3連単の醍醐味はなんと言っても的中時の金額の大きさです。万馬券は言うに及ばず、10万馬券、100万馬券、果ては1000万馬券となります。しかしながら、大きな壁もあります。単勝であれば1点でも数十パーセント的中率が見込めますが、3連単では1点の的中率は1％を超えるかどうかです。この低的中率をクリアするには多点数を買わなければなりません。この点を手っ取り早く解決するにはボックス買いと言う方法がありますが、3連単は3頭を入線通りに的中させなければなりませんので、5頭位をピックアップしたくらいでは中々的中しません。そこで6頭7頭と買う馬を増やす必要がありますが、例えば7頭ボックスを考えると買い目点数は210点、金額に直すと2万1千円になります。でも、この金額では気楽に購入するには少し大きいですね。

そこで考えられたのが上位9頭位まで組み込んでも買い目点数が36点から42点程度に抑えられる2軸マルチと言う方法です。この方法には必要条件が有ります。それは予想の質、即ち精度です。よく100万馬券的中などと宣伝されていますが、その詳細を調べてみますと、多くは7頭ボックスでの的中となります。それも多くが①②③-④⑤⑥⑦、①②③-④⑤⑥⑦、①②③-④⑤⑥⑦（赤が1,2,3着来た馬の予想順位）と言うように、どうしても7頭即ち１レースにつき最低２万１千円以上必要になる的中状態です。言い換えると２軸マルチには耐えられない予想精度である訳です。

２軸マルチに耐えられる予想とは何かとなりますが、具体的には①②③-④⑤⑥⑦、①②③-④⑤⑥⑦あるいは①②③-④⑤⑥⑦などになります。即ち上位３頭に３着までの２頭をカバーする精度が求められる訳です。実際には３６点乃至４２点まで許容すれば⑨でも的中となります。そうです速度理論と数量化分析による予想は、これにこたえられる精度を持っています。

それでは具体的に速度理論と数量化分析による予想とはどんなものでしょう。代表的なのが２００９年5月９日東京12Rで①②(③）-③④⑤⑥⑦の組み合わせで743,010円です。直近では6月13日東京10R稲村ヶ崎特別①②(③）-③④⑤⑥⑦の273,990円、6月14日中京12R（①）②③-④⑤⑥⑦の311,130円などがあります。ここで注目して頂きたいのは速度理論と数量化分析による予想の2軸の人気順位です。6月14日中京12Rでは予想順位2位に指定したのは8番人気の馬で3位になり、予想順位3位に指定したのは10番人気の馬で1位になりました。即ち人気順位には関わり無く上位に指定している訳です。これが速度理論と数量化分析による予想の精度を現しています。何故このような事が出来るかを説明するのは難しい事ですが、簡単に言えば本当に強い馬を見出せると言う事です。

競馬のタイム表記の最小値は日本では0.1秒、米国では0.2秒です。タイム理論的には0.1秒以下を論じる無意味であると考えられますが、実は、そうでは無いようです。左の棒グラフは前走における1着馬とのタイム差の影響を見たものです。+0.0はハナ差、アタマ差、クビ差で負けた場合を、-0.0はハナ差、アタマ差、クビ差で1着になった事をあらわしています。物理量的表現では等価である0.0秒差ですが、勝った(-マイナス）場合と負けた（+プラス）場合で大きく違います。私の現在の理解では騎手の心理に原因があるとしています。即ち、僅差（0.0.秒）での負けは騎手の悔しさを刺激していると考えています。ある程度以上差のある勝ち負けは馬の能力差として受け入れる事が出来るが、僅差の勝ち負けは騎手の技量の差であるとの認識が存在するのではと考えています。

ところで、競馬には着差データが存在しています。着差（競馬）-Wikipediaで詳しく解説されていますが、予想因子としても使えるのではと考えています。即ち、0.0秒差をさらに詳しく分析できるのではと。しかしながら、競馬データに盲点が有りました。着差の定義は”前馬”との着差であるとされています。従って、1着になった馬には着差データは同着（降着はあるか不明）以外は有りません。でも良く考えて見ると1着馬に着差データが存在しても良いのではないかと、1着馬の着差は2着馬に着けた着差、2着馬の着差データをコピーすれば良い事になるでは無いか。そんな事で実際にプログラム組んで始めました。ロジック的には簡単ですが実装すると時間がかなり掛かります。

最後まで実装できたかと思い、今週の馬の過去走を参照したら、1着馬の着差データが殆ど歯抜け状態、考えて見たら今週のデータのみからは過去走の1着馬の着差は構築できませんね。数量化用のデータは先ずフルセットアップから入ります。馬毎データでは140万レーコード以上有りますが、この中から2000年以後に実走データのある馬コードを引き抜きます。大体4万数千頭になります。この中で一番古いものは1994年あたりが初出走になりますが、実際に数量化に利用するのは2004年以後のデータです。今週の馬の過去走1着着差を完全に近づけるには4万数千頭の2着データを保持する必要が有る訳ですね。。。。

今年2008年のダービーの馬連も万馬券になりましたが、最近万馬券の発生件数が多くなったようです。昔に比べれば3連複、3連単など券種が増えたので、万馬券の絶対数が増えるのは当然なのですが、券種を馬連あるいは枠連に限定しても増えているのではと思い、ここ十数年の万馬券数を調べたのが左のグラフです。

グラフを見て驚いたのは増えている事実でした。中央競馬の年間レース数は288日に12レースかけた3456レースを基準にして台風や雪などで中止される数レースから十数レースを引いたレース数で略一定しています。2000年以前は馬連で350本程度だったのが近年では400本を越していますし、枠連でも70本程度から100本程度まで増加しています。

この増えている原因をどう捉えるかです。近年インターネットの進歩普及により競馬情報は溢れていますし、予想技術も飛躍的進化を遂げたとする論調が支配的ですが、そうであるならば、馬連･枠連万馬券は減少してもいい筈なのに何故？本当は総体としての競馬予想力は劣化しているのでは？。

予想力が劣化しているかどうか別として、ここ十数年で確実に起こった事は”競争原理”の導入でしょう。有力地方騎手の中央への移籍、昇級ルールの見直しによる弱い馬の排除、メリット制導入による厩舎の選別等など、これらにより生じるのは同一レースに参加する総体としての馬の能力（単に馬の能力だけでなく騎手、調教師、生産牧場などの能力を含めて）の均等化が起こり、結果として偶然性により強く支配され万馬券の出現が多くなったのではと考えています。均等化はレース内での事で、騎手、調教師、生産牧場間の能力は近年ますます拡大して二極化していると感じています。

もう一つの万馬券の多発の原因かも知れないのは、3連複特に3連単へのシフトで馬連･枠連市場が急速に縮小した事ですね。大きな市場と小さい市場では効率化の程度に差があるとおもわれますので、この影響かも知れません。

最近と言うより昔から存在していたようですが、経済は感情で動くと言う”行動ファイナンス理論”が再注目されています。経済理論は”効率的市場仮説”に代表されるように”人”は常に合理的判断の元に経済活動を行っているとしていました。しかし、実際にはノーベル経済学賞受けた人物がチームの一員であったLTCM（Long Term Capital Management）の破綻に代表されるように現実社会では理論通りには行きません。即ち、経済が何故理論通りに動かないかを理論的に考察したのが行動ファイナンス理論になる訳ですが、皮肉な事にこちらも2002年にノーベル経済学賞を受賞しています。

そこで、競馬予想にも行動ファイナンス理論的なものを導入できないか考えました。即ち、感情や非合理的判断を予想に使えないかをです。結果2つほど現在使っています。一つ目は僅差で負けた騎手は次走では頑張るのでは？、2つ目は血統に目がくらんだ競馬関係者（おもに馬主）は能力の低い当歳馬を高額で購入しているのでは？と言う物です。

エクセルの簡単なでも無いかも知れない活用法を紹介します。今ここにA,B2頭の競走馬がいるとします。さらにA,Bともに2000ｍを2分で走りきる能力（60ｋｍ/ｈｒ）を持っているとします。ここでA馬には2007年の武豊騎手が騎乗しますと走破影響速度が0.091Km/hrですので、A馬の速度は60.091Km/hrとなります。B馬には2007年の岩田康誠騎手が騎乗するとしますと走破影響速度が0.111ｋｍ/ｈｒですので、B馬の速度は60.111ｋｍ/ｈｒとなります。従って2000ｍのタイムはA馬が1分59秒82、B馬が1分59秒78となります。即ち、岩田康誠騎手が騎乗するB馬の方が0.04秒ほど先着します。具体的には”頭”差程度先着する事になります。

「turfjockyspeed.xls」をダウンロード

この究極の予想紙であるJRAの出馬表（IPATでは以前から可能でしたが誰でもと言う訳では有りませんでした）の予想パホーマンス（能力）にふれる（解析する）のは、予想を提供する者、特に商用サイトで提供する者に取って、地雷原を強行突破するようなもので、爆死の可能性も高く、多分トライする予想家は少ないと思います。何れにしましても、現在では何方でもレース直前までリアルオッズ並びにリアル人気順位を入手可能な時代になっています。従って今後、予想を提供する者は最低限リアルオッズ並びにリアル人気順位より高い予想パホーマンスを示している事を明示する必要が有るのではと考えています。

より高いパホーマンスである事を示すにしても、例えば先日の天皇賞を全知全能を傾けて徹夜で出した4頭でBOX的中したとして、最終人気順位では4番と7番ですから究極の予想紙に勝ったと言われても困ります。理屈を言い出すと少々難しくなりますが、一般的な理解でも比較するサンプル数が多い方が、その結果の信頼性が高いと言えます。天皇賞の1レースのみでより高いパホーマンスと結論出来るとは言えない訳です。

ただ、広告の常道としてはハロー効果を狙って、良い事は最大限に強調告知して、悪い事は隠蔽するか最小限に告知する。今回のソフトバンクの想定外-通話料無料はこの典型です。しかし、この様な事が通用するとなると、結果的に消費者の利益が損なわれますので、禁じ手である筈です。それでも、日頃、携帯通話料金の高さに悩まされている身に取っては、通話料（メールも）無料は魅力的に感じてしまいますね。トラブルが起きなければ術中に嵌ってしまうところでした。

前置きが長くなりましたが、高いパホーマンスを示すと言っても、1レースや2レースを比較しても意味が無い訳です。出来る限り大きなサンプル数が望ましい訳です。中央競馬の場合最大サンプル数は一日で3個所36レースが最大であり、年間では288回即ち、3456レース（実際には雪や台風あるいは大レースの日程などによりこれより減ります）となります。速度と数量化による予想では全てのレースを予想していますので究極の予想紙、即ち最終人気順位（単勝だけでなく馬連なども含めて）とのパホーマンス比較は全レースを対象に行えます。

2006年10月28日29日の結果表では人気順とした行がJRAの出馬表のパホーマンスを表しています。数量化馬連本線6点は人気順位上位6点との比較であり、数量化1位単勝1点は単勝1番人気との比較です。競馬予想は未来の予測であり、的中率100％とか回収率1000％にはなりませんが、事前予想を提示した過去の実績では人気順位のパホーマンスを上回っている事が判ると思います。また、10月21日から144レースについては個々のレースの予想パホーマンスが判るように単勝・複勝フィボナッチ数列買いに人気順のシート(人気については単勝2番人気を使用、1番人気では的中時配当が低すぎる為）を付けて見ました。

今回の”平成18年度夏季競馬開始時点から4歳以上の全ての馬について、その時点の収得賞金2分の1の額を新しい収得賞金にする”と言うのもその一つであり、過去にも、その時代を反映する変換ルールが存在しています。従って、過去走の減算累計収得金額を得る為には”本賞金からの変換ルール”あるいは”収得賞金の取り扱いルール”をプログラム化しなければなりません。

ところで、表題の減算データベースとは何かですが、例えば、過去のある時点まで視点を戻した場合、その時点より過去のデータは存在するが、その時点より先のデータは存在しないデータベースと言う意味です。そして私が今まで作成し、目指していたたデータベースは完全減算データベースです。完全減算データベースとは、競馬の場合、何かですが、それは過去の出馬表を完全に再構築できるデータベースを意味します。

競馬のデータベースソフトには3種類あると思います。第1は非減算データベースで、これは一番多いと思います。第2は不完全減算データベース。第3が完全減算データベースですが、今のところ存在していないと感じています。

前世紀末、完全減算データベースの作成に挑戦していて最後に残ったのが収得賞金でした。累計収得賞金を色々なルールでプログラム化して減算を行ってもゼロになってくれなかった訳です。減算がゼロにならないのはどうも本賞金から収得賞金への算入ルールに明文化されていないものがあったようです。具体的には地方競馬と中央競馬の間に明文化されないルールが存在しているようです。結局、収得賞金の減算ゼロ達成は諦め、考え方を改めました。

当時も今もそうですが、クラスの概念を使用しない、あるいはクラスは直接には馬の能力には関係しないと考えていましたので、収得賞金の替わりに本賞金を直接使えば良い事に気が付いた訳です。

クラスの定義（振り分け）は馬齢と収得賞金によって行われます。しかし、競馬データ上は実は一般的に使われて500万クラスとか名称は有りません。存在しているのは最若年条件、2歳条件、3歳条件、4歳条件、5歳以上条件と競走条件コード（収得金額を100万円単位並びにオープン、未勝利、未出走、新馬を区別するコード番号）の2つだけです。また、面白い事に今回の変更によっても変更が無い事です。この部分のデータ構造は変化が無い訳です。即ち、構造は変化せず、データ（コード番号の入る位置が変更）のみが変更される訳です。

「予想が出来る」事に危機感を感じるのは、競走馬を、騎手を「博打の駒」と考えてしまうことが、「機械仕掛けの馬」を受け入れてしまう事態になるのではと言う事です。現に米国では「機械仕掛けの馬」そのものではないですが、競馬の未来を「スロットマシーン」に託してしまう動きも出ています。競走馬を生物学的存在であるとした視点からの予想理論は、米国にも日本にも残念ながら存在していませんでした。

私がしようとしている事は競馬を生物学的視点で、人間を認知科学的視点で捕らえようとする事です。また、この事から物語りも夢もロマンも発生し得るとも考えています。

ここでは示しませんが、種牡馬も騎手と同様で、走破速度で見た場合は、全く同じ能力を産駒に与える影響速度を示していても、上がり速度とペース速度に分けて分析すると上がり速度が異常に遅くペース速度が異常に早いケースが有り、予想の柔軟性は、走破速度のみ場合に比べ格段に向上します。ところで、ここまで示しましたグラフを見ると単に上がりとペースが逆相関しているだけでは無いかとの印象を持たれるかも知れませんそこで、馬の能力を示すレース当たりの本賞金額の影響速度を次に示しますと、グラフより分かると思いますが、走破、上がりペースともに右上がりになっており、上がりとペース速度が単純に逆相関になっていない事がわかると思います。なお、また機会を改めて解説したいと思いますが、上がり速度とペース速度から走破速度を推定した場合、所謂レースがハイペースかスローペースかの問題も同時に解決しております。