競馬予想の4ファクター
血統・コース・距離・近走の評価方法

前走の着順に目が向くと、距離変更や馬場の違いを見落としがちです。評価項目を分け、加点と減点の理由を残すために4ファクターを使います。数値は整理を助けますが、数値化しただけで予測が正しくなるわけではありません。

基準の直前と直後で現実の能力が急に変わるものではありません。同じ85点でも、実績が豊富な馬と初条件の馬では情報の確かさが違うため、理由と不確実性を添えます。

Hillほか（2010）MSTNと距離適性の関連研究は148頭の遺伝子型を判定し、主に重賞勝ち馬79頭の距離適性との関連を分析しました。MSTNは距離傾向の参考になりますが、血統表から個体の型を確定したり、型から能力の天井を算出したりはできません。

旧記載の「競走馬は70年間速くなっていないため種の限界に達した」という断定は改めました。Sharman・Wilson（2015）競走速度の長期変化は英国のデータで速度向上を報告しており、距離や期間、競走条件によって結論は変わります。

F01では血統背景と実際の走りが一致しているかを見ます。デビュー前や出走数が少ない馬の評価には、より大きな不確実性を残します。

F02は距離以外の競走条件を整理します。コースの形状、使用コース、馬場状態、想定する進路を確認します。JRA「馬場状態に関する基礎知識」が説明する通り、含水率だけで馬場区分は決まりません。

速度はストライド長と完歩頻度の積として表せますが、馬場が悪化すると全馬が同じように歩幅を縮めるとは限りません。実測がない歩幅・ピッチは観察上の見立てとして扱います。詳しくは馬場状態と展開予測を参照してください。

F03は距離別の実績、追走時の余裕、終盤の内容を確認します。距離延長・短縮の効果は前走と今回のペース次第で変わるため、変更幅だけで減点を確定しません。

未経験の距離では、血統を手がかりにしつつ確かさを下げます。算出式と未公開の条件はF03解説に整理しています。

F04では直近のレース内容や体重、公開された追い切り情報を確認します。比較対象を直近5走とするのは当モデルの観察窓であり、すべての馬に最適な期間と検証されたわけではありません。

スコアが80を下回っても、見えない故障やホルモン異常があることを意味しません。ペースや進路の不利で成績が落ちている場合もあります。CFIは負荷に注意を向ける補助情報として扱います。

従来の説明では4項目を掛け合わせる設計を採り、条件によって重みを調整しています。ただし、0〜100の正規化、重み、欠測値の扱いを含む全算式がなければ、読者が同じ総合点を再計算することはできません。

予想印と自信度は当サイトの評価表現です。勝率として使うには、事前に固定した予測と実際の成績を多数のレースで照合し、点数ごとの校正を確認する必要があります。

従来の配分案は、本線・攻め・保険の3区分、単一の高リスク買い目を予算の20%以内、保険に10〜15%を割り当てるという独自の例です。これらの割合が最適だと検証されたわけではありません。

同じレースの馬券は結果が連動するため、区分を分けても独立した分散にはなりません。マルチは着順を入れ替えて点数を増やす買い方で、本命1着固定のままではマルチになりません。点数増による購入額も含め、最初に決めた総予算の範囲を守るための管理として扱います。

シミュレーションを何回繰り返しても、入力した確率が適切かどうかは別に検証する必要があります。本記事には実行回数や計算ログを提示していないため、計算済みの精度を示すものとはしません。

レースごとに予想時刻、利用情報、スコア、オッズ、購入・見送りの判断を保存し、結果と照合します。的中例だけでなく全対象を数え、モデル変更前後や未使用期間で評価することが今後の検証課題です。

• Hillほか（2010）MSTNと距離適性の関連研究
• Sharman・Wilson（2015）競走速度の長期変化
• JRA「馬場状態に関する基礎知識」
• JRA「レース成績データ」

資料確認日：2026.09.12。公的資料は定義・制度、研究論文は記載した対象集団の知見を確認するために引用しています。独自スコアの予測精度を保証する資料ではありません。