前走不利という新聞情報に妙味はあるのか？｜「不利があった馬を次走買う」を考える

競馬新聞の馬柱を見ていると、ときどき気になる情報があります。

「前走不利」

「出遅れ」

「直線詰まる」

「進路なく追えず」

「外を回す」

こうしたコメントです。

例えば前走8着。

着順だけなら、それほど魅力的には見えません。

しかし新聞を見ると、

「直線で前が壁」

と書いてある。

すると急に、

「実力で負けたわけじゃないのでは？」

と思えてきます。

もし本来3着くらいに来られる能力があったのに、不利によって8着になった。

そして次走では8着という数字だけを見て人気を落としている。

なら、

かなりおいしい馬なのでは？

と考えたくなります。

競馬では昔からある考え方だと思います。

では実際、

新聞に「前走不利」と書かれている馬には、本当にオッズ妙味があるのでしょうか。

今回は、単純に「不利馬は次走狙い」とするのではなく、

不利。

着順。

市場評価。

オッズ。

という関係から考えてみます。

「前走不利」の考え方自体はかなり合理的

まず、

「前走で不利を受けた馬を次走で狙う」

という発想そのものは合理的だと思います。

競走馬の着順は、

その馬の能力だけ

で決まるわけではありません。

スタート。

枠順。

位置取り。

ペース。

展開。

馬場。

進路。

他馬との接触。

など、さまざまな要素が影響します。

例えば本来100の能力がある馬でも、

スタートで大きく出遅れた。

直線で前が塞がった。

大外を回らされた。

となれば、そのレースでは能力を十分発揮できないかもしれません。

結果だけを見れば、

8着。

しかし内容を見ると、

「8着ほど弱くなかった」

ということがあります。

ここまでは非常に分かりやすいです。

問題は、その不利を「みんな知っている」こと

しかし馬券として考えると、一つ問題があります。

その馬が前走不利を受けたことを、

自分だけが知っているのでしょうか。

おそらく違います。

競馬新聞に、

「直線不利」

と書かれている。

競馬サイトにも書かれている。

レース映像を見れば分かる。

SNSでも、

「あれは詰まっただけ」

と言われている。

最近ではパトロールビデオや走行距離、トラックバイアスなどから前走不利を扱う競馬メディアも存在します。

つまり、

新聞に載った時点で、その情報はすでに公開情報

です。

ここが重要です。

「好走しそう」と「妙味がある」は違う

例えば前走5着だった馬がいます。

しかし、

直線で詰まった。

最後はほとんど追えなかった。

今回スムーズなら巻き返しそう。

と多くの人が考えます。

すると、その馬は次走で売れます。

本来なら、

単勝8倍

くらいだったかもしれません。

しかし「前走不利」が広く認識され、

単勝4倍

になった。

そして本当の勝率が20％だったとします。

8倍なら、

0.20 × 8.0 ＝ 1.60。

かなり面白そうです。

しかし4倍なら、

0.20 × 4.0 ＝ 0.80。

同じ馬。

同じ能力。

同じ前走不利。

それでも、

オッズが変われば馬券としての価値はまったく変わります。

これは、このブログで何度も考えてきた、

「強い馬」と「買う価値のある馬」は違う

という話につながります。

新聞に「不利」と書かれた馬はむしろ売れる可能性がある

人間の心理を考えると、

前走不利

という情報はかなり魅力的です。

なぜなら、

前走の敗因を簡単に説明できるから

です。

8着。

でも直線で詰まったから。

10着。

でも出遅れたから。

人気馬が負けた。

でも外を回したから。

「負けたけれど、本当は強い」

というストーリーが完成します。

これは馬券を買う理由として非常に使いやすいです。

そして誰にでも分かりやすい。

その結果、

「前走不利馬だから人気を落として妙味がある」

どころか、

前走不利が注目されることで、むしろ次走は過剰人気になる

可能性もあります。

実際、前走不利を継続的に集計している民間の分析でも、「前走不利は過剰人気になりやすい」と指摘している例があります。もちろん一媒体の独自集計なので一般化はできませんが、少なくとも「不利＝自動的に穴馬」という単純な関係ではなさそうです。

「不利を受けた」という事実だけでは足りない

前走不利を見るとき、もう一つ考えたいことがあります。

それは、

その不利が実際に何馬身分くらい影響したのか

です。

「不利」という文字は同じでも、中身はまったく違います。

例えば、

スタートで少し立ち遅れた。

直線で一瞬だけ進路を切り替えた。

という程度のもの。

一方で、

大きく出遅れ。

道中も外々。

4コーナーで接触。

直線でも進路なし。

というレース。

どちらも新聞では、

「不利」

という短い言葉になることがあります。

しかし実際の損失は全然違います。

不利にはいくつか種類がある

個人的には、前走不利を見るなら少なくとも分類した方がよさそうです。

不利の種類	例	見るポイント
スタート	出遅れ、挟まれる	本来取りたかった位置を取れたか
進路	前が壁、詰まる	どれくらい追えなかったか
距離ロス	外々を回る	枠・展開による再現性
展開	前残りで追込	本当に馬自身には不利だったか
馬場	内外のバイアス	バイアス自体が本当に存在したか
接触	寄られる、ぶつかる	スピードをどれだけ失ったか
ペース	ハイ・スロー	脚質との関係
位置取り	後方すぎた	不利なのか戦術なのか

特に難しいのが、

物理的不利と展開不利を同じものとして扱わないこと

だと思います。

「前が壁」は比較的分かりやすい

例えば直線で完全に前が塞がり、

数秒間ほとんど追えなかった。

これは比較的分かりやすい不利です。

本来発揮できたはずの末脚を発揮できなかった可能性があります。

しかし、

「展開が向かなかった」

は少し違います。

例えば追込馬がスローペースで届かなかった。

これは確かに結果として不利な展開でした。

でも、その馬は今後も後方から競馬するかもしれません。

次走でもスローになるかもしれません。

つまり、

一時的なアクシデントなのか、その馬自身が抱えている構造的なリスクなのか

を分ける必要があります。

出遅れも「不利だからノーカウント」とは限らない

出遅れも典型的です。

前走は出遅れ。

だから度外視。

次走狙い。

と言いたくなります。

でも、

その馬が毎回のように出遅れている

のであればどうでしょう。

それは不運ではなく、

その馬の特徴

かもしれません。

ゲートが苦手。

スタートが遅い。

テンションに問題がある。

なら、次走でも再発する可能性があります。

前走不利を見るときは、

「今回だけ起きたのか」

と、

「何度も起きているのか」

を確認したいです。

外を回した距離ロスも同じ

外枠から外々を回った。

これは確かに距離ロスです。

最近では、実際の走行距離を表示して距離ロスを情報として提供する競馬サービスもあります。

ただし、

次走も外枠なら？

いつも後方から外を回すタイプなら？

器用に馬群へ入れない馬なら？

また同じことが起きるかもしれません。

前走の不利を、

偶然

として扱っていいのか。

それとも、

馬の走り方から生じる必然

なのか。

ここはかなり重要です。

本当に妙味がありそうなのは「分かりにくい不利」では？

ここまで考えると、

新聞に大きく、

「前走不利！」

と書かれている馬ほど買い

とは限らなそうです。

むしろ面白いのは、

不利だったこと自体が分かりにくいケース

かもしれません。

例えば、

4コーナーで一頭だけかなり外を回していた。

前残りのレースで後方から唯一差を詰めていた。

直線では追えているように見えるが、何度も進路変更していた。

内有利の日に外を回り続けた。

速い流れを先行して最後まで粘った。

着順だけなら、

7着。

8着。

でも実際の内容はかなり強かった。

こういう馬なら、新聞の一言コメントだけでは十分評価されない可能性があります。

「新聞に書いてある」という時点で妙味は減っているかもしれない

競馬市場について考えると、情報が広く知られるほど価格へ反映されやすくなります。

例えば、

有名騎手への乗り替わり。

絶好調の調教時計。

距離短縮。

前走不利。

どれも良い材料かもしれません。

しかし全員が知っているなら、その分オッズも下がります。

競馬市場研究でも、最終オッズだけではなく締切直前のオッズ変動にも情報が含まれ、日本の中央競馬では終盤の賭け行動に私的シグナルを持つ参加者の存在を示唆する研究があります。

だから、

予想材料として有効

と、

馬券として収益性がある

は分けなければいけません。

例えば「前走不利馬の勝率20％」だけでは意味がない

仮に調べてみて、

前走不利馬の次走勝率20％

だったとします。

一見すごそうです。

しかし平均単勝オッズが3倍なら、

20％ × 3倍 ＝ 0.60。

これでは買えません。

逆に勝率10％でも、

平均オッズ15倍。

なら、

0.10 × 15 ＝ 1.50。

こちらの方が馬券としては面白い可能性があります。

つまり前走不利を検証するときは、

勝率。

複勝率。

だけでは不十分です。

次走人気、オッズ、回収率まで見る必要があります。

前走凡走馬の次走成績を見ても市場評価はかなり重要

「前走で期待されたのに凡走した馬」のような条件を集計すると、次走成績は一律ではありません。

例えば2016～2025年のJRA平地を対象に、前走1番人気で敗れた馬を集計した民間データでは、前走2着馬と6着以下では次走勝率にかなり差があり、さらに次走で何番人気になるかによっても成績は大きく変わっています。

これは前走不利そのものの検証ではありません。

ただ、

「前走では評価されていた」

「前走は凡走した」

という情報だけで一律に巻き返すわけではなく、

市場が次走でどう評価したかもかなり重要

という点は参考になります。

前走不利を買うなら「着順とのギャップ」を見たい

ここからは仮説です。

自分なら、

前走不利だったか

だけではなく、

不利を考慮した内容と実際の着順のギャップ

を見てみたいです。

例えば、

前走2着＋少し不利。

これは市場にも評価されやすい。

一方、

前走12着＋致命的不利。

こちらは着順のインパクトが強く、人気を大きく落とす可能性があります。

つまり、

不利の程度。

前走着順。

次走人気。

の3つを組み合わせます。

「前走不利なのに人気を落としている馬」は確かに面白い

理想的なのは、

前走で明確な不利。

↓

着順を大きく落とした。

↓

今回、その敗戦によって人気も落ちた。

↓

しかし条件は好転。

というパターンです。

例えば、

前走4番人気8着。

直線で完全に詰まる。

今回8番人気。

単勝18倍。

なら、

「前走不利」という情報に意味が出てきます。

逆に、

前走1番人気5着。

前が壁。

今回も1番人気2.5倍。

なら、

その情報はすでに市場へ十分反映されているのかもしれません。

一番危ないのは「不利があったから本来勝っていた」という変換

人間は不利を見ると、

「不利がなければ勝っていた」

と考えたくなります。

でも、本当にそうでしょうか。

前が壁になった。

確かに追えなかった。

でも進路が開いたとして、どれくらい伸びたかは分かりません。

出遅れた。

でも普通に出ていたら同じ末脚を使えたかは分かりません。

外を回した。

でも内へ入れていれば馬群を嫌がったかもしれません。

不利がなければ、

5着→3着

だったかもしれません。

5着→1着

だったかもしれません。

あるいは、

5着→5着

だったかもしれません。

反実仮想は観測できません。

ここが前走不利分析の難しいところです。

不利を「馬身換算」したくなるが難しい

例えば、

出遅れ＝－2馬身。

外を回す＝－1馬身。

直線詰まり＝－3馬身。

と補正できれば便利です。

AIにも入れやすくなります。

ただ実際には、

距離。

速度。

発生地点。

馬自身の脚質。

その後の展開。

によって損失量は変わります。

スタート直後の1馬身。

直線残り200mの1馬身。

では意味が違います。

そのため、

単純な不利フラグ

より、

どこで、何が、どの程度起きたか

まで分解できた方がAIの特徴量としても面白そうです。

競馬AIに「前走不利」を入れたら強くなる？

これはこのブログとしてかなり気になるところです。

例えば現在の特徴量へ、

前走出遅れフラグ。

前走進路不利フラグ。

前走外回し。

前走トラックバイアス逆行。

前走展開不利。

などを追加する。

モデルが、

「前走8着だけれど、あの8着はあまり悪くない」

と学習できる可能性があります。

ただし問題があります。

新聞に書かれている情報をそのままAIに入れて、本当に新しい情報になるのか

ということです。

AIに入れるなら「不利あり／なし」より細かくしたい

仮に自分で特徴量を作るなら、

単純な、

前走不利＝1

だけでは少し弱いと思います。

例えば、

不利の種類。

発生位置。

前走人気。

前走着順。

着差。

上がり順位。

通過順位。

走行距離。

レースの前後半ペース。

トラックバイアス。

次走との条件差。

などと組み合わせたいです。

特に面白そうなのが、

不利×前走着順×次走オッズ

です。

AI側では、

その馬がどの程度巻き返す可能性があるか。

市場側では、

その巻き返しをどこまで織り込んでいるか。

両方を見られます。

「前走不利馬」をそのままベタ買いして検証してみたい

一番分かりやすいのは実際に検証することです。

例えば新聞やデータベースから、

前走不利あり

の馬を抽出する。

そして次走成績を見る。

最低限、

対象頭数。

勝率。

複勝率。

平均人気。

平均単勝オッズ。

単勝回収率。

複勝回収率。

を確認します。

さらに、

不利種類別。

次走人気別。

前走着順別。

前走人気別。

芝・ダート別。

距離変更別。

同条件・条件変更。

くらいまで分けます。

特に見てみたいのは人気別

例えば、

前走不利馬の次走成績

だけではなく、

1～3番人気。

4～6番人気。

7～9番人気。

10番人気以下。

と分けます。

もし、

1～3番人気では回収率70％。

4～6番人気では95％。

7～9番人気では115％。

となれば、

「前走不利」自体ではなく、

市場が十分評価していないゾーンに妙味がある

という仮説になります。

逆に全部80％前後なら、

不利情報はかなり効率的に価格へ織り込まれている

とも考えられます。

「新聞に載った不利」と「自分で発見した不利」を比較すると面白い

さらに面白い実験があります。

A：新聞に明記された前走不利。

B：新聞には書かれていないが、レース映像から自分で判断した不利。

を分けることです。

もし、

Aは回収率80％。

Bは回収率110％。

となれば、

「不利」という情報そのものではなく、

まだ広く共有されていない不利を発見すること

に価値がある可能性があります。

これは競馬市場としてかなり面白いです。

情報の有無ではありません。

情報の希少性

を測ることになります。

さらに「2走前不利」も気になる

個人的には前走より、

2走前不利

の方が面白いかもしれません。

前走なら新聞でも目立ちます。

しかし2走前になると、多くの人の記憶から薄れます。

例えば、

2走前：致命的不利で10着。

前走：条件不向きで5着。

今回：得意条件。

という馬。

表面上は、

10着→5着

の平凡な馬です。

でも2走前の不利を覚えていれば、評価が変わるかもしれません。

実際に不利馬を集計している民間分析でも、前走の不利は売れやすく、2走前まで遡ったケースに別の妙味がある可能性を指摘しています。

この仮説は検証してみたいところです。

前走不利は「買い条件」ではなく「再評価条件」なのでは

ここまで考えると、自分の中ではかなり整理できます。

前走不利あり。

↓

買う。

ではありません。

前走不利あり。

↓

前走着順をそのまま信用していい？

↓

不利がなければどの程度の評価？

↓

今回も再発するタイプ？

↓

市場はどこまで織り込んでいる？

↓

現在のオッズには価値がある？

という順番です。

つまり、

前走不利は買い条件ではなく、その馬を再評価するきっかけ

として使う方が自然です。

新聞情報を見る目的も少し変わる

競馬新聞を見ると、

たくさん情報があります。

調教。

血統。

騎手コメント。

前走内容。

不利。

これらを、

「買える馬を教えてくれる情報」

と思うと難しくなります。

むしろ、

表面上の数字を疑うきっかけ

として使う。

前走8着。

でも不利。

なら、

8着という数字をそのままモデルへ入れていい？

と考える。

新聞情報には、こういう役割もあるのかもしれません。

AIにとっても「着順だけ見る危険性」を教えてくれる

競馬AIでも、

前走着順

は非常に分かりやすい特徴量です。

1着。

3着。

10着。

数字にしやすい。

でも、

同じ10着でも内容は違います。

完全に力負けした10着。

出遅れて10着。

前が詰まって10着。

超ハイペースを先行して10着。

それらを全部、

「前走10着」

として扱うと、情報をかなり失っています。

前走不利という新聞情報は、

着順という結果だけでは表現できないレース内容を数値化する入口

として、AIにはむしろ面白い可能性があります。

ただし人間の主観をAIへ入れる問題もある

一方、

「不利だった」

という判断自体に主観があります。

少し前が狭くなっただけでも、

不利。

と言う人がいます。

完全に追えなかったケースだけを、

不利。

とする人もいます。

展開不利まで含める人。

物理的不利だけにする人。

定義が違えばデータも変わります。

AIへ入れるなら、

「新聞に不利と書いてあった」

より、

なるべく客観的な定義に分解する

方がよさそうです。

前走不利が最も妙味を持つ条件を探してみたい

今後データとして検証するなら、

「前走不利馬は買えるか？」

だけではなく、

もう一段深く見たいです。

例えば、

前走不利＋次走人気落ち。

前走不利＋前走大敗。

前走不利＋距離短縮。

前走不利＋同コース。

前走不利＋騎手継続。

前走不利＋2走前好走。

などです。

ただし条件を増やしすぎると、

今度は過学習になります。

過去データ上だけ都合の良い、

「前走不利＋芝1600m＋4歳＋6～9番人気＋外枠」

のような条件を作ることは簡単です。

重要なのは、

単純な条件でも未来で再現するか

だと思います。

まとめ

「前走不利」という新聞情報には妙味があるのでしょうか。

個人的には、

情報としては有用。しかし「前走不利だから買い」だけで妙味が生まれるとは限らない

と考えます。

前走不利があれば、着順ほど悪い内容ではなかった可能性があります。

これは馬の能力を再評価するうえで意味があります。

しかし、

新聞に書かれている。

競馬サイトでも分かる。

映像でも確認できる。

SNSでも話題になる。

となれば、その情報を市場も知っています。

そして次走オッズへ反映されます。

すると、

不利馬は次走好走しやすい。

でも売れすぎて回収率は高くない。

ということも起こり得ます。

だから見たいのは、

不利があったかどうかではなく、「不利を考慮した真の評価」と「市場評価」にどれだけ差があるか

です。

前走不利。

でも今回1番人気。

なら妙味は薄いかもしれません。

前走致命的不利。

着順を大きく落とした。

しかも今回も人気がない。

なら初めて、

「これは市場が見落としているのでは？」

と考えられます。

競馬新聞に書かれている情報は、全員が見ることができます。

だからこそ、

情報を知っていること自体ではなく、その情報がオッズにどこまで反映されているかを見る。

ここまで考えて初めて、

「前走不利」が馬券の妙味につながるのだと思います。

そして競馬AIとしては、さらに一歩進めて、

出遅れ。

進路。

距離ロス。

展開。

馬場バイアス。

と不利を分解し、

「前走10着」という数字の裏側を学習できるのか。

これはかなり面白い研究テーマになりそうです。