「効く指標」はどう計算されているか

手順は3つ

オークスなら、2016〜2025年の出走馬178頭を集め、3着内に入った30頭と着外の148頭に分けます。

両グループについて「3番人気以内だったか」「キャリアの勝率が40%以上あるか」「前走で3着以内だったか」など、事前に決めた候補項目の該当率をそれぞれ数えます。

最後に引き算です。3着内側60%・着外側8%なら差は+52ポイント。この差の大きい順に並べたものが、カードの◎ゾーンになります。

3つのゾーンの線引き

差は「3着内側の該当率 − 着外側の該当率」です。条件の重複も整理して表示します。これは過去の頭数を整理するための基準で、将来も同じ差が出る保証ではありません。

使うのは「レース前に分かるもの」だけ

候補項目は人気・前走の内容・キャリア成績・騎手の直近成績・馬体重・斤量・性別・世代・脚質(過去の通過順)・枠順・レース間隔・調教評価などで構成しています。当日にならないと分からない上がりタイムや通過順は、過去走の分は使いますが、当該レースの分は使いません。レース前に確かめようのない数字で「効く」と言っても、検証のしようがないからです。

中間帯を非表示にしているのは、情報を増やすほど大事な差が埋もれるからです。候補項目のうちカードに残るのは、たいてい10個前後です。

統計的な検定はしていません

この集計では有意性検定や、多数の候補条件を比べることへの補正を行っていません。18頭立てを10回集めれば180頭ですが、勝ち馬側は通常10頭、3着内側は通常30頭です。実際の分析頭数は欠損・中止等で異なります。

標本が少ないと不確実性が大きくなり、候補条件を多数比べるほど偶然に大きな差が出ることもあります。小標本だから検定できないという意味ではありません。掲載の数値基準を満たすことと、将来への予測力が確かめられたことは区別します。

なぜ機械学習を看板にしないのか

運営側では機械学習モデル（LightGBMなど）の研究も続けています。ただ、数百の特徴量を非線形に組み合わせたスコアは、外からは検証のしようがないブラックボックスになります。

このサイトが看板にするのは、netkeibaと電卓があれば誰でも追試できる集計です。「なぜこの指標が並んでいるのか」に、いつでも頭数で答えられる状態を優先しました。

データの範囲

現在は国内重賞140レース（平地130、障害10）を収録しています。分析は各レースに表示した期間を基に行います。通常は前年までの約10年分ですが、収録期間や開催数はレースごとに異なります。新設・改編などで開催が少ないレースは、そのままの期間を表示し、指標を出さず結果だけを載せる場合もあります。

分析対象は着順を確認できた馬です。競走中止・取消・除外、または必要な過去戦績が確認できない馬は含まれません。表示された母数が基準で、全スターターを数えた率とは限りません。今年の結果は今年用の指標を選ぶ材料に混ぜず、答え合わせとして表示します。