(57)【要約】【課題】レース予想に関する熟練や経験が少なくても、競争主体の実力又は能力値が高い割に人気が低くて高い配当を期待できるようなお買い得な投票券を容易に選択すること。【構成】ＣＰＵ７１ａが、競争主体である馬別に、中間オッズと評価指数の積であるお買い得度データを求めるので、かかるお買い得度データに基づいて、競争主体の実力その他の要因から勝算が高い割に人気がなくて高い配当を期待できるようなお買い得な勝馬投票券を客観的に判定することができる。さらに、ＣＰＵ７１ａ等が馬番別のお買い得度データをＬＣＤ７３に表示させるので、レース予想に関する熟練や経験が少なくても、かかるお買い得な勝馬投票券を視覚的に簡単に選択、購入することができる。【選択図】　　図３
2004127122.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
レースに出走する複数の競走主体の順位を予想する競争順位予想装置であって、
レースの競争主体の予想に関する情報を表示する表示手段、
少なくとも、ある１つのレースに出走する各競争主体の予想配当率に関連するデータを記憶する予想配当率データ記憶手段、
レースに出走する各競争主体の上位入着の期待を表す期待値データを記憶する期待値データ記憶手段、
少なくとも、前記競争主体別に、前記予想配当率データ記憶手段に記憶されている予想配当率データと前記期待値データ記憶手段に記憶されている期待値データとの組合わせと所定の演算式とに基づいて、お買い得度データを求める演算処理手段、および
前記競争主体別の少なくとも前記お買い得度データを、前記表示手段に表示させる表示制御手段を備えた競争順位予想装置。
【請求項２】
前記期待値データは、前記競争主体別の能力に関する能力値データを含むデータであることを特徴とする、請求項１に記載の競争順位予想装置。
【請求項３】
前記期待値データは、前記競争主体別の能力に関する能力値データと競争主体別の運勢に関する運指数データとを組み合わせることによって算出されるデータであることを特徴とする、請求項１に記載の競争順位予想装置。
【請求項４】
前記競争主体別の能力値データは、競争主体の過去の戦歴と適応力に関する実績と遺伝的要因のうちの少なくとも１つの要因に基づいて定められる、請求項２又は請求項３に記載の競争順位予想装置。
【請求項５】
前記各競争主体の運指数データは、各競争主体及び当該競争主体を操作する者の少なくとも一方の生年月日による運勢学的エネルギーに対するレース開催日の運勢学的エネルギーの影響をエネルギーの交換として数値化したデータを含む、請求項３に記載の競争順位予想装置。
【請求項６】
前記各競争主体の運指数データは、各競争主体及び当該競争主体を操作する者のそれぞれの生年月日に対応する一対の運勢学的エネルギーの相互交換を利用して得た相性指数を含む、請求項３に記載の競争順位予想装置。
【請求項７】
前記期待値データは、前記各競争主体を操作する者の過去の戦歴と適応力に関する実績のうちの少なくとも１つの要因に基づいて定められる、請求項１に記載の競争順位予想装置。
【請求項８】
前記期待値データは、競争主体に付帯する情報に基づいて得た複数の異なる指数を所定の重み付けで加算することによって得られ、
前記競争順位予想装置は、前記所定の重み付けを変更する調節手段をさらに備える、請求項１に記載の競争順位予想装置。
【請求項９】
前記演算処理手段は、前記競争主体別の前記予想配当率に対する前記期待値データが相対的に有利な数値を示すとき、その有利な数値をある競争主体のお買い得度データとして出力することを特徴とする、請求項１記載の競争順位予想装置。
【請求項１０】
前記演算処理手段は、前記競争主体別の前記予想配当率に対する前記期待値データが相対的に有利な指数を示すとき、その有利な指数をある競争主体のお買い得度データとして出力することを特徴とする、請求項１記載の競争順位予想装置。
【請求項１１】
前記演算処理手段は、競争主体別のお買い得度データに基いて、競争主体を特定する表示に関連して表示順序を並べ替える並替手段を含む、請求項９又は請求項１０に記載の競争順位予想装置。
【請求項１２】
前記演算処理手段は、前記競争主体別のお買い得度データを有利な順序にランク付けして出力することを特徴とする、請求項１記載の競争順位予想装置。
【請求項１３】
前記表示制御手段は、前記競争主体別の前記お買い得度データの表示に関連して、競争主体別の前記予想配当率と前記期待値データを表示させる、請求項１記載の競争順位予想装置。
【請求項１４】
前記競争順位予想装置は、使用者によって操作される操作手段をさらに備え、前記演算処理手段は、前記操作手段の操作によって選択された競争主体のお買い得度データを求め、
前記表示制御手段は、前記選択された競争主体に対応する前記予想配当率データと前記期待値データと前記お買い得度データとを関連させて前記表示手段に表示させる、請求項１に記載の競争順位予想装置。
【請求項１５】
データ送信装置と、データ受信端末装置とから構成され、レースに出走する複数の競走主体の順位を予想する競争順位予想システムであって、
前記データ送信装置は、
少なくとも、ある１つのレースに出走する競争主体別の予想配当率に関連する予想配当率データと、競争主体別の上位入着の期待を表す期待値データを記憶する期待値データとを固定的に記憶する第１の記憶手段、および
前記第１の記憶手段に記憶されているあるレースに出走する競争主体別の予想配当率データと期待値デ一タとを送信するデータ送信手段を備え、
前記データ受信端末装置は、
レースの競争主体の予想に関する情報を表示する表示手段、
少なくとも、前記送信されたあるレースに出走する前記競争主体別の予想配当率データと前記期待値データとを受信する受信手段、
前記受信手段によって受信された前記競争主体別の前記予想配当率データと前記期待値データとを一時記憶する第２の記憶手段、
前記第２の記憶手段に記憶されている前記競争主体別の前記予想配当率データと前記期待値デ一タとの組合わせと所定の演算式とに基づいて、お買い得度データを求める演算処理手段、および
前記競争主体別の少なくとも前記お買い得度データを前記表示手段に表示させる表示制御手段を備えた、競争順位予想システム。
【請求項１６】
前記データ送信装置は、
競争主体の能力に関する情報と運勢に関する運指数データとの少なくとも１つに基づいて前記期待値データを求める期待値データ演算手段、および
前記求められた期待値データを前記第１の記憶手段に書き込む書込手段をさらに備える、請求項１５に記載の競争順位予想システム。
【請求項１７】
前記期待値データ演算手段は、競争主体に付帯する情報に基づいて得た複数の異なる指数を所定の重み付けで加算することによって期待値データを求め、
前記データ受信端末装置は、前記第２の記憶手段に記憶している期待値データにつき、所定の重み付けを変更して前記演算処理手段に与える調節手段をさらに備える、請求項１６に記載の競争順位予想システム。
【請求項１８】
前記期待値データ演算手段は、競争主体に付帯する情報に基づいて得た複数の異なる指数を所定の重み付けで加算することによって期待値データを求め、
前記データ送信装置は、過去のレースの競争結果に基づいて所定の重み付けの推奨値を算出する推奨値算出手段をさらに備える、請求項１６に記載の競争順位予想システム。
【請求項１９】
表示手段と記憶手段と演算処理手段とを含み、レースに出走する複数の競走主体の順位を予想するための競争順位予想装置において、競争順位の予想に用いられるプログラムであって、
前記記憶手段は、少なくとも、ある１つのレースに出走する各競争主体の予想配当率に関連するデータを記憶する予想配当率データ記憶領域と、前記レースに出走する各競争主体の上位入着の期待を表す期待値データを記憶する期待値データ記憶領域とを含み、
前記演算処理手段によって処理されることによって、少なくとも、前記競争主体別に、前記予想配当率データ記憶部に記憶されている予想配当率データと前記期待値データ記憶部に記憶されている期待値データとの組合わせと所定の演算式とに基づいて、お買い得度データを求める、お買い得度データ演算プログラム、および
前記競争主体別の少なくとも前記お買い得度データを、前記表示手段に表示させる表示制御プログラムを含む、競争順位の予想に用いられるプログラム。
【請求項２０】
前記期待値データは、競争主体の能力に関する能力値データと運勢に関する運指数データとを組み合わせることによって得られる、請求項１９に記載のプログラム。
【請求項２１】
前記競争主体の能力値データは、前記競争主体および当該競争主体を操作する者の少なくとも一方の過去の戦歴と適応力に関する実績の少なくとも１つと、前記競争主体の遺伝的要因との組合わせに基づいて定められる、請求項２０に記載のプログラム。
【請求項２２】
前記競争主体の運指数データは、前記競争主体および当該競争主体を操作する者の少なくとも一方の生年月日に関連する運勢学的エネルギーに対するレース開催日の運勢学的エネルギーの影響をエネルギーの交換として数値化したものを含む、請求項２０に記載のプログラム。
【請求項２３】
前記競争主体の運指数データは、前記競争主体及び当該競争主体を操作する者のそれぞれの生年月日に対応する一対の運勢学的エネルギーの相互交換を利用して得た相性指数を含む、請求項２０に記載のプログラム。
【請求項２４】
前記競争主体は競争馬であり、
前記予想配当率は、対象とする競争馬の単勝に関する予想配当倍率である、請求項１９に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
この発明は、競争順位予想装置，競争順位予想システム及び競争順位の予想に用いられるプログラムに関し、特に例えば競馬，競輪，競艇等の投票券の販売される競争（レース）において人気度の低い割に競争主体の能力等が高くて高い配当が期待できる投票券を購入するための選択・決定に役立つ、競争順位予想装置，競争順位予想システム及び競争順位の予想に用いられるプログラムに関する。
【０００２】
【従来技術】
従来、競馬，競艇，競輪，オートレース等のレースにおいて、レース場の電光掲示板の表示によらずに、レース場以外の場所でも予想配当倍率を知る方法又は技術としては、以下の特許文献１等が知られている。この予想配当倍率を表示する技術は、携帯電話を用いて公衆回線を介して、又はパーソナルコンピュータからインターネット回線を通じて、レースガイド等の番組提供者のサーバに接続し、メニューに従って所望の番組及びレースを選択し、所望のレースの競争主体（競馬レースであれば馬）別の予想配当倍率（中間オッズ）データをダウンロードし、それを表示画面に表示させて確認する。
【０００３】
【特許文献１】
特開平９−２８２３８６号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
従来技術は、注目レースの予想順位を決定するだけであり、その予想配当倍率（中間オッズ）と出走馬の実力すなわち能力値との相対的な関連性が分からない。一般に、競馬等のレースの投票券を購入するユーザ（予想者）は、レースに勝つか上位の着順が予想される能力値の高い出走馬であっても、馬券的には面白みの無い低配当だと投票券の購入を止めたり、逆に能力値が高い割に予想配当倍率が高ければ当該出走馬の投票券を購入したいと希望するが、予想配当倍率が高くて能力値も高い出走馬を選択して投票券を購入することが困難であった。換言すれば、投票券購入者は、予想順位と中間オッズとを見比べて購入する投票券を選択する傾向にあるが、従来のような中間オッズだけを表示する装置であれば、かなり熟練した人でないと、予想順位と中間オッズを見比べただけで、馬の能力値が高い割に、人気が低くて高い配当を期待できるような、お買い得な投票券を買うことが困難であった。また、馬が上位入着する要因は、馬の能力値又はそれに加えレースの流れや馬場状況等にも関連するので、馬及び／又は騎手の運的要因も左右する。このような事情は、競馬における単勝馬券の購入に限らず、複勝，馬番連勝複式，枠番連勝複式等の各種投票券の購入に際してもあてはまり、さらに、競輪，競艇，オートレース等の場合でも同様である。
【０００５】
それゆえに、この発明の主たる目的は、競馬，競輪，競艇等の投票券を販売している各種レースにおいて、競争主体の能力値等が高い割に人気が低くて高い配当を期待できるようなお買い得な投票券を買うに役立つ、競争順位予想装置，競争順位予想システム及び競争順位の予想に用いられるプログラムを提供することである。
【０００６】
この発明の他の目的は、レース予想に関する熟練や経験が少なくても、競争主体の能力値等が高い割に人気が低くて高い配当を期待できるような、お買い得な投票券を容易に選択することができる、競争順位予想装置，競争順位予想システム及びそのプログラムを提供することである。
【０００７】
この発明のその他の目的は、競争主体別の能力値等と予想配当倍率とお買い得度情報を競争主体に関連させて表示することにより、効率的な投票券の購入を実現できる、競争順位予想装置，競争順位予想システム及びそのプログラムを提供することである。
【０００８】
この発明のさらに他の目的は、単なる能力値だけでなく競争主体の運勢的な強さを加味して得られる上位入着の可能性が高い割に人気が低くて高い配当を期待できるようなお買い得な投票券を買うのに役立つ、競争順位予想装置、競争順位予想システム及び競争順位の予想に用いられるプログラムを提供することである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
第１の発明は、レースに出走する複数の競走主体の順位を予想する競争順位予想装置であって、表示手段と、予想配当率データ記憶手段と、期待値データ記憶手段と、演算処理手段と、表示制御手段を備える。
【００１０】
表示手段は、レースの競争主体の予想に関する情報を表示する。予想配当率データ記憶手段は、少なくとも、ある１つのレースに出走する各競争主体の予想配当率に関連するデータを記憶する。期待値データ記憶手段は、レースに出走する各競争主体の上位入着の期待を表す期待値データを記憶する。演算処理手段は、少なくとも、競争主体別に、予想配当率データ記憶に記憶されている予想配当率データと期待値データ記憶手段に記憶されている期待値データとの組合わせと所定の演算式とに基づいて、お買い得度データを求める。表示制御手段は、競争主体別の少なくともお買い得度データを、表示手段に表示させる。
【００１１】
ここで、「期待値データ」とは、競争主体別の能力に関する能力値データを含むデータであり、上位着順の期待度を表すデータである。期待値データは、能力値データのみによって決定されるデータ、または能力値データと競争主体別の運指数データとを組合わせることによって求められるデータ、具体的には過去の実績等に基づいて決定される各競争主体の実力すなわち能力を表す能力値データに、競争主体の運勢的な強さを加味して得られるデータとしてもよい。
【００１２】
上記競争順位予想装置では、演算処理手段が、競争主体別に予想配当率データと期待値データとの組合わせと所定の演算式とに基づいて、お買い得度データを求めるので、上位入着の期待の高い割に人気が低くて高い配当を期待できるようなお買い得な投票券を客観的かつ容易に判断することができる。さらに、表示制御手段が競争主体別のお買い得度データを表示手段に表示させるので、レース予想に関する熟練や経験が少なくても、お買い得の投票券を視覚的に簡単に選択・購入することができる。
【００１３】
第２の発明では、上記第１の発明において、期待値データは、競争主体別の能力に関する能力値データを含むデータであることを特徴とする。この場合、ある程度科学的な根拠のある能力情報に基づいて競争主体の上位入着の可能性を判断することができ、ひいてはお買い得な投票券の選択が容易となる。
【００１４】
第３の発明では、上記第１の発明において、期待値データは、競争主体別の能力に関する能力値データと競争主体別の運勢に関する運指数データとを組み合わせることによって算出されるデータであることを特徴とする。この場合、能力情報だけでなく、経験的ないし統計的な観点から一定の傾向を把握する運勢情報に基づいて競争主体の上位入着の可能性を判断することができ、お買い得な投票券の選択が容易となる。
【００１５】
第４の発明では、上記第２，３の発明において、競争主体別の能力値データが、競争主体の過去の戦歴と適応力に関する実績と遺伝的要因のうちの少なくとも１つの要因に基づいて定められる。この場合、競争主体の能力を客観的基準に基づいて測ることができる。
【００１６】
第５の発明では、上記第３の発明において、各競争主体の運指数データが、各競争主体及び当該競争主体を操作する者の少なくとも一方の生年月日による運勢学的エネルギーに対するレース開催日の運勢学的エネルギーの影響をエネルギーの交換として数値化したデータを含む。この場合、運勢的な力を客観的な数値として表現することができる。
【００１７】
第６の発明では、上記第３の発明において、各競争主体の運指数データが、各競争主体及び当該競争主体を操作する者のそれぞれの生年月日に対応する一対の運勢学的エネルギーの相互交換を利用して得た相性指数を含む。
【００１８】
第７の発明では、上記第１の発明において、期待値データが、各競争主体を操作する者の過去の戦歴と適応力に関する実績のうちの少なくとも１つの要因に基づいて定められる。
【００１９】
第８の発明では、上記第１の発明において、期待値データが、競争主体に付帯する情報に基づいて得た複数の異なる指数を所定の重み付けで加算することによって得られる。また、競争順位予想装置は、所定の重み付けを変更する調節手段をさらに備える。この場合、ユーザが自己の経験則等に基づいて、期待値データの算出ひいてはお買い得度を算出する前提となる重み付けを変更することができるので、ユーザの好みや嗜好に合わせて遊戯的な投票券の選択が可能になり、ユーザが主体的に関与して投票券を評価することができ、投票券選択の楽しみを倍増させることができる。
【００２０】
第９の発明では、上記第１の発明において、演算処理手段が、競争主体別の予想配当率に対する期待値データが相対的に有利な数値を示すとき、その有利な数値をある競争主体のお買い得度データとして出力することを特徴とする。この場合、予想配当率に対する有利さを示す数値として、お買い得度を分かり易く表示することができる。
【００２１】
第１０の発明では、上記第１の発明において、演算処理手段が、競争主体別の予想配当率に対する期待値データが相対的に有利な指数を示すとき、その有利な指数をある競争主体のお買い得度データとして出力することを特徴とする。この場合、予想配当率に対する有利さを示す指数として、お買い得度を分かり易く表示することができる。
【００２２】
第１１の発明では、上記第９，１０の発明において、演算処理手段が、競争主体別のお買い得度データに基いて、競争主体を特定する表示に関連して表示順序を並べ替える並替手段を含む。この場合、お買い得度データを基準とした競争主体の選別が可能になり、お買い得な投票券の購入が容易になる。
【００２３】
第１２の発明では、上記第１の発明において、演算処理手段が、競争主体別のお買い得度データを有利な順序にランク付けして出力することを特徴とする。この場合、お買い得度データの順位に従って競争主体を一覧することができ、お買い得度の把握が簡単になる。
【００２４】
第１３の発明では、上記第１の発明において、表示制御手段が、競争主体別のお買い得度データの表示に関連して、競争主体別の予想配当率と期待値データを表示させる。この場合、お買い得である理由、そうでない理由を正確に把握することができ、投票券の購入目的に即した順位予想、投票券選択等が可能になる。
【００２５】
第１４の発明では、上記第１の発明において、順位予想装置が、使用者によって操作される操作手段をさらに備える。ここで、演算処理手段は、操作手段の操作によって選択された競争主体のお買い得度データを求める。表示制御手段は、選択された競争主体に対応する予想配当率データと期待値データとお買い得度データとを関連させて表示手段に表示させる。この場合、関心のあるレースや競争主体を任意に選択して、これに対応するお買い得度データを連動して表示させることができるので、投票券選択がより一層簡単になる。
【００２６】
第１５の発明は、データ送信装置と、データ受信端末装置とから構成され、レースに出走する複数の競走主体の順位を予想する競争順位予想システムであって、データ送信装置は、第１の記憶手段とデータ送信手段とを備える。第１の記憶手段は、少なくとも、ある１つのレースに出走する競争主体別の予想配当率に関連する予想配当率データと、競争主体別の能力を表すデータを含む期待値データとを固定的に記憶する。データ送信手段は、第１の記憶手段に記憶されているあるレースに出走する競争主体別の予想配当率データと期待値デ一タとを送信する。データ受信端末装置は表示手段と受信手段と第２の記憶手段と演算処理手段と表示制御手段とを備える。表示手段は、レースの競争主体の予想に関する情報を表示するものである。受信手段は、少なくとも、送信されたあるレースに出走する競争主体別の予想配当率データと期待値データとを受信する。第２の記憶手段は、受信手段によって受信された競争主体別の予想配当率データと期待値データとを一時記憶する。演算処理手段は、第２の記憶手段に記憶されている競争主体別の予想配当率データと期待値デ一タとの組合わせと所定の演算式とに基づいて、お買い得度データを求める。表示制御手段は、競争主体別の少なくともお買い得度データを表示手段に表示させる。
【００２７】
上記競争順位予想システムによれば、データ受信端末装置に設けた演算処理手段が、競争主体別に、予想配当率データと期待値データとの組合わせと所定の演算式とに基づいて、お買い得度データを求めて表示させているので、競争主体の実力その他の要因から上位入着の可能性の高い割に人気が低くて高配当を期待できるようなお買い得な投票券を客観的に知ることができる。さらに、表示制御手段が競争主体別のお買い得度データを表示手段に表示させるので、レース予想に関する熟練や経験が少なくても、斯かるお買い得な投票券を一見して簡単に選択したり、購入することができる。さらに、データ送信装置から予想配当率データと期待値デ一タとを送信しているので、データ受信端末装置の処理負担が低減され、データ受信端末装置の構成の簡略化や処理の迅速化を図ることができる。
【００２８】
第１６の発明では、上記第１５の発明において、前記データ送信装置が、期待値データ演算手段と書込手段とをさらに備える。期待値データ演算手段は、競争主体の能力に関する情報と運勢に関する運指数データとの少なくとも１つに基づいて前記期待値データを求める。また、書込手段は、前記求められた期待値データを前記第１の記憶手段に書き込む。この場合、ある程度科学的な根拠のある能力情報と、経験的ないし統計的な観点から一定の傾向を把握する運勢情報とに基づいて競争主体の上位入着の可能性を判断するデータを準備することができ、お買い得な投票券の選択を容易にする情報の提供が可能になる。
【００２９】
第１７の発明では、上記第１６の発明において、前記期待値データ演算手段が、競争主体に付帯する情報に基づいて得た複数の異なる指数を所定の重み付けで加算することによって期待値データを求める。前記データ受信端末装置は、前記第２の記憶手段に記憶している期待値データにつき、所定の重み付けを変更して前記演算処理手段に与える調節手段をさらに備える。この場合、ユーザが自己の経験則等に基づいて、期待値データの算出ひいてはお買い得度を算出する前提となる重み付けを変更することができるので、ユーザの好みや嗜好に合わせて遊戯的な投票券の選択が可能になり、ユーザが主体的に関与して投票券を評価することができ、投票券選択の楽しみを倍増させることができる。
【００３０】
第１８の発明では、上記第１６の発明において、前記期待値データ演算手段が、競争主体に付帯する情報に基づいて得た複数の異なる指数を所定の重み付けで加算することによって期待値データを求める。前記データ送信装置は、過去のレースの競争結果に基づいて所定の重み付けの推奨値を算出する推奨値算出手段をさらに備える。この場合、過去の勝敗結果をフィードバックして期待値データの算出に活用できるデータを準備することができるので、お買い得な投票券の選択をより客観的なものとすることができる。
【００３１】
第１９の発明は、表示手段と記憶手段と演算処理手段とを含み、レースに出走する複数の競走主体の順位を予想するための競争順位予想装置において、競争順位の予想に用いられるプログラムであって、記憶手段は、予想配当率データ記憶領域と、期待値データ記憶領域とを含み、お買い得度データ演算プログラム及び表示制御プログラムを記憶するプログラム記憶領域を含む。予想配当率データ記憶領域は、少なくとも、ある１つのレースに出走する各競争主体の予想配当率に関連するデータを記憶する。期待値データ記憶領域は、レースに出走する各競争主体の上位入着の期待を表す期待値データを記憶する。お買い得度データ演算プログラムは、演算処理手段によって処理されることによって、少なくとも、競争主体別に、予想配当率データと期待値データとの組合わせと所定の演算式とに基づいて、お買い得度データを求める。表示制御プログラムは、演算処理手段によって処理されることによって、競争主体別の少なくともお買い得度データを、表示手段に表示させる。
【００３２】
上記競争順位の予想に用いられるプログラムによれば、データ受信端末装置に設けられ演算処理手段が、競争主体別に予想配当率データと期待値データとの組合わせと所定の演算式とに基づいてお買い得度データを求め、その競争主体別のお買い得度データを表示制御手段が競争主体別のお買い得度データを表示手段に表示させているので、競争主体の実力その他の要因から上位入着の可能性の高い割に人気が低くて高配当を期待できるようなお買い得な投票券を客観的かつ容易に知ることができる。また、レース予想に関する熟練や経験が少なくても、お買い得な投票券を見るだけで簡単に選択・購入することができる。
【００３３】
第２０の発明では、上記第１９の発明において、前記期待値データは、競争主体の能力に関する能力値データと運勢に関する運指数データとを組み合わせることによって得られる。この場合、能力情報だけでなく、経験的ないし統計的な観点から一定の傾向を把握する運勢情報に基づいて競争主体の上位入着の可能性を判断することができ、お買い得な投票券の選択が容易となる。
【００３４】
第２１の発明では、上記第２０の発明において、前記競争主体の能力値データは、前記競争主体および当該競争主体を操作する者の少なくとも一方の過去の戦歴と適応力に関する実績の少なくとも１つと、前記競争主体の遺伝的要因との組合わせに基づいて定められる。この場合、競争主体やこれを操作する者の能力を客観的基準に基づいて測ることができる。
【００３５】
第２２の発明では、上記第２０の発明において、前記競争主体の運指数データは、前記競争主体および当該競争主体を操作する者の少なくとも一方の生年月日に関連する運勢学的エネルギーに対するレース開催日の運勢学的エネルギーの影響をエネルギーの交換として数値化したものを含む。この場合、運勢的な力を客観的な数値として表現することができる。
【００３６】
第２３の発明では、上記第２０の発明において、前記競争主体の運指数データは、前記競争主体及び当該競争主体を操作する者のそれぞれの生年月日に対応する一対の運勢学的エネルギーの相互交換を利用して得た相性指数を含む。この場合、前記競争主体と当該競争主体との運勢上の調和性を加味した運指数データを決定することができる。
【００３７】
第２４の発明では、上記第１９の発明において、前記競争主体は競争馬であり、前記予想配当率は、対象とする競争馬の単勝に関する予想配当倍率である。つまり、競争主体を操作する者は騎手となる。この場合、効率的な情報提示によって馬券の購入を簡明で合理的なものとすることができる。お買い得度は、特に単勝の馬券購入、連勝式馬券の軸馬選定、ボックス買いの参考等に適しており、その際の有用な判断基準を提供する。
【００３８】
【実施例】
〔システムの構造の説明〕
図１は競争順位予想装置の一例の通信端末装置１０を組み込んだ競争順位予想システムを説明するブロック図である。
【００３９】
通信端末装置１０は、多数のユーザによって個別に所持される。通信端末装置１０は、データ受信端末装置として、同報配信を可能にする通信システム（例えばページャ）の配信システム２０から無線で送信された情報を受信可能に構成される。一方、競馬情報提供サーバ（以下、単に「サーバ」という）３０は、データ送信装置の一例の配信システム２０に常時接続可能になっており、必要なタイミングで配信システム２０を介して通信端末装置１０に競馬情報を送信又は配信する。オペレータである端末ユーザは、送信された競馬情報を利用して、通信端末装置１０を操作し、注目日に開催される所望のレースのお買い得情報等を知ることができる。
【００４０】
主催側競馬情報提供サーバ５０は、ＪＲＡ（日本中央競馬会）の公認するデータを提供する特定組織が所有するシステムであって、注目日（例えば、次の土曜日及び／又は日曜日）に開催される複数レースの競馬元情報を、専用回線等の通信ネットワーク６０を介してサーバ３０に提供する。サーバ３０は、主催側競馬情報提供サーバ５０から競馬元情報を受信したとき、当該競馬元情報を適宜加工し、競馬情報（出走表に関連するデータ）として専用データベース４０に追加登録する。この競馬情報には、注目日に開催される１又は複数レース若しくは全レースの出走表等を含む出走データが含まれるとともに、前の土曜日または日曜日に開催されたレースの払戻金等に関する結果データ，ＪＲＡに新規登録された競走馬データ，騎手データ等のオプションデータが必要に応じて含まれる。
【００４１】
専用データベース４０には、図２に示すように、出走データテーブル４０ａ，馬データテーブル４０ｂ，騎手データテーブル４０ｃ及び結果データテーブル４０ｆが含まれる。サーバ３０は、送信された各種データから抽出した出走表等からなる出走データを出走データテーブル４０ｂに登録し、出走馬に関する馬データを馬データテーブル４０ｂに登録し、騎手データを騎手データテーブル４０ｃに登録し、払戻金等の結果データを結果データテーブル４０ｆに登録する。
【００４２】
図２を参照して、データテーブル４０ａに記憶される出走データには、注目日（当日）と過去に亘る各レースに関する出走情報が含まれている。つまり、この出走データにおいて、レースごとに設けた各欄には、例えば開催地名，開催日，レース番号，出走表（番組表とも呼ばれ、例えば、レース毎の出走馬の名前（馬名），馬番，枠番，騎手名，斤量等の情報を含む），レースグレード及びコース情報（例えば、距離，ダートと芝の区別）等が含まれる。データテーブル４０ｂに記憶される馬データには、現役として登録されている競走馬（又は出走馬）の名前及び生年月日と、過去の戦績データ（例えば、当該競走馬が過去所定期間に出走したレースの開催日，レースグレード，出走頭数及び着順等のデータ）等が含まれ、随時更新される。データテーブル４０ｃに記憶される騎手データには、現役として登録されている騎手の名前及び生年月日と当該騎手が過去の所定期間（例えば、前年度及び今年度）に騎乗した回数と上位２着に入った回数等の情報が含まれ、随時更新される。データテーブル４０ｅに記憶される結果データには、注目日（当日）と過去に亘る各レースに関する結果情報が含まれている。つまり、この出走データにおいて、レースごとに設けた各欄には、レースの開催地名，開催日，レース番号，順位，単勝の払戻金，複勝の払戻金，馬連の払戻金、馬連の払戻金、連単の払戻金、ワイドの払戻金、及び三連複の払い戻し金が含まれる。
【００４３】
専用データベース４０への出走データ，馬データ等の新規データの登録が終了すると、サーバ３０は提供された競馬元情報のうち出走データに含まれる各レースの出走馬別の評価指数情報をそれぞれ算出する。サーバ３０による評価指数情報の算出処理の詳細は、図１６〜図２７を参照して後述する。この評価指数情報としては、能力（又は実力）指数データと運指数デ―タとが含まれる。ここで、能力指数（実力指数）データは、▲１▼馬能力指数，▲２▼騎手能力指数，▲３▼コンディション指数及び▲４▼血統指数等の指数データのうち、何れか１つ又は複数の組合わせによって決定される。具体的には、▲１▼の馬能力指数は、競争馬の過去の戦績データを基にして所定のアルゴリズムで計算によって求めた指数である。▲２▼の騎手能力指数は、当該競争馬に騎乗する騎手の過去の連対率を基にして所定のアルゴリズムで計算によって求めた指数である。▲３▼のコンディション指数は、馬の不良馬場への適応能力を示す指数である。▲４▼の血統指数は、レースへの血統の適応能力を示す指数である。また、能力指数データは、上記▲１▼〜▲４▼の何れかの種類の能力指数のうち重要な１つに基いて決定するか、複数の種類を組合わせて決定するか、若しくは重要度を考慮して種類によって重み付けしたものを用いてもよい。
【００４４】
運指数データは、▲５▼馬運指数、▲６▼騎手運指数、▲７▼相性指数及び▲８▼方角指数等の指数データのうち、何れか１つ又は複数の組合わせからなる。▲５▼の馬運指数は、出走馬の誕生日から四柱推命で占った当日の運気に関する指数である。▲６▼の騎手運指数は、騎手の誕生日から四柱推命で占った当日の運気に関する指数である。▲７▼の相性指数は、騎手の誕生日と競争馬の誕生日の組合わせに基き四柱推命等の占い方法によって占った相性に関する指数である。▲８▼の方角指数は、騎手と競争馬の誕生日から四柱推命で占ったゴール方角の吉凶に関する指数である
これらの各指数データは、端末装置１０における処理の容易化のため、数値１〜１００によって表される。以上の評価指数情報は、専用データベース４０に含まれる出走データテーブル４０ａの一部に確保した“出走表”の欄に追加的に登録される。
【００４５】
図３は、通信端末装置１０を説明するためのブロック図である。この通信端末装置１０は、携帯ゲーム機やビデオゲーム機等の電子ゲーム機（以下、これらを総称して「ゲーム機」という）７０と、受信手段の一例のページャ・ユニット８０と、ゲーム情報記憶媒体の一例の専用カートリッジ（以下「カートリッジ」と略称する）９０とから構成される。
【００４６】
ゲーム機７０は、集積回路（例えばＡＩＳＩＣ）７１を含む。ＡＩＳＩＣ７１には、ページャ・ユニット８０や専用カートリッジ９０が着脱自在に装着されるコネクタ７２ａ，７２ｂ、表示手段の一例の液晶表示器（ＬＣＤ）７３及び操作部７４が接続される。ＡＩＳＩＣ７１は、演算処理手段の一例のＣＰＵ７１ａを含む。ＣＰＵ７１ａには、書込読出可能にデータを一時記憶するワーキングＲＡＭ（Ｗ−ＲＡＭ）７１ｃ，ビデオＲＡＭ（Ｖ−ＲＡＭ）７１ｄ，ＬＣＤコントローラ７１ｆ及び周辺回路７１ｈが接続される。ここで、ＬＣＤコントローラ７１ｆは、Ｖ−ＲＡＭ）７１ｄに記憶されている各種データがＣＰＵ７１ａによって読み出されて供給されたとき、そのデータをＬＣＤ７３に表示させる。周辺回路７１ｈは、音声出力部，ＤＭＡ，タイマ回路，インターフェース回路及び内蔵ＲＯＭ等を含む。なお、ゲーム機７０がビデオゲーム機の場合は、ＬＣＤ７３に代えて、テレビモニタ（図示せず）が接続され、ＬＣＤコントローラ７１ｆに代えて画像表示データを映像信号（ビデオ信号又はＲＧＢ信号）に変換するための映像信号発生回路（図示せず）が用いられる。
【００４７】
ページャ・ユニット８０は、ハウジング（図示せず）に、内臓アンテナ８１，受信部８２，デコーダ部８３，処理部（ＣＰＵ）８４，書込み読出し可能なメモリ部８５，コネクタ８６，インターフェース部８７及びＬＥＤ等の表示部８８を内蔵して構成される。ページャ・ユニット８０は、図１の配信システム２０から同報配信される競馬情報（又は競馬新聞のように、出走データにレース予想のための各種指数データを付加したデータ）を受信するものである。受信部８２は、内臓アンテナ８１によって検出された電波を電気信号に変換してデコーダ部８３に出力する。デコーダ部８３では、電気信号から、バイナリ形式のデジタルデータに復調する。このデジタルデータは、サーバ３０で作成した競馬情報データを適宜分割して例えばそのうち１００Ｂｙｔｅのデジタル情報を１パケットとしたものであり、ＣＰＵ８４を介して、メモリ部８５を構成する記憶素子に先入先出態様（ＦＩＦＯ）で順次記憶され、出力される。コネクタ８６は、ゲーム機７０のコネクタ７２ｂと協動してページャ・ユニット８０をゲーム機７０に対して電気的に接続するためのもので、ゲーム機７０からの指示に応じて、ＣＰＵ８４からのデータをインターフェース部８７を介してゲーム機７０側に出力させることができる。なお、ページャ・ユニット８０がゲーム機７０に装着された場合、ゲーム機７０側でメモリ部８５に保持されているＩＤを確認し、ゲーム機７０とページャ・ユニット８０との通信が可能になる。つまり、メモリ部８５に登録されたデジタルデータのうち必要な部分が、コネクタ８６やインターフェース部８７を介して、ＣＰＵ７１ａによって適当なタイミングで読み出される。この際、表示部８８は、ＣＰＵ８４からの制御信号に基づいて電波の受信状態や電池残量等を表示する。
【００４８】
専用カートリッジ９０は、不揮発性メモリ（又は固定記憶メモリ）９１，書込み読出し可能メモリ（例えばＲＡＭ）９２及びコネクタ９３を実装した基板をケース（図示せず）に内蔵して構成される。コネクタ９３は、ゲーム機７０のコネクタ７２ａと協動して専用カートリッジ９０をゲーム機７０に対して電気的に接続するもので、例えば基板の端部に複数の接点を形成したエッジコネクタ等が用いられる。
【００４９】
不揮発性メモリ９１は、通常マスクＲＯＭ等の読み出し専用メモリで構成されるが、フラッシュメモリ等で構成することもでき、以後単にＲＯＭという。ＲＯＭ９１は、競馬情報活用ソフトの内容に応じたプログラム、具体的には競馬情報に関するデータ取得プログラム，競馬情報の表示プログラム，お買い得情報算出プログラム等を予め記憶する。
【００５０】
書込み読出し可能メモリ９２は、フラッシュＲＯＭ又はＲＡＭ等で構成され、以後フラッシュＲＯＭという。フラッシュＲＯＭ９２は、ゲームの進行に伴って変化するバックアップデータを一時記憶する。なお、メモリ９２としてＲＡＭが用いられる場合は、ゲーム機７０から抜き取られてもデータが消失するのを防止するために、電池等（図示せず）によってバックアップされる。フラッシュＲＯＭ９２は、競馬情報活用ソフトの進行に関連して取得した出走データテーブル等の競馬データ，ゲームデータ等を記憶する各種の記憶領域を含む。
【００５１】
次に、図４を参照して、ＲＯＭ９１及びフラッシュＲＯＭ９２の記憶領域のメモリマップについて詳述する。ＲＯＭ９１の記憶領域は、大別して、プログラム領域ＡＰ，画像データ領域ＡＧ及びサウンドデータ領域ＡＳ等を含む。このうち、プログラム領域ＡＰには、ゲーム機７０の基本的動作を制御するためのメインプログラムと、お買い得情報算出プログラム等で構成される競馬情報活用プログラムの他に、画像表示プログラム，サウンドプログラム及び通信プログラムが含まれる。また、画像データ領域ＡＧには、競馬情報活用ソフトの進行に用いられる各種背景や文字等の画像データが記憶される。サウンドデータ領域ＡＳには、競馬情報活用ソフトの進行に用いられる効果音等のサウンドデータが記憶されている。
【００５２】
フラッシュＲＯＭ９２の記憶領域は、競馬データ領域Ｄｈ，ゲームデータ領域Ｄｇ及びダウンロードデータ領域Ｄｄに大別される。このうち、競馬データ領域Ｄｈは、出走データフィールドＤｈ１，オッズフィールドＤｈ３及び結果フィールドＤｈ４を含む。各フィールドＤｈ１，Ｄｈ３，Ｄｈ４には、注目日（翌日若しくは本日）に対応する最新のデータが記憶される。例えば、出走データフィールドＤｈ１には、翌日若しくは本日予定されている中央競馬の各レースに関連して、出走データテーブル４０ａに対応する出走データ、例えばレース開催地（競馬場名），開催日，レース番号，出走表（馬名，馬番，枠，騎手，評価指数情報等を含む），レースグレード，コース情報等が記憶される。また、予想配当率データ記憶手段の一例のオッズフィールドＤｈ３には、注目日における単勝、複勝、枠連、馬連、連単、ワイド、三連複等に関する中間オッズ（予想配当倍率）データが最新の情報として更新して記憶される。結果フィールドＤｈ４には、結果データテーブル４０ｆに対応する順位や払戻金等のデータが、レース終了後に取得したレース結果情報に基づいて記憶される。
【００５３】
ゲームデータ領域Ｄｇは、ゲームモードフィールドＤｇ１及びゲームデータフィールドＤｇ２を含む。ゲームモードフィールドＤｇ１には、競馬情報活用ソフトの進行状態に関連するモード情報や現在表示している画面データが記憶される。ゲームデータフィールドＤｇ２には、イコライザ，お買い得度，確率，グラフデータ等が記憶される。ダウンロードデータ領域Ｄｄは、ページャ・ユニット８０から取得した競馬情報（当日の出走表等であって出走馬別の各種指数データが付加されたものを含む）を一時的に格納するものである。
【００５４】
図５はサーバ３０の一例を示すブロック図である。サーバ３０は、ＣＰＵ３１，入出力装置３２，記憶装置３３，表示装置３４及び通信制御回路３５から構成される。ＣＰＵ３１には、入出力装置３２，記憶装置３３，表示装置３４及び通信制御回路３５が接続され、相互にデータの授受が行われる。また、ＣＰＵ３１は、入出力装置３２からの指示に基づいて、記憶装置３３等から所定のプログラムやデータを読み出し、これらプログラム及びデータに基づく各種処理を実行する。具体的には、競馬情報作成／提供プログラムを起動することにより、主催側競馬情報提供サーバ５０から提供される競馬元情報等に基づいて出走馬に関する能力・運指数や推奨ブレンド比を算出し、期待値データ等からなる評価指数情報を作成する。この期待値データは、競走馬が上位入着する期待値を示すものであり、具体的には能力指数データのみに基いて作成されるか、又は能力指数データと運指数データとの組合わせによって作成される。各レースの出走データに作成された競走馬別の期待値データ（評価指数情報）を付加した競馬情報（必要に応じて、さらに各レースの馬券上有力となる本命馬，対抗馬，穴馬等を予想した予想データを付加した情報）は、第１の記憶手段である記憶装置３３にバックアップされるとともに、データ送信手段の一例の通信制御回路３５を介して図１の配信システム２０に送信され、各通信端末装置１０に同報配信される。なお、ＣＰＵ３１は、競馬情報の作成に際し、専用データベース４０との間でデータの送受信を行って、出走データ等を含む各データテーブル４０ａ〜４０ｆをレースごとに蓄積・更新し、或いは必要なデータを随時読み出す。ここで、専用データベース４０は、図１の例では記憶装置３３と別個に設けられるが、記憶装置３３に内蔵したものとすることもできる。
【００５５】
入出力装置３２は、キーボード，プリンタ等から構成され、サーバ３０を操作するユーザの意思を反映した指令信号をＣＰＵ３１に出力する。記憶装置３３は、サーバ３０を動作させる基本プログラム及びアプリケーションプログラムを記憶しているハードディスクと、アプリケーションプログラム，入力指示，入力データ，処理結果等を一時格納するワークメモリ等のＲＡＭとを含む。さらに、記憶装置３３は、磁気的或いは光学的な手法によってデータを保持することができる記録媒体を駆動するためのドライブを含む。記録媒体は、記憶装置３３に固定的に設けたもの、或いは着脱自在に装着するものとできる。表示装置３４は、ＬＣＤと表示駆動回路等によって構成され、ＣＰＵ３１からの指令信号に基づいて必要な表示を行う。
【００５６】
〔データの流れの説明〕
図６は、端末装置１０，サーバ３０，専用データベース４０，及び主催者側競馬情報提供サーバ５０間で受け渡される各種データの流れをまとめたものである。主催者側競馬情報提供サーバ５０が配信するデータすなわち競馬元情報は、蓄積系データと、第１電信系データと、第２電信系データとに分類することができる。
【００５７】
最初の蓄積系データは、注目日（当日）のレースに関連する出走表等の基本的な情報であり、当日分データ等としてサーバ３０から専用データベース４０に転送される。この際、サーバ３０では、既述のように専用データベース４０に蓄積された過去分データを参照して当日の各レースごとに出走馬別の評価指数情報をそれぞれ算出し、この評価指数情報を蓄積系データとして受け取った当日分の出走表に組み込んで当日分データとして専用データベース４０に出力する。
【００５８】
専用データベース４０に保管されるデータは、基本的には図２に示すようなものとなっているが、出走データテーブル４０ａに関しては、厳密には当日分と過去分とに分けて考える必要がある。そして、当日分の出走データテーブル４０ａａのみにサーバ３０で作製した評価指数情報が含まれている。過去分の出走データテーブル４０ａｂ、馬データテーブル４０ｂ，騎手データテーブル４０ｃ及び結果データテーブル４０ｆは、サーバ３０から出力されるデータに基づいて徐々に更新される。
【００５９】
主催者側競馬情報提供サーバ５０からサーバ３０に送信される第１電信系データは、出走表の変更に関する情報や、レースの結果すなわち払戻金等に関する情報を含んでなり、当日分の出走データテーブル４０ａａ等が情報の内容に応じて適宜修正される。
【００６０】
主催者側競馬情報提供サーバ５０からサーバ３０に送信される第２電信系データは、当日の各レースについての経過情報である中間オッズに関するものである。この中間オッズは、単勝，複勝，枠連，馬連，連単，ワイド，及び三連複に関する予想配当率であり、主催者側競馬情報提供サーバ５０からリアルタイムで配信される。この中間オッズは、サーバ３０で配信し易い情報に適宜加工されて、端末装置１０に適当なタイミングで配信される。
【００６１】
サーバ３０は、評価指数情報を組み込んだ当日分データを専用データベース４０に出力するだけでなく、この際、専用データベース４０に蓄積したデータに基づいて配信用出走データ３０ａを作成する。この配信用出走データ３０ａは、当日分の出走データテーブル４０ａａと基本的に同様の内容となっているが、出走データテーブル４０ａａに含まれる出走馬、騎手等に関する過去の戦歴等を含む各種データを過去分データから適宜取り込んだものとなっている。このようにして得た配信用出走データ３０ａは、サーバ３０で配信し易い情報に適宜加工されて、端末装置１０に適当なタイミングで配信される。なお、出走の変更に関する情報は、配信用出走データ３０ａの内容にも反映されており、配信用出走データ３０ａの修正があった場合には、その内容が端末装置１０に逐次配信される。
【００６２】
また、サーバ３０では、専用データベース４０に蓄積したデータに基づいて結果データ３０ｂを作成する。この結果データ３０ａは、当日分の出走データテーブル４０ａａに含まれる各レースについて、着順や払戻金を含む各種データを割り当てたものとなっている。このようにして得た配信用出走データ３０ａは、サーバ３０で配信し易い情報に適宜加工されて、端末装置１０に適当なタイミングで配信される。
【００６３】
図７（ａ）〜（ｃ）は、図６に示す当日分の出走データテーブル４０ａａの具体的なデータ構造を説明する図である。なお、配信用出走データ３０ａも、この出走データテーブル４０ａａとほぼ同様の内容を有する。
【００６４】
図７（ａ）に示す基礎情報データテーブルのうち“出走表”部分は、図７（ｂ）に示すように、例えば各レース毎の出走馬の枠、馬番、馬名等の番組情報からなる。また、この“出走表”部分には、“評価指数情報”の欄が設けてあるが、この欄に保存されるデータは、既に説明したように専用データベース４０に保管された過去のデータを参照してサーバ３０側で作成されるものである。“評価指数情報”は、図７（ｃ）に示すように、例えば各レースの馬番ごとに算出した能力指数，運指数，推奨ブレンド比からなる。なお、能力指数は、既に説明したように馬能力指数，騎手能力指数，コンディション指数及び血統指数等からなり、運指数は、馬運指数、騎手運指数、相性指数及び方角指数等からなる。
【００６５】
〔通信端末装置側の動作説明〕
図８は図３に示す通信端末装置１０の動作（又はＣＰＵ７１ａの処理）を説明するためのフローチャート（メインルーチン）であり、図９〜図１３は図８に示すお買い得度計算（Ｓ１２０），ランキング表示（Ｓ１５０）及びブレンド比変更（Ｓ１７０）の動作の詳細を示すサブルーチンである。
【００６６】
通信端末装置１０の電源スイッチ（図示せず）が投入されると、ＣＰＵ７１ａはＲＯＭ９１に記憶されたプログラムに基づいて図８の動作をスタートする。まずステップ（図示では記号「Ｓ」を付けて示す）１０１において、ゲーム機７０とページャ・ユニット８０との接続が確認され、ページャ・ユニット８０のメモリ部８５に格納されているデジタルデータが読み出され、フラッシュＲＯＭ９２のダウンロードデータ領域Ｄｄに更新しつつ格納（又は記憶）される。ダウンロードされる競馬情報には、既に簡単に説明したように、翌日若しくは当日予定されているレースに関する各種項目からなる基礎情報（ａ）と、基礎情報の一部に変更が生じた場合の修正事項（例えば、出走取消や騎手の乗り代わり等）からなる変更情報（ｂ）と、各レースに関する中間オッズからなるオッズ情報（ｃ）と、各レースの着順及び配当金からなる結果情報（ｄ）とが含まれる。ここで、図６を参照すると、基礎情報（ａ）は、当初の配信用出走データ３０ａに対応し、変更情報（ｂ）は、配信用出走データ３０ａの修正に関する追加情報であり、中間オッズ情報（ｃ）は、サーバ３０経由で配信される図７の第２電信系データに対応し、結果情報（ｄ）は、結果データ３０ｂに対応する。
【００６７】
このうち、基礎情報（ａ）は、サーバ３０側からレース開催の前日と当日朝に複数回配信されるものであり、その情報が配信された場合、デコードされた情報がダウンロードデータ領域Ｄｄに一時的に保持される。この基礎情報（ａ）は、変更情報（ｂ）による修正前の出走データであり、例えば、競馬元情報から抽出された総合情報（ａ１）と付随情報（ａ２）に加えて、サーバ３０側で作成されて付加される出走馬別の評価指数情報（ａ３）とからなる。ここで、総合情報（ａ１）は、図６の専用データベース４０に保存された当日分の出走データテーブル４０ａａに相当し、例えば開催日競馬場（開催地名），開催日，レース番号，番組表ともよばれる出走表，レースグレード，天候やコース状態からなるコース情報等の他、出走時刻，距離，及び出走頭数等のデータを含めることができる。ここで、出走表には、馬名，馬番，枠，騎手，斤量等のデータが含まれる。また、付随情報（ａ２）は、開催日に出走する競走馬、騎手、成績等に関するものあり、図６の専用データベース４０に保存された馬データテーブル４０ｂ，騎手データテーブル４０ｃ及び結果データテーブル４０ｆから必要な部分（例えば、注目日の出走馬の脚質，年齢，性別等）を抽出したものとなっている。評価指数情報（ａ３）は、出走馬別の能力指数，運指数，及び推奨ブレンド比のデータからなる（専用データベース４０を説明する図７（ｃ）参照）。推奨ブレンド比は、上記８種類の指数データの配分比についてデータ提供者が推奨するデータである。なお、評価指数情報（ａ３）すなわち８つの指数及び推奨ブレンド比からなる着順指標の作成処理は、サーバ３０側の処理であり、図１６〜図２６を参照して後述する。
【００６８】
また、変更情報（ｂ）は、基礎情報に含まれるデータの一部に変更があった場合にのみ適当なタイミングで配信されるもので、例えば出走中止等の情報が配信されたとき、変更される項目のデータがダウンロードデータ領域Ｄｄの対応するエリアに更新記憶される。中間オッズ情報（ｃ）は、レース開始の一定時間前から短い時間間隔でリアルタイムに配信され、各レースにおける最新の出走馬別の中間オッズ情報がダウンロードデータ領域Ｄｄの当該馬に対応するエリアに更新記憶される。ここで、中間オッズ情報は、ＪＲＡから送信されたデータと同じ形式（フォーマット）のデータで配信してもよいが、そのままの形式では１レース分のデータ量が大きすぎるので、より好ましくはデータ圧縮して短時間にかつ最新の中間オッズをリアルタイムで配信する目的で、データ圧縮して配信してもよい。
【００６９】
以上のようにして、ダウンロードデータ領域Ｄｄには、ＣＰＵ７１ａによって適宜区分されて受信データが先入先出し態様で一時記憶されるが、ＣＰＵ７１ａが競馬データ領域Ｄｈに既に登録されるデータと同一の基礎情報（ａ）等を受信したものと判断した場合は、当該基礎情報が競馬データ領域Ｄｈの対応するエリアに更新書き込みされないことになる。
【００７０】
次に、ステップ１０２において、メインメニュー（図示せず）がＬＣＤ７３に表示される。具体的には、メインメニューのモード選択画面の画像データがＶＲＡＭ７１ｄに記憶され、その画像データがＬＣＤ７３に表示される。これによって、本実施例の競馬情報活用プログラムに含まれる“レース予想”や、“データベース”等の他メニュー項目を含むモード選択が可能になる。ここで、カーソルキーやボタン等からなる操作部７４を操作して“レース予想”が選択されると、ステップ１０３においてそのことが判断されて、ステップ１０４以下でレース予想処理が実行される。
【００７１】
ステップ１０４では、競馬データ領域Ｄｈに含まれる総合情報（ａ１）や付随情報（ａ２）からなる基礎情報（ａ）である出走データから適当なデータが選択されて読み出されるとともに、競馬場及びレース番号を選択するためのレース選択画面がＬＣＤ７３に表示される。ユーザが操作部７４を操作して馬券を購入したい競馬場及びレース番号を選択すると、ＣＰＵ７１ａは、競馬データ領域Ｄｈに含まれる出走データから選択された競馬場及びレース番号に関する情報を選択する。このように選択された情報は、ＶＲＡＭ７１ｄ及びＬＣＤコントローラ７１ｆを介してＬＣＤ７３上に表示される。
【００７２】
続くステップ１０５では、“お買い得度表示”モードが選択されたか否かが判断される。操作部７４によって“お買い得度の表示”が選択され、次のステップ１０６で評価指数のブレンド比の変更モードが選択されなかった場合、ステップ１２０において選択された注目レースに出走する各競争馬についてのお買い得度がＣＰＵ７１によって計算される。この発明の特徴となるお買い得度の計算処理の詳細は、後述の図９及び図１０を参照して詳述するが、簡単にいうと、お買い得度は着目レースに出走する馬（馬番号）ごとに得た着順指標である評価指数と各馬に対応する中間オッズデータ（約２０分ごとリアルタイムで更新される）との積に基づいて得たものであり、馬の能力指数等の客観的な評価が高い割に人気が低くて高配当を期待できる、お買い得な馬券を探す際の尺度（又は指標）として使用される。また、評価指数は、サーバ３０から配信される競馬情報に含まれる８種類の指数データ（ａ３）の加重平均によって得たものであり、馬の客観的な評価が高いこと意味し、その馬が上位（例えば、馬券が単勝式であれば１位、連勝複式であれば１位と２位の何れか等）に入着する可能性が高いことを示している。
【００７３】
以上のようにして各馬のお買い得度が求められると、ステップ１５０においてお買い得度のランキングがＬＣＤ７３に表示される。お買い得度のランキング表示処理は、後述の図１１を参照して詳細に説明するが、簡単に言えばＣＰＵ７１ａが競馬データ領域Ｄｈに記憶されている出走データから、着目レースに関する馬名，馬番，枠騎手名等の適当なデータを選択して読み出すとともに、各馬の評価指数やお買い得度指数を組み合わせて、“馬番”や“お買い得度”の順にソートしたランキング表を作成し、そのランキング表をＬＣＤ７３に表示させる。
【００７４】
上記“レース予想”モードにおいて、ステップ１０６，１０８等で評価指数のブレンド比の変更モードが選択されると、ステップ１７０において評価指数の算出に利用された各指数のブレンド比の変更処理が行われる（後述の図１３参照）。簡単に言えば、４つの能力指数と４つの運指数とを棒グラフ化した表をＬＣＤ７３に表示させ、操作部７４を操作して入力される指示に基づいて、８種類の指数のブレンド比を所定の段階（例えば、１〜１０からなる１０段階）の何れかに設定するように調節する。更新されたブレンド比は、ゲームデータフィールドＤｇ２に一時記憶される。
【００７５】
一方、メインメニューの画面において他メニューが選択されると、ステップ１ｃにおいてレース予想以外のモードが選択されたことが判断されて、ステップ１１０へ進み、ステップ１１０において他メニューに対応した各種処理が実行されるが、詳細な説明は省略する。
【００７６】
図９及び図１０はお買い得度計算処理の詳細を示すフロー図（ステップ１２０のサブルーチン）である。まず、馬番の評価指数を得る基礎データとして、ステップ１２１において、ゲームデータフィールドＤｇ２に登録されたブレンド比が読み出される。次に、注目レースの出走表に登録された１番目の出走馬に注目すべく、フラッシュＲＯＭ９２の適宜の領域に割り当てられたカウンタにカウント値ｎ“１”が設定される（ステップ２ｂ）。その後、ステップ１２３でｎ番目の出走馬の評価指数Ｒ（ｎ）が算出される。具体的には、馬フィールドＤｈ２に保存された８つの指数（１〜１００の範囲）が読み出されて、ステップ１２１で得たブレンド比に基づく加算処理が行われる。これにより、出走馬の上位入着の期待を示す期待値データとなる評価指数Ｒ（ｎ）が得られる。評価指数Ｒ（ｎ）が得られた後、ステップ１２４においてカウント値ｎが出走馬数ｎｍａｘと比較され、ｎ＜ｎｍａｘである（すなわち、当該レースの全出走馬の評価指数の計算が行われていない）ことが判断されると、ステップ１２５でカウンタをインクリメントしてからステップ１２３に戻り、次の馬番についての評価指数Ｒ（ｎ）の計算が繰り返えされる。これによって、例えば出走馬数が１２頭であれば、全ての出走馬の評価指数Ｒ（１）〜Ｒ（１２）が求められる。
【００７７】
上述の処理によって得られた評価指数Ｒ（１）〜Ｒ（ｎｍａｘ）は、ステップ１２１において読み出した所定のブレンド比に基いて加算されたものであり、必ずしも見やすい数値になっていない。そこで、まず評価指数Ｒ（１）〜Ｒ（ｎｍａｘ）を正規化してバランスの良い評価指数Ｒａ（１）〜Ｒａ（ｎｍａｘ）を得る必要がある。具体的には、注目レースの１番目の出走馬を対象として、カウンタにカウント値ｎ“１”が設定される（ステップ１２６）。その後、ステップ１２７において、ｎ番目の出走馬の正規化評価指数Ｒａ（ｎ）が算出される。正規化は、以下の計算式に基づいて計算される。
2004127122.tif 000003
ここで、Ａｍｉｎ；正規化後の最小値
Ａｍａｘ；正規化後の最大値
Ｒｍｉｎ；正規化される数値の最小値
Ｒｍａｘ；正規化される数値の最大値
とする。
【００７８】
この際、正規化評価指数Ｒａ（ｎ）を計算した注目の馬番について、その単勝オッズからその平方根が算出される（ステップ１２８，１２９）。具体的には、まずステップ１２８において、競馬データ領域ＤｈのうちのオッズフィールドＤｈ３から現時点における最新の単勝オッズＯ（ｎ）が読み出される。単勝オッズＯ（ｎ）の数値は１〜∞となっており、特に大きな数値側でばらつきが大きいので、ステップ１２９において単勝オッズＯ（ｎ）の平方根を計算することによって、単勝オッズ平方根Ｏｓｑ（ｎ）を得る。なお、単勝オッズ平方根Ｏｓｑ（ｎ）を求める方法に代えて、適当な対数圧縮を求めてもよいことは言うまでもない。単勝オッズ平方根Ｏｓｑ（ｎ）を得た後、ステップ１３０において、カウント値ｎが出走馬数ｎｍａｘと比較される。そして、ｎ＜ｎｍａｘであれば、ステップ１３１においてカウンタをインクリメントした後ステップ１２７に戻る。
【００７９】
以上の処理を繰り返すことにより、出走馬数が１２頭であれば、１２頭の各馬番について、正規化評価指数Ｒａ（１）〜Ｒａ（ｎ１２）と単勝オッズ平方根Ｏｓｑ（１）〜Ｏｓｑ（１２）とが求められる。
【００８０】
次の表１は、適当に得た評価指数Ｒ（ｎ）から正規化評価指数Ｒａ（ｎ）を算出した例を示す。各馬番に対して、１２〜８０の範囲内に分布する正規化評価指数Ｒａ（１）〜Ｒａ（１２）とともに、単勝オッズＯ（ｎ）や単勝オッズ平方根Ｏｓｑ（１）〜Ｏｓｑ（１２）が示される。なお、上記正規化に際しては、式（１）において、最小値Ａｍｉｎを１２、最大値Ａｍａｘを８０とした。
【００８１】
【表１】
2004127122.tif 000004
【００８２】
上述の処理によって求められた単勝オッズ平方根Ｏｓｑ（ｎ）は、以下のステップ１２９において正規化されてバランスの良いオッズ指数Ｏａ（ｎ）に変換される。このオッズ指数Ｏａ（ｎ）は、一種の人気度と反比例している。
【００８３】
オッズ指数Ｏａ（ｎ）の算出等をより具体的に説明すると、まず注目レースの１番目の出走馬を対象とするために、カウンタにカウント値ｎ“１”が設定される（ステップ１３２）。その後、ステップ１３３において、ｎ番目の出走馬の単勝オッズ平方根Ｏｓｑ（ｎ）を正規化することによって、オッズ指数Ｏａ（ｎ）が算出される。正規化は、上記（１）と同様の計算式（２）に基づいて計算される。
2004127122.tif 000005
ここで、Ｏｍｉｎ；正規化される数値の最小値
Ｏｍａｘ；正規化される数値の最大値
とする。なお、実施例では、最小値Ａｍｉｎを３５、最大値Ａｍａｘを１００として正
規化を行った（上記
【表２】参照）。
【００８４】
ステップ１３４において、正規化評価指数Ｒａ（ｎ）とオッズ指数Ｏａ（ｎ）とを積算して、積Ｘ（ｎ）が求められる。この積Ｘ（ｎ）は、その馬番の能力評価と、その馬番の不人気度とを積算したものと考えることができ、一種の穴馬度を表す指標となる。ステップ１３５において、カウント値ｎが出走馬数ｎｍａｘと比較される。そして、ｎ＜ｎｍａｘであれば、ステップ１３６においてカウンタをインクリメントした後、ステップ１３３へ戻る。この繰り返しによって、出走馬数が１２頭の場合でれば、各馬番について積Ｘ（１）〜Ｘ（１２）が求められる。
【００８５】
以上のようにして求められた積Ｘ（１）〜Ｘ（ｎｍａｘ）は、中程度の穴馬度（すなわちお買い得度）を表すが、必ずしも直感的に分かりやすい数値になっていない。そこで、積Ｘ（１）〜Ｘ（ｎｍａｘ）を正規化してバランスの良い指数（すなわちお買い得度指数）Ｘａ（１）〜Ｘａ（ｎｍａｘ）を求める。具体的には、注目レースの１番目の出走馬を対象として、カウンタにカウント値ｎ“１”が設定される（ステップ１３７）。その後、ステップ１３８において、ｎ番目の出走馬について求められた積Ｘ（ｎ）を正規化することによって、お買い得度指数Ｘａ（ｎ）が算出される。積Ｘ（ｎ）の正規化は、以下の計算式に基づいて行われる。
2004127122.tif 000006
Ｘｍｉｎ；正規化される数値の最小値
Ｘｍａｘ；正規化される数値の最大値
【００８６】
次に、ステップ１３９において、カウント値ｎが出走馬数ｎｍａｘと比較される。そして、ｎ＜ｎｍａｘであれば、ステップ１４０においてカウンタをインクリメントした後、ステップ１３８へ戻る。このようにして、出走馬数が１２頭であれば、１２頭分の各馬番についてお買い得度又はお買い得度指数Ｘａ（１）〜Ｘａ（
【表３】の最右欄参照）。これらのお買い得度指数Ｘａ（１）〜Ｘａ（１２）は、フラッシュＲＯＭ９２のゲームデータフィールドＤｇ２に書き込まれる。
【００８７】
次に、図９及び図１０のサブルーチンの処理によって求められたお買い得度の情報をランキング表示する場合の動作を、図１１を参照して説明する。まず、ステップ１５１において、ランキング表示に必要な枠等の背景画像がＲＯＭ９１の画像データ領域ＡＧから読み出されて、ＶＲＡＭ７１ｄに記憶される。また、ランキング表示に必要なデータがフラッシュＲＯＭ９２から抽出される。例えば、着目しているレースに関連する枠番，馬番，馬名，評価指数，能力指数，運指数等のデータが出走データフィールドＤｈ２から読み出され、単勝オッズ等のデータがオッズフィールドＤｈ３から読み出され、ユーザ評価，コンピュータ評価，お買い得度等のデータがゲームデータ領域Ｄｇから読み出される。
【００８８】
ステップ１５２において、読み出されたランキング表示用の各データは、馬番順にソートされ、ソート後の馬番順のランキングデータが上記背景に対応させてＶＲＡＭ７１ｄに記憶される。ステップ１５３において、ＶＲＡＭ７１ｄに記憶されている着目レースに関する馬番順のランキングデータ（各種指数，単勝オッズ，お買い得度等のデータ）が馬番順ランキング表としてＬＣＤ７３に表示される。
【００８９】
操作部７４のカーソルやボタンの操作によってお買い得度順の表示が選択されると、ステップ１５４においてそのことが判断される。続くステップ１５５において、読み出されたランキング表示用の各データがお買い得度順にソートされ、ソート後のお買い得度順の各データが背景画像に対応させてＶＲＡＭ７１ｄに記憶される。ステップ１５６において、ＶＲＡＭ７１ｄに記憶されたお買い得度順の各データが読み出されて、お買い得度順のランキング表としてＬＣＤ７３に表示される。
【００９０】
一方、評価指数順表示が選択された場合は、ステップ１５４においてお買い得度順のランキング表示でないことが判断された後、ステップ１５７においてそのことが判断されて、ステップ１５８へ進む。ステップ１５８において、ステップ１５１で読み出されたランキング表示用の各データが評価指数順にソートされ、ソート後の評価指数順の各種データが背景画像に対応させてＶＲＡＭ７１ｄに記憶される。ステップ１５９において、ＶＲＡＭ７１ｄに記憶されている評価指数順の各データが読み出されて、評価指数順のランキング表としてＬＣＤ７３に表示される。
【００９１】
一方、ユーザによってオッズ順表示が選択された場合は、ステップ１５４においてお買い得度順でないことが判断され、ステップ１５７において評価指数順でないことが判断され、ステップ１６０において中間オッズ順であることが判断された後、ステップ１６１へ進む。ステップ１６１において、ステップ１５１で読み出されたランキング表示用の各データが中間オッズ順にソートされ、中間オッズ順の各データが背景画像に対応してＶＲＡＭ７１ｄに記憶される。ステップ１６２において、ＶＲＡＭ７１ｄに記憶された中間オッズ順の各データが中間オッズ順ランキング表としてＬＣＤ７３に表示される。
【００９２】
一方、ユーザによって馬番順に表示することが選択された場合は、前述のステップ１５４，１５７，１６０において、何れのソート順でもないことが判断され、ステップ１６３において馬番順の表示が選択されたことが判断されて、ステップ１６４へ進む。ステップ１６４において、ステップ１５１で読み出されたランキング表示用の各データが馬番順にソートされ、その馬番順のソート後の各データが背景画像に対応してＶＲＡＭ７１ｄに記憶される。ステップ１６５において、ＬＣＤコントローラ７１ｆは、ＶＲＡＭ７１ｄに記憶されている馬番順ソート後の各データが馬番順ランキング表としてＬＣＤ７３に表示される。
【００９３】
そして、メインメニューが選択切換されて、そのことがステップ１６６において判断されるまでは、ステップ１５４に戻って、上述のソート処理及び／又は表示処理が繰り返される。メインメニューが選択切換されると、メインルーチンのステップ１０７へ戻る。以上の動作処理（ステップ１５４〜１６５）において、ＣＰＵ７１ａ及び図１１に示す処理を実現するためのプログラムが並替（ソート）手段及び表示制御手段として働く。
【００９４】
ところで、図１１の例では、お買い得度順，評価指数順，中間オッズ順，馬番順に各データをソートしてランキング表示する場合を説明したが、この発明の技術思想はこれに限られるものではない。例えば、操作部７４に含まれるカーソルやボタンの操作によって、ＬＣＤ７３に表示されたランキング表の“お買い得度”欄、“評価指数”欄、“中間オッズ”欄等を適宜選択して、選択された欄についてソート指示が行われたことに基いて、各種ソートによって得られるランキング表を表示することもできる。
【００９５】
図１２はお買い得度順にソートしたランキング表の表示例を示したものである。左から順に、枠番，馬番，ユーザ評価，コンピュータ評価，評価指数，能力指数，運指数，単勝オッズ，人気順位及びお買い得度指数が表示されている。
【００９６】
次に、図１３を参照して、ブレンド比の変更処理動作（図８のステップ１７０）を詳述する。図８のステップ１０６，１０８において“ブレンド比変更”が選択された場合、ＣＰＵ７１ａは図１３のサブルーチン処理を実行する。すなわち、ステップ１７１において、ブレンド比変更メニュー画面の画像データが生成されて、ＶＲＡＭ７１ｄに書き込まれ、このブレンド比変更メニュー画面がＬＣＤ７３に表示される。このメニュー画面では、ユーザ自身が各項目データのブレンド比を選択設定するコマンド（又はユーザ既定のブレンド比の変更モード）と、サーバ３０から提供される推奨ブレンド比を選択するコマンドの２つの選択肢が表示される。
【００９７】
ユーザ自身が各項目データのブレンド比を選択設定するコマンド選択された場合、ステップ１７２においてそのことが判断されて、ステップ１７３へ進む。ステップ１７３〜１７７において、ユーザの指示に基づいて、８種類の指数（４種類の能力指数と、４書類の運指数）のブレンド比の設定を変更する処理が行われる（この処理のためのプログラムとＣＰＵ７１ａが調節手段として働く）。具体的には、ステップ１７３において、ユーザ既定のブレンド比データがゲームデータフィールドＤｇ２から読み出される。ステップ１７４において、ユーザ既定のブレンド比に基づくイコライザ画面（図１４（ａ）に示す「ユーザ・ブレンド」画面であって、４種類の能力指数と、４種類の運指数を棒グラフ化したイコライザ）がＬＣＤ７３に表示される。そして、８種類のうち何れの指数に関するブレンド比を変更すべきかをユーザに選択させる（指数選択の受付）。このとき、ユーザはイコライザ画面上で、特定の指数（例えば馬能力指数）を選択して、操作部７４を操作して棒グラフを増減させることによって、当該指数のブレンド比を調節（１〜１０の１０段階）すると、ステップ１７５においてユーザによるブレンド比の変更が受け付けられる。ステップ１７６において、ユーザが設定終了を指示すると、そのことが判断されてステップ１７７へ進む。ステップ１７７において、当該指数の変更後のブレンド比がユーザ既定値としてゲームデータフィールドＤｇ２に保存される。
【００９８】
なお、ユーザ既定のブレンド比は、１種類だけではなく、複数のブレンド比を保存することもできる。この場合、保存した複数のブレンド比のいずれかを選択して評価指数を計算するとともに、お買い得度指数を計算するようにしてもよい。
【００９９】
一方、前述のステップ１７１において、サーバ３０から提供された推奨ブレンド比に基くお買い得度の算出が選択された場合、前述のステップ１７２においてそのことが判断されて、ステップ１７８へ進む。ステップ１７８において、ゲームデータフィールドＤｇ２の推奨ブレンドエリアに記憶されている推奨ブレンド比データが読み出されて、推奨ブレンド比に対応するイコライザ画面（図１４（ｂ）に示す「推奨ブレンド」画面であって、４種類の能力指数と４種類の運指数を棒グラフ化したイコライザ）がＬＣＤ７３に表示される。このとき、ユーザがイコライザ画面に表示される推奨ブレンド比の選択を指示するアイコン（図示を省略）を選択すると、推奨ブレンド比がユーザ既定のブレンド比としてゲームデータフィールドＤｇ２の既定ブレンドエリアに保存された後、ステップ１７９においてそのことが判断されてメインルーチンへ戻る。
【０１００】
〔サーバ側の動作の説明〕
図１５は図６に示すサーバ３０の動作（又はＣＰＵ３１の処理）を説明するためのフローチャート（メインルーチン）である。図１６は着順指標算出処理（図１５に示すステップ２２０）の詳細を示すサブルーチンであり、図１７及び図１８は馬能力指数算出処理（図１６に示すステップ３００）の詳細を示すサブルーチンであり、図１９は騎手能力指数算出処理（図１６に示すステップ３２０）の詳細を示すサブルーチンであり、図２０は馬コンディション指数算出処理（図１６に示すステップ３３０）の詳細を示すサブルーチンであり、図２１は血統指数算出処理（図１６に示すステップ３４０）の詳細を示すサブルーチンであり、図２２は馬運指数算出処理（図１６に示すステップ３５０）の詳細を示すサブルーチンであり、図２３は騎手運指数算出処理（図１６に示すステップ３６０）の詳細を示すサブルーチンであり、図２４は馬と騎手の相性指数算出処理（図１６に示すステップ３７０）の詳細を示すサブルーチンであり、図２５は方向指数算出処理（図１６に示すステップ３８０）の詳細を示すサブルーチンであり、図２６及び図２７は推奨ブレンド比算出処理（図１６に示すステップ４００）の詳細を示すサブルーチンである。
【０１０１】
まず、図１５を参照して、サーバ３０側のメインルーチンを説明する。ＣＰＵ３１は、主催側競馬情報提供サーバ５０から送信された競馬元情報を受信したとき、図１５に示す処理を実行して、競馬元情報に基いて順位予想を可能にする評価指数情報（すなわち着順指標）を算出し、さらに着順指標を含む出走データを作成する。出走データは、競馬情報として専用データベースＤＢに保存されるとともに、過去の戦歴等の追加情報を付加した配信用出走データとして記憶装置３３の適当なエリアに格納される。ＣＰＵ３１は、適当なタイミングで、出走データ（又は競馬情報）を記憶装置３３から読み出し、出走データを配信システム２０へ送信する。この競馬情報は、配信システム２０を介して各通信端末装置１０へ無線で同報配信される。
【０１０２】
より具体的には、ステップ２０１において、主催側競馬情報提供サーバ５０から通信ネットワーク２２を介して送信される新規の競馬元情報を受信したか否かが判断される。新規の競馬元情報が受信されたことを判断した場合は、ステップ２０２において、競馬元情報から出走データとオプションデータ（競走馬，騎手等に関する新規データ）とが抽出される。この際、専用データベース４０から関連情報（出走表に掲載された競走馬、騎手等に関する過去の成績等を含む情報）が読み出される。ステップ２０３では、ステップ２０２で得たデータに基づいて、注目日に開催される全レースの着順予想に必要な情報として、能力指数，運指数，推奨ブレンド比等からなる着順指標（すなわち評価指数情報）のデータが算出される。続くステップ２０４において、ステップ２０２で抽出した出走データとステップ２０２で算出された着順指標データとが組み合わされ、当日出走データ４０ａｂとして専用データベース４０に保存される（図６参照）。また、当日出走データを専用データベース４０に保存する際には、ステップ２０２で抽出されたオプションデータを用いて、専用データベース４０の過去分データ４０ａａとして保存されている馬データ４０ｂや騎手データ４０ｃを最新の情報に書き換える。当日出走データ４０ａｂの保存等によって専用データベース４０が更新されると、ステップ２０５において当日出走データ４０ａｂや過去分データ４０ａａが専用データベース４０から読み出され、所定のデータ形式に変換或いは加工されて配信用出走データ３０ａが作成され、その配信用出走データがステップ２０６において記憶装置３３に含まれるハードディスク等に格納される（図６参照）。ステップ２０７において、配信用出走データが基礎情報として通信制御回路３５を介して配信システム２０へ送信される。
【０１０３】
なお、主催側競馬情報提供サーバ５０から蓄積系の競馬元情報が送信されるタイミングは、レースの前日夜やレース当日朝等における適当な時間帯であるので、サーバ３０から通信端末装置１０への基礎情報の送信タイミングもこれに対応したものとなる。
【０１０４】
一方、主催側競馬情報提供サーバ５０から騎手変更，出走停止等の変更情報や、終了したレースについて順位、払戻金等の結果情報が送信された場合は、ステップ２０１において蓄積系データの受信ではないこと（つまり電信系のデータであること）、及びステップ２１０において変更・結果情報の受信されたことが判断されて、ステップ２１１へ進む。ステップ２１１において、受信された変更・結果情報が専用データベース４０に保存される。具体的には、当日出走データ４０ａｂの特定事項が修正され、過去分データ４０ａａの結果データ４０ｆが更新される（図６参照）。ステップ２１２において、変更・結果情報が所定のデータ形式に変換されたり、加工されて、加工後の変更・結果データとして記憶装置３３のハードディスク等に格納される。ステップ２１３において、加工後の変更・結果データが変更情報や結果情報として通信制御回路３５を介して配信システム２０に送信され、配信システム２０から端末装置１０へ向けて配信（又は放送）される。なお、変更データに含まれる騎手変更，出走停止等の情報は馬券の購入に大きな影響を与えるため、変更データの配信は１回に限らず各レースのスタート直前まで複数回行われる。
【０１０５】
主催側競馬情報提供サーバ５０から中間オッズ情報が送信された場合は、ステップ２０１において蓄積系データの受信ではないこと、ステップ２１０において変更・結果情報の受信ではないこと、及びステップ２２１５において中間オッズ情報の受信されたことが判断されて、ステップ２１６へ進む。ステップ２１６において、中間オッズ情報が所定のデータ形式に変換されたり、加工されて、加工後の中間オッズ情報として記憶装置３３のハードディスク等に格納される。ステップ２１７において、加工後の中間オッズデータが中間オッズ情報として通信制御回路３５を介して配信システム２０に送信され、配信システム２０から端末装置１０へ向けて配信（又は放送）される。なお、主催側競馬情報提供サーバ５０から中間オッズが送信されるタイミングは、レース当日において各レースのスタート直前まで所定の時間間隔で繰り返される。よって、サーバ３０から配信システム２０すなわち端末装置１０へ向けて中間オッズ情報が配信されるタイミングも、主催側競馬情報提供サーバ５０の送信周期よりは遅くなるが、各レースのスタート直前までリアルタイムで繰り返されることになる。
【０１０６】
次に、図１６を参照して、着順予想に必要な着順指標算出処理の動作（図１５に示すステップ２２０の詳細）を説明する。この実施例では、注目すべき開催日（例えば、土曜日と日曜日の週２回）に、全レースの着順予想に必要な着順指標となる評価指数情報（例えば各種指数情報）の演算処理が競馬元情報に基いてサーバ３０側で行われる。この着順指標算出処理では、まず、ステップ２２１において、能力指数及び運指数を最初に計算すべき対象となる当初レース（例えば、東京競馬場の第１レース）が設定される。ステップ２２２において、当該レースの最初の馬番に注目すべく、当初馬番（１番）が設定される。ステップ３００において、注目馬番（当初は１番）の出走馬（以下、「注目馬」という）について、馬能力指数の算出処理が行われる。この馬能力指数算出処理は、図１７及び図１８を参照して詳細に説明する。続くステップ３２０において、注目馬に騎乗する騎手の騎手能力指数が算出処理される。この騎手力指数算出処理の詳細は、図１９を参照して後述する。ステップ３３０において、注目馬のコンディション指数が算出処理される。このコンディション指数算出処理の詳細は、図２０を参照して後述する。ステップ３４０において、注目馬の血統指数が算出処理される。この血統指数算出処理の詳細は、図２１を参照して後述する。上述のステップ３００〜３４０の処理によって、１頭の出走馬に関する能力指数が算出される。
【０１０７】
次に、ステップ３５０において、注目馬の馬運指数が算出される。馬運指数は、馬の生年月日によってレース当日の運の強さを示す。この馬運指数算出処理の詳細は、図２２を参照して後述する。ステップ３６０において、注目馬に騎乗する騎手の騎手運指数が算出される。騎手運指数は、騎手の生年月日によってレース当日の運の強さを示す。騎手運指数算出処理の詳細は、図２３を参照して後述する。ステップ３７０において、注目馬と騎手との相性指数が算出される。相性指数算出処理の詳細は、図２４を参照して後述する。ステップ３８０において、注目馬と騎手のゴール方角における吉凶に関する方角指数が算出される。方角指数算出処理の詳細は、図２５を参照して後述する。上述のステップ３５０〜３８０の処理によって、１頭の出走馬に関する運指数が算出される。
【０１０８】
続くステップ２２３において、１レース分の全出走馬の能力指数と運指数の算出処理が終了したか否かが判断されるが、１レース分の全出走馬の処理が終了していなければ、ステップ２２４へ進み、次の馬番号を指定（馬番号をインクリメント）して、ステップ３００へ戻り、ステップ３００〜３８０の処理を注目レース（当初は第１レース）の全出走馬の数だけ繰り返すことによって、次の馬番号の出走馬に関する能力指数及び運指数の算出処理が行われる。
【０１０９】
そして、１レース分の全出走馬に関する能力指数と運指数の計算処理処理が終了すると、ステップ２２３においてそのことが判断されて、ステップ２２５へ進む。このようにして、注目レースの全出走馬について８種類の指数を得た段階で、ステップ２２５において、端末装置１０側における処理の容易化のため、８種の指数ごとにレース単位で正規化の処理が行われる。この正規化処理は、例えば、最小値が１で最大値が１００となるように、８種の指数ごとに式（１）と同様の手法を用いて数値分布を調節する。これによって、注目レースに関して、８種の指数ごとに統一した数値分布の指数を得ることができる。
【０１１０】
続くステップ２２６において、注目日における全レースの全出走馬に関する８種類の指数の計算処理が終了したか否かが判断されるが、全レースの処理が終了していなければ、そのことが判断されて、ステップ２２７へ進む。ステップ２２７において、当該注目日における次のレースの番号が設定（指数を計算処理するレース番号がインクリメント）された後、ステップ２２２へ戻る。そして、着順指標の計算対象を次のレースに変更して、ステップ３００〜２２５の処理を繰り返すことにより、次の注目レースにおける各出走馬の能力指数及び運指数の算出処理が行われる。
【０１１１】
以上の処理が注目日における全競馬場で開催される全レースの各馬番について繰り返されることにより、注目日における全レースの全馬番に関する能力指数及び運指数が求められる。
【０１１２】
一方、ステップ２２６において、全レースの指数計算処理の終了したことが判断されたとき、ステップ２２８へ進む。ステップ２２８では、これ以後のステップにおいて全レースについてレース毎の推奨ブレンド比の算出処理を行うために、当初レースの番号が設定される。そして、
【０１１３】
ステップ４００において、推奨ブレンド比の算出処理が行われる。ここで算出される推奨ブレンド比は、注目レースに出走する出走馬の過去のレースについて蓄積されている各種データに基づいて、サーバ３０側で推薦する各指数の加算比であり。上述の図１３に示すステップ１７８の処理（図１４（ｂ）の表示例参照）を行うために利用される。推奨ブレンド比の算出処理の詳細は、図２６及び図２７を参照して後述する。続くステップ２２９において、上記推奨ブレンド比の算出が注目日における全レースについて終了したか否か判断される。全レースについて終了していない場合は、ステップ２３０において次のレース番号が設定された後、ステップ４００へ戻り、各レースにおける推奨ブレンド比の算出処理を、注目日に全競馬場で開催される全レースについて繰り返すことにより、全レースの推奨ブレンド比が求められる。全レースの推奨ブレンド比のデータが算出されると、ステップ２３１へ進み、着順指標に関するデータ（全出走馬の各種指数データ及び全レースの推奨ブレンド比データからなる評価指数情報）が記憶装置３３に保存される。
【０１１４】
以上の処理によって、注目日における全レースの全馬番について、それぞれの能力指数，運指数及び推奨ブレンド比からなる着順指標が求められた後、メインルーチンのステップ２０４へ戻る。このようにして得られた着順指標は、記憶装置３３に設けられたハードディスクに格納されるとともに、専用データベース４０に当日出走データ４０ａｂの一部として保存される。
【０１１５】
次に、図１７及び図１８を参照して、馬能力指数算出処理（図１６に示すステップ３００）の動作を詳述する。ステップ３０１において、注目する出走馬の過去全レース（又は所定数のレース）における成績データ（１）〜成績データ（Ｋｍａｘ）が専用データベース４０から読み出される。なお、成績データ（１）〜成績データ（Ｋｍａｘ）は、いずれも、着順，出走頭数，レースグレード，開催日，着順等の情報を含む。ステップ３０２において、注目レースのグレードと記憶装置３３の適宜の領域に保存されているグレードテーブルとに基づいて、注目レースのグレード係数ＧＴが決定される。この処理は、あるレースの着順が下位でもレースグレードが高ければ実力のある馬であり、着順が上位でもグレードが低ければ実力のない馬であるので、過去のレースにおける着順をレースグレードに応じて補正するために行われる。
【０１１６】
表２は、グレード係数ＧＴの割り当ての一例を示す表である。
【０１１７】
【表４】
2004127122.tif 000007
【０１１８】
例えば、“ＧＩ（平地）”にグレード係数０が割り当てられ、“ＧＩＩ（平地）”にグレード係数１が割り当てられ、“ＧＩＩＩ（平地）”及び“格付けなし重賞（平地）”にグレード係数２が割り当てられ、“オープン特別”にグレード係数３が割り当てられる。また、“ＧＩ（障害）”にグレード係数４、“１６００万円以下”又は“ＧＩＩ（障害）”にグレード係数５、“９００万円以下”又は“ＧＩＩＩ（障害）”にグレード係数６、“５００万円以下”にグレード係数７、“新馬”又は“未出走”にグレード係数８、“未勝利”にグレード係数９がそれぞれ割り当てられる。すなわち、グレード係数ＧＴが小さな数値であるほどクレードが高くなり、実力のある馬であり、グレード係数ＧＴが小さな数値であるほどクレードが低くて実力のない馬であることが決定される。
【０１１９】
続くステップ３０３において、過去５レースのうち１番目のレースに基いて能力指数を求めるために、カウンタ（記憶装置３３に含まれるＲＡＭの適当なエリア）のカウント値Ｋが“１”に設定される。ステップ３０４において、成績データＫの有効性が判断される。ここで、成績データの有効性は、Ｋ番目のレースの成績データが適切に取得されたとき“有効”、Ｋ番目の成績データがブランクであったとき“無効”とされる。そして、有効であることが判断された場合にのみ、ステップ３０５以降の処理に進んで、グレード係数ＧＴの計算処理が行われる。まず、ステップ３０５において、以下の式（４）に基いて、ステップ３０３によって特定されるレースにおけるステップ３０１で得た成績データから、着順係数が算出される。
着順係数＝（出走頭数＋１−着順）×１００／出走頭数…（４）
具体的には、例えばＫ番目のレースの出走頭数が１０頭でありかつ着順が１位であれば、着順係数は最も高い“１００”と決定される。また、出走頭数が１０頭でありかつ着順が１０位であれば、着順係数は最も低い“１０”と決定される。
【０１２０】
続くステップ３０６において、過去Ｋ番目のレースのグレードと表２に示すグレードテーブルとに基づいて、Ｋ番目のレースのグレード係数ＧＫが決定される。例えば、過去Ｋ番目のレースグレードが“ＧＩ（平地）”であれば、ＧＫ＝０とされる。ステップ３０７及び／又は１２ｈにおいて、注目レース（予想すべきレース）のグレード係数ＧＴとＫ番目レースのグレード係数ＧＫの大小関係が判別される。このとき、ステップ３０７において、ＧＴ＞ＧＫであることが判断されると、注目レースの方がランク上のレースであるので、ステップ３０９へ進み、ステップ３０５で算出された着順係数を（ＧＴ−ＧＫ）回だけ０．８倍することによって、今回のレースグレードに対応するように補正値（減分補正値）を求める。その後、ステップ３１１へ進む。
【０１２１】
一方、ステップ３０８において、ＧＴ＜ＧＫであることが判断されると、注目レースの方がランク下のレースであるので、ステップ３１０へ進み、ステップ３０５で算出された着順係数を（ＧＫ−ＧＴ）回だけ１．２倍することによって、今回のレースグレードに対応するように補正値（増分補正値）を求める。その後、ステップ３１１へ進む。なお、ＧＴ＝ＧＫであれば、ステップ３０７及びステップ３０８の何れもＮＯであることが判断されて、レースグレードが同じであり、補正値を求める必要がないため、ステップ３１１へ進む。
【０１２２】
より具体的には、着順係数が“５０”、グレード係数ＧＴが“１”、グレード係数ＧＫが“３”であれば、着順係数は“５０”から“３２（＝５０×０．８×０．８）”に補正される。また、着順係数が“５０”、グレード係数ＧＴが“３”、グレード係数ＧＫが“１”であれば、着順係数は“５０”から“７８（＝５０×１．２×１．２）”に補正される。これによって、注目レースと比較対象の過去レースとのグレード差が着順係数に反映されることになる。
【０１２３】
そして、ステップ３１１において、カウント値Ｋが“Ｋｍａｘ”に達したか否かが判断され、達していないこと（ＮＯ）が判断されると、ステップ３１２においてカウント値Ｋがインクリメントされた後、ステップ３０４に戻る。その後、カウント値Ｋが“Ｋｍａｘ”に達するまで（過去レースの成績データ数だけ）、ステップ３０４〜３１０の処理が繰り返される。ステップ３１１において、Ｋ＝Ｋｍａｘであることが判断されると、ステップ３１３に進む。
【０１２４】
ステップ３１３において、カウント値Ｋが“１”に設定される。ステップ３１４において、Ｋ番目のレース開催日が注目レースの開催日の半年以内か否かが判断される。そして、半年以内のレースであることが判断されると、直接ステップ３１６へ進み、半年以上間隔の空いていることが判断されると、ステップ３１５において着順係数Ｋを０．８倍して補正処理してからステップ３１６へ進むことにする。これは、半年以上レース間隔が空いている場合、若い馬（３〜４歳）であれば成長著しく、古馬（例えば６歳以上）であれば能力が低下していることが予想され、データの信頼性が低く、そのまま参考にすることができないためである。
【０１２５】
さらに、ステップ３１６において、カウント値Ｋが“Ｋｍａｘ”に達したか否かが判断され、達していない場合はステップ３１７においてカウント値Ｋがインクリメントされた後、ステップ３１４へ戻り、ステップ３１４〜３１７の処理が繰り返される。そして、ステップ３１６において、Ｋ＝“Ｋｍａｘ”であることが判断されると、過去５レース分の着順係数（１）〜着順係数（Ｋｍａｘ）について今回の開催日とのレース間隔を考慮して補正処理が終了し、ステップ３１８へ進む。ステップ３１８において、着順係数（１）〜着順係数（Ｋｍａｘ）の総和が求められる。求められた総和が、馬能力指数とされる。その後、メインルーチンのステップ３２０へ戻る。
【０１２６】
なお、馬能力指数の計算処理は、上述の処理に限らず、様々な変形が可能である。例えば、ステップ３０５において算出する着順係数は、注目出走馬の騎手の連対率にからむ出走履歴等に基づいて、騎手寄与分の修正を考慮してもよく、また対象となるレースの勝ち時計に基づいて修正してもよい。また、注目レースの距離と同一分類の距離の過去レースを比較対象として、着順係数を距離適応性の実績面で補正してもよい。また、注目レースのダート／芝の区分と同一区分の過去レースを比較対象として、着順係数をダート／芝別の実績面で補正してもよい。また、注目レースのコースと同一コースでの過去レースを比較対象として、着順係数を同一コースに関しての実績面で補正してもよい。さらに、馬によっては左廻り又は右廻りの廻る方向によって得手，不得手があるため、注目レースの回り方と同一回り方向の過去レースを比較対象として、着順係数を回り方向の影響度に関して補正してもよい。
【０１２７】
次に、図１９を参照して、騎手能力指数の算出処理（ステップ３２０）の詳細な動作を説明する。ステップ３２１において、注目している競走馬の騎手の過去１年間における騎乗回数が専用データベース４０から取得され、ステップ３２２において、着目している騎手について２着以内の入賞回数が専用データベース４０から取得される。続くステップ３２３において、ステップ３２１，３２２で得た騎乗回数と２着以内の回数とに基づいて連対率（＝１，２位入賞回数×１００／騎乗回数）が算出される。
【０１２８】
ステップ３２４において、ステップ３２３で算出された連対率が３５未満であるか否かが判別される。判別の結果、連対率が３５未満であれば、ステップ３２５に進んで、ステップ３２３で得た連対率がそのまま騎手力指数とされる。一方、連対率が３５以上であれば、ステップ３２６に進んで、騎手力指数が上限の３５とされる。上述のようにして騎手力指数が算出されると、メインルーチンのステップ３３０へ戻る。
【０１２９】
なお、騎手能力指数の計算は上述のものに限らず、様々な変形が可能である。例えば、注目レースのグレードと同一グレードのコースでの過去レースを比較対象として、これらにおける連対率を利用して騎手能力指数を実績面で補正することができる。また、注目レースの距離と同一分類の距離の過去レースを比較対象として、これらにおける連対率を利用して騎手能力指数を実績面で補正することができる。さらに、注目レースの競馬場及びダート／芝の区分と同一競馬場及び区分の過去レースを比較対象として、これらにおける連対率を利用して騎手能力指数を実績面で補正することができる。
【０１３０】
次に、図２０を参照して、コンディション指数処理（ステップ３３０）の詳細な動作を説明する。ステップ３３１において、注目している競走馬の過去２年分の全レースに関する成績データのうち、注目レース（今回出走するレース）と馬場状態（例えば、「良馬場」，「重馬場」，「不良馬場」）が共通する過去のレースにおける成績データが専用データベース４０から読み出される。続くステップ３３２において、同じ馬場状態であって、注目レースのコース区分（芝コース又はダートコース）と共通する過去の成績データが専用データベース４０から読み出される。これらの過去の成績データは、記憶装置３３に含まれるＲＡＭの適当な領域に記憶される。
【０１３１】
ステップ３３３において、抽出された過去の２年分の成績データ数が１以上あるか否かが判断される。成績データ数が１以上あれば、ステップ３３４へ進んで、カウンタのカウント値Ｋが１に設定される。続くステップ３３５において、Ｋ番目のレースで注目の競走馬が３着までに入着していた場合は、式（５）に従って過去レースのコンディション指数ＣＫが算出される。
ＣＫ＝１４−（そのレースのグレード係数ＧＴ）…（５）
なお、３着までに入着していない場合、ＣＫ＝０とされる。従って、Ｋ番目のレースのグレードが“ＧＩ（平地）”であるとき、注目馬が１着であればＣ＝１４となるが、５着であればＣＫ＝０となる。
【０１３２】
ステップ３３６において、カウント値Ｋがステップ３３２で抽出した成績データの個数に相当する“Ｋｍａｘ”に達したか否かが判断される。このとき、Ｋ＝Ｋｍａｘでないことが判断されると、ステップ３３７において、カウント値Ｋがインクリメントされた後、ステップ３３５に戻り、コンディション指数の計算が繰り返される。一方、ステップ３３６において、カウント値Ｋが“Ｋｍａｘ”に達したことが判断されると、次のステップ３３８において、今回注目の馬番の総合的なコンディション指数Ｃａが式（６）に従って算出される。
Ｃａ＝ＳＵＭ（Ｃ１〜ＣＫｍａｘ）／Ｋｍａｘ／１４×１００…（６）
なお、成績データ数が０であれば（すなわち、共通する馬場状態又はコース区分の成績データがなければ）、ステップ３３９へ進んで総合的なコンディション指数が０に設定される。
【０１３３】
上述のようにして、総合的なコンディション指数Ｃａが算出された後、またはステップ３３９の後、メインルーチンのステップ３４０へ戻る。
【０１３４】
次に、図２１を参照して、血統指数算出処理（ステップ３４０）の動作の詳細を説明する。ステップ３４１において、注目馬の過去２年分の全レースに関する成績データのうち、同じ分類のレースでの成績データが専用データベース４０から読み出される。ここでいうレースの分類とは、（α）競馬場、（β）芝／ダート、（γ）距離の３つの要素によって分けられる。このうち（γ）距離は、▲１▼１２００ｍ以下、▲２▼１２０１ｍ〜１６００ｍ、▲３▼２００１ｍ〜２４００ｍ、▲４▼２４０１ｍ以上の５に区分される。
【０１３５】
続くステップ３４２において、ステップ３４１によって得られた同一分類の過去レースに関する成績データのうち、今回注目の競走馬の兄弟馬に関するレースの成績データのみが抽出される。つまり、注目レースの出走馬と同じ父親を持つ競走馬（母親が異なる場合を含む）が出走した過去レースに関する成績データが選択的に読み出されて、記憶装置３３のＲＡＭ領域に記憶される。これは、馬の血統によって馬場状態やコース区分や距離適正の影響度が異なり、また兄弟馬が血統的に似た特性を有していることが経験的に知られているため、今回の注目レースと馬場状態，コース区分，距離適正等の属性が共通する過去のレースに関する当該馬と兄弟馬の過去の成績データを使用して、血統的な傾向を加味して指数計算処理を行うためである。
【０１３６】
続く、ステップ３４２において、抽出された兄弟馬の成績データ数とかかる成績データから得た２着以内の入賞回数とに基づいて、血統的連対確率（（連対レース数）／（抽出した成績データ数）×１００）が算出される。ステップ３４４において、抽出した成績データ数が同一分類のレース数の３％未満であるか否かが判断される。抽出した成績データ数の割合（すなわち抽出率）が３％以上であれば、ステップ３４５において、ステップ３４２で求められた血統的連対確率のデータがそのまま血統指数と決定される。一方、抽出率が３未満であれば、血統的に考慮するのに十分なデータとは言えないため、ステップ３４６において、血統指数が０に決定される。こうして血統指数が求められた後、メインルーチンのステップ３５０へ戻る。
【０１３７】
次に、図２２を参照して、馬運指数算出処理（図１６のステップ３５０）の詳細を説明する。馬運指数算出では、四柱推命の占い手法を利用して各出走馬の運気を数値化する。まずステップ３５１において、注目する競走馬の生年月日が専用データベース４０から取得され、ステップ３５２においてその注目馬の生年月日の干支が特定される。なお、干とは、十二支十干の干で、種類としては“甲”、“乙”、“丙”、“丁”、“戊”、“己”、“庚”、“辛”、“壬”、及び“癸”がある。各々の干には、５行を形成する“木”，“火”，“土”，“金”、及び“水”のいずれか１つと、“陰”または“陽”とが割り当てられる。
【０１３８】
ステップ３５３において、ステップ３５２で得られた年月日毎の３組の干支に基づいて、出走馬の基本日干強度ＢＵＥがそれぞれ算出される。基本日干強度ＢＵＥの算出に際しては、ステップ３５２で得られた“干”及び“支”のうち、“干”は天干としてそのまま使用され、“支”すなわち地支は蔵干として干で表現される。また、このようにして得た一対の干の間で相互作用が算出されるが、両干の相互作用は、一方の干（蔵干を含む）が他方の干（蔵干を含む）に影響する関係が“生”、“助”、“制”、“化”、及び“剋”の中から特定されることによって決定される。そして、特定された関係に対応するエネルギーの交換が行われて、干支の相互作用に起因する獲得エネルギー量が決定される。この際、各干（蔵干を含む）が当初から持つ基本的なエネルギーは、各干（蔵干を含む）について、陽干の場合に陰干の場合よりも所定以上大きくなるように一律に定められる（例えば、陽干を１００、陰干２５とする）。
【０１３９】
図２８は、年月日データから導かれる３通りの干支と、斯かる干支相互間の作用の算出手順とを例示する図である。最初は、３つの矢印▲１▼で示すように各蔵干が各天干に与える影響が決定される。次に、矢印▲２▼で示すように年干が月干に与える影響が決定される。次に、矢印▲３▼で示すように月干が日干に与える影響が決定される。最後に、矢印▲４▼で示すように月支（蔵干）が日干に与える影響が決定される。
【０１４０】
以下の表３は、干相互のエネルギー交換の計算を説明する。縦欄は、一対の干Ａ、Ｂが“生”、“助”、“制”、“化”、及び“剋”のいずれの関係にあるかによって分類されている。なお、“生”と“化”のエネルギー交換は干Ａ、Ｂの順序（授受の方向）を入れ替えるだけであり、また“制”と“剋”のエネルギー交換も干Ａ、Ｂの順序（授受の方向）を入れ替えるだけであるので、逆については表から省略している。また、表３において、ＥＡは干Ａのエネルギーを示し、ＥＢは干Ｂのエネルギーを示し、係数α〜ηは、データ収集によって経験的に設定される適当な係数である。
【０１４１】
【表５】
2004127122.tif 000008
【０１４２】
以上の表３の手法によって一対の干相互のエネルギーの交換を計算することができ、相互作用後の双方のエネルギー量を決定することができる。このようなエネルギー交換は、図２８に例示する年月日データについて得た干支について、矢印▲１▼〜▲４▼の順番で繰り返され、最後の月支（蔵干）が日干に与える影響が計算された段階で、基本日干強度ＢＵＥが得られる。この基本日干強度ＢＵＥは、注目する出走馬の運勢の強さを表す基本的なパラメータとなる。
【０１４３】
ステップ３５４において、レース当日の大運干支（６００年周期）が及ぼす、日干（出走馬の生年月日のうち日の天干）への影響が計算される。具体的には、まず大運の天干からの作用が基本日干強度ＢＵＥに与えられるとともに、これに大運の蔵干からの作用が与えられ、結果的に残ったエネルギー量が大運の影響後の日干強度ＢＵＥ２とされる。この際、各干（蔵干を含む）が当初から持つ基本的なエネルギーは、陽干の場合に陰干の場合よりも所定以上大きくなるように一律に定められる。また、上記のような干相互のエネルギー交換に際しては、“生”、“助”、“制”、“化”、及び“剋”のいずれの関係に該当するかが参酌されて、表３と同様の計算式が用いられる。
【０１４４】
ステップ３５５において、レース当日の年運干支（６０年周期）が及ぼす、基本日干への影響が計算される。具体的には、まず年運の天干からの作用が日干強度ＢＵＥ２に与えられるとともに、これに年運の蔵干からの作用が与えられ、結果的に残ったエネルギー量が年運の影響後の日干強度ＢＵＥ３とされる。この際、各干（蔵干を含む）が当初から持つ基本的なエネルギーは、陽干の場合に陰干の場合よりも所定以上大きくなるように一律に定められれる。また、上記のような干相互のエネルギー交換に際しては、“生”、“助”、“制”、“化”、及び“剋”のいずれの関係に該当するかが参酌されて、表３と同様の計算式が用いられる。
【０１４５】
ステップ３５６において、レース当日の季節の旺が及ぼす、基本日干への影響が計算される。具体的には、まずレース当日の月日からその節が求められ、この節に対応する五行である旺（すなわちその月支の蔵干）が求められる。そして、レース当日の月支の蔵干からの作用がステップ４５５で得た日干強度ＢＵＥ３に与えられて、結果的に残ったエネルギー量が季節の旺の影響後の日干強度ＢＵＥ４とされる。この際、各干（蔵干を含む）が当初から持つ基本的なエネルギーは、陽干の場合に陰干の場合よりも所定以上大きくなるように一律に定められる。また、上記のような干相互のエネルギー交換に際しては、“生”、“助”、“制”、“化”、及び“剋”のいずれの関係に該当するかを参酌されて、表３と同様の計算式が用いられる。
【０１４６】
ステップ３５７において、ステップ３５６で得た最終的な日干強度ＢＵＥ４が、大運、年運及び季節の旺を加味した注目競走馬の運勢を示す馬運指数として、記憶装置３３に含まれるＲＡＭの適当な領域に記憶される。こうして馬運指数が求められた後、メインルーチンのステップ３６０へ戻る。
【０１４７】
次に、図２３を参照して、騎手運指数算出処理（ステップ３６０）の詳細を説明する。この処理でも、四柱推命の占い手法を利用して運気を数値化する。ステップ３６１において、注目する騎手の生年月日が専用データベース４０から取得され、ステップ３６２において、その生年月日の干支が特定される。
【０１４８】
続くステップ３６３において、ステップ３６２で得られた年月日毎の３組の干支に基づいて、騎手の基本日干強度ＢＫＥが算出される。基本日干強度ＢＫＥの算出は、図２２のステップ３５３と同様であるので、詳細は省略する。得られた基本日干強度ＢＫＥは、注目する騎手の運勢の強さを表す基本的なパラメータとなる。
【０１４９】
ステップ３６４において、レース当日の大運干支が及ぼす、基本日干への影響が計算される。具体的には、まず大運の天干からの作用が基本日干強度ＢＫＥに与えられるとともに、これに大運の蔵干からの作用が与えられ、結果的に残ったエネルギー量が大運の影響後の日干強度ＢＫＥ２とされる。
【０１５０】
ステップ３６５において、レース当日の年運干支が及ぼす、基本日干への影響が計算される。具体的には、まず年運の天干からの作用が日干強度ＢＫＥ２に与えられるとともに、これに年運の蔵干からの作用が与えられ、結果的に残ったエネルギー量が年運の影響後の日干強度ＢＫＥ３とされる。
【０１５１】
ステップ３６６において、レース当日の季節の旺が及ぼす、基本日干への影響が計算される。具体的には、まずレース当日の月日からその節が求められ、この節に対応する五行である旺（すなわちその月支の蔵干）が得られる。そして、レース当日の月支の蔵干からの作用が日干強度ＢＫＥ３に与えられて、結果的に残ったエネルギー量が季節の旺の影響後の日干強度ＢＫＥ４とされる。
【０１５２】
ステップ３６７において、ステップ３６６で得られた最終的な日干強度ＢＫＥ４が、大運、年運及び季節の旺を加味した対象騎手の運勢を示す馬運指数として、記憶装置３３に含まれるＲＡＭの適当な領域に記憶される。こうして騎手運指数が求められた後、メインルーチンのステップ３７０へ戻る。
【０１５３】
次に、図２４を参照して、相性指数処理（ステップ３７０）の詳細を説明する。この処理でも、四柱推命の占い手法を利用して相性が数値化される。ステップ３７１において、注目する競走馬と騎手の生年月日が専用データベース４０から取得され、ステップ３７２において、その生年月日の日干が特定される。
【０１５４】
続くステップ３７３において、ステップ３７２で得た日干に基づいて、出走馬と騎手の日干強度ＵＥ０，ＫＥ０が算出される。この際、日干（蔵干を含む）が当初から持つ基本的なエネルギーは、陽干の場合に陰干の場合よりも所定以上大きくなるように一律に定められる。
【０１５５】
ステップ３７４において、出走馬の日干に対して騎手の日干がどのように作用するかが計算され、その際のエネルギーの増減量ΔＵＥ，ΔＫＥが算出される。具体的には、騎手の日干からの作用を受けることによって出走馬の日干の当初エネルギーＵＥがＵＥ’に増加したとすると、馬のエネルギーはΔＵＥ＝ＵＥ’−ＵＥだけ増加するものとする。また、出走馬の日干からの作用を受けることによって騎手の日干の当初エネルギーＫＥがＫＥ’に増加したとすると、騎手のエネルギーはΔＫＥ＝ＫＥ’−ＫＥだけ増加するものとする。ここで、ＵＥ’とＫＥ’の計算に際しては、出走馬及び騎手の関係が“生”、“助”、“制”、“化”、及び“剋”のいずれの関係に該当するかが参酌されて、以下の表４の計算式に基づく計算が行われる。なお、表４において、Ｋｉｙは陰陽係数であり、掛け算の対象である日干が陽である場合に１以下の範囲で１に近い数値となり、掛け算の対象である日干が陰である場合に０より大きな範囲で０に近い数値となる。また、係数θ〜ρは、データ収集によって経験的に設定される適当な係数である。
【０１５６】
【表６】
2004127122.tif 000009
【０１５７】
ステップ３７５において、上述のステップ３７４で得た増減量ΔＵＥ，ΔＫＥに基づいて相性指数が算出される。相性指数は、以下の式（７）によって与えられる。
【０１５８】
相性指数＝（１００−｜ΔＵＥ｜）＋（１００−｜ΔＫＥ｜）　　…（７）
つまり、馬のエネルギーの増減量ΔＵＥや，騎手のエネルギーの増減量ΔＫＥが小さいほど、相性が良いということになる。こうして相性指数が求められた後、メインルーチンのステップ３８０へ戻る。
【０１５９】
次に、図２５を参照して、方角指数算出処理（ステップ３８０）の詳細を説明する。この処理でも、四柱推命の占い手法が利用されて方角の運勢が数値化される。ステップ３８１において、注目する競走馬と騎手の生年月日が専用データベース４０から取得され、ステップ３８２において、その生年月日の日干が特定される。
【０１６０】
続くステップ３８３において、注目レースの競馬場のゴール方向が専用データベース４０から取得され）、さらに次のステップ３８４において、ゴール方向の五行が特定される。ゴール方向の五行化に際しては、以下の表５が利用される。
【０１６１】
【表７】
2004127122.tif 000010
【０１６２】
ステップ３８５において、ゴール方向の五行が及ぼす、競走馬及び騎手の日干への影響が計算される。つまり、まずステップ３８４で得られたゴール方向の五行から、競走馬及び騎手の日干が受けることになる作用が決定される。具体的には、ゴール五行と、競走馬又は騎手の日干との間でエネルギーを交換する計算が行われて、一対の影響ＩＯ１，ＩＯ２が得られる。影響ＩＯ１，ＩＯ２の計算に際しては、以下の表６を利用する。
【０１６３】
【表８】
2004127122.tif 000011
【０１６４】
ステップ３８６において、ステップ３８５で得られた影響ＩＯ１，ＩＯ２が加算された総和として、方角運指数が得られる。こうして方角運指数が求められた後、メインルーチンのステップ２２３へ戻る。
【０１６５】
次に、図２６及び図２７を参照して、推奨ブレンド比算出処理（ステップ４００）の詳細を説明する。まず、図２６のステップ４０１において、注目日に開催されるレース（例えば、“東京競馬場、第１レース（図１６のステップ２２１参照）”）が注目レースとされて、当該注目レースに関する過去８回レースの出走表が専用データベース４０に含まれる出走データから取得される。
【０１６６】
続くステップ４０２において、ステップ４０１にて取得した８つの出走表のうち１番目の出走表に注目すべく、記憶装置３３に含まれるＲＡＭの適当な領域に形成されたカウンタのカウント値Ｎを“１”に設定する。ステップ４０３において、Ｎ番目の出走表に関連づけて記憶された出走馬数Ｈｍａｘが検出され、さらにステップ４０４において、Ｎ番目の出走表に登録された１番目の出走馬に注目すべく、上記ＲＡＭの別の領域に含まれる別のカウンタのカウント値Ｈが“１”に設定される。その後、ステップ４０５において、Ｈ番目の出走馬の４つの能力指数が通信制御装置３５を介して専用データベース４０の当日出走データ４０ａｂから読み出され、さらにステップ４０６において、Ｈ番目の出走馬の４つの運指数が通信制御装置３５を介して専用データベース４０の当日出走データ４０ａｂから読み出される。なお、出走馬の能力指数や運指数は、図１７〜図２５に示す処理によって専用データベース４０の当日出走データ４０ａｂに保存されたものである。
【０１６７】
Ｈ番目の出走馬について８つの指数が得られると、ステップ４０７において、カウント値Ｈが出走馬数Ｈｍａｘと比較される。そして、Ｈ＜Ｈｍａｘであれば、ステップ４０８においてカウント値Ｈがインクリメントされた後、ステップ４０５に戻ることによって能力指数及び運指数の読出しが繰り返される。Ｎ番目の出走表に登録された全ての出走馬について８つの指数の読出しが終了すると、ステップ４０７において、、Ｈ≧Ｈｍａｘとなって全出走馬に関する全種類の指数の読出しが終了したものと判断され、ステップ４０９以降の処理が行われる。
【０１６８】
ステップ４０９において、各指数の加算比に対応するブレンド率Ｂ（Ｉ１，Ｉ２，Ｉ３，Ｉ４，Ｉ５，Ｉ６，Ｉ７，Ｉ８）が初期値（１，０，０，０，０，０，０，０）に設定され、ステップ４１０において、８つ１組の指数が上記ブレンド率Ｂに従って加重加算される。ここで、出走馬が１０頭存在する場合、上記ブレンド率Ｂに従うブレンドは出走馬毎に合計１０回実行され、これによって各々の出走馬に個別に対応する１０個のブレンド値が求められる。
【０１６９】
Ｎ番目の出走表に登録された全ての出走馬についてブレンド値が求められると、ステップ４１１において、当該ブレンド値に従ってＮ番目のレース（Ｎ番目の出走表に登録された出走馬のレース）の予想着順が決定される。この際、ブレンド値を大きい方から順に並べたときの各ブレンド値に対応する出走馬の順位が予想着順とされる。つまり、ブレンド値が出走馬Ｅ→出走馬Ｇ→出走馬Ｃ→出走馬Ａ→‥で大きければ、予想着順もまた出走馬Ｅ→出走馬Ｇ→出走馬Ｃ→出走馬Ａ→‥となる。
【０１７０】
ステップ４１３において、勝馬投票券の購入方法が決定される。勝馬投票券の購入方法は、サーバ３０側で予め定めたもの（例えば、連勝複式）とすることができ、統計的なデータに基づいてブレンド率Ｂの決定に最も適したものとすることができる。続くステップ４１３において、ステップ４１１で決定された予想着順とステップ４１２で決定された購入方法に従って勝ち馬が予想される。予想着順及び購入方法が上述の通りであれば、“出走馬Ｅ及び出走馬Ｇ”が勝ち馬として予想される。
【０１７１】
ステップ４１４において、Ｎ番目のレースの実際の着順と配当金額とが専用データベース４０から取得され、続くステップ４１５において、決定された購入方法での回収率が以下の式（８）に従って算出される。
【０１７２】
回収率＝（回収金額／投資金額）×１００　　（８）
例えば、実際の着順が出走馬Ｅ→出走馬Ｇ→出走馬Ａ→出走馬Ｃ→‥でかつ連勝複式馬連の配当金額が２４００円であれば、投資金額３００円に対する回収金額が２１００円となるため、回収率は７００％となる。
【０１７３】
回収率の算出が終了すると、ステップ４１６において、ブレンド率Ｂが上限値であるか否かが判別される。、Ｂが上限値（１０，１０，１０，１０，１０，１０，１０，１０）でなければ、ステップ４１７において、ブレンド率Ｂの構成要素Ｉ１〜Ｉ８のいずれかに１が加算されて新たなブレンド率Ｂとされた後、ステップ４１０に戻って続く処理が行われる。つまり、ブレンド率が上限値に達するまで、合計約１１８回にわたってステップ４１０〜４１５の処理が繰り返され、約１１８個の回収率データが求められる。なお、ステップ４１２で決定される購入方法は、約１１８回の繰り返し処理の間に変動することはない。
【０１７４】
ステップ４１６において、ブレンド率Ｂが上限値に達していると判断された場合、ステップ４１８において、カウント値Ｎが８であるか否かが判別される。そして、Ｎ＜８でＮが８でないと判定された場合、ステップ４１９においてカウント値Ｎがインクリメント処理されてステップ４０３に戻って次の出走表に関して回収率データが求められる。このような処理が繰り返されると、ステップ４０３〜４２３での処理、つまり回収率が最大となる場合求める一連の処理が合計８回実行され、ステップ４０１で取得された８回分の出走表の各々について、約１１８個の回収率データが得られる。
【０１７５】
ステップ４１８において、カウント値Ｎが８に達したと判断されると、ステップ４２０において、カウント値Ｎが“１”に戻されてステップ４２１に進んで続く処理が行われる。ステップ４２１において、Ｎ番目のレースで最大回収率ＣＳＮが得られる最適ブレンド率ＢＳＮが検出され、続くステップ４２２でカウント値Ｎが８であるか否かが判別される。そして、Ｎ＜８であれば、次のレースがあるものと判断されて、ステップ４２３でカウント値Ｎがインクリメントされて、ステップ４２１に戻って続く処理が行われる。この結果、１番目〜８番目のレースについて、最大回収率ＣＳ１〜ＣＳ８とこれに対応する最適ブレンド率ＢＳ１〜ＢＳ８とがそれぞれ特定される。なお、特定の最大回収率ＣＳＮに対応する最適ブレンド率ＢＳＮが複数得られた場合、複数の最適ブレンド率ＢＳＮを構成する各構成要素Ｉ１〜Ｉ８の平均値が５に最も近いブレンド率ＢＳＮが最適ブレンド率ＢＳＮとされる。
【０１７６】
最適ブレンド率ＢＳ１〜ＢＳ８が得られた後のステップ４２４において、各々の最適ブレンド率ＢＳ１〜ＢＳ８に対し最大回収率ＣＳ１〜ＣＳ８に従う加重平均が施されて、加重平均ブレンド率ＢＳａが得られる。このようにして得た加重平均ブレンド率ＢＳａは、払戻金の期待額が比較的安定して大きなものであり、推奨ブレンド比として、他の能力指数及び運指数とともにサーバ３０から通信制御装置３５を介して専用データベース４０に出力され、これに設けた当日出走データ４０ａｂに保存される。こうして推奨ブレンド比が算出された後、メインルーチンのステップ２２９へ戻る。
【０１７７】
上述の実施例では、ゲーム機の一例として、ＬＣＤ付携帯ゲーム機の場合について説明したが、この発明の技術思想はこれに限定されるものではなく、ビデオゲーム機やパソコンやＰＤＡを使用するシステムにも適用可能である。その場合、ＲＯＭ９１に代えて、ビデオゲーム機，パソコン等の情報記憶媒体であるメモリカートリッジ，磁気ディスク，ハードデイスク，ＣＤ−ＲＯＭ又はＤＶＤ（デジタル多用途ディスク）等が使用される。
【０１７８】
また、上記実施例では、図１９〜２４の各指数処理において、指数演算のため様々な係数を用いているが、これらの係数は一例であり、レースの予想と結果の差から統計的な演算を行ってフィードバックすることにより、適宜変更してもよい。
【０１７９】
また、上記実施例では、４つの能力指数と４つの運指数を算出し、これらを適当な配分でブレンドすることで評価指数を得ているが、能力指数や運指数の数はこれらの４種類に限るものではなく、ユーザの要求や予想の正確性に基づいて適宜指数の個数を増減させてもよい。また、運指数は、科学的根拠が必ずしも十分に確認されている訳ではない（但し、過去のレースにおいて実力があってもアクシデント又は不運によって好成績を収められない競走馬がいたことは事実である）ので、評価指数算定の基準要素としなくてもよい。つまり、能力指数のみのブレンド比を算出してサーバ３０から通信端末装置１０に配信してもよい。
【０１８０】
また、上記実施例では、四柱推命の運勢学に基づいて運勢や相性を数値化して運指数を求めているが、他の運勢学に基づいて注目馬番の運指数を算出してもよい。
【０１８１】
また、上記実施例では、評価指数とオッズ平方根の積に基いてお買い得度指数を求めているが、お買い得度指数は、評価指数の指数関数（つまり、ｅ（評価指数））と中間オッズの積、評価指数と中間オッズの積、評価指数と中間オッズの積の平方根をといった各種の計算式によって求めてもよい。要は、評価指数が同じであるとき、中間オッズの高い値を示すものをお買い得度として表示することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の一実施例に係るシステムを示すブロック図である。
【図２】専用データベースに登録された競馬情報の一例を図解的に示す図（メモリマップ）である。
【図３】通信端末装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図４】通信端末装置用カートリッジに内蔵される各メモリのメモリマップである。
【図５】サーバの構成の一例を示すブロック図である。
【図６】情報の流れを説明する図である。
【図７】図２の競馬情報のうち出走データテーブル部分を示す図（ａ）、出走データテーブルのうち出走表を示す図（ｂ）、及び評価指数の欄を示す図（ｃ）である。
【図８】通信端末装置の動作の一例を示すフロー図（メインルーチン）である。
【図９】お買い得度計算処理の一例のサブルーチンである。
【図１０】図９に続くお買い得度計算処理のサブルーチンである。
【図１１】ランキング表示処理の一例のサブルーチンを示す。
【図１２】ランキング表の一表示例を示す。
【図１３】ブレンド比率変更処理の一例のサブルーチンを示す。
【図１４】ユーザによるブレンド比の設定画面（ａ）と、イコライザ画面における推奨ブレンド比の表示画面（ｂ）とを示す。
【図１５】サーバ３０側のメイン処理の一例を示すフロー図（メインルーチン）である。
【図１６】サーバ３０側における着順指標算出処理の一例のサブルーチンである。
【図１７】馬能力指数算出処理の一例のサブルーチンである。
【図１８】図１７に続く馬能力指数算出処理のサブルーチンである。
【図１９】騎手能力指数算出処理の一例のサブルーチンである。
【図２０】コンディション指数算出処理の一例のサブルーチンである。
【図２１】血統指数算出処理の一例のサブルーチンである。
【図２２】馬運指数算出処理の一例のサブルーチンである。
【図２３】騎手運指数算出処理の一例のサブルーチンである。
【図２４】馬と騎手の相性を表す相性指数算出処理の一例のサブルーチンである。
【図２５】方角指数算出処理の一例のサブルーチンである。
【図２６】推奨ブレンド比算出処理の一例のサブルーチンである。
【図２７】図２６に続く推奨ブレンド比算出処理のサブルーチンである。
【図２８】年月日データから基本日干強度を算出するための手順を説明する図である。
【符号の説明】
１０　　　各通信端末装置
２０　　　配信システム
３０　　　サーバ
３２　　　入出力装置
３３　　　記憶装置
３４　　　表示装置
３５　　　通信制御回路
４０　　　専用データベース
７０　　　ゲーム機
７４　　　操作部
８０　　　ページャ・ユニット
９０　　　専用カートリッジ
ＢＳＮ　　　最適ブレンド率
Ｃａ　　　　コンディション指数
Ｏ　　　　単勝オッズ
Ｏａ　　　　オッズ指数
Ｒ　　　　評価指数
Ｒａ　　　　正規化評価指数
Ｘａ　　　　お買い得指数
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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