毛色・馬名・出目 — 18万頭で確かめた「効かない」データ

数えたけれど、何も出なかったもの

毛色。芦毛の3着内率は21.1%で、全体平均の21.9%とほぼ同じでした。「芦毛は走らない」は、数字の上では迷信です。

馬名。名前に「ア」を含む馬の3着内率22.3%に対し全体21.8%。誤差です。ついでに言うと「強そうな名前」の馬はむしろ複勝率が低めに出ました。強い名前を付けたくなる期待と、実際の走りは別ものという、少し切ない結果です。

出目や末尾の類。馬番のゾロ目、馬体重の下一桁、オッズの末尾——この手の項目は全部フラットでした。偶然しか働かないはずの対照群がきれいにフラットに出たことは、集計のやり方が健全だった証拠でもあります。

ひとつ注意点を。18万件も数えると、ランダムでも±1〜2%程度のずれは普通に出ます。その範囲に収まる差を「傾向がある」と言わないのが、この種の検証の作法です。

対照的に、はっきり効いていたもの

同じデータで大きな差が出た軸を並べます（3着内率、全体平均は約22%）。

効いたのは全部「中身」だった

並べてみると共通点がはっきりします。誰が乗るか、誰が管理するか、どの陣営か、乗り替わりに本気度が見えるか。見た目の記号は効かず、実体のある変数だけが効く。身も蓋もありませんが、納得のいく結果です。

ただし「効く」と「増える」はまた別

ここに並んだ効く軸は「よく走るか」の話です。オッズには市場がすでに織り込んでいるので、そのまま買えば増えるという話にはなりません。

実際、同じ集計で「見かけの成績が人気より上」の馬を狙う逆張りは回収率59.5%と最低クラスで、逆に「人気が成績より上」の馬が84.2%と最高でした。市場は素朴な逆張りより賢い、という結果まで含めて検証です。

このあたりの理屈は、控除率と的中率の記事に書きました。

迷信を数えて斬る意味

ジンクスを否定して回るのは意地悪のためではなく、限られた検討時間を効く変数に回すためです。毛色を眺める時間があったら、騎手と陣営を見る。データはそう言っています。