2022年2月の競馬予測結果まとめ
本記事では、2022年2月中に行った競馬予測の結果をまとめていきます。
AIモデルの第1号となる「MRTPM (version 1)」を2022年2月23日より稼働しました。
このAIモデルによる予測結果を集計します。
今後、複数のモデルやバージョンが稼働したら、それらの結果の比較も行っていこうと思っています。
現状はAIモデルが1つしか稼働していないので、こちらの結果のみになります。
2022年2月の競馬予測の結果
結果は、予測レース数、当選率や回収率をまとめていきます。
予測レース数
まずは予測レース数を見ていきます。
総レース数に対して、AIモデルで予測できたレース数を示します。
- 全体: 98/290 (33.79%)
- 中央競馬: 13/72 (18.06%)
- 地方競馬: 85/218 (38.99%)
全体で見ると、約34％のレースに対して予測を行っており、おおむね3レースに1つは予測をしていることになります。
中央競馬は約18%とかなり低い数値になっています。
これは、中央競馬は新馬レースなどの割合が多いため、予測するために必要なデータが揃っていないレースが多いことが要因です。
地方競馬は40％弱のレースで予測ができています。
今後の課題としては、新馬レースや未勝利レースのような、過去実績のないレースに対する予測になりそうです。
当選確率
次に当選確率を見ていきます。
予測した98レースのうち、どれくらいのレースで当選が出たのかを集計します。
1つでも当選が出たらカウントします。
- 全体: 83/98 (84.69%)
- 中央競馬: 8/13 (66.54%)
- 地方競馬: 75/85 (88.24%)
当選確率だけで見ると、かなり高い数値となっています。
全体でおよそ85％のレースで何かしらの当選が出ています。
中央競馬と地方競馬で比較すると、地方競馬の方が当選率が高いことがわかります。
地方競馬の方が、過去レース数の多い馬が多い傾向にあるため、予測精度が高くなると考えられます。
中央競馬のビッグレースでの予測精度を高めるには、過去実績が少ない馬に対する予測方法を検討する必要があります。
馬券種類ごとの当選率と回収率
最後に、馬券種類ごとの当選率と回収率をみていきます。
馬券種類別
まずは馬券種類別にみていきます。
当選率や回収率をまとめました。
当選率は、当選数 ÷ レース数で計算しています。
ただし、複勝とワイドは各レース3つずつあるので、これらは当選数 ÷ (レース数×3)で計算しました。
回収率も同様です。
通常は、合計払い戻し金 ÷ (レース数 × 100)、複勝とワイドは合計払い戻し金 ÷ (レース数 × 100 × 3)で計算しています。
| 馬券種類 | 当選数 | 合計払い戻し金 | レース数 | 回収率(%) | 当選率(%) |
|---|---|---|---|---|---|
| 単勝 | 26 | 10,810円 | 98 | 110% | 26.53% |
| 複勝 | 117 | 21,810円 | 98 | 74% | 39.8% |
| 枠連 | 14 | 6,070円 | 98 | 62% | 14.29% |
| 馬連 | 10 | 4,490円 | 98 | 46% | 10.2% |
| ワイド | 34 | 13,700円 | 98 | 47% | 11.56% |
| 馬単 | 6 | 4,900円 | 98 | 50% | 6.12% |
結果を見ると、単勝は回収率が110％と100％を超える結果となりました。
これは、全98レースに対して、単勝を100円ずつ合計で9,800円分購入すると、最終的には10,810円となり投入金額よりも払い戻し金が大きくなることを意味します。
つまり、儲けが出るということです。
その他は、回収率が全て100％未満となるので、儲けは出ないことになります。
当選率で見ると、複勝が40％弱と最も高い結果になっていますが、回収率で見ると74％で100％には届きませんでした。
馬券種類 × 中央競馬・地方競馬
次に中央競馬と地方競馬に分けて馬券種類別の結果をみてみます。
| 区分 | 馬券種類 | 当選数 | 合計払い戻し金 | レース数 | 回収率(%) | 当選率(%) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 中央競馬 | 単勝 | 2 | 630円 | 13 | 48% | 15.38% |
| 中央競馬 | 複勝 | 10 | 2,230円 | 13 | 57% | 25.64% |
| 中央競馬 | ワイド | 2 | 1,340円 | 13 | 34% | 5.13% |
| 地方競馬 | 単勝 | 24 | 10,180円 | 85 | 120% | 28.24% |
| 地方競馬 | 複勝 | 107 | 19,580円 | 85 | 77% | 41.96% |
| 地方競馬 | 枠連 | 14 | 6,070円 | 85 | 71% | 16.47% |
| 地方競馬 | 馬連 | 10 | 4,490円 | 85 | 53% | 11.76% |
| 地方競馬 | ワイド | 32 | 12,360円 | 85 | 48% | 12.55% |
| 地方競馬 | 馬単 | 6 | 4,900円 | 85 | 58% | 7.06% |
中央競馬と地方競馬で分けると大きく差が出ていることがわかります。
結論、地方競馬の方が総じて良いことがわかります。
そして地方競馬の単勝は、120％と回収率100％を超えました。
過去レース数の多い馬が多い傾向にある地方競馬の方が、AIモデルがうまく機能していることがわかります。
AIモデル「MRTPM (version 1)」は、重回帰分析を用いているため、過去レース数が多い方が予測精度は高くなります。
今後の課題としては、中央競馬の予測精度の向上と、さらに過去レース数の少ない馬に対してどのように予測を行っていくかを考えていく必要があるかと思います。
まとめ
本記事では、稼働中のAIモデル「MRTPM (version 1)」の2022年2月の予測結果をまとめました。
単勝では回収率100％を超える結果となり、このAIモデルを活用すれば利益を出せることがわかりました。
ただ、今のモデルでは、中央競馬と地方競馬で回収率に大きな差があったり、新馬レースなどの過去実績のない馬に対しては予測を行うことができないので、現行モデルの改良や新モデルの開発が必要であることを改めて感じさせてくれる結果となりました。
データを集計すると、AIモデルの特徴や今後の課題が見えてくるので、定期的に行っていきたいと思います。
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