うまサイエンス
本記事では、うまサイエンス独自のAIモデルにより算出した
「複勝率（＝3着以内に入る確率）」をもとに、
的中率とオッズのバランス＝回収率を考えるためのデータを掲載しています。
人気・印ではなく、
「数字として信頼できる馬はどれか」
「オッズとの歪みがありそうな馬はどれか」
を確認するための資料としてご活用ください。
目次
東京
※複勝率は「その馬が3着以内に入る確率」をAIが推定した数値です。
数値が高い＝必ず買い、ではなく
オッズとの組み合わせで回収率を考える指標としてご覧ください。
11R:デイリー杯クイーンＣ
東京
芝1600m
晴
良(標準馬場)
ペース：H
予想前半3F：34.6
芝1600m
晴
良(標準馬場)
ペース：H
予想前半3F：34.6
| 複勝率 | 馬番 | 馬名 | 能力 | 性齢 | 斤量 | 騎手 | 脚質 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 59.0% | 9 | ギャラボーグ | B+ | 牝3 | 55.0 | 川田将 |  |
| 52.6% | 1 | ドリームコア | B- | 牝3 | 55.0 | ルメール |  |
| 45.5% | 3 | マルガ | A+ | 牝3 | 55.0 | 武豊 |  |
| 26.7% | 15 | マスターソアラ | B+ | 牝3 | 55.0 | 横山武 |  |
| 19.2% | 5 | ヒズマスターピース | A+ | 牝3 | 55.0 | 佐々木 | |
| 19.1% | 4 | モートンアイランド | A+ | 牝3 | 55.0 | キング | |
| 16.1% | 2 | ジッピーチューン | C | 牝3 | 55.0 | 北村友 |  |
| 11.3% | 16 | タイムレスキス | C | 牝3 | 55.0 | 石川裕 | |
| 9.7% | 10 | ミツカネベネラ | A+ | 牝3 | 55.0 | 津村明 | |
| 8.8% | 11 | レディーゴール | A+ | 牝3 | 55.0 | 菅原明 |  |
| 8.4% | 13 | ゴバド | C | 牝3 | 55.0 | 岩田康 | |
| 6.8% | 8 | ラヴノー | B+ | 牝3 | 55.0 | 石橋脩 |  |
| 5.3% | 6 | ニシノサリーナ | A- | 牝3 | 55.0 | 池添謙 | |
| 5.2% | 14 | モルニケ | D | 牝3 | 55.0 | 田辺裕 | |
| 3.9% | 7 | フェーダーローター | C | 牝3 | 55.0 | 原優介 | |
| 2.4% | 12 | ザバルガド | D | 牝3 | 55.0 | 長浜鴻 |  |
東京芝1600mの気になるデータ ※2013-2024までのデータ（さかなちゃん調べ）
枠別複勝率
| 1枠 | 2枠 | 3枠 | 4枠 | 5枠 | 6枠 | 7枠 | 8枠 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 20.4% | 20.1% | 20.4% | 19.1% | 20.1% | 22.6% | 20.8% | 22.2% |
ペース傾向：後傾戦
データで選ぶ全レース予想・注目軸馬
競馬で重視すべきなのは、
的中率 × オッズ ＝ 回収率 という考え方です。
うまサイエンスでは、独自の機械学習モデルを用いて
各出走馬の複勝率を算出し、
データに基づいて「安定度の高い一頭」を抽出しています。
本来は回収率（期待値）を直接判断できる指標を提供することが理想ですが、
現時点ではモデル精度の観点から、
複勝率を暫定的な評価指標として採用しています。
現在は、複勝率が70％を超える馬を
データ的に信頼度の高い「注目軸馬」として位置づけています。
無料予想では一部レースのみの公開となりますが、
有料版では以下の内容を提供しています。
- 全レース予想（障害レースを除く） └ 無料重賞予想と同一ロジックで全レースを分析
- 各レースごとに複勝率を数値で可視化
- 複勝率70％超の馬を注目軸馬として明示
- 月額500円台で利用可能
今後はモデル精度の向上にあわせて、
回収率・期待値によりフォーカスした情報も
段階的に提供していく予定です。
データとロジックを軸に、長期的な回収率を重視した競馬を実践したい方は、
ぜひご覧ください。
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