今回は、
下級条件におけるデータ価値 ＞ 重賞におけるデータ価値
競馬におけるデータの価値ってこうなるよねって話を書いていこうと思います。
（データというのは回収率をベースにしたデータのことです。）
前提：僕の話が絶対に正しいというわけではない
あくまで、「そうなんじゃないの？」という自分の意見です。
反対意見とかあったら、是非教えてくて下さい。僕のためにもあります。
お互い、リスペクトを持ってやっていきましょう！！！
ちょっと長いんで、読むのめんどくさい人は、目次の結論をクリック！！
回収率のデータを使う理由は？
レースの傾向がわかる
多くの人がこれじゃないかなと思います。
例えば、有馬記念で
外枠のデータが悪いというデータがあれば
有馬記念の外枠は不利ということです
細かい理屈は置いといて、簡易的にそのレースの特徴を掴めるのがデータのメリットかなと思います。
もちろん、データの理屈がわかれば、データの取捨ができるので、より良くなりますが、、、
繰り返すことで勝てる
一般的に競馬は繰り返すせば繰り返すほど負けるといわれています。
これは、控除率が関係しています。ここら辺の話は、沢山記事があります。
すごい簡単（重要）に言えば、
10人で10人分のお金を分ければ平等、になるところを
競馬では、JRAが一部を持って行ってしまうので
10人で約8人分のお金を分けなきゃいけません。
そうなると、繰り返すほど負けが込んでいく、という理屈です。
この状況を回収率100％以上のデータを使って1人勝ちすれば打破できる
って話です。
回収率100％以上のデータのポイントは、
1回の勝負で得するのではなく、何回も繰り返した先に得する、という点です。
つまり、
繰り返すほど負ける競馬の中で、
繰り返すほど勝てる条件を1番明確に提示してくれるのが、回収率100％以上のデータということです。
僕は、上で述べた1つ目のメリットよりも、このメリットの方が、
データを使うモチベーションになっています。
下級レースにおける回収率データの価値
上記のメリットとを踏まえて、下級レースを見ていきましょう。
ちなみに、ここでいうデータは、
- ○○騎手の中山芝2000m以上の回収率
- ○○産駒のダート良馬場且つ新馬・未勝利戦の回収率
- 東京芝1600mの脚質別の回収率
などを指します。
傾向がわかるか
そりゃそう。傾向はわかります。
それは、レースの傾向なのか騎手の傾向なのか、はデータによって異なりますが、
とりあえず傾向はわかります。
繰り返せるか
繰り返せます。
データによっては1日に何回も繰り返せます。
先の通り、繰り返すほど勝ちに近づきます。
重賞における回収率データの価値
傾向がわかるか
重賞レースでは、
そもそも、重賞においてこのようなデータが当てはまるのか？問題が生じます。
- ○○騎手の中山芝2000m以上の回収率
- 東京芝1600mの脚質別の回収率
結論、当てはまる場合と当てはまらない場合が存在するのではないでしょうか？
その理由は、以下2点。
①下級レースとはレースレベルが異なるため
例えば、
東京芝1600mも、下級レースと重賞でペースが異なりやすく、傾向が変わります。（そうだよね？）
当然そうなると、
東京芝1600mの脚質別の回収率、というデータは重賞では使えないということになります。
なので、より正確なデータを反映しているものは、
東京芝1600mのデータ、ではなく、
東京芝1600且つ重賞のデータ、とか、
もっと言えば、
NHKマイルのデータ、
より絞ったデータじゃないと正確な傾向はつかめないと考えています。
②例外が多数存在するため
例えば、
2019-2022年のロードカナロア産駒の牝馬且つ2000mの回収率（N = 157）
単：31％ 複：50％
です。
また、2200ｍ以上のレースに出走した回数は、ここ4年で15回前後しかありません。
データ的にロードカナロア産駒の牝馬は短い距離でないと活躍できません。
ここで、
アーモンドアイ・・・（ボソッ
みたいな人がいると思います。
まさにそうなんです。
あくまで、データは傾向なので逸脱している馬も何頭もいます。
その傾向から外れる例外の馬って、重賞（ないしはG1）で勝ち負けする馬に多くない？って話なんです
また、ここで
下級レースでも、データから逸脱している馬がいるよねぇ～、と思う人がいます。
鋭いですが、僕は問題ないと思っています。
- データを逸脱するくらい強い馬、下級レースはすぐ抜けるので問題ない。
- そもそも、試行回数でカバーできる。下級レースは重賞に比べ、同条件での試行回数が稼げるので、1つの例外の影響が少なくなる。
このような点から、下級レースに例外はいる分には問題ないかなと思っています。
データから逸脱するくらい、とんでもなく弱い馬の場合は戦績見ればわかりますし。
このような点から、重賞レースでデータから傾向を読むには、精査する必要があると考えています。
ただ、その場合以下の矛盾が生じます。
繰り返せるか
上記の理由で、重賞レースでデータを使う場合、精査が必要で場合によっては繰り返せなくなります。
例えば、
有馬記念の枠順ごとの回収率データを用いたとします。
このデータを見れば、
枠の有利不利がわかりますし、
回収率を見れば穴馬が来ているか否か？
がわかります。とっても良いデータです。
ただ、たまたまその1年がデータから逸脱してしまったときに、致命的です。
し、繰り返せないので、リカバリーがききません（10回繰り返すのに10年かかるよぉ）
つまり、
繰り返すほど勝てるという、回収率100％データのメリットはほぼなくなるんですよね。
結論
下級レース：同じデータで試行回数が稼げる
重賞レース：同じデータで試行回数が稼げない
よって、回収率100％以上のデータのメリットを、より受けられるのは前者だよねって話です。
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