【トータル期待値】2024年12月・高度なデータ分析で探る「お買い得」な馬は?

トータル期待値

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■【トータル期待値】2024年12月・高度なデータ分析で探る「お買い得」な馬は?
https://youtu.be/bqK7RIlPC3s

トータル期待値とは

「トータル期待値」とは「PC-KEIBA Database」を使った、管理人@PC-KEIBA独自の計算方法です。

期待値の計算式は「確率×オッズ」です。つまり、期待値が1以上の馬券を買い続けたら回収率は100%以上になる計算です。分かりやすく言うと、ある馬が10%の確率で勝つと予想されている場合、その馬のオッズが10.1倍以上のときだけ馬券を買えば利益が出るということです。

一般的な回収率の計算は、1点100円の賭け金で「均等買い」を行う方法です。この方法は外れ値、つまり人気薄の高額配当に影響されやすいという欠点があります。

「トータル期待値」は、最新データで一定期間の確率とオッズを掛け合わせたものです。単勝と複勝の計算式は以下の通りです。

  • x1(単勝トータル期待値) = 勝率 × 単勝オッズの調和平均
  • x3(複勝トータル期待値) = 複勝率 × 複勝オッズの調和平均

記事内の「x1」は単勝トータル期待値、「x3」は複勝トータル期待値を意味します。

競馬の払戻金は、高額配当ほど出現確率が低いため、払戻金が一定になるよう調和平均で計算するのが実用的です。また、「合成オッズ」で馬券を買うのが理にかなっているなら、同様に平均配当も集計すべきです。その考え方を回収率計算に応用したのが「トータル期待値」です。

回収率とトータル期待値の違い

回収率とトータル期待値の違いを、次の図で分かりやすく説明します。

ある種牡馬のデータを集計すると、その産駒が10レース中、3レースで3着以内に入り、複勝率は30%になりました。7Rは人気薄だったので複勝の払戻が720円ありました。これで回収率は110%になりますが、これは7Rの人気薄が大きく影響しています。

でも「x3(複勝トータル期待値)」は1を切っています。こうして、外れ値の影響を無視した調和平均を使っても、期待値が高い馬は本当に期待値が高いってわけです。

それでは、トータル期待値が高い「お買い得な種牡馬」「お買い得な騎手」「お買い得な調教師」を発表します。

勝率より複勝率の方が3連複や3連単に応用しやすいので、x3(複勝トータル期待値)をメインに「お買い得」を紹介します。

種牡馬・競馬場距離別

この記事で使っている種牡馬データの集計期間は、2022年11月17日から2024年11月17日までの2年間です。出走数が10回以上で、3着以内に2回以上入った種牡馬をフィルターしています。

このデータは、産駒の性別ごとに分類しています。なぜなら、性別によって異なる特徴を持つ種牡馬がいるからです。

各コースの、x3が大きい順に並べています。x3が1以上の種牡馬だけをピックアップしました。馬券を買うときの「お買い得な種牡馬」として参考にしてください。

この記事では、もうすぐ開催される中山・京都・中京のデータを集計してみました。

種牡馬・中山

競馬場
xxxxxxxx
トラック
xxxxxxxx
距離
xxxxxxxxxxxxxxxx
種牡馬
xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
性別
xxxxxx
出走数
xxxxxxxx
勝率
xxxx
複勝率
xxxxxxxx
x1 x3
中山 1000m~1600m グレーターロンドン 13 15% 38% 2.11 1.46
中山 1000m~1600m ベーカバド 12 17% 58% 0.96 1.41
中山 1000m~1600m ブリックスアンドモルタル 10 10% 20% 2.25 1.30
中山 1000m~1600m ヴィクトワールピサ 10 0% 20% 1.04
中山 1000m~1600m ディスクリートキャット 14 7% 29% 1.01 1.03
中山 1601m~2200m リアルスティール 12 25% 58% 1.82 1.31
中山 1601m~2200m アルアイン 10 10% 50% 3.49 1.18
中山 1601m~2200m サトノダイヤモンド 27 15% 33% 0.94 1.04
中山 1601m~2200m イスラボニータ 16 6% 44% 0.92 1.03
中山 2201m~ ハーツクライ 24 8% 33% 0.62 1.34
中山 ダート 1000m~1600m トゥザワールド 15 7% 13% 3.71 1.75
中山 ダート 1000m~1600m ラニ 10 20% 60% 1.11 1.05
中山 ダート 1000m~1600m ジョーカプチーノ 17 0% 12% 1.03
中山 ダート 1601m~2200m ラニ 17 0% 35% 1.43
中山 ダート 1601m~2200m オンファイア 13 15% 31% 1.61 1.20
中山 ダート 1601m~2200m Mendelssohn 12 17% 50% 2.50 1.16
中山 ダート 1601m~2200m プリサイスエンド 15 7% 33% 1.19 1.09
中山 ダート 1601m~2200m ジョーカプチーノ 14 14% 43% 1.84 1.08
中山 ダート 1601m~2200m タイセイレジェンド 10 0% 20% 1.08
中山 ダート 1601m~2200m リオンディーズ 15 13% 40% 0.82 1.02
中山 障害 2201m~ ルーラーシップ 12 25% 50% 1.73 1.23
※ヘッダの’x’はレイアウト調整が目的の文字です

まず、中山競馬場での各種牡馬のデータを見てみましょう。

芝短距離(1000m~1600m)では、グレーターロンドンの牝馬が際立った成績を残しています。出走数13回で勝率15%、複勝率38%を記録し、x1が2.11、x3が1.46と非常に高い数値を示しています。このことから、単勝・複勝のいずれでも回収率が高い優秀な種牡馬と言えます。同じ距離では、ブリックスアンドモルタルの牝馬も注目に値します。勝率10%ながらx1が2.25という高い期待値を記録しており、単勝で一発を狙う際に頼りになる存在です。

芝中距離(1601m~2200m)では、リアルスティールの牝馬が安定した成績を示しています。勝率25%、複勝率58%で、x1が1.82、x3が1.31という高い回収率を記録しており、中距離戦線では見逃せない存在です。また、アルアインの牡馬も特徴的で、出走数は10回と少ないものの、x1が3.49と非常に高い値を記録しており、単勝を狙う上で特筆すべき存在です。

芝長距離(2201m~)に目を向けると、ハーツクライの牡馬が安定した成績を示しています。勝率は8%と低めですが、複勝率33%と堅実な結果を残しており、x3が1.34と複勝での回収率が期待できます。この距離では派手さよりも堅実さを求める方に適していると言えます。

ダート短距離(1000m~1600m)では、トゥザワールドの牝馬が目立った成績を収めています。勝率7%、複勝率13%ながらも、x1が3.71、x3が1.75という驚異的な期待値を記録しており、特に単勝での大穴狙いに適しています。ラニの牡馬も安定感があり、勝率20%、複勝率60%でx1が1.11、x3が1.05と堅実な数値を示しています。

ダート中距離(1601m~2200m)では、Mendelssohnの牡馬が注目に値します。勝率17%、複勝率50%で、x1が2.50、x3が1.16という高い回収率を記録しており、単勝・複勝のどちらでも頼りになります。また、ジョーカプチーノの牡馬も安定しており、勝率14%、複勝率43%でx1が1.84、x3が1.08とバランスの取れた成績を示しています。

最後に障害(2201m~)ですが、ルーラーシップの牡馬が安定した成績を収めています。勝率25%、複勝率50%でx1が1.73、x3が1.23と、障害戦において堅実な成績を示しています。障害では一発の魅力よりも、安定感が重要であることがデータからも裏付けられます。

これらのデータは、単なる成績以上にそれぞれの種牡馬の特徴を反映しています。どの馬を選ぶかは、期待値や堅実性を重視するかによりますが、回収率を意識した予想の助けになるはずです。

種牡馬・京都

競馬場
xxxxxxxx
トラック
xxxxxxxx
距離
xxxxxxxxxxxxxxxx
種牡馬
xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
性別
xxxxxx
出走数
xxxxxxxx
勝率
xxxx
複勝率
xxxxxxxx
x1 x3
京都 1000m~1600m シャンハイボビー 10 10% 50% 0.71 1.94
京都 1000m~1600m エイシンヒカリ 10 30% 70% 1.28 1.73
京都 1000m~1600m スクリーンヒーロー 11 36% 55% 3.01 1.38
京都 1000m~1600m マインドユアビスケッツ 10 10% 30% 2.90 1.37
京都 1000m~1600m キタサンブラック 14 21% 50% 1.06 1.19
京都 1601m~2200m スワーヴリチャード 17 24% 59% 0.51 1.03
京都 1601m~2200m ドレフォン 11 0% 45% 1.03
京都 ダート 1000m~1600m スクリーンヒーロー 10 10% 50% 0.26 1.29
京都 ダート 1000m~1600m エイシンフラッシュ 13 8% 31% 0.52 1.10
京都 ダート 1000m~1600m ディスクリートキャット 16 13% 25% 1.97 1.03
京都 ダート 1601m~2200m カレンブラックヒル 10 10% 20% 1.41 1.39
京都 ダート 1601m~2200m ダノンレジェンド 25 8% 40% 0.92 1.14
京都 ダート 1601m~2200m ビーチパトロール 10 0% 40% 1.06
京都 ダート 1601m~2200m ラニ 18 11% 28% 1.61 1.02
京都 ダート 1601m~2200m シャンハイボビー 10 10% 20% 3.07 1.02
※ヘッダの’x’はレイアウト調整が目的の文字です

次に、京都競馬場での各種牡馬のデータを見てみましょう。

まず、芝短距離(1000m~1600m)で目を引くのがスクリーンヒーローの牡馬です。出走数11回で勝率36%、複勝率55%という成績を残し、x1が3.01と非常に高い値を示しています。このデータから、単勝での回収率が極めて高く、人気薄での一発狙いに適している種牡馬であることがわかります。同じ距離では、エイシンヒカリの牡馬も勝率30%、複勝率70%と安定感があり、x1が1.28、x3が1.73と、単勝・複勝の両方で期待値の高い種牡馬です。一方、シャンハイボビーの牝馬は勝率10%、複勝率50%と悪くない成績ですが、x1が0.71と単勝での回収率は低め。複勝に絞るほうが現実的です。

芝中距離(1601m~2200m)では、スワーヴリチャードの牡馬が勝率24%、複勝率59%と好成績を残しているものの、x1が0.51と単勝での回収率が低い結果となっています。この距離では複勝狙いが適していると言えるでしょう。また、ドレフォンの牡馬は勝率0%ながら複勝率45%、x3が1.03と、複勝で最低限の回収が期待できる状況です。

次にダート短距離(1000m~1600m)を見てみると、ディスクリートキャットの牡馬が勝率13%、複勝率25%でx1が1.97、x3が1.03という成績を残しています。特に単勝での期待値が高く、人気薄での勝利が狙える種牡馬です。一方、スクリーンヒーローの牝馬は勝率10%、複勝率50%ですが、x1が0.26と極めて低く、複勝に絞った狙いが有効です。

ダート中距離(1601m~2200m)では、シャンハイボビーの牡馬が注目されます。出走数10回で勝率10%、複勝率20%ながら、x1が3.07と非常に高い期待値を記録しています。勝率が低いため一見地味ですが、単勝で狙う際には大きな配当が期待できるタイプです。また、ラニの牝馬も勝率11%、複勝率28%でx1が1.61と単勝での回収率が高く、この距離では狙い目となります。

全体を通じてみると、スクリーンヒーローの牡馬やシャンハイボビーの牡馬が、それぞれの得意条件で高い単勝回収率を示している点が際立っています。一方で、複勝に絞るならエイシンヒカリの牡馬やスワーヴリチャードの牡馬のような安定感のある種牡馬が候補になります。このデータを参考に、狙うべき馬券の種類を絞り込むことで、効率的な予想が可能になるでしょう。

種牡馬・中京

競馬場
xxxxxxxx
トラック
xxxxxxxx
距離
xxxxxxxxxxxxxxxx
種牡馬
xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
性別
xxxxxx
出走数
xxxxxxxx
勝率
xxxx
複勝率
xxxxxxxx
x1 x3
中京 1000m~1600m ヴィクトワールピサ 10 10% 50% 1.39 1.52
中京 1000m~1600m ファインニードル 12 8% 33% 0.38 1.04
中京 1000m~1600m オルフェーヴル 13 8% 38% 0.86 1.01
中京 1601m~2200m ブラックタイド 11 0% 45% 1.46
中京 1601m~2200m スクリーンヒーロー 12 25% 33% 2.10 1.11
中京 ダート 1000m~1600m バゴ 13 0% 46% 1.43
中京 ダート 1000m~1600m カレンブラックヒル 23 9% 48% 0.69 1.15
中京 ダート 1000m~1600m サトノアラジン 10 20% 50% 0.88 1.13
中京 ダート 1000m~1600m ワールドエース 11 9% 55% 0.29 1.07
中京 ダート 1000m~1600m ハーツクライ 14 21% 57% 0.79 1.04
中京 ダート 1601m~2200m トゥザグローリー 10 10% 20% 1.98 1.67
中京 ダート 1601m~2200m フリオーソ 18 11% 28% 5.81 1.42
中京 ダート 1601m~2200m キングカメハメハ 12 17% 33% 2.99 1.27
中京 ダート 1601m~2200m シルバーステート 17 12% 35% 0.46 1.09
中京 ダート 1601m~2200m ヘニーヒューズ 40 13% 40% 1.48 1.06
中京 ダート 1601m~2200m メイショウボーラー 17 18% 53% 0.93 1.04
※ヘッダの’x’はレイアウト調整が目的の文字です

最後に、中京競馬場での各種牡馬のデータを見てみましょう。

芝短距離(1000m~1600m)では、ヴィクトワールピサの牡馬が安定した成績を残しています。出走数10回で勝率10%、複勝率50%を記録し、x1が1.39、x3が1.52という結果は、単勝・複勝ともに高い回収率を示しています。人気薄でも期待が持てるタイプであり、特に複勝では堅実な結果が期待できるでしょう。一方で、オルフェーヴルの牡馬も複勝率38%でx3が1.01と最低限の複勝回収が見込めますが、x1は0.86に留まり、狙うなら複勝が無難です。

芝中距離(1601m~2200m)では、スクリーンヒーローの牡馬が注目されます。勝率25%、複勝率33%という成績に加え、x1が2.10、x3が1.11と高い期待値を記録しています。この距離で単勝狙いをするなら、最有力の種牡馬と言えるでしょう。同じ距離でブラックタイドの牡馬も複勝率45%、x3が1.46という堅実なデータを残しており、複勝狙いでは信頼できる存在です。

ダート短距離(1000m~1600m)では、バゴの牡馬が複勝率46%、x3が1.43と安定した複勝回収率を記録しています。ただし勝率0%のため、単勝で狙うのはリスクが高いと言えるでしょう。また、カレンブラックヒルの牝馬も複勝率48%、x3が1.15と堅実な結果を残しており、複勝に絞ると面白い選択肢になります。

ダート中距離(1601m~2200m)は特に注目すべき種牡馬が多い距離です。フリオーソの牡馬は出走数18回ながら、x1が驚異の5.81を記録しており、単勝で非常に高い回収率を示しています。このデータから、穴馬としての爆発力が際立っていると言えるでしょう。同じ距離では、キングカメハメハの牝馬もx1が2.99と高く、単勝狙いに最適な種牡馬です。また、トゥザグローリーの牡馬はx1が1.98、x3が1.67とバランスの取れた成績を示しており、単勝・複勝どちらでも期待値の高い馬です。

全体的に見ると、中京競馬場ではダート中距離のフリオーソの牡馬やキングカメハメハの牝馬が目立つ存在です。一方で、芝短距離ではヴィクトワールピサの牡馬が安定感を示しており、複勝回収率の高さが光ります。これらのデータを参考に、各馬の特徴に合った馬券戦略を立てることで、高い回収率を狙う予想が可能となるでしょう。

騎手・平地障害別

この記事で使っている騎手データの集計期間は、2024年5月17日から11月17日までの6か月間です。出走数が10回以上で、3着以内に2回以上入った騎手をフィルターしています。

x3が1以上の騎手はほとんどいないので、上位20名をピックアップしました。勝利数で評価されるリーディングとは当然順位が違いますが、「お買い得な騎手」として参考にしてください。

出走数は少ないけど「お買い得な騎手」や、逆にリーディング上位でも「お買い得な騎手」が見えてきます。

騎手・平地

騎手 所属 トラック 出走数 勝率 複勝率 x1 x3
小牧太 栗東 平地 19 5% 11% 3.04 1.06
C.デム 外国 平地 23 35% 74% 0.89 1.02
ホー 外国 平地 15 13% 33% 1.85 0.85
ルメール 栗東 平地 299 34% 65% 0.66 0.81
鮫島良太 栗東 平地 31 3% 23% 0.13 0.80
横山典弘 美浦 平地 124 6% 28% 0.41 0.74
石川倭 地方 平地 13 15% 15% 3.41 0.73
川田将雅 栗東 平地 212 26% 56% 0.53 0.72
モレイラ 外国 平地 54 20% 52% 0.49 0.69
坂井瑠星 栗東 平地 341 17% 43% 0.46 0.67
松山弘平 栗東 平地 384 16% 40% 0.53 0.67
戸崎圭太 美浦 平地 342 17% 44% 0.49 0.67
藤岡佑介 栗東 平地 209 11% 34% 0.37 0.64
武豊 栗東 平地 272 17% 39% 0.49 0.63
田辺裕信 美浦 平地 212 9% 30% 0.42 0.62
菅原明良 美浦 平地 335 10% 32% 0.40 0.61
岩田望来 栗東 平地 271 13% 34% 0.51 0.60
鮫島克駿 栗東 平地 397 10% 33% 0.33 0.60
秋山稔樹 美浦 平地 158 4% 22% 0.24 0.59
横山和生 美浦 平地 274 9% 27% 0.46 0.57
※ヘッダの’x’はレイアウト調整が目的の文字です

騎手・障害

騎手 所属 トラック 出走数 勝率 複勝率 x1 x3
金子光希 美浦 障害 15 13% 27% 3.06 1.35
土田真翔 美浦 障害 12 0% 17% 0.96
高田潤 栗東 障害 17 41% 65% 1.11 0.87
坂口智康 美浦 障害 22 9% 32% 1.04 0.84
小牧加矢 栗東 障害 33 30% 58% 0.90 0.79
伴啓太 美浦 障害 43 14% 37% 0.41 0.66
森一馬 栗東 障害 31 6% 42% 0.13 0.64
五十嵐雄 美浦 障害 33 9% 39% 0.19 0.63
田村太雅 栗東 障害 13 15% 38% 0.35 0.61
小坂忠士 栗東 障害 13 15% 46% 0.29 0.58
上野翔 美浦 障害 47 13% 38% 0.30 0.58
中村将之 栗東 障害 38 5% 21% 0.14 0.48
大江原圭 美浦 障害 39 5% 21% 0.35 0.47
石神深一 美浦 障害 48 6% 25% 0.25 0.46
難波剛健 栗東 障害 18 0% 17% 0.44
井上敏樹 栗東 障害 21 0% 10% 0.39
西谷誠 栗東 障害 10 0% 30% 0.37
草野太郎 美浦 障害 33 9% 21% 0.31 0.35
黒岩悠 栗東 障害 28 4% 18% 0.08 0.32
江田勇亮 美浦 障害 25 12% 16% 0.98 0.29
※ヘッダの’x’はレイアウト調整が目的の文字です

調教師・平地障害別

この記事で使っている調教師データの集計期間は、2024年5月17日から11月17日までの6か月間です。出走数が10回以上で、3着以内に2回以上入った調教師をフィルターしています。

x3が1以上の調教師はほとんどいないので、上位20名をピックアップしました。勝利数で評価されるリーディングとは当然順位が違いますが、「お買い得な調教師」として参考にしてください。

出走数は少ないけど「お買い得な調教師」や、逆にリーディング上位でも「お買い得な調教師」が見えてきます。

調教師・平地

調教師 所属 トラック 出走数 勝率 複勝率 x1 x3
牧光二 美浦 平地 157 12% 33% 0.56 0.77
田中克典 栗東 平地 99 17% 38% 0.64 0.76
木村哲也 美浦 平地 91 22% 52% 0.44 0.75
菊沢隆徳 美浦 平地 112 15% 33% 0.72 0.74
上村洋行 栗東 平地 96 21% 44% 0.66 0.73
須貝尚介 栗東 平地 155 19% 39% 0.60 0.73
友道康夫 栗東 平地 137 20% 47% 0.52 0.71
伊藤大士 美浦 平地 134 7% 29% 0.33 0.69
四位洋文 栗東 平地 104 13% 33% 0.63 0.67
浜田多実 栗東 平地 113 7% 32% 0.31 0.67
田中博康 美浦 平地 89 28% 49% 0.59 0.67
鹿戸雄一 美浦 平地 145 14% 37% 0.54 0.66
小林真也 栗東 平地 100 11% 30% 0.51 0.66
北出成人 栗東 平地 145 7% 24% 0.60 0.65
武幸四郎 栗東 平地 110 12% 32% 0.45 0.64
中舘英二 美浦 平地 122 10% 34% 0.45 0.64
長谷川浩 栗東 平地 107 6% 28% 0.20 0.62
宮本博 栗東 平地 115 11% 32% 0.54 0.62
松永幹夫 栗東 平地 144 16% 34% 0.54 0.62
堀宣行 美浦 平地 99 20% 41% 0.48 0.61
※ヘッダの’x’はレイアウト調整が目的の文字です

調教師・障害

調教師 所属 トラック 出走数 勝率 複勝率 x1 x3
石栗龍彦 美浦 障害 11 18% 27% 4.44 1.56
佐々木晶 栗東 障害 10 30% 70% 0.75 0.86
中竹和也 栗東 障害 10 20% 50% 0.38 0.65
音無秀孝 栗東 障害 13 8% 38% 0.45 0.53
木原一良 栗東 障害 10 10% 20% 0.84 0.50
粕谷昌央 美浦 障害 14 7% 21% 0.09 0.40
鈴木孝志 栗東 障害 12 8% 25% 0.13 0.33
土田稔 美浦 障害 18 6% 17% 0.17 0.25
藤沢則雄 栗東 障害 12 8% 17% 0.13 0.21
※ヘッダの’x’はレイアウト調整が目的の文字です

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