(57)【要約】【課題】事前に公表されるレースデータを用いて、レースの荒れ度合と勝馬予想を行うことが可能な競馬予想方法を提供する。【解決手段】レースＲＰのレース結果データＤＰ及び各競走馬ＨＰの能力指数から、レースＲＰの能力指数分布ＡＰと能力指数順位番号を用いた新たな着順情報を作成し、レース結果データＤＰと組合わせた競馬データからなる競馬データベースを構築し、予定されるレースＲＮのレース予定データＤＮとレースＲＮに出走する各競走馬ＨＮの能力指数を取得し、レースＲＮの能力指数分布ＡＮを求めて、能力指数分布ＡＮと一致又は類似する能力指数分布を有する競馬データを競馬データベースの中から抽出し、抽出した競馬データの１着から３着までの配当倍率からレースＲＮの荒れ度合を予想し、競馬データに含まれる１着から３着までの着順毎に現れる能力指数順位から又は能力指数順位の出現頻度から１着から３着までの能力指数順位を予想する。【選択図】図１
2018092226.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
過去のレースＲＰのレース結果データＤＰと、該レースＲＰに出走した各競走馬ＨＰの能力を予め設定された数値範囲内で数値化した能力指数とを取得し、前記各競走馬ＨＰの前記能力指数から前記レースＲＰの能力指数分布ＡＰを求め、前記レース結果データＤＰ内の着順情報を馬番号から能力指数順位を表わす番号に変換して新たな着順情報を作成し、前記レース結果データＤＰに前記能力指数分布ＡＰ及び前記新たな着順情報を加えて作成した競馬データからなる競馬データベースを予め構築しておき、
予定されるレースＲＮのレース予定データＤＮと該レースＲＮに出走する各競走馬ＨＮの能力を予め設定された数値範囲内で数値化した能力指数をそれぞれ取得し、
前記各競走馬ＨＮの能力指数から前記レースＲＮの能力指数分布ＡＮを求め、前記レースＲＮと一致又は類似するレース条件を有し、かつ前記能力指数分布ＡＮと一致又は類似する能力指数分布を有する前記競馬データを前記競馬データベースの中から抽出し、
抽出した前記競馬データに含まれる前記新たな着順情報中の１着から３着までの着順毎の前記能力指数順位と配当倍率との相関関係から前記レースＲＮの荒れ度合を予想し、
抽出した前記競馬データに含まれる前記新たな着順情報中の１着から３着までの着順毎に現れる前記能力指数順位から又は該能力指数順位の出現頻度から前記レースＲＮの１着から３着までの能力指数順位を予想することを特徴とする競馬予想方法。
【請求項２】
請求項１記載の競馬予想方法において、前記能力指数順位は、前記各競走馬ＨP、ＨＮの能力指数の高位側からの順位であって、前記能力指数分布ＡＰは、前記各競走馬ＨＰの能力指数順位が１位の能力指数に基づいて決める能力ランク値と、能力指数順位が１位から５位の中で隣り合う順位間に存在する能力指数差を順に並べて形成される数列から構成し、前記能力指数分布ＡＮは、前記各競走馬ＨＮの能力指数順位が１位の能力指数に基づいて決める能力ランク値と、能力指数順位が１位から５位の中で隣り合う順位間に存在する能力指数差を順に並べて形成される数列から構成することを特徴とする競馬予想方法。
【請求項３】
請求項１記載の競馬予想方法において、前記能力指数順位は、前記各競走馬ＨP、ＨＮの能力指数の前記数値範囲に順に設定した複数の数値をそれぞれ区分点として該数値範囲に形成される能力指数区分の高位側からの順位であって、前記能力指数分布ＡＰ、ＡＮは、所定個数の前記能力指数区分にそれぞれ含まれる能力指数を有する前記競走馬ＨＰ、ＨＮの頭数和を該能力指数区分の順位に従って並べた数列から構成することを特徴とする競馬予想方法。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１項に記載の競馬予想方法において、前記レース結果データＤＰは、開催日、競馬場、レース種別、馬場の種類、距離、馬番号、馬番号による着順、及び払戻金のデータを有し、前記レース予定データＤＮは、開催日、競馬場、レース種別、馬場の種類、距離、及び馬番号を有することを特徴とする競馬予想方法。
【請求項５】
請求項４記載の競馬予想方法において、前記レース結果データＤＰ及び前記レース予定データＤＮはそれぞれ馬場状態を数値化した馬場状態指数を有することを特徴とする競馬予想方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、レースの荒れ度合を予想した上で勝馬予想（１着から３着の順位の予想又は１着から３着の組合わせの予想）を行う競馬予想方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、特許文献１には、出走する各競走馬の能力パラメータ（過去のレース成績に基づいて求められる持久力、コース適正、重馬場特性等を数値化したもの）を用いて、レースの順位予想を行う競争予想装置が開示されている。
また、例えば、特許文献２には、レース開始直前のオッズからレースの荒れ度合（本命レースであるか、中穴レースであるか、又は万馬券レースであるか）を予想し、主に万馬券レースの的中馬券を高い確率で予想する的中馬券予想装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平１１−２９０５５３号公報
【特許文献２】特開平１１−２８２９２９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載された競争予想装置によるレースの順位予想の結果は、レースの配当倍率とは何ら関連性を持たないため、順位予想は的中しても順位予想に基づいて購入した馬券には低配当の馬券が含まれることになって、馬券的には面白みに欠けるという問題がある。このため、馬券の購入者は、順位予想に基づく候補と、各候補の予想配当倍率の推移を参考にしながら候補の絞り込みを行う必要があり、馬券の購入には熟練度（経験）が要求されるという問題がある。
一方、特許文献２に記載された的中馬券予想装置では、レース開始直前のオッズのデータを得る必要があるため、オッズデータを常時取得するための専用装置を準備しなければならないという問題がある。
【０００５】
本発明はかかる事情に鑑みてなされたもので、事前に公表されるレース予定データを用いて、レースの荒れ度合を予想した上で勝馬予想を行うことが可能な競馬予想方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
前記目的に沿う本発明に係る競馬予想方法は、過去のレースＲＰのレース結果データＤＰと、該レースＲＰに出走した各競走馬ＨＰの能力を予め設定された数値範囲内で数値化した能力指数とを取得し、前記各競走馬ＨＰの前記能力指数から前記レースＲＰの能力指数分布ＡＰを求め、前記レース結果データＤＰ内の着順情報を馬番号から能力指数順位を表わす番号に変換して新たな着順情報を作成し、前記レース結果データＤＰに前記能力指数分布ＡＰ及び前記新たな着順情報を加えて作成した競馬データからなる競馬データベースを予め構築しておき、
予定されるレースＲＮのレース予定データＤＮと該レースＲＮに出走する各競走馬ＨＮの能力を予め設定された数値範囲内で数値化した能力指数をそれぞれ取得し、
前記各競走馬ＨＮの能力指数から前記レースＲＮの能力指数分布ＡＮを求め、前記レースＲＮと一致又は類似するレース条件を有し、かつ前記能力指数分布ＡＮと一致又は類似する能力指数分布を有する前記競馬データを前記競馬データベースの中から抽出し、
抽出した前記競馬データに含まれる前記新たな着順情報中の１着から３着までの着順毎の前記能力指数順位と配当倍率との相関関係から前記レースＲＮの荒れ度合を予想し、
抽出した前記競馬データに含まれる前記新たな着順情報中の１着から３着までの着順毎に現れる前記能力指数順位から又は該能力指数順位の出現頻度から前記レースＲＮの１着から３着までの能力指数順位を予想する。
ここで、レース条件は、レース種別、馬場の種類、及び距離から構成される。
【０００７】
能力指数が高い競走馬ほどレースで上位の着順（１着から３着）に入る確率が高いため、レースに出走する競走馬間に存在する能力指数差の状態を示す能力指数分布は、レースの勝敗パターン（１着から３着を占める能力指数順位番号の組み合わせ）に影響を及ぼす。ここで、高い能力指数の競走馬ほど人気が高いため、１着から３着の中に低い能力指数順位の番号が出現すると配当倍率が高くなってレースの荒れ度合（波乱度）が大きくなる。また、レースの勝敗を決めるのは競走馬同士の能力差（能力指数差）であるため、能力指数分布が一致又は類似するレースは、勝敗結果が一致又は類似する可能性が高いと考えられる。
【０００８】
本発明に係る競馬予想方法において、前記能力指数順位は、前記各競走馬ＨP、ＨＮの能力指数の高位側からの順位であって、前記能力指数分布ＡＰは、前記各競走馬ＨＰの能力指数順位が１位の能力指数に基づいて決める能力ランク値と、能力指数順位が１位から５位の中で隣り合う順位間に存在する能力指数差を順に並べて形成される数列（能力差数列）から構成し、前記能力指数分布ＡＮは、前記各競走馬ＨＮの能力指数順位が１位の能力指数に基づいて決める能力ランク値と、能力指数順位が１位から５位の中で隣り合う順位間に存在する能力指数差を順に並べて形成される数列（能力差数列）から構成することができる。
【０００９】
能力ランク値から、能力指数分布の偏りを求めることができる。このため、複数のレース間において、能力ランク値が一致する場合は能力指数分布の等級が一致するレース、能力ランク値の差の絶対値が、例えば、１の場合は能力指数分布の等級が類似するレース、能力ランク値の差の絶対値が、例えば、２を超える場合は能力指数分布の等級が異なるレースとすることができる。
また、能力指数差を順に並べた数列から、レースの着順に影響を与える可能性の高い上位（１位〜５位）の競走馬間に存在する能力差の状態を把握することができるので、１強レースになるか、２強レースになるか、あるいは混戦レースになるかを判断することができる。これにより、馬券の購入方針を容易に決定することができる。
【００１０】
本発明に係る競馬予想方法において、前記能力指数順位は、前記各競走馬ＨP、ＨＮの能力指数の前記数値範囲に順に設定した複数の数値をそれぞれ区分点として該数値範囲に形成される能力指数区分の高位側からの順位であって、前記能力指数分布ＡＰ、ＡＮは、所定個数の前記能力指数区分にそれぞれ含まれる能力指数を有する前記競走馬ＨＰ、ＨＮの頭数和を該能力指数区分の順位に従って並べた数列から構成することができる。
【００１１】
能力指数分布ＡＰ、ＡＮにおいて、最高位から最低位のまでの能力指数区分の個数と最高位の能力指数区分にそれぞれ含まれる頭数和がそれぞれ一致する場合は、能力指数分布ＡＰと能力指数分布ＡＮは一致すると判定する。また、最高位から最低位のまでの能力指数区分の個数が一致し、かつ、高位側(例えば、１位〜３位）の能力指数区分に含まれる頭数和が一致する場合も、能力指数分布ＡＰと能力指数分布ＡＮは一致すると判定する。
一方、能力指数区分の個数は一致しないが、高位側(例えば、１位〜３位）の能力指数区分に含まれる頭数和が一致する場合、能力指数分布ＡＰと能力指数分布ＡＮは類似すると判定する。
能力指数分布ＡＰ、ＡＮが、高位側から順に並べた能力指数区分にそれぞれ含まれる競走馬の頭数和から構成されるので、１強レースとなるか、２強レースとなるか、あるいは混戦レースとなるかの予想が明確にできる。これにより、馬券の購入方針を容易に決定することができる。
【００１２】
ここで、競馬予想において、能力ランク値と能力差数列から構成される能力指数分布を採用するか、所定個数の能力指数区分に含まれる競走馬の頭数和の頻度数列から構成される能力指数分布を採用するかに関して特に規定はなく、競馬データベースの中から抽出される競馬データの状況に応じて互いに補完し合って採用することが好ましい。
例えば、レース種別を一定範囲に特定して、能力ランク値と能力差数列から構成される能力指数分布と一致又は類似する能力指数分布を有する競馬データを抽出した際に、抽出された競馬データの数が少ない場合は、距離と馬場の種類を特定して、かつ、所定個数の能力指数区分に含まれる競走馬の頭数和の頻度数列から構成される能力指数分布と一致又は類似する能力指数分布を有する競馬データを抽出すると、抽出される競馬データの数を多くすることができる。これにより、予想精度を向上させることができる。
【００１３】
本発明に係る競馬予想方法において、前記レース結果データＤＰは、開催日、競馬場、レース種別、馬場の種類、距離、馬番号、馬番号による着順、及び払戻金のデータを有し、前記レース予定データＤＮは、開催日、競馬場、レース種別、馬場の種類、距離、及び馬番号を有する構成とすることができる。
ここで、レース結果データＤＰは、例えば、日本中央競馬会が公表しているレース成績データから取得することができ、レース予定データＤＮは、例えば、日本中央競馬会が公表している出馬表から取得することができる。
【００１４】
このような構成とすることにより、過去のレースＲＰのレース結果データＤＰとレースＲＰに出走した各競走馬ＨＰの能力指数を用いて、競馬データベースを容易に構築することができる。
また、予定されるレースＲＮに存在する能力指数分布ＡＮと一致又は類似する能力指数分布を有する競馬データを競馬データベースの中から抽出する際、抽出対象となる競馬データの条件設定を容易に行うことができる。
更に、レース結果データＤＰに、能力指数分布ＡＰとレース結果（馬番号による着順、能力指数順位番号による着順、及び払戻金）を加えることで競馬データを作成することができ、競馬データベースの蓄積作業が容易となる。
なお、レース結果データＤＰを取得して競馬データを作成する際、レース種別のデータからレースが重賞レースに該当するか否かが判別できるので、重賞レースに該当する場合は、競馬データに重賞レース識別情報を加えることが好ましい。
重賞レースには、配当倍率が高くなる重賞レース特有の傾向が存在するため、競馬データベースの中から抽出した競馬データに対して、更に重賞レース識別情報を用いて重賞レースに該当する競馬データを選択すると、重賞レースに対する予想精度を向上させることができる。
【００１５】
本発明に係る競馬予想方法において、前記レース結果データＤＰ及び前記レース予定データＤＮはそれぞれ馬場状態を数値化した馬場状態指数を有することが好ましい。
過去のレースＲＰにおける馬場状態とレース成績（馬番号による着順情報）の関係から、馬場状態の変化が能力指数差に及ぶす影響を求めることができる。これにより、実際の馬場状態に基づいて能力指数差の寄与を修正して、レースＲＮの１着から３着までの能力指数順位番号を予想することができる。
なお、過去のレースＲＰの馬場状態は、例えば、日本中央競馬会が公表しているレース成績データから取得することができ、予定されるレースＲＮの馬場状態は、例えば、日本中央競馬会が公表している出馬表から取得することができる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明に係る競馬予想方法では、能力指数分布が一致又は類似するレースは、勝敗結果も一致又は類似する可能性が高いため、事前にそれぞれ公表されるレースＲＮのレース予定データＤＮと出走する各競走馬ＨＮの能力指数を用いて能力指数分布ＡＮを求め、競馬データベースの中から、レースＲＮと一致又は類似するレース条件を有し、かつ能力指数分布ＡＮと一致又は類似する能力指数分布を有する競馬データを抽出した際、１着から３着の中に低い能力指数順位の番号が出現する着順情報が存在すると、レースＲＮの荒れ度合が高くなると予想することができる。
また、抽出した競馬データの着順情報から、レースＲＮの１着から３着までの能力指数順位の番号の組み合わせを予想することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る競馬予想方法の手順を示す流れ図である。
【図２】実施例１で抽出した予想用の競馬データである。
【図３】実施例２で抽出した予想補足用の競馬データである。
【図４】実施例３で抽出した予想用の競馬データである。
【図５】実施例４で抽出した予想補足用の競馬データである。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
続いて、添付した図面を参照しつつ、本発明を具体化した実施の形態につき説明し、本発明の理解に供する。
本発明の第１の実施の形態に係る競馬予想方法は、図１に示すように、過去のレースＲＰのレース結果データＤＰと、レースＲＰに出走した各競走馬ＨＰの能力を予め設定された数値範囲内で数値化した能力指数とを取得し、各競走馬ＨＰの能力指数からレースＲＰの能力指数分布ＡＰを求めると共に、レース結果データＤＰ内の着順情報を馬番号から能力指数順位を表わす番号に変換して新たな着順情報を作成し、得られた能力指数分布ＡＰ及び新たな着順情報をレース結果データＤＰに加えて作成した競馬データからなる競馬データベースを構築するデータベース作成工程を有している。
【００１９】
更に、本発明の第１の実施の形態に係る競馬予想方法は、図１に示すように、予定されるレースＲＮのレース予定データＤＮとレースＲＮに出走する各競走馬ＨＮの能力を予め設定された数値範囲内で数値化した能力指数をそれぞれ取得するデータ取得工程と、データ取得工程で取得した各競走馬ＨＮの能力指数からレースＲＮの能力指数分布ＡＮを求め、レースＲＮと一致又は類似するレース条件を有し、かつ能力指数分布ＡＮと一致又は類似する能力指数分布を有する競馬データを競馬データベースの中から抽出する競馬データ抽出工程と、競馬データ抽出工程で抽出した競馬データに含まれる新たな着順情報中の１着から３着までの着順毎の能力指数順位と配当倍率との相関関係からレースＲＮの荒れ度合を予想するレース波乱度予想工程と、競馬データ抽出工程で抽出した競馬データに含まれる新たな着順情報中の１着から３着までの着順毎に現れる能力指数順位から又は能力指数順位の出現頻度からレースＲＮの１着から３着までの能力指数順位を予想する着順予想工程とを有する。以下、第１の実施の形態に係る競馬予想方法について順に説明する。
【００２０】
（データベース作成工程）
第１の実施の形態に係る競馬予想方法では、過去のレースＲＰのレース結果データＤＰは、例えば、日本中央競馬会が公表しているレース成績データから、開催日、競馬場、レース種別、馬場の種類、馬場状態、距離、馬番号、馬番号による着順、及び払戻金の各項目毎のデータを取得することにより作成する。ここで、競走馬の能力指数としては、例えば、日刊スポーツ新聞社が独自に算出している日刊コンピ（コンピ指数）を使用する。なお、日刊コンピは９０〜４０の範囲の数値であるため、能力指数は９０〜４０の範囲の数値となる。
【００２１】
取得した各競走馬ＨＰの能力指数を高位側（指数の大きい側）から順に並べた能力指数順位において、能力指数順位が１位の能力指数から、４５を引いて能力ランク値を求める。また、能力指数順位が１位から５位の範囲に対して、隣り合う順位間にそれぞれ存在する能力指数差を求め、得られた能力指数差を順に並べて数列（能力差数列）を形成する。そして、レースＲＰの能力指数分布ＡＰ（以下、第１の実施の形態に係る競馬予想方法における能力指数分布を第１の能力指数分布ＡＰという）を、能力ランク値を先頭に、能力差数列をその次に並べて配置した複合数列を用いて構成する。
更に、出走した馬の馬番号と、出走した馬の能力指数のデータから、馬番号と能力指数順位の対応関係が分かるので、レース結果データＤＰ内の着順情報を馬番号から能力指数順位番号に変換して新たな着順情報を作成する。
そして、レース結果データＤＰに、能力指数分布ＡＰと新たな着順情報を加えて競馬データを作成し、競馬データを複数集積することにより競馬データベースを構築する。
【００２２】
例えば、過去に行われた１つのレース（競走馬１６頭が出走）における各競走馬ＨＰの能力指数（日刊コンピ）の能力指数順位がａ＞ｂ＞ｃ＞ｄ＞ｅ＞ｆ＞ｇ＞ｈ＞ｉ＞ｊ＞ｋ＞ｌ＞ｍ＞ｎ＞ｏ＞ｐのとき、能力ランク値はａ−４５となる。なお、能力指数順位を＞（不等号記号）を用いて示したが、部分的に≧の不等号記号が存在してもよい。
また、１位と２位の能力指数差はａ−ｂ、２位と３位の能力指数差はｂ−ｃ、３位と４位の能力指数差はｃ−ｄ、４位と５位の能力指数差はｄ−ｅとなるので、能力差数列はａ−ｂ、ｂ−ｃ、ｃ−ｄ、ｄ−ｅとなる。従って、第１の能力指数分布ＡＰは、ａ−４５、ａ−ｂ、ｂ−ｃ、ｃ−ｄ、ｄ−ｅとなる複合数列を用いて構成される。
なお、競馬データでは、第１の能力指数分布ＡＰの情報を分かりやすく表示するため、１位と３位の能力指数差であるａ−ｃ、１位と４位の能力指数差であるａ−ｄ、１位と５位の能力指数差であるａ−ｅを組込んだ、ａ−４５、ａ−ｂ、ｂ−ｃ、ａ−ｃ、ｃ−ｄ、ａ−ｄ、ｄ−ｅ、ａ−ｅからなる重複合数列表示を併記してもよい。
【００２３】
また、１着が馬番号３番、２着が馬番号７番、３着が馬番号６番である場合、馬番号による着順情報は３番、７番、６番である。ここで、馬番号３番の競走馬の能力指数順位が８番、馬番号７番の競走馬の能力指数順位が３番、馬番号６番の競走馬の能力指数順位が２番である場合、１着が能力指数順位８番、２着が能力指数順位３番、３着が能力指数順位２番となる。従って、新たな着順情報（能力指数順位による着順情報）は８番、３番、２番となる。
【００２４】
日本中央競馬会が公表しているレース成績データ及び日刊スポーツ新聞社が公表している日刊コンピ（能力指数）から目的とするデータを取得する際、例えば、表計算ソフトウェアを介してデータの取得を行うことが好ましい。
これにより、レースＲＰのレース結果データＤＰとレースＲＰに出走した各競走馬ＨＰの能力指数を関連付けて保存することができ、レースＲＰ毎に第１の能力指数分布ＡＰを算出すること、レースＲＰ毎に馬番号による着順情報を能力指数順位番号による新たな着順情報に変換することを自動で行うことが可能になる。また、決定された第１の能力指数分布ＡＰと新たな着順情報をレース結果データＤＰに容易に組込むことができ、競馬データの作成が容易になると共に、競馬データベースの構築も容易になる。更に、所望の競馬データを競馬データベースの中から検索し、目的に応じた形式で検索した競馬データを表示することが可能になる。
【００２５】
第１の能力指数分布ＡＰにおいて、能力ランク値を設けることで、第１の能力指数分布ＡＰの偏り状況（１位の能力指数が、高位側、中央部、低位側のいずれの範囲に存在するか）が判定できる。なお、能力ランク値を認識する際、能力ランク値の存在範囲と能力指数の存在範囲とが互いに重ならない方が（例えば、能力ランク値の値を４０未満にする方が）数値の区別がついて分かり易いため、１位の能力指数から、例えば、４５を引いて能力ランク値とした。
また、能力差数列を求めることで、第１の能力指数分布ＡＰの状態、即ち、レースの着順に影響を与える可能性の高い上位（１位〜５位）の競走馬間に存在する能力差の状態を明確に把握することができる。
ここで、重複合数列表示を併記すると、勝敗結果と能力指数順位１位との間の能力指数差との関係がより明確となる。
【００２６】
払戻金を、例えば、１０００００円以上、９９９９０〜５００００円、４９９９０〜３００００円、２９９９０〜２００００円、１９９９０〜１００００円、９９９０〜５０００円、４９９０〜３０００円、２９９０円以下の８段階の払戻金区分に予め区分けする。そして、新たな着順情報において、着順毎に表示される能力指数順位番号の表示領域の背景を、得られた払戻金が属する払戻金区分に対応させて色分けする。これにより、着順毎の払戻金の払戻金区分が明確となる。
【００２７】
馬場の種類がダート（砂）であるか、芝であるかによって、降雨の影響と使用回数の影響が異なる。
（１）馬場がダート
一般に、降雨の影響が大きく、馬場の使用回数の影響は小さい。その結果、砂の含水率が低い（日本中央競馬会の表示では馬場が良）場合、砂がクッションになり、馬力の高い競走馬が有利となる。含水率が中程度（日本中央競馬会の表示では馬場がやや重）の場合、砂が固まって走り易くなり、馬力がなくてもスピードの有る競走馬が有利となる。含水率が高い（日本中央競馬会の表示では馬場が重から不良）場合、砂が泥水状態に近づくため、競走馬の足が滑ったり、泥（泥水）の飛散で走り難くなったりして、本来の能力差の影響が出難くなる。なお、冬季は、馬場に不凍液が散布されるため、降雨に関わらず馬場がやや重の状態となる場合がある。
このため、馬場の種類として入力する「ダート」のデータと共に、馬場の状態を数値化したデータ（馬場状態指数、例えば、馬場が良のとき１、馬場がやや重のとき２、馬場が重のとき３、及び馬場が不良のとき４）を入力し、馬場の種類と並べてを表示する数値の表示領域の背景を数値に対応させて色分けする。これにより、馬場の種類と共に馬場の状態を容易に確認できる。
【００２８】
（２）馬場が芝
一般に、馬場の使用回数が増加すると芝が劣化し、降雨で地盤が軟らかくなると芝が劣化する。これにより、蹄の小さい競走馬では、足抜きが悪くなって不利となる。このため、馬場の種類として入力する「芝」のデータと共に、馬場の使用回数ＡＷ、馬場の状態を数値化したデータＡＸ（馬場状態指数、例えば、馬場が良のとき１、馬場がやや重のとき２、馬場が重のとき３、及び馬場が不良のとき４）を入力し、例えば、０．２ＡＷ＋ＡＸの経験評価式に基づいて算出した値を馬場状態の総合評価値として馬場の種類と並べてを表示する。ここで、馬場の使用回数ＡＷは、開催日単位で算出し、例えば、開催日初日であれば１回、２日目であれば２回、３日目であれば３回となる。これにより、馬場の種類と共に馬場状態の総合評価を容易に確認できる。
【００２９】
（データ取得工程）
第１の実施の形態に係る競馬予想方法では、予定されるレースＲＮのレース予定データＤＮを、例えば、日本中央競馬会が公表している出馬表から、開催日、競馬場、レース種別、馬場の種類、馬場状態、距離、及び馬番号を取得することにより作成する。また、レースＲＮに出走する各競走馬ＨＮの能力指数として日刊コンピ（コンピ指数）を使用する。
【００３０】
（競馬データ抽出工程）
第１の実施の形態に係る競馬予想方法では、取得した各競走馬ＨＮの能力指数を高位側から順に並べた能力指数順位において、能力指数順位が１位の能力指数から、４５を引いて能力ランク値を求める。また、能力指数順位が１位から５位の範囲に対して、隣り合う順位間にそれぞれ存在する能力指数差を求め、得られた能力指数差を順に並べて能力差数列を形成する。そして、レースＲＮの第１の能力指数分布ＡＮを、能力ランク値を先頭に、能力差数列をその次に並べて配置した複合数列を用いて構成する。
レースＲＮの第１の能力指数分布ＡＮが求まると、競馬データベースの中から、レースＲＮと一致又は類似するレース条件を有し、かつ第１の能力指数分布ＡＮと一致又は類似する第１の能力指数分布を有する競馬データを抽出する。
【００３１】
（レース波乱度予想工程）
第１の実施の形態に係る競馬予想方法では、第１の能力指数分布が一致又は類似するレースは、勝敗結果も一致又は類似する可能性が高いと考えられるので、競馬データ抽出工程で抽出した競馬データに含まれる新たな着順情報（能力指数順位の番号を用いて記載した着順情報）中の１着から３着までの着順毎の能力指数順位と配当倍率との相関関係、即ち、抽出した競馬データの新たな着順情報に示されている着色の状況（高額の払戻金区分の出現状況）から、レースＲＮの荒れ度合の内容（１着〜３着の中のどの着順で高額の払戻金が発生したのか）を予想する。このとき、馬場がダートで馬場の状態が重〜不良のとき、あるいは、馬場が芝で、レースが３日目以降、馬場の状態が重〜不良のときは、抽出した競馬データの中で、更に馬場の状態が一致又は近い場合の競馬データを参照することが好ましい。
【００３２】
（着順予想工程）
第１の実施の形態に係る競馬予想方法では、第１の能力指数分布が一致又は類似するレースは、レースの勝敗結果も一致又は類似する可能性が高いと考えられるため、抽出した競馬データに含まれる新たな着順情報中の１着から３着までの着順毎に現れる能力指数順位から又は能力指数順位の出現頻度からレースＲＮの１着から３着までの能力指数順位を予想する。このとき、馬場がダートで馬場の状態が重〜不良のとき、あるいは、馬場が芝で、レースが３日目以降、かつ馬場の状態が重〜不良のときは、抽出した競馬データの中で、更に馬場の状態が一致又は近い場合の競馬データを参照することが好ましい。
【００３３】
続いて本発明の第２の実施の形態に係る競馬予想方法について説明するが、第２の実施の形態に係る競馬予想方法は、第１の実施の形態に係る競馬予想方法と比較して、能力指数分布（以下、第２の実施の形態に係る競馬予想方法における能力指数分布を第２の能力指数分布という）の定義方法が異なることが特徴となっている。また、データベース作成工程の第２の能力指数分布ＡＰの作成方法と競馬データ抽出工程における第２の能力指数分布ＡＮの作成方法は同一である。従って、第２の実施の形態に係る競馬予想方法については、データベース作成工程における第２の能力指数分布ＡＰと新たな着順情報のそれぞれの作成方法についてのみ説明する。
【００３４】
日刊コンピは９０〜４０の範囲の数値であるため、能力指数も９０〜４０の数値範囲となる。このため、９０〜４０の数値範囲に、大きい順に設定した複数の数値、即ち、９０、８５、８０、７５、７０、６５、６０、５５、５０、４５、及び４０をそれぞれ区分点として、能力指数９０を含む能力指数区分、能力指数８９〜８５を含む能力指数区分、能力指数８４〜８０を含む能力指数区分、能力指数７９〜７５を含む能力指数区分、能力指数７４〜７０を含む能力指数区分、能力指数６９〜６５を含む能力指数区分、能力指数６４〜６０を含む能力指数区分、能力指数５９〜５５を含む能力指数区分、能力指数５４〜５０を含む能力指数区分、能力指数４９〜４５を含む能力指数区分、及び能力指数４４〜４０を含む能力指数区分を形成する。
【００３５】
ここで、能力指数９０を含む能力指数区分を能力指数順位が１位、能力指数８９〜８５を含む能力指数区分を能力指数順位が２位、能力指数８４〜８０を含む能力指数区分を能力指数順位が３位、能力指数７９〜７５を含む能力指数区分を能力指数順位が４位、能力指数７４〜７０を含む能力指数区分を能力指数順位が５位、能力指数６９〜６５を含む能力指数区分を能力指数順位が６位、能力指数６４〜６０を含む能力指数区分を能力指数順位が７位、能力指数５９〜５５を含む能力指数区分を能力指数順位が８位、能力指数５４〜５０を含む能力指数区分を能力指数順位が９位、能力指数４９〜４５を含む能力指数区分を能力指数順位が１０位、及び能力指数４４〜４０を含む能力指数区分を能力指数順位が１１位とする。
【００３６】
次いで、取得した各競走馬ＨＰの能力指数をそれぞれ１位〜１１位の能力指数区分に振り分け、各能力指数区分に含まれる能力指数を有する競走馬ＨＰの頭数和を求める。そして、レースＲＰの第２の能力指数分布ＡＰは、頭数和を能力指数順位の順位に従って並べた数列を用いて構成する。
更に、出走した馬の能力指数から馬番号が属する能力指数区分が決まり、馬番号と能力指数順位の対応関係が分かる。従って、レース結果データＤＰ内の着順情報を馬番号から能力指数順位の番号に変換して新たな着順情報を作成することができる。
【００３７】
例えば、過去に行われた１つのレースのレース成績データ及び日刊コンピから、各競走馬を能力指数に応じて能力指数順位が１位〜１１位の１１個数の能力指数区分に振り分けた場合、能力指数区分毎の頭数和が順にＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈ、Ｉ、Ｊ、Ｋのとき、第２の能力指数分布ＡＰはＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈ、Ｉ、Ｊ、Ｋとなる。
ここで、上位側の頭数和が０の場合は記載せず、頭数和が１以上となる能力指数順位から順に頭数和を並べて数列を形成するように記載方法を統一する。例えば、１位から３位の各能力指数区分の頭数和（Ａ、Ｂ、Ｃ）が０の場合、能力指数分布ＡＰは、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈ、Ｉ、Ｊ、Ｋとなる。上位側の頭数和が０の場合、記載を省略することにより、数列の項数から能力指数区分の個数を知ることができる。
【００３８】
また、１着が馬番号３番、２着が馬番号７番、３着が馬番号６番である場合、馬番号による着順情報は３番、７番、６番である。ここで、馬番号３番の競走馬が能力指数順位８番の能力指数区に属し、馬番号７番の競走馬が能力指数順位３番の能力指数区に属し、馬番号６番の競走馬が能力指数順位２番の能力指数区に属する場合、１着が能力指数順位８番、２着が能力指数順位３番、３着が能力指数順位２番となる。従って、新たな着順情報（能力指数順位による着順情報）は８番、３番、２番となる。
ここで、競馬データでは、第２の能力指数分布ＡＰの情報を分かりやすく表示するため、１位から１１位までの能力指数区分に対応する表示領域を設定し、各表示領域に頭数和を表示すると共に、新たな着順情報に基づいて（１着から３着に）該当する競走馬が含まれる能力指数区分の表示領域の背景を着順に応じて色分け表示を行うことが好ましい。該当する能力指数区分を着順色分け表示すると、１着から３着の現れる状況（１着から３着が１１個の能力指数区分内においてどのように分布するのか）が容易に把握でき、第２の能力指数分布ＡＰと着順傾向の関係が明確となる。これにより、着順予想が容易にできる。
【実施例】
【００３９】
（実施例１）
２０１６年９月１８日に中山競馬場で行われる予定の第１レースＲＮに出走する１６頭の競走馬の能力指数を日刊コンピから取得する。そして、馬番号１〜１６に対してそれぞれ能力指数を対応付ける。馬番号と能力指数の対応関係を（馬番号、能力指数）の形式で馬番号順に表示すると、（１、４６）、（２、４７）、（３、５３）、（４、４１）、（５、５５）、（６、６２）、（７、６１）、（８、４２）、（９、５４）、（１０、４０）、（１１、４５）、（１２、５１）、（１３、５６）、（１４、５０）、（１５、７８）、（１６、６０）となる。なお、第１レースの馬場はダート、距離は１８００ｍである。
【００４０】
馬番号と能力指数の対応関係を、能力指数と馬番号の対応関係（能力指数、馬番号）の形式で能力指数順に表示すると、（７８、１５）、（６２、６）、（６１、７）、（６０、１６）、（５６、１３）、（５５、５）、（５４、９）、（５３、３）、（５１、１２）、（５０、１４）、（４７、２）、（４６、１）、（４５、１１）、（４２、８）、（４１、４）、（４０、１０）となる。
ここで、能力指数順位が１位の能力指数は７８なので、能力ランク値は７８−４５＝３３と求まる。
また、１位と２位の能力指数差は７８−６２＝１６、２位と３位の能力指数差は６２−６１＝１、３位と４位の能力指数差は６１−６０＝１、４位と５位の能力指数差は６０−５６＝４となる。ここで、隣り合う順位間に存在する能力指数差は０以上５０以下の数値となるので、能力差数列の各項を２桁表示形式（能力指数差が１桁の場合は十位の数値を０と表記する）に統一すると、能力差数列は１６、０１、０１、０４となる。
従って、このレースの能力指数分布ＡＮは、能力ランク値３３と能力差数列１６、０１、０１、０４を並べて用いて、３３、１６、０１、０１、０４となる。
【００４１】
第１レースＲＮと一致するレース条件を有し、かつ、能力指数分布ＡＮに一致する競馬データが競馬データベースに存在しなかったため、競馬データベースから、馬場がダート、距離が１２００ｍ又は１８００ｍで、第１の能力指数分布ＡＮと類似する競馬データを抽出した。抽出結果を図２に示す。なお、図２には、予定の第１レースＲＮの能力指数分布ＡＮと、出馬表から取得した開催日、競馬場、出走頭数、レース種別、馬場状態、馬場の種類、及び距離の各データを合わせて記載している。
抽出された競馬データの中から能力指数分布ＡＮ（３３、１６、０１、０１、０４）に近い能力指数分布ＡＰを有する過去のレースＲＰを選定すると、２０１５年３月７日に行われた第３レース（能力指数分布ＡＰは３３、１６、０１、０１、０１）となる。第３レースの着順は、１着が能力指数順位２位、２着が能力指数順位８位、３着が能力指数順位９位となっており、１着が能力指数順位１位の競走馬ではなく、２着及び３着に能力指数順位の低い競走馬が入っている。従って、能力指数分布ＡＮを有する第１レースＲＮの荒れ度合は高い（穴馬券）と予想することができる
なお、この第３レースは、レース種別と馬場状態が第１レースＲＮに類似し、馬場の種類と距離は第１レースＲＮと一致する。このため、第１レースＲＮの１着から３着の着順は、能力指数順位表示で２−８−９と予想することができる。
【００４２】
（実施例２）
実施例１で抽出した競馬データを補足するため、中山競馬場の第１レースで、馬場がダート、馬場がやや重の状態、及び距離１８００ｍであって、レース種別が類似する条件の競馬データを競馬データベースから抽出した。抽出結果を図３に示す。
抽出された競馬データの中から第１レースＲＮの能力指数分布ＡＮに近い能力指数分布ＡＰを有する過去のレースＲＰを選定すると、２００８年９月２１日に行われた第１レース（能力指数分布ＡＰは、３５、１５、０２、０１、０６）と、２０１５年３月２１日に行われた第１レース（能力指数分布ＡＰは、３７、１５、０１、０９、０１）となる。ここで、２００８年９月２１日の第１レースの着順は、１着が能力指数順位４位、２着が能力指数順位８位、３着が能力指数順位９位、２０１５年３月２１日の第１レースの着順は、１着が能力指数順位１位、２着が能力指数順位３位、３着が能力指数順位７位となっており、能力指数分布ＡＮを有する第１レースＲＮの荒れ度合は、中程度（中穴馬券、２０１５年３月２１日の第１レース）から高い（穴馬券、２００８年９月２１日の第１レース）と予想することができる
また、第１レースＲＮの着順は、抽出した競馬データの着順が４−８−９と１−３−７であるので、実施例１での着順予想２−８−９において２着と３着の予想精度は高いと考えられる。
【００４３】
（実施例３）
２０１６年９月１８日に中山競馬場で行われる予定の第１レースに出走する１６頭の競走馬の能力指数を日刊コンピから取得する。そして、馬番号１〜１６に対してそれぞれ能力指数を対応付ける。次いで、馬番号と能力指数の対応関係を、能力指数順位が１位〜１１位の各能力指数区分に振り分ける。なお、能力指数順位１位は能力指数９０を含む能力指数区分、能力指数順位２位は能力指数８９〜８５を含む能力指数区分、能力指数順位３位は能力指数８４〜８０を含む能力指数区分、能力指数順位４位は能力指数７９〜７５を含む能力指数区分、能力指数順位５位は能力指数７４〜７０を含む能力指数区分、能力指数順位６位は能力指数６９〜６５を含む能力指数区分、能力指数順位７位は能力指数６４〜６０を含む能力指数区分、能力指数順位８位は能力指数５９〜５５を含む能力指数区分、能力指数順位９位は能力指数５４〜５０を含む能力指数区分、能力指数順位１０位は能力指数４９〜４５を含む能力指数区分、能力指数順位１１位は能力指数４４〜４０を含む能力指数区分である。
【００４４】
１位〜３位の能力指数区分に該当する競走馬は存在せずそれぞれ０頭、４位の能力指数区分に該当する競走馬の頭数和は１頭、５位の能力指数区分に該当する競走馬の頭数和は０頭、６位の能力指数区分に該当する競走馬の頭数和は０頭、７位の能力指数区分に該当する競走馬の頭数和は３頭、８位の能力指数区分に該当する競走馬の頭数和は２頭、９位の能力指数区分に該当する競走馬の頭数和は４頭、１０位の能力指数区分に該当する競走馬の頭数和は３頭、１１位の能力指数区分に該当する競走馬の頭数和は３頭となる。従って、能力指数分布ＡＮは、１、０、０、３、２、４、３、３となる。
【００４５】
第１レースＲＮと一致するレース条件を有し、かつ、能力指数分布ＡＮに一致する競馬データが競馬データベースに存在しなかったため、競馬データベースから、馬場がダート、距離が１２００ｍ又は１８００ｍで、能力指数分布ＡＮと類似する競馬データを抽出した。抽出結果を図４に示す。なお、図４には、予定の第１レースＲＮの能力指数分布ＡＮと、出馬表から取得した開催日、競馬場、出走頭数、レース種別、馬場状態、馬場の種類、及び距離の各データを合わせて記載している。
抽出された競馬データの中から第１レースＲＮの能力指数分布ＡＮに近い能力指数分布ＡＰを有する過去のレースＲＰを選定すると、２０１４年１月１３日に行われた第４レース（能力指数分布ＡＰは、１、０、０、４、２、１、３、５）、２０１２年１月１４日に行われた第３レース（能力指数分布ＡＰは、１、０、０、３、３、１、４、４）、２０１５年３月７日に行われた第３レース（能力指数分布ＡＰは、１、０、０、３、３、２、３、４）、２０１４年１月２６日に行われた第８レース（能力指数分布ＡＰは、１、０、０、２、４、３、２、４）、２０１３年９月２８日に行われた第８レース（能力指数分布ＡＰは、１、０、０、３、３、２、４、３）となる。更に、馬場の種類と距離が一致することを条件に加えると、類似する競馬データは、２０１５年３月７日に行われた第３レースとなる。第３レースの着順は、１着が能力指数順位７位、２着が能力指数順位９位、３着が能力指数順位９位となっており、１着〜３着に能力指数順位の低い競走馬がそれぞれ入っている。従って、能力指数分布ＡＮを有する第１レースＲＮの荒れ度合は高い（穴馬券）と予想することができる
また、第１レースＲＮの着順は、１着が能力指数順位７位、２着が能力指数順位９位、３着が能力指数順位９位と予想することができる。
【００４６】
（実施例４）
実施例３で抽出した競馬データを補足するため、中山競馬場の第１レースで、馬場がダート、馬場がやや重の状態、及び距離１８００ｍであって、レース種別が類似する条件の競馬データを競馬データベースから抽出した。抽出結果を図５に示す。
抽出された競馬データの中から能力指数分布ＡＮと類似する能力指数分布ＡＰを有する過去のレースＲＰを選定すると、２００８年９月２１日に行われた第１レース（能力指数分布ＡＰは、１、０、０、１、２、１、５、２、４）と、２０１５年３月２１日に行われた第１レース（能力指数分布ＡＰは、１、０、０、２、０、３、２、３、５）となる。ここで、２００８年９月２１日の第１レースの着順は、１着が能力指数順位７位、２着が能力指数順位９位、３着が能力指数順位９位、２０１５年３月２１日の第１レースの着順は、１着が能力指数順位３位、２着が能力指数順位６位、３着が能力指数順位９位となっており、いずれも１着が能力指数順位１位の競走馬ではなく、２着及び３着に能力指数順位の低い競走馬が入っている。従って、能力指数分布ＡＮを有する第１レースＲＮの荒れ度合は、高い（穴馬券）と予想することができる
また、第１レースＲＮの着順は、抽出した競馬データの着順が７−９−９と３−６−９であるので、実施例３での着順予想７−９−９において２着と３着の予想精度は高いと考えられる。
【００４７】
以上、本発明を、実施の形態を参照して説明してきたが、本発明は何ら上記した実施の形態に記載した構成に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載されている事項の範囲内で考えられるその他の実施の形態や変形例も含むものである。
更に、本実施の形態とその他の実施の形態や変形例にそれぞれ含まれる構成要素を組合わせたものも、本発明に含まれる。
例えば、第１の実施の形態では、能力指数順位が１位の能力指数から４５を差し引いて能力ランク値を求めたが、能力ランク値の存在範囲と能力指数の存在範囲とが互いに重ならなければ、能力指数順位が１位の能力指数から４５以外の数値を差し引いて能力ランク値を求めてもよい。
また、第２の実施の形態では、能力指数区分の個数を１１としたが、１１には限定されない。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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