DATA & METHODOLOGY

コトクム競馬AI検証ラボの分析方法

過去データをどのように評価へつなげ、何を判断材料として公開しているのか。数値の見方と検証上の限界をまとめています。

レースデータ
2026/09/27
種牡馬成績
2026/09/13

ANALYSIS FLOW

データからレース判断まで

  1. 01

    過去データ

    開催条件や過去走など、分析の土台となる情報を整えます。

  2. 02

    複数モジュールで分析

    脚質・展開・スピード・馬場・血統などを別々の観点から評価します。

  3. 03

    単勝率・複勝率

    各分析結果と相手関係を踏まえ、レース内で比較できる数値にします。

  4. 04

    レース内比較

    全出走馬を同じ尺度で並べ、順位と相対的な位置を確認します。

  5. 05

    判断材料を整理

    買い候補・相手候補・見送り候補・消し候補として読み解ける形に整えます。

01

このサイトの考え方

ひとつの指標だけで結論を出すのではなく、複数の評価材料と今回の相手関係を並べて確認するための競馬データメディアです。AIは判断を代行するものではなく、比較の見落としを減らすための補助として使います。

02

過去データを検証

出走馬の過去実績や開催条件など、利用可能なデータを同じ契約で整理します。取得できない項目を推測で補わず、欠損は欠損のまま扱います。

03

複数モジュールで評価

脚質、展開、スピード、前走、騎手、馬場、血統など、実装済みの13モジュールを評価材料にします。各モジュールは同じ役割ではなく、異なる観点から馬の状態や条件適性を確認します。

04

補正単勝率・補正複勝率を算出

補正単勝率

このレースで1着になる可能性を、各分析結果と相手関係をもとに補正した数値です。

補正複勝率

このレースで3着以内に入る可能性を、各分析結果と相手関係をもとに補正した数値です。

いずれも的中を保証する数値ではありません。順位、称号、リスク材料と合わせて確認してください。

05

レース内で比較

算出した数値と評価を全出走馬で並べ、単勝順位・複勝順位として比較します。数値の高低だけでなく、上位馬同士の差やレース全体の評価分布も読み取れるようにしています。

06

AI評価とレース内評価

AI評価

馬そのものの総合評価です。強気買いから確実切りまでの7段階で示します。

レース内評価

今回の出走メンバー内での相対的な位置です。軸最有力から切り候補までの8段階で示します。

2つは別の尺度です。そのため、馬単体のAI評価が「見送り」でも、今回の相手関係ではレース内評価が「相手候補」になることがあります。

07

検証と限界

過去データ検証

過去のデータを用いて、評価ルールや表示値の整合性を確認します。未来の運用成績とは分けて扱います。

事前保存後の実運用検証

開催前に保存した予測と確定結果を後から照合する検証です。十分な標本がそろうまでは性能を保証する表現を行いません。

08

データ更新

レースデータと種牡馬成績は基準日が異なります。各ページに表示する基準日を確認し、開催データの更新後に検証済みの公開データへ切り替えます。

現在のレースデータ基準日は 2026/09/27、種牡馬成績は 2026/09/13 です。

09

免責・注意

掲載する分析・確率・順位は結果や利益を保証するものではありません。馬券の購入はご自身の判断と責任で行ってください。20歳未満の方は馬券を購入できません。

FURTHER READING

指標と検証を、もう一歩詳しく