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。