検証中　データで競艇が勝てるのか！

競艇の予想をやっていると、どうしても「感覚」や「経験則」の話になりやすいです。

もちろん、それ自体を否定するつもりはありません。
実際、長く見ている人の感覚には価値があります。

ただ、自分はそこをできるだけ曖昧にしたくありませんでした。

この条件は本当に強いのか。
この会場の癖は、数字で見ても存在するのか。
展示で良く見えたモーターは、本当に結果につながっているのか。
雨、風、潮、波高で、回収率はどれだけ変わるのか。

そういうことを、ひとつずつデータで潰していっています。

今やっているのは「予想を出すこと」よりも、まず「再現性のある条件を見つけること」です。

感覚で当たったレースではなく、
条件を固定しても残るものだけを採用したい。

だから今は、はっきり言って検証中です。

でも逆に言えば、検証中だからこそ分かることがあります。

思ったより弱い条件。
見た目ほど使えない情報。
逆に、あまり注目されていないのに数字が残る条件。
会場ごとに全然違う傾向。
選手の力だけでは説明できない、モーターと展示の噛み合い。

競艇は「なんとなく」で勝てるほど甘くないですが、
「数字を積み上げていく」と、確かに見えてくるものがあります。

自分が今見ている主な軸はこのあたりです。

・会場ごとの癖
・選手の全国成績、当地成績、コース成績
・モーター2連率、3連率
・展示タイム、展示ST、進入
・風速、風向、波高、水温
・潮位差、満潮帯、干潮帯
・決まり手の傾向
・オッズとの歪み

つまり、1つの要素だけを見るのではなく、
会場 × 選手 × モーター × 展示 × 水面状況を重ねて見ています。（最後にすべてにパラメーターを参考として掲載しておきます）

ここを毎日回していると、
「この条件は残る」
「この条件は見た目より弱い」
「これは件数が少なすぎて実戦向きではない」
という線引きが少しずつできてきます。

実際、今までかなりの数の条件を検証してきました。

採用できるものもあれば、捨てたものもあります。
一見よさそうでも、年を跨ぐと崩れるものもあります。
逆に、件数は少なくても、会場を絞ると急に数字が跳ねるものもあります。

このあたりは、やってみないと分かりません。

だから自分は、
「当たったレースを後から説明する」ことより、
「事前に条件を固定して、それでも数字が残るか」を大事にしています。

ここはかなりこだわっていて、
将来の結果を条件に混ぜないことも強く意識しています。

後から見れば何でも理由は作れます。
でも、それでは検証になりません。

その時点で見えている情報だけで条件を組み、
その後の結果で評価する。
このやり方でないと、実戦に使える数字にならないと思っています。

正直、まだ全部が完成したとは思っていません。

むしろ、まだ詰める余地はかなりあります。

展示データの取り方。
モーターの上振れ下振れの評価。
会場ごとの水面補正。
選手がモーターを引き出しているかどうか。
潮や風が絡んだ時の歪み。

ここは今も毎日検証中です。

でも、だからこそ自信を持って言えることがあります。

少なくとも自分は、
雰囲気で語っているわけではなく、
実際にデータを取り、見比べ、残る条件だけを探しています。

競艇は面白いです。
そして、ちゃんと数字で向き合うと、さらに面白くなります。

このnoteでは、そうやって積み上げている途中の記録も含めて、
検証の過程や考え方を書いていこうと思っています。

完成した正解だけではなく、
何を見て、何を捨てて、何が残ったのか。

そこに価値があると思うからです。

まだ検証中。
でも、だからこそ本物の途中経過を出していきます。

下記が具体的なパラメーターです。
ここまで本気でやっているのでかなり価値があるデータだと思います。
欲しい方も多いのではないでしょうか。
ＡＩはデータがあると強いです。データがないと感覚になります。

1. レースそのものの情報

• 開催日

• 会場

• 何レース目か

• SG / G1 / G2 / G3 / 一般戦

• 優勝戦かどうか

• 開催何日目か

• ナイターかどうか

2. 会場の特徴

• 淡水か海水か汽水か

• インが強い会場か

• 潮の影響が大きい会場か

• 標高が高い会場か

• その会場特有の癖

3. 選手の基本情報

• 選手名

• 支部

• 出身地

• 年齢

• 性別

• 登録期

4. そのレース時点の選手の強さ

• 級別 A1 / A2 / B1 / B2

• 全国の1着率

• 全国の2連対率

• 全国の3連対率

• 当地の1着率

• 当地の2連対率

• 当地の3連対率

• 平均スタート

• 体重

• フライング回数

• 出遅れ回数

5. コース別の得意不得意

• 1コースでどれだけ強いか

• 2コースでどれだけ強いか

• 3コースでどれだけ強いか

• 4コースでどれだけ強いか

• 5コースでどれだけ強いか

• 6コースでどれだけ強いか

• 各コースの平均スタート

• 各コースの連対率

• 各コースの1着率

6. モーターの情報

• モーター番号

• 現行モーター2連率

• 現行モーター3連率

• モーターの最近の成績

• そのモーターが最近どれだけ勝っているか

• 公式のモーター2連率より上振れているか下振れているか

7. ボートの情報

• ボート番号

• ボートの2連率

• ボートの3連率

8. 展示の情報

• 展示タイム

• 展示スタート

• 展示進入コース

• チルト

• 体重調整

• 安定板ありなし

9. 展示から見える比較情報

• そのレースで何番目に展示タイムが良いか

• そのレースで最速とどのくらい差があるか

• その選手の普段の展示タイムより良いか悪いか

• その会場での平均より良いか悪いか

• そのモーターの平均より良いか悪いか

• 進入が枠通りか、動いたか

10. オリジナル展示データ

• 1周タイム

• まわり足タイム

• 直線タイム

• 元データ上の順位

11. 天候・水面の情報

• 天気

• 風速

• 風向き

• 波の高さ

• 気温

• 水温

12. 潮の情報

• 満潮に近いか

• 干潮に近いか

• 潮位差

• 1時間で潮がどれだけ動いたか

• 上げ潮か下げ潮か

• 満潮帯か干潮帯か

13. 部品交換の情報

• ピストン交換

• リング交換

• 電気交換

• キャブ交換

• シリンダ交換

• シャフト交換

• ギヤ交換

• キャリア交換

• プロペラ交換

• 交換点数

• どの組み合わせで交換したか

14. 結果側で見られる情報

• 着順

• 本番スタート

• 決まり手 逃げ / 差し / まくり / まくり差し / 抜き / 恵まれ

• レースタイム

15. オッズの情報

• 3連単オッズ

• 2連単オッズ

• 確定オッズ

• 5分前オッズ

• 1分前オッズ

• オッズの変化率

• 人気順

• 市場より妙味があるかどうか

16. モデル予測の情報

• 1着予測確率

• 2着以内予測確率

• 3着以内予測確率

17. 派生して作れる“分析用の数字”

• 最近10走の1着率

• 最近30走の1着率

• 最近50走の1着率

• その会場だけで見た最近成績

• そのコースだけで見た最近成績

• 最近の平均スタート

• 全国成績より最近調子が上か下か

• モーターが最近上向きか下向きか

• 引き出し力 選手がモーターをどれだけ良くしているか

• その選手が得意な決まり手

• 会場と支部の相性

• 先輩後輩の関係性仮説

18. 実際の検証でよく使う条件のまとめ

• 雨の日を除外

• 女子戦を除外

• 一般戦だけ

• SG / G2 / G3だけ

• 10R以降だけ

• 1号艇が強い

• 2号艇が強い

• 3号艇がまくり型

• 4号艇がカドまくり型

• モーターが強い

• モーターが上振れている

• 展示が良い

• 波が低い

• 風が弱い

• 潮の条件が合う

• オッズが歪んでいる