Ｇ１の楽しみ

　普段は１００％ダート競馬で勝負をしているのですが、唯一芝で馬券を買うのがＧ１。

「やっぱＧ１だから馬券を買わないとね～」というエンジョイスタイルではなく、「ダート競馬」と並び自信がある「データ予想」を生かす最も適した舞台がＧ１だからです。

　おまえはそんなにＧ１成績がよいのか、と疑問をお持ちでしょう。会社に記録が残っているので見てみると、

２０１４年　プラス　１４１４０円　（馬単、１点１００円で計算）

２０１５年　プラス　１４２００円

２０１６年　プラス　３８９３０円　※全媒体でトップ

２０１７年　マイナス（数字は見ていません。失礼）

２０１８年　マイナス（数字は見ていません。失礼）

２０１９年　プラス　３８９８０円　※全媒体でトップ

　とこんな具合です。

　２０１４年から２０１９年までの収支でも、プラス　５２５７０円（全媒体で３位）ですから、上々ではないでしょうか。２０１７年と１８年の落ち込みは心理的なものかと。プラスを主張して意識した途端に低迷しました。とはいえ今年は盛り返してトップですから（自慢）。

　とこのように好成績を残している要因、自分の武器が「データ予想」なのです。

よくある過去５年のデータから、というやつですが、それをもう何十年も続けているので、ツボというか実践につながるポイントを心得ています。

　例えば、過去５年の同名レースで、「前走同級の小倉芝１２００メートルで上がり最速をマークし、０秒５差以内だった馬が【４・３・０・１】連対率８８％と抜群」というデータがあったとしましょう。

　そして今回それに該当する馬が１頭出てきました。連対率８８％ですから、これはもう、該当馬を買えば当たりでしょう！　と喜び勇んで買うと結果はどうでしょうか？　まあ十中八九外れますね。

　連対率８８％に該当する馬が８～９割外れるってんだからそりゃ、言ってることがおかしいだろ、と思われるかもしれませんんが、これは「過剰最適化」と呼ばれるものなんですよね。つまり過去５年のデータのなかだけで、最も適した、数字が高くなるデータを意図的に抜き出してしまった弊害なのです。

　今回も過去５年のメンバーが出てくれば、この数字が優位性を保ってくれるはずですが、今年はそうではありません。まるで違うメンバーが出てくるから、連対率８８％がまるで通用しないのです。

　このように「過剰最適化」されていない、それでいて信頼できるデータをピンポイントで摘出することに自信があり、それが上記の結果として表れているのです。簡単に言うと、複雑なデータ（先ほどの例だと、前走小倉、芝１２００メートル、上がり最速、０秒５差と４つの項目が組み合わさっていました）ではなく、単純なものであることがとても多いですね。「根拠それwww」と笑われてしまうデータを重視しています。でも当たるんですよ。

　とはいえ、体感では勝率１０％。１０レース勝って当たるのは１レースという感じです。ですが、自分のデータは１、２、３着を当てるデータ、つまり３連単勝負ができるデータなのです。

　ひとつ当てて９つの負けを取り戻してさらに儲けるというイメージですね。

　そして今、この実践的データを、面白く見せる方法を考えています。ビジュアルでパチッと分かるスタイル。

　まだ完成していないのですが、来年のＧ１からは投入していくつもりですのでお楽しみに。予想を売るつもりはさらさらありませんが、これはもしかしたら行けるかも、と手応えがありますね。ご期待ください。

　そして週末はＧ１予想も当然行います。（ここまで風呂敷を広げるとかなり危ないけど、さてどうでしょうか）

　秋のＧ１週を思い切り楽しみましょう！　馬券を買うときは感情を押し殺して。明鏡止水の心境で。楽しむのは馬券を買う前までです。

ではでは。