コラム — データと確率のリテラシーを高める読みもの
AI予想の仕組みから、予想情報との健全な付き合い方まで。攻略法の指南ではなく、データと確率のリテラシーを高めるための読みものです。予想や買い目は扱いません。掲載する情報は参考情報であり、的中や利益を保証するものではありません。
どこから読むか
- 競艇の統計データ(実測)(記事4本)
- オッズ・回収率の計算(記事4本)
- 競馬AIの仕組みと作り方(記事3本)
- 確率との付き合い方(記事3本)
競艇の統計データ(実測)
公式データと確定オッズを集計した記事です。1コースの強さを場・級別・展示タイム・人気順の切り口で確かめられます。まず場別のランキングで全体の傾向をつかみ、気になる要素の記事へ進む順が読みやすいです。
- DATA
競艇場別の1コース勝率ランキング — 24場のイン逃げ率と荒れやすさを7万レースで集計全国24場ごとに進入コース別の1着率を71,645レースで集計。1番人気の勝率と1コース単勝の回収率も場別に。
- DATA
競艇の級別ごとの1着率 — A1・A2・B1・B2の差と、1コースに入ったときの勝率を6万7千レースで集計級別A1・A2・B1・B2ごとの1着率、1コースでの1着率、支部別のA1の人数を67,693レースで集計。
- DATA
競艇の展示タイム1位は何%勝つ? — 順位別・コース別の1着率とスタートタイミングを6万レースで集計展示タイムの順位別・コース別の1着率と、進入コース別の平均スタートタイミングを67,633レースで集計。
- DATA
競艇の人気順・コース別の回収率は? — 1万5千レースの単勝と3連単の出目を実測2026年7〜10月の15,626レースの確定オッズで、単勝の人気順・進入コース別の勝率と回収率、3連単の出目上位10を集計。
オッズ・回収率の計算
オッズの読み方と、回収率がどこに落ち着くかを計算で確かめる記事です。控除率の比較から入り、オッズから確率を出す方法、合成オッズの順に読むと式がつながります。
- REFERENCE
ギャンブルの還元率・控除率 比較一覧|競馬・競艇・宝くじ・toto【競馬・競輪・宝くじ】— 一次情報で比較する決定版リファレンス中央競馬(JRA)・地方競馬・競艇・競輪・オート・宝くじ・toto/BIGの控除率と払戻率(還元率)を公式ソースで裏取り。JRAは券種別も掲載。長期的にマイナスへ近づく仕組みまで解説。
- REFERENCE
競馬の回収率の平均は? — 券種別の理論値と計算方法、1年でどれだけブレるか払戻率から見た平均回収率、エクセルでの計算式、同じ買い方を100回・1,000回続けたときの回収率の幅を二項分布で計算。払戻金の税金の扱いも。
- HOW-TO
オッズから確率を逆算する方法とは — インプライド・プロバビリティのきほん単勝オッズの逆数を取り、控除率で正規化して市場の暗黙確率を求める3ステップを具体例つきで解説。edgeや確率の校正への接続方法まで。
- MATH
合成オッズの計算方法 — 式と資金配分、トリガミにならない点数を実際のレースで計算合成オッズの式、払戻がそろう資金配分、100円単位のずれ、全部買うと0.75倍になる理由を確定オッズで計算。
競馬AIの仕組みと作り方
競馬のAI予想がどんなデータで確率を出しているかを知りたい人、自分で作ってみたい人向けです。仕組み→地方競馬との違い→自作の手順の順に読めます。
- MECHANISM
AI競馬予想の仕組みとは?データ・特徴量・確率のきほんを解説AIはどんなデータを使い、どうやって1着確率を推定しているのか。特徴量・機械学習モデル・市場との差(edge)の考え方と、AI予想の限界までを中立的に解説。
- LOCAL RACING
地方競馬でもAI予想は使えるのか? — データ量とオッズの違いを解説中央競馬(JRA)と地方競馬(NAR)のデータ整備量の差、15競馬場ごとに異なる主催者・控除率・オッズ構造の違いを解説。
- HANDS-ON
競馬AIを自作するには? — データ収集からモデル評価までの入門ロードマップデータの入手と規約、特徴量づくり、学習、時系列での評価まで5ステップ。データサイエンスの練習台として競馬AIを作る人のための道筋。
確率との付き合い方
成績の見方と予算の決め方を扱う記事です。短期の結果で判断しないための考え方と、予測確率の確かめ方をまとめています。
- LITERACY
短期の成績はなぜアテにならないのか — 大数の法則と分散のきほんコイン投げの例から、少ないレース数で回収率が大きくブレる理由、偶然でも「好成績」が生まれる仕組みまで。結果を評価する時間軸の話。
- MODEL
予測確率のキャリブレーション(校正)とは — 「20%」が本当に20%かを確かめる方法信頼性図(校正曲線)の読み方、過信・過小のズレ、log lossやedgeとの関係まで。確率予測の「正直さ」を検証する方法を解説。
- LITERACY
予想情報との付き合い方と資金管理の基礎 — 公営競技を長く楽しむために予算の決め方、記録のつけ方、追い上げ購入がなぜ危険か。予想情報の見きわめ方と、のめり込みへの備え・相談窓口まで。
確率の評価指標や、機械学習の検証手順はガイド一覧にまとめています。
koei-ai は、確率とその根拠、市場との差(edge)の公開を目指す分析ツールです。
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