プロ馬券師になりたい。

しょうらいのゆめはぷろばけんしです。※本気で競馬で勝つことを考えるためのブログです。

【予想術】データ派をやめます。限界を感じたので。

モケです。どちらかと言えば、データ派でした。一番とっかかりやすい予想方法だったので。リライトしました〜。(2020年5月)

データ派をやめます

僕はこれまで予想をする際、そのレースの過去5年から過去10年程度のデータを集めてそこから傾向を見つけて予想を組み立ててきた。

けどデータに基づく予想に限界を感じ、今回データ派をやめる決心をした。その理由を書いていきたい。

データ派の人、もしくは今後データを使って予想をしようと考えている人の参考になればと思います。

データという要素はあまりにも客観的すぎる。データから作り上げたその予想は本当に「あなた」の予想なのだろうか?それをぜひ考えてみて欲しい。

データから組み立てる予想の限界

ちなみに今、すごく悲しいです。ずっとデータ予想に頼ってきたので。

データから予想を組み立てると、なぜ限界が訪れるのか。それは、昨今の競馬ファンの腕の向上に起因する。

昨今の競馬ファンの予想の腕は本当に上手だと思う。オッズがそれを分かりやすく表していて「こんなに人気するのか」という馬が人気通り好走し、「もっと人気しそうなのに」という馬が人気通り凡走するという場面を、最近では本当によく見かける。

競馬ファンの予想の腕の向上はおそらく、誰でも簡単にデータにアクセスできるようになったことが大きな理由だろう。

既に競馬予想のインフラとも言えるJRA-VANでも、枠や騎手や種牡馬といったデータを簡単に見られる。

またわざわざそのような有料サービスを利用せずとも、TwitterやYouTubeなどで様々なデータを紹介しているアカウントが多数存在する。

このように多くのデータに誰もが簡単にアクセスするようになり、これがそのまま競馬ファンの予想を上手くしているのだろう。

このことは一見「データを使えば馬券で勝ちやすくなる」というようにも受け取ることができるが、それは違う。

確かにデータを利用することで多少なりとも的中精度を高められるかもしれないが、それは大勢の人と同じ予想が出来るようになるというだけに過ぎない。

大勢の人が当たるレースでは自分も当たり、大勢の人が外れるレースでは自分も外れる。

パイの奪い合いゲームである競馬でそのような状態になったら、勝つことができないのは当然のこと。

パイの奪い合いを制するには、人とは異なる予想を組み立てる必要がある。もちろん、的中させるということは大前提になるが。

AIという存在

データに基づいて予想を組み立てるなら、尚更AIは無視できない存在だろう。

競馬予想という分野において、人間に勝ち目はないでしょうね普通に考えて。

各馬の勝率・連対率・複勝圏内率を数値として出して、オッズに対応させて期待値を計算して馬券購入をする。これを全レースにて実施する。

こんなこと人間には出来ません。とてもじゃないが。チーム組んでやればできるのかな?いや出来たとしてもあえてマンパワーでやる必要はないね。

僕たち人間は、このAIとは異なるフィールドで戦ったほうがいい。上記で「パイの奪い合い」について触れたが、それと同じで競合の少ないフィールドに手を出すべきだ。

データなんて、AIが一番取り込みやすい要素なはず。そんな物を人間が武器として扱って勝つなんて不可能と言ってもいいだろう。

僕が今目をつけているのはパドックとレースパフォーマンス(馬場適性)の分野だけど、別にこれらに限らず、データ以外の分野、つまり人間的な曖昧さを要求される分野で競馬予想に向き合ってみてはどうだろうか。

データは使え。ただし疑え。

僕はデータから予想することをやめるが、データを使うのはやめない。

なぜならデータの凄さも十分に知っているから。データはズバリ的中することもあるし、全くアテにならないこともある。

ではどうするかというと、データを集めて確認してもし使いたいデータがあれば、そのデータの根拠をデータ以外の部分から見つけ出す。

例えば「牝馬が強い」というデータが存在するなら、なぜ牝馬が強いのかを他の側面から考える。そしてその考えた根拠がレースに出走している牝馬にも共通するなら、重い印を打つ。

こうすることで信用していいデータと信用してはいけないデータを見極められる。

また予想のとっかかりとしてデータを利用することは引き続き行う。「牝馬が強い傾向なのか。なら牝馬からチェックしていくか。」というように、何もない状態よりは予想に手がつけやすくなる。

これまで通りデータは使いつつ、データに依存せずに予想を組み立てていく。たとえ(0.0.0.50)のような圧倒的な消しデータがあろうとも、まずは疑って入ろうと思う。

データ以外の予想要素

データに基づく予想をやめ、では何の要素に基づき予想を組み立てていくのか。データ以外に、どんな予想要素が挙げられるのか。

これが意外と難しい問いである。

例えば血統を挙げられるが、血統はデータではないのかという疑問が湧いてしまう。SS系が強いレースだとか、キンカメ系が強いレースだとか。

そこで、上記の問いに対する答えは「馬そのもの」としたい。

全く同じ血統の全兄弟でも、個体によって血統のどの要素を強く受け継いでいるかは大きく異なる。それを見極めるには、馬そのものを見るしかない。

つまりデータのように「大きな枠組み」としてその馬を見るのではなく「馬そのもの」としてその馬を見る。

「馬そのもの」を要素とする予想が、既にチラッと触れたが僕にとっては「パドック」と「レースパフォーマンス(馬場適性)」だった。これから勉強していく段階ですが。

他に挙げるとすれば「関係者コメント」に全振りとか凄く面白そう。レース後コメントだったり、調教に関するコメントだったり。

あとはパドックに近いが「返し馬」とか。分かる人には凄く分かりやすいみたいですね。僕にはまだ分からない。

昨今の競馬においては「馬場傾向」の重要性が非常に高いと感じているので、「馬そのもの」を見てその馬が当日の「馬場傾向」にマッチするかを考える。

こんな感じの予想の組み立て方を僕はしている。

終わりに

記事は終わりです。

データ派をやめて、人間的な曖昧さの分野で予想を組み立てていきたい。

ちなみにこの記事の考えに至ったきっかけはアーモンドアイが有馬記念で大敗したショックからです。

あそこまで負けるとは思わなかった。最低でも連対すると思っていた。

僕はまだ競馬歴が浅いので「競馬に絶対はない」ということをアーモンドアイにようやく教わった気がする。

もちろん似たような場面は何度も見ていて、例えばキタサンブラックの2017宝塚記念とか。けど正直あの時は競馬がほとんど分かっていなかったので。

そういう意味でも改めて、アーモンドアイが有馬記念に出走してくれたことに感謝したい。ルメールがレース後に「これも競馬」と言ったらしいが、本当にそれに尽きる。このルメールの言葉は忘れないでおきたい。

今年も有馬記念は現地参戦だったが、まさに"I was there"のレースだった。リスグラシューの圧勝も、アーモンドアイのまさかの大敗も。「これが競馬」と「これも競馬」の両極端を見たような思いだ。感謝しかない。

また今回のアーモンドアイのおかげで「怪物」の定義も自分の中にしっかり持つことが出来た。本当に沢山のことを教えてもらった。

まだ来年も走るようなので、G17勝の大記録はほぼ確実に達成するだろう。府中にこだわれば、G18勝でさえ現実的な目標だ。今後も楽しませてもらえそうだ。

では。おしまい。