースの1番人気の勝率（出走数の多い順・95%信頼区間つき）

コース	1番人気 n	勝率	95%信頼区間	3着内率
大井1200m	297	46.5%	40.9%〜52.1%	73.7%
船橋1200m	278	43.5%	37.8%〜49.4%	77.0%
川崎1400m	252	48.8%	42.7%〜55.0%	76.2%
大井1600m	228	47.4%	41.0%〜53.8%	76.3%
浦和1400m	218	35.8%	29.7%〜42.3%	65.6%
大井1400m	196	52.0%	45.1%〜58.9%	77.0%
川崎900m	128	43.0%	34.7%〜51.6%	76.6%
浦和1500m	121	37.2%	29.1%〜46.1%	72.7%
川崎1500m	102	37.3%	28.5%〜46.9%	69.6%
船橋1500m	88	45.5%	35.5%〜55.8%	68.2%
浦和800m	84	47.6%	37.3%〜58.2%	79.8%
船橋1600m	77	42.9%	32.4%〜54.0%	62.3%
浦和2000m	72	40.3%	29.7%〜51.8%	77.8%
川崎1600m	51	47.1%	34.1%〜60.5%	78.4%
船橋1000m	47	40.4%	27.6%〜54.7%	74.5%
川崎2000m	44	34.1%	21.9%〜48.9%	59.1%
大井1800m	43	32.6%	20.5%〜47.5%	69.8%
船橋1800m	38	31.6%	19.1%〜47.5%	52.6%
大井2000m	34	29.4%	16.8%〜46.2%	61.8%
浦和1300m	19（標本少）	36.8%	19.1%〜59.0%	73.7%
大井1650m	14（標本少）	35.7%	16.3%〜61.2%	64.3%
大井2400m	12（標本少）	66.7%	39.1%〜86.2%	91.7%
船橋2200m	10（標本少）	60.0%	31.3%〜83.2%	80.0%
船橋1700m	9（標本少）	33.3%	12.1%〜64.6%	77.8%
大井1000m	7（標本少）	42.9%	15.8%〜75.0%	71.4%
川崎2100m	5（標本少）	20.0%	3.6%〜62.4%	80.0%
大井1700m	2（標本少）	50.0%	9.5%〜90.5%	100.0%
船橋2400m	1（標本少）	0.0%	0.0%〜79.3%	0.0%
大井2600m	1（標本少）	100.0%	20.7%〜100.0%	100.0%

「標本少」は出走数 30 頭未満。コース名のリンク先（南関競馬コース攻略ガイド）で、枠順・馬場状態別の集計も見られます。

データ予想の注意点

• 少ない数で結論を出さない: 数レース当たった・外れただけでは、方法が良いかどうかはわかりません。率を見るときは n と信頼区間を確かめ、たくさんのレースで確かめる必要があります
• 「過去にうまくいった条件」を後から選ばない: 結果を見てから条件を決めると、たまたまの当たりを実力と勘違いしやすくなります
• 控除率がある: 馬券は売上の 20〜30% が差し引かれてから払い戻されるため（「オッズの見方と払戻金」）、多くの人と同じ馬を選ぶだけでは、長い目で見て払戻金の合計が購入額を上回るのは難しくなります
• データに出ないこと: 当日の気配や、急な体調の変化はデータだけではわかりません。パドックの様子（「競馬場の見方」）も参考になります

データはどこで見る？

レース結果や成績は、JRA の公式サイト（データファイル）や、地方競馬全国協会・各競馬場の公式サイトで確認できます。新聞・専門紙・アプリでも、出馬表に近走成績がまとめて載っています。

まとめ

• データ予想は、根拠を言葉にできる予想方法
• 近走の着順・着差 から始めて、少しずつデータを増やす
• 予想を 記録 し、少ない数で結論を出さない
• 率は n と 95% 信頼区間 と一緒に見る。たくさん比べた中の目立つ数字は偶然のことが多い
• 過去に観測された傾向は、これからの的中や利益を約束しない