ウイなび理論

2016年に開発した馬券予想システム「winning navigator(ウイなび)」。
『ウイなび』は、あえて人の思考を介在させず、膨大な競馬のビックデータから本当に必要な、
『成績』『調教』『騎手』の3つのファクターに絞って数値化することで、
“的中率”と“回収率”を実現させた馬券予想システムです。

では、なぜ人の思考を介在させないのでしょうか?
それは、人の思考は、時によってバラツキがあるからです。
例えば、気にしていた馬や応援している馬が、レースに出走してきた場合、みなさんは、その馬をスッパリ切ることができるでしょうか?
また、頼っている騎手が本命馬に騎乗していたら、果たして、買わずにいられるでしょうか?
当然、大丈夫と思っている人でも、頭の片隅にそのことが引っかかっていれば、予想は、その影響を受けてしまいます。
軸馬にしてしまったり、いらない点数を購入することにもなりかねません。
つまり、人は、その時々で、いろいろな影響を受けてしまっているのです。
決して、そのことが悪いことだとは思いませんが、実際購入点数が多くなり、無駄な出費が多くなってしまったり、
軸馬がブレたりしてしまうのです。

そのような人の感覚によるブレをなくすことが、馬券的中への第一歩になります。

ファクターを絞ることの重大性

競馬の予想に必要なファクターとは、いったいなんでしょうか?
血統、調教、成績、パドック、返し馬、騎手、決め脚、タイム、斤量、馬場など、あげればきりがありません。
だから、いろいろな予想ができて楽しいのですが、そのことが、レースを当てることが難しくなってしまう要因でもあります。
では、全ての要素をスーパーコンピューターや人工知能を使って解析すれば良いのでは?と、
考える方もいらっしゃるでしょう。確かに最近の技術を使えば、可能になるかもしれません。
実際、株取引においては、トレーダーの代わりにAIを使うことで、将来的な傾向を導き出し、
実績をあげているという話も聞きます。
おそらく、近い将来これまで蓄積された多くのレースデータをビックデータとして
AIに学習させて予想に活かすことも進んで行くはずです。

しかし、現時点では、我々がその情報を活かすことは難しいのも事実です。

では、どうすれば良いでしょうか?
その答えが、結果に結びつくファクターを絞るということなのです。
重要なファクターは、『成績』『調教』『騎手』。
この3つがレースを勝つ馬にとって、最も影響するファクターであることを発見しました。

逆転の発想で勝ち馬を導き出す。

みなさんは、前走のレースで人気だった馬が、期待を裏切り着外になったとき、
今回のレースで自信を持って本命を打つことができるでしょうか?

やはり、前走のレースで良い成績を出した馬を買ってしまうのが一般的ではないでしょうか?
しかし、よく考えてくいださい。前走大敗したのには、何か大きな原因があったとは考えられないでしょうか?
人気になっていたということは、誰しもが認めた実力がある馬であったことは疑いようがありません。
そんな馬が急に負けてしまったのです。おそらくは、何か走れない要因があったのだとは想像できないでしょうか。
そして、その要因が、今回のレースで取り除かれていたとしたら、もともと実力がある馬ですので、
すんなり走れば1着も当たり前ではないでしょうか。
つまり、前走で期待を裏切った馬こそ、今回狙うべき馬なのです。

調教は、その馬の調子のバロメーター。

いくら、強い馬でも調子が悪いとその実力を発揮することはできません。
人間でも、発熱や気分がよくない時など、その実力を発揮できないのですから、馬も同じ動物、実力が発揮できるはずがありません。
まして、言葉を発することができないのですから、その調子は、調教を見るしかありません。
この調教というファクターも勝ち馬を見極める大きな要素であることは間違いありません。

騎手の技術は、馬に伝わります。

武豊騎手が、前人未到の4000勝を達成しました。
確かに良い馬に乗せてもらっていることもありますが、腕が良くなければ、新人騎手だった武豊騎手に騎乗依頼は来なかったはずです。
それだけ、武豊騎手の騎乗は、見る人が見れば、違っていたと想像できます。
確かに、我々が見ても、馬のあたりや騎乗フォームがズバ抜けているように見えます。
また、「逃げの武豊」との異名もあるようにそのレース運びは、抜群です。
直線に入っても、前が詰まって追えないことが少ないのもご存知の通りです。
馬にストレスをかけずにスムーズに走らせる能力は、ズバ抜けているのではないでしょうか。
しかし、そんな天才が日本には数少ないのも事実。
なぜなら、日本の騎手は、数少ない騎手候補を選んだ上で、JRAによって英才教育を行っていく仕組みになっているからです。
しかし、世界では、多くの騎手候補を集めた上で、選ばれた優秀な者のみを騎手にして行くという仕組みを取り入れています。
つまり、日本では、切磋琢磨して騎手を作り上げるのに対して、海外は最初から才能のある人材けをピックアップし、技術を学ばせているのです。
では、どちらがより優秀な騎手を輩出することができるのでしょうか?
私は、海外のやり方が天才的(独創的)な騎手を誕生させることができると思っています。
ですので、現在日本で活躍するデムーロ騎手やルメール騎手など、素晴らしい騎乗が見られるのです。
そして騎手が、馬を勝たせるひとつの要因であることは、疑いようがありません。

3つのファクターに絞ってシステムを構築。

『ウイなび』は、この3つのファクターに絞って予想して行くプログラムを構築しました。
なぜ3つなのか?
それは、少しでも単純な要素に絞ることで、予想のスピードアップを図ることと、導き出す数値(WN値)に変化をつけたかったからです。
どうしてもファクターが多くなれば、結果的に求める数値が平均化され、違いが見つけにくくなるからです。
ウイなび値(WN値)に関しては、次に説明させていただきます。