「AI勝率が高い馬を選ぶべき？」「期待値が1以上なら買えば得なの？」。競馬AIオッズベースを利用するときに最も重要なのは、この2つの質問を分けることです。
1. AI勝率は予測であって、確定した確率ではない
サイトに「AI勝率30%」とあっても、その馬が3回に1回必ず勝つ意味ではありません。モデルがその時点で利用できた情報から見積もった予測値です。過去のレース条件、馬場、出走馬、学習データの偏りによって、実際の勝率とずれる場合があります。
AIの信頼性を見るには、30%と予測した馬を十分な件数で集め、実際におよそ30%勝っているかを検証します。1レースだけの的中・不的中では、確率の良し悪しを判断できません。
2. 適正オッズの意味
単勝を例に、予測勝率を p とすると、単純な適正オッズは 1 ÷ p で計算できます。
| 予測勝率 | 適正単勝オッズの目安 |
|---|---|
| 50% | 2.00倍 |
| 30% | 約3.33倍 |
| 20% | 5.00倍 |
| 10% | 10.00倍 |
ただし、手数料や確率の推定誤差、オッズ変動を考慮した利益保証の価格ではありません。あくまでモデルの予測確率をオッズに換算したものです。
3. EV（期待値）の読み方
単勝EVの基本形は AI勝率 × 単勝オッズ です。
たとえば、AI勝率30%の馬が3.5倍なら 0.30 × 3.5 = 1.05。100円を1点買ったときの払戻額の期待値が、確率モデルを前提とすると105円、という意味です。ここからモデル誤差や直前オッズの変化は除外されています。
EVが1.05と表示されても、単勝が的中する確率はモデル上30%です。外れるケースの方が多く、単発の購入では損失が十分起こり得ます。
4. AIが市場を過大評価・過小評価する場合
AI勝率が20%と出ていても、実際の勝率が10%しかなければ、単勝6倍の見かけEVは1.20でも実際の期待値は0.60です。逆にAIが勝率を低く見積もることもあります。
そこで当サイトでは、オッズが高い馬を探すだけでなく、AIがどの勝率帯で当たりすぎ・外れすぎるかを、過去データと発走前に保存した予測で検証します。
5. 単勝と複勝では対象の確率が違う
単勝は1着になる確率、複勝は原則として3着以内になる確率です。ただし出走頭数に応じて複勝の払戻対象着順は異なります。AIの「3着以内率」と「複勝払戻がある確率」を常に同一視できるわけではありません。
また、複勝オッズは幅で表示されることがあり、払い戻しが確定するまで正確な金額を確定できません。オッズ取得時刻と範囲を残す必要があります。
6. 過去の予測ページを読むときの注意
過去日のページには、当時公開された予測と、後日更新したモデルで再計算した確率が存在し得ます。この2種類を混在させると、「結果が分かった後の情報を予測に含めた」ように見えてしまいます。
当サイトは、モデル版、予測対象日、予測を作った時刻、使用した履歴の最終日、オッズ取得時刻を区別し、実運用の結果と研究用の再計算を分けて示す改善を進めています。表示が不十分なアーカイブは、実際にその日に公開された予想成績として扱わないでください。
7. 読者がチェックする5項目
- モデルの予測時点はレース発走前か。
- 勝率・EVがどの馬券種のものか。
- オッズは取得時刻と現在の価格が一致しているか。
- 実績は公式払戻か、最終オッズによる参考計算か。
- 検証データを見てから選んだ条件ではないか。
競馬AIは『必ず当てる機械』ではなく、予測と価格の関係を検証する道具です。 的中率だけでなく、予測が外れる理由も含めて公開する方針です。
注意：予測や期待値は的中・利益を保証しません。投票内容を決める際はオッズの更新・対象日の取り違えに注意し、無理な購入は避けてください。
