第331夜 上級競走の集計でも示された西高東低、輸送条件

▼西高東低

オープン競走を調べる機会があって、ついでに準オープンを加えた集計をまとめたのである。
何度集計しても同じだが、競馬場別の勝利度数、勝率を「東西対抗戦」で競った。
もともとの所用が2006-2017年分だったので、いつも(2006-2018年)とは異なるが、結果は同じである。

対象は、2歳オープン競走、3歳オープン競走、古馬(3歳以上・4歳以上)オープン競走及び3勝クラス(1600万下)で、出走馬を関東馬(美浦所属馬)、関西馬(栗東所属馬)、外国馬、地方馬に分けて出走数(完走数)、勝利数を集計した。
結果は下表のとおりである。
東京競馬でも勝ち馬の半数以上が関西馬なのか、と思ったくらいで、あとは以前からこのブログでお伝えしてきたことの確認であった。
どう集計しようが傾向に変わりはなかった(これ自体は集計としてはとても大切だと思っている)。
これまでのまとめを兼ねて列挙すると以下のとおりである。
(1)西高東低
関西馬が中京以西の「ホーム」で圧倒的な強さをみせ、「アウェイ」の関東遠征でも良績を残している。
唯一、札幌で「関東馬の勝率＞関西馬の勝率」となっているが、これについては興味ある人はご自身で調べていただきたい(集計上に問題か、特殊な理由があるのか)。
(2)輸送条件
関西馬の中山遠征・福島遠征、関東馬の小倉遠征は、出走数も少ないが勝率も低い。
トレセンの位置関係で有利不利が明確な競馬場である。
関西馬の中山遠征では、東京を通過するため距離以上の負担があると思われる。

▼西高東低を逆手に
西高東低は分かったが、ではどう活かせるのかというと、ひとつは逆手に取る戦術があると思う。
2004年以降生まれの関東馬で西に遠征して勝った馬はネット(重複を整理して)で370頭しかいない。
一方、関西馬で東京・中山に東征し勝った馬は、同じ期間で1,217頭いる(2004年生まれ以降で2006-2018年の期間中)。

両者には明らかな差がある。
関東馬の西征(東京・中山)、勝ち馬では、凡そ8割が3勝以上しているのに対し、関西馬の東征(京都・阪神)ではさほどの成績はない。

関西馬が関東を制するのは自然な流れなのだ。
他方で、関東馬が京都や阪神で勝つことは並大抵ではない。
よほどの実力馬であると考えるのは自然な思考と思われる。
これらを追いかけるというのがその戦術である。
集計は勝ち馬だけだが、好走した馬まで対象に広げれば、立派な馬券術になるだろう。

輸送・アウェイがいかに困難を伴うのか、想像できれば理解できるだろう。
そして、馬場適性で処理される中には輸送や関東関西のレベル差まで含んでいることがあり、これらを分解して分析してみてはどうだろうか。
▼関東所属で京都・阪神勝の馬通算勝利数分布

通算勝利数	頭数	割合
1勝	28	8%
2勝	42	11%
3勝	82	22%
4勝	90	24%
5勝	65	18%
6勝	37	10%
7勝	18	5%
8勝	6	2%
9勝	1	0%
10勝	1	0%
11勝	0	0%
合計	370

▼関西所属で東京・中山勝馬の通算勝利数分布

通算勝利数	頭数	割合
1勝	869	71%
2勝	236	19%
3勝	78	6%
4勝	29	2%
5勝	1	0%
6勝	3	0%
7勝	1	0%
8勝	0	0%
9勝	0	0%
10勝	0	0%
11勝	0	0%
合計	1,217

(SiriusA+B)

第330夜 白馬の王女さま、セクレタリアトの心臓

 

▼毛色と無関係
まもなくオークスのゲートが開く。

白毛の馬が2020年阪神ジュベナイルフィリーズに続いて2021年桜花賞を制した。
白毛の馬が(日本の)G1を制したのは初めてだという。
ソダシの母はブチコで、血統上はG1を勝っても不思議ではなかった。
毛色が珍しいということである。

ご承知のとおり、毛色と競走能力は無関係とされる。
半世紀ほど前には、芦毛馬は夏が云々とか、父馬と同じ毛色の馬は走るだとか、よく言われた。
芦毛でさえオグリキャップが活躍するまでは「弱い」とされていた。
本格的な統計は無い時代である。
経験値というより目立つ容姿で走るゆえ強く印象に残って、そういう怪しげな格言みたいなもの(大昔なら「眉唾物」(まゆつばもの)、今でいう「都市伝説」)が生まれたものと思われる。

サラブレッドとは、「純粋培養のエリート」ではなく、血統管理された馬を言う。
バラバラの馬たちが登録されてサラブレッドになったのである。
芦毛や白毛の遺伝子が持ち込まれ、受け継がれてきた。
だから毛色のバリエーションがある。
突然変異で毛色のバリエーションが生まれたのでは(ほとんどの場合)ない。
長く芦毛の馬が活躍しなかったのは、サラブレッドとして登録されたファミリーの問題で、優秀な父系の交配が続いて底力が上がってきたものと思われる。
白毛も同様であろう。
能力と毛色が無関係でなければ、毛色も淘汰が進んでいただろう。
わたしはこのブログで牝系について言及することが多いけれど、牝系の「強化」には種牡馬が影響しているとみている。
サンデーサイレンスの仔が軒並み走ったのは母系の底上げになっているからと言えるのではないか。
同じ牝系でも、交配によって遺伝子の半分近くは入れ替わるのだ。
もちろん牝系からしか受け継がれない遺伝子はあるが。

▼心臓
毛色と能力の因果関係を考えた昔の話は、わたしたちが知識を進化させた証拠と言えるが、わたしたち個々の人間の能力が高まったわけではない。
現代、遺伝子の働きが明らかになったとはいえ、研究成果について知識を得ることができるようになっただけであり、仮にそうした研究成果が世間に広く知られることがない環境だったら、おそらく今でもまことしやかに毛色の「格言」を口にしていただろう。
一般に、日常生活で目にできないものは、研究成果の知識が広まることで初めて常識化していく。
新しい知を土台に未知の領域が少しずつ開拓されていくのだ。
遺伝子は誰もが簡単に見えるものではないが、もう少し見えるもので言えば、セクレタリアトの心臓が挙げられるだろう。
死亡時に解剖され、並外れた心臓の大きさが明らかにされた。
10kg以上あったという。
並みの馬が4kgくらいとされているから、1.5倍あったということである。
競走馬の能力は心肺機能が先ずあって、持続的な訓練によりそれが強化されることで差がつく。
鼻の穴の大きな馬は走る、と未だわたしが駆け出しの頃、パドックで隣のおじさんに教えてもらったことがあるけれど、確かに酸素の取り込みには有利かもしれない。
ただ、外から見える心肺機能の優劣はこれくらいでしか分かりそうもない。
「ダブルコピー牝馬」ということばでも知られるファクターXと言った理論もあるが、真偽はともかく、直接調べることのできないわたしたちには、こうした遺伝的研究が進むのを待つしかない。
ただ、統計を使えば専門家に任せるしかないものも(相関性だけは)分かることはある。
大量の馬データ、ビッグデータはある。

最後に蛇足だが、遠く遡れば、そして血統書を信じるなら、両馬は同じ2号族である。
毛色は無関係だが、両馬はまったく無関係ではない(と思われる)。
(SiriusA+B)

第329夜 馬場適性を「湿っぽさ」でグループ分けして参考にする

▼先ずは馬場状態の簡単化
広義の馬場適性ということばには、コース(芝・ダート、競馬場、距離など競走条件)の適性を指す場合と、馬場状態（良・稍重・重・不良）の適性を指す場合がある。
今夜は後者の馬場状態を考える。

馬場状態を考慮に入れるか入れないかで、予想結果は(考慮しない人から見れば)大きく変わるのだが、様々なサイトを見ていると「馬場適性」を個体の馬体や過去走、血統で適性を推定することが多いように思われる。
確かに、蹄の形や血統的な共通点はあるだろうが、これを1頭ずつ調べ上げることは現実問題として困難だし、馬券に直結する研究まで昇華させることは不可能に近いではないかとさえ思う。
過去走は1頭ずつ見ればわずかしかないし、一度も良馬場以外で走ったことがない馬は多いから適性があるかどうかの材料さえないということになる。
わたしも長い間馬場適性について試行錯誤してきた歴史があるので、馬場が渋ったときに人気薄が突っ込んできて歯がゆく思ったことは星の数ほどある。

馬場適性をある程度でも予想に活かせるようになれば妙味があることは分かっていた。
専門紙では「良予想」と分けている場合があるけれど、基本的には馬場状態をあまり考慮していないため、オッズに反映されにくいのだ。
人気薄が突っ込んでくると言ったが、これはオッズに反映されていない証左でもある。
単勝8番人気の馬が3着になったとしても、「馬場状態が予想に反映されたオッズ」なら8番人気ではなかろう、と考えることができるのである。
つまり、「レースが荒れた」というのは、馬場適性の加味不足で変なオッズになっていた、ということなのだ(もちろん、偶発的な要素も少なくない)。
だからこそ、馬場適性を捉えたいのである。

長年の研究で、個体からのアプローチには限界があると感じ、統計的に処理したいと考え、先ず馬場状態から「再整理」してみることにした。
これはこのブログで以前にも紹介しているが、馬場状態に天候6種類を組み合わせて(理論上)24種類に細分化した。
例えば「晴・良」などである。
今回は、これを逆に集約してみる。
切り口は「乾湿」、すなわち、乾いているか、湿っているか、で2区分である。
湿っているのは馬場だけのことではなく、「湿度」に近いイメージである。
馬場の含水率を見て走りやすいかどうかだけに焦点を当てがちだが、空気中の湿度は呼吸器系にも多少なりとも影響があり、総合的に考えることにした。
気象データを使用していないので難しいところもあるのだが、思い切って「晴・良」と「曇・良」のみを「乾燥」とし、それ以外を「湿潤」と定義した。
雨で良馬場でも「湿潤」にグループ分けされる。
「曇・良」はどちらに区分するのか、本当に難しい。
ここでは乾燥馬場に入れたが、正解かどうか、わたしは今も逡巡している。
「乾燥」は芝レースの78.5%、ダートレースの61.2%を占める。
大雑把に言えば芝の8割、ダートの6割は乾燥馬場とみなすのである。
「湿潤」はその逆だから芝で21.5%、ダートで38.8%だ。
これなら「走ったことがない」というケースがかなり減りそうだ。

▼過去の湿潤状態での完走回数・3着以内回数・複勝率別今走勝率
この「湿潤」状態での過去走を集計し、今回がどのくらいの勝率を得られるかを求めた。
サンプルが少なくなるため、3着以内に何度来たことがあるか、を数えた。
下表を参照されたい。
ある馬Aは12回目の出走だが、「湿潤」では過去11回中4回完走し、1着が1回、3着が1回あったとすれば、「4回完走、2回3着以内、複勝率50%」である、とする。
今回12回目の出走が「雨・稍重」であったならば「湿潤」状態のレースで、同じような戦績の馬は勝率10.5%だ。
全体平均勝率は約7%(0.0699)であるから、この馬の地力に3.5乃至3.6ポイントを加味すればよい。
「湿潤」状態で出走したことのない馬の勝率は0.067だから、ほぼゼロ(加減無し)とすればいいだろう(よほど情報があれば別途加味すればよい)。

1頭ずつ調べるのはたいへんだが、ざっと検証したところ、ファクターとしては良好なものになりそうだと思うに至った。
この表だけでは荒っぽすぎて、実戦投入するにはもう少し工夫が要るけれど。
興味ある方がご自身でアレンジしてオリジナルな表を作ることも無駄にはならないと思う。
着順に加重を持たせたり、2分割よりもう少し細かく分けてみたり試してほしい。
わたしの表では15%を超える勝率の部分もあり、このファクターの影響力は思いの外大きい。
予想を公開している人なら、「乾燥」予想と「湿潤」予想(言い方はもっと良いものがあると思うが)を並列して出してもらいたいくらい、予想に差が出る。
(SiriusA+B)

▼図表329-1 天候・馬場状態別割合(2006-2018年中央競馬平地競走)

天候/馬場	良	稍重	重	不良	合計
芝晴	58.07%	4.32%	1.02%	0.15%	63.56%
芝曇	20.43%	4.75%	1.81%	0.39%	27.38%
芝小雨	1.93%	0.96%	0.55%	0.16%	3.60%
芝雨	1.23%	1.89%	1.34%	0.90%	5.36%
芝小雪	0.05%	0.03%	0.00%	0.00%	0.08%
芝雪	0.02%	0.00%	0.00%	0.00%	0.03%
芝合計	81.74%	11.95%	4.71%	1.60%	100.00%
ダート晴	46.47%	10.72%	5.87%	1.64%	64.70%
ダート曇	14.69%	5.36%	3.62%	2.68%	26.34%
ダート小雨	1.38%	0.79%	0.68%	0.75%	3.61%
ダート雨	0.83%	1.37%	0.98%	1.94%	5.12%
ダート小雪	0.07%	0.07%	0.01%	0.00%	0.15%
ダート雪	0.03%	0.05%	0.01%	0.00%	0.08%
ダート合計	63.46%	18.36%	11.17%	7.01%	100.00%

▼図表329-2 過去の湿潤状態での完走回数・3着以内回数・複勝率別今走勝率

湿潤馬場完走回数	湿潤馬場 3着以内数	複勝率	出走完走数	1着回数	勝率
0走	0回		53,743	3,593	0.067
1走	0回		29,117	1,375	0.047
2走	0回		15,193	704	0.046
3走	0回		7,681	341	0.044
4走	0回		3,914	136	0.035
5走	0回		2,053	90	0.044
6走	0回		1,112	35	0.031
7走	0回		651	20	0.031
8走以上	0回		906	18	0.020
1走	1回		9,029	1,298	0.144
2走	1回		8,451	876	0.104
3走	1回		6,526	562	0.086
4走	1回		4,561	315	0.069
5走	1回		2,920	160	0.055
6走	1回		1,898	83	0.044
7走以上	1回		3,175	118	0.037
2走	2回		2,851	441	0.155
3走	2回		3,600	433	0.120
4走	2回		3,288	346	0.105
5走	2回		2,690	225	0.084
6走	2回		1,936	124	0.064
7走	2回		1,398	85	0.061
8走	2回		987	47	0.048
9走	2回		635	27	0.043
10走以上	2回		1,249	37	0.030
3走	3回		973	157	0.161
4走	3回		1,539	209	0.136
5走	3回		1,613	158	0.098
6走	3回		1,466	109	0.074
7走	3回		1,146	71	0.062
8走	3回		909	49	0.054
9走以上	3回		2,017	69	0.034
3走以上	３回以上	10%以下	8	0	0.000
3走以上	３回以上	20%以下	128	1	0.008
3走以上	３回以上	30%以下	845	15	0.018
3走以上	３回以上	40%以下	1,742	87	0.050
3走以上	３回以上	50%以下	1,519	107	0.070
3走以上	３回以上	60%以下	1,597	124	0.078
3走以上	３回以上	70%以下	1,367	152	0.111
3走以上	３回以上	80%以下	1,109	146	0.132
3走以上	３回以上	80%超	644	99	0.154
合計平均			188,186	13,042	0.069

▼上手くいったサンプル(2018/10/14新潟6Rダート1800m晴・稍重[湿潤馬場]

(前走着順頭数別指数・前走オッズ指数は第325夜の表から引用)

着順	馬番	馬名	単オッズ	人気	前走オッズ	前走支持率	前走着順	前走完走頭数	(A)前走着順頭数別予想勝率	(B)前走支持率別予想勝率	乾燥馬場予想(A+B)	乾燥馬場指数順位	湿潤馬場完走回数	湿潤馬場 3着以内数	湿潤馬場複勝率	湿潤指数平均0.0699	湿潤指数(X)	湿潤馬場予想 (A+B+X)	湿潤馬場指数順位
1	7	アルドーレ	5.1	4	1.1	0.727	1	9	0.114	0.203	0.317	1	1	1	1.0	0.144	0.075	0.392	1
2	4	ハクサンペリー	3.3	1	3.9	0.205	13	15	0.025	0.078	0.103	5	1	1	1.0	0.144	0.075	0.178	3
3	6	カガスター	5.0	3	15.0	0.053	2	14	0.18	-0.004	0.176	3	5	2	0.4	0.084	0.015	0.191	2
4	5	メイショウタカトラ	4.4	2	10.5	0.076	6	16	0.072	0.016	0.088	6	7	2	0.3	0.061	-0.008	0.080	7
5	10	マイネルネッツ	10.3	5	12.0	0.067	6	14	0.068	0.008	0.076	8	17	7	0.4	0.05	-0.019	0.057	8
6	1	タガノバルバドス	27.3	8	38.9	0.021	7	16	0.058	-0.031	0.027	9	3	0	0.0	0.044	-0.025	0.002	11
7	12	ヒロノワカムシャ	58.0	11	339.2	0.002	6	15	0.071	-0.058	0.013	12	4	1	0.3	0.069	0	0.013	10
8	2	ロッタラブ	55.5	10	46.0	0.017	7	16	0.058	-0.034	0.024	10	9	1	0.1	0.037	-0.032	-0.008	12
9	9	ヴァローレネロ	32.3	9	25.0	0.032	1	14	0.102	-0.02	0.082	7	3	1	0.3	0.086	0.017	0.099	6
10	11	ヴィーヴァバッカス	13.8	6	28.6	0.028	8	14	0.045	-0.023	0.022	11	3	1	0.3	0.086	0.017	0.039	9
11	3	レッドアルディ	15.9	7	12.2	0.066	1	14	0.102	0.009	0.111	4	2	1	0.5	0.104	0.035	0.146	4
外	8	ピサノベルベット	---