競馬初心者でも回収率アップ!『勝率×オッズ』で“妙味”を知ろう!

はじめまして!さかなちゃんです!

突然ですが、皆さん競馬で勝てていますか?

競馬を始めたばかりの人によくあるのが、「馬券が当たったのに、なぜかお金が増えていかない…」という不思議な体験です。
実は、競馬で勝つというのは、馬券が当たること(的中)ではなく、お金が増えること(回収)です。

つまり、いくら的中しても、配当(オッズ)が低ければ損をしてしまうこともあります。

逆に、少ししか当たらなくても、当たった時にしっかりリターンを得られれば、トータルでプラスになることもあるんです。

この「お金が増えたかどうか」を表すのが、回収率という指標です。

これは【払い戻された金額 ÷ 賭けた金額 × 100】で計算され、100%を超えればプラス収支、100%未満ならマイナスというわけです。

競馬で本当に大切なのは、当てることではなく「どうすれば回収率を上げられるか」を考えることです。

本記事では回収率アップのための基本的な考え方について、個人的な見解も含め解説いたします。

この記事は次のような人におすすめ!
    • 最近競馬に興味を持ったばかり!
    • 競馬で勝ちたい!
    • 回収率を上げたい!

①「妙味ある馬」とは?オッズ×勝率の考え方

競馬で「この馬は妙味(みょうみ)がある」と言われることがあります。

これは簡単に言えば、「当たったときに得られるリターンが大きくて、期待できる馬」という意味です。

では、どうやってその妙味を見つけるのでしょうか?

そのカギになるのが、「オッズ × 勝率」= 期待値(きたいち)という考え方です。

勝率を意識せずに馬券を買っていないか

多くの競馬ファンは、「この馬は強そうだから」「騎手が上手いから」「前走良かったから」といった理由で馬券を買っています。
もちろんそれも大切ですが、本当に大事なのは『その馬が来る確率=勝率』を自分なりに想定しているかどうかです。

勝率を考えずに馬券を買うというのは、言い換えれば「どれくらいの確率で当たるかも分からずにお金を賭けている」状態です。

それでは、長期的にお金が増える可能性は低くなってしまいます。

馬券を購入する際は、これは絶対に当たる!と確信するのではなく、実のところこの馬券が当たる可能性は何%ほどあると考えているのかを冷静に分析する必要があるということです。

期待値ってなに?

たとえば、ある馬の複勝オッズが3.0倍だったとします。
そしてその馬が来る確率(=勝率)が40%だとしたら、このときの「期待値」は、

3.0(オッズ) × 0.4(勝率) = 1.2

この「1.2」が期待値と呼ばれるもので、1.0を超えていれば長期的にプラスになる可能性がある馬と考えられます。

逆に、勝率が80%と高くても、オッズが1.1倍なら、

1.1(オッズ) × 0.8(勝率) = 0.88

このように勝率の高い馬を見抜けていても、期待値は低いということもあります。

そもそも“期待値は0.8”になるようにできている

ここで大切なのは、競馬という仕組みそのものが、プレイヤーの取り分を80%程度に設定しているという点です。(馬券種による)

これは、JRAが払戻金の一部(約20〜25%)を差し引いているためです。

つまり、何も考えずに馬券を買い続けていると、理論上は回収率80%(=期待値0.8)に落ち着いてしまうのです。

ただ、実際のところ競馬で勝つ人が存在するということは、適当に馬券を買うと回収率80%よりも低くなってしまうのが現実です。

現に、回収率が100%を超えているのは100人中2~3人ともいわれています。

妙味ある馬を買う=回収率を上げる第一歩

競馬で勝つというのが厳しい世界であることはよく理解できたかと思います。

だからこそ、「期待値が1.0を超えるような馬=妙味ある馬」を見つけることが大切です。

人気や話題に流されるのではなく、その馬の勝つ確率オッズのバランスを冷静に見ることが、回収率アップにつながるのです。

これを意識するだけで、なんとなく買っていた馬券が、“勝ちに行く馬券”へと変わっていきます。

②人間には難しい「勝率計算」──だからこそAI・データサイエンスの出番

「じゃあ、その勝率ってどうやって求めるの?」

そう思った方も多いかもしれません。確かに、馬の能力や調子、展開などを総合的に見て「この馬は来そう」と予想するのは、競馬ファンなら誰しもやっていることです。

競馬予想に必要な情報は、実はものすごく多い

競馬の予想には、以下のようにたくさんの要素(ファクター)が関わります。

  • 過去の成績(距離、クラス、コース、着順など)

  • 騎手との相性や実力

  • 血統(特に芝・ダートや距離適性)

  • 調教内容や直前の状態

  • 枠順、馬場状態、展開予想 など

これらをすべて自分の頭で整理し、「この馬は複勝率40%くらいありそうだな」と定量的に判断するのは、実際にはかなり難しいことです。

人間の予想はどうしても“ブレる”

多くのファンは、上記のファクターをいくつか組み合わせて、「なんとなく良さそう」という感覚で馬を選んでいると思います。

しかし、それではレースごとに基準が変わったり、主観や感情に左右されたりして、安定して勝率を計算するのは困難です。

たとえば、G1レースになると急に「人気馬は飛びそう」と思ってしまったり、好きな騎手に期待しすぎたり…。
こうした“ブレ”は、回収率を安定させるうえで大きな障害になります。

データサイエンスなら“ブレず”に勝率を算出できる

ここで活躍するのが、AIデータサイエンスの力です。

コンピュータを使えば、先ほど挙げたようなファクターをすべて数値化し、膨大な過去データと照らし合わせながら、一貫性を持って勝率を計算することができます。

ファクターをすべて定量的に扱える

人間の予想では、「前走の内容が良かった」「パドックでよく見えた」「血統が合いそう」など、どうしても感覚的な評価になりがちです。
しかし、データサイエンスではすべての情報を数値に置き換えて扱います。

  • 成績 → 走破指数や上がりタイム、相手レベルなどをスコア化

  • 騎手 → 過去の成績などを数値で評価

  • 血統 → 種牡馬・母父の傾向を距離・馬場ごとにモデル化

  • 調教 → ラップタイムや過去傾向から影響を定量的に推定

このように、“定量的なルール”に基づいて判断するため、感覚に左右されません。

レースごとに計算基準がブレない

人間はどうしても「このレースは荒れそうだから穴を狙いたい」「今日は堅く決まりそう」といったバイアスや感情に引っ張られがちです。

これにより、同じ条件の馬でも予想が変わってしまうこともあります。

一方、データサイエンスでは、どのレースでも一貫した基準で計算が行われます。

「常に同じルールでジャッジしてくれる冷静な審判」が横にいるようなイメージです。

膨大な過去データをもとに学習できる

人間の経験には限界があります。
何百、何千という過去レースの傾向を記憶し、使いこなすのは至難の業です。

しかしAIは、過去数年分、数万レースのデータを蓄積し、そこから“来るパターン”を自動的に学習することができます。

例えば、「このコースでこの条件なら、脚質は先行有利」「外枠でも重馬場ならむしろプラス」など、人間では見落としがちな微妙な傾向まで反映されます。

こうした特徴を活かすことで、人間が主観や経験に頼ってバラついてしまう“勝率の見積もり”を、常に安定して算出できるのが、データサイエンスの大きな強みです。

しかもそれが感情に左右されず、スピーディかつ大量に行える。
この“正確さと安定性”こそ、データサイエンスが競馬予想において強力な武器になる理由です。

③実際にどう使う?──予想複勝率の活用法と具体例

「妙味がある馬を狙う=オッズと勝率のバランスを見ることが大切」という考え方をご理解いただけたかと思います。

では実際に、どのように「妙味ある馬」を見つけていけばいいのか? その具体的な使い方を解説していきます。

人気ではなく「妙味」で選ぶ

大切なのは、人気があるから買う/人気がないから狙う、ではないということ。
「期待できる配当がその馬の走る可能性に見合っているか?」という視点が重要です。

その判断をサポートするのが、当サイトで提供している予想複勝率です。

  • 一見人気がない馬でも、複勝率が高ければ妙味がある

  • 人気馬でも、オッズが低すぎれば妙味はない

といったように、感覚に頼らずデータで選ぶことが可能になります。

当サイトの予想複勝率を活かすには?

当サイトでは、毎週の中央競馬レースについて、データサイエンスで算出した予想複勝率を公開しています。

具体的には、次のような流れでご活用ください:

  1. 当サイトで予想複勝率をチェック

  2. レース当日のオッズと照らし合わせる(JRA公式・オッズアプリなどで確認)

  3. 各馬について、複勝率 × オッズ をざっくり計算してみる

  4. 妙味がありそうな馬を候補に入れて、買い目を絞っていく

予想複勝率が高く、なおかつオッズもそこそこつく馬は、まさに妙味の宝庫。
感覚や印象ではなく、データに基づいた戦略的な馬券購入が可能になります。

過去のレースでの活用例

例として2024年のジャパンカップを挙げます。

この時の1番人気は皆さんご存知かと思いますが、3番ドウデュースでした。
前走の天皇賞・秋を快勝して臨んだジャパンカップで、結果も見事に1着。

しかし、私のデータサイエンス予想でそんなドウデュースを押しのけて高評価していたのが

10 ドゥレッツァ

シンエンペラー

でした。

それぞれの期待値を求めると、

ドゥレッツァ(複勝率:58.4% 複勝オッズ:2.8ー4.5)

2.8(オッズ) × 0.584(勝率) = 1.64

シンエンペラー(複勝率:48.9% 複勝オッズ:3.9ー6.5)

3.9(オッズ) × 0.489(勝率) = 1.91

上の通り、2頭とも人気薄かつ好評価だったためかなり高い期待値でした。

そして結果は2頭同着で2着。

このように、人気にとらわれず予想複勝率とオッズのバランスから妙味を判断することで、結果として高配当を狙える場面が見えてきます。

実際にこのレースでは、1番人気のドウデュースが勝った一方で、妙味ある2頭がきっちりと馬券に絡んでくれたことで、回収率の高い結果につながりました。

当サイトのデータサイエンスを用いた予想複勝率に興味を持っていただいた方はぜひ毎週の予想もご覧ください!

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④まとめ

馬券で勝ち続けるために大切なのは、「当たる馬」ではなく「回収できる馬」を選ぶ視点です。

その鍵となるのが、本文でも何度も登場した「オッズ × 勝率(=期待値)」という考え方でした。

  • 妙味がある馬とは、配当に対して勝てる確率が高い馬のこと

  • 期待値が1.0を超える馬を狙っていくことで、長期的に回収率アップが見込める

  • 人間の勘や印象で勝率を判断するのは難しい

  • 当サイトでは、データサイエンスを用いて各馬の予想複勝率を算出

  • オッズと照らし合わせるだけで、初心者でも「妙味のある馬」を簡単に見つけられる

これまで「なんとなく人気だから」「パドックでよく見えたから」と買っていた方も、
一度、「予想複勝率 × オッズ」というシンプルな判断軸を取り入れてみてください。

予想が少しずつ「データに裏打ちされた戦略」になり、競馬がもっと面白く、もっと実りあるものになるはずです!

最後まで閲覧いただきありがとうございました!

参考記事紹介

データサイエンスを用いた競馬予想に興味を持っていただいた方はこちらの記事もご覧ください!

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