競馬AIとは？データを検証し、比較する仕組み

競馬データ分析には、過去の結果を集計する役割と、これからのレースを予測する役割があります。コトクムは独自AIの分析結果を公開し、各馬を同じ項目で比較できるようにしています。

1. 01 / DATA

   過去と条件

   過去走と今回の距離・馬場などを分析の土台にします。

2. 02 / ANALYSIS

   複数の観点

   13モジュールの評価と予測値を、個別の判断材料として読みます。

3. 03 / COMPARISON

   今回のメンバー

   補正確率・順位・レース内評価から、相手関係を比較します。

Web画面はAIが出力した補正単勝率・補正複勝率と順位を表示します。閲覧時に別の予測を作ったり、モジュールの評点を単純に足して新しいスコアを作ったりはしません。

同じ馬でも、展開には強みがあり、距離変更には注意が必要な場合があります。評価の数だけを数えるのではなく、どの条件に対する材料なのかを確認します。

脚質

走り方と想定される展開との適性

展開

レースの流れとの相性

スピード

走破能力・速度面の評価

前走

直近レース内容の評価

騎手

騎手に関する要素の評価

馬場

芝・ダートなど馬場条件との適性

血統

血統面から見た条件適性

種牡馬成長

種牡馬傾向から見た成長面の評価

近2〜5走

直近数走の内容と安定性

前走との乖離

前走と近走評価の差や変化

道悪

重い馬場条件への適性

距離変更

今回の距離変更による影響

休養間隔

レース間隔から見た状態面の評価

モジュールは判断材料です。S・Aなどの表示だけで、好走や利益が確定するわけではありません。項目が未取得のときに、良い評価と読み替えないことも大切です。

1. 開催日・競馬場・距離・出走馬を確認する。
2. 補正単勝率・補正複勝率と、それぞれの順位を並べて見る。
3. AI評価とレース内評価を分け、モジュールと注意材料で理由を確かめる。

「レース判断」は上位の差や集中の見方をまとめた試験運用の分類です。予測の的中率でも、正式な買い目でもありません。検証の条件と公開状況も合わせて確認してください。