競馬予想に大切な要素である血統(父馬、母父馬)、過去の走破タイムを指数化。数値化。コレでこれまで競馬が上手い人にしかわからなかったこともクッキリ。
はじめに
毎週のメインレースを対象に、AIによる競馬予想を公開しています。予想に使用するのは、大きく分類すると、血統、過去の走破タイム、枠順、オッズに関するデータ。これらをどのようにAIに取り入れているのかも、順次公開予定です。
血統
各レースの予想の「父馬」「母父馬」の欄の数値の意味を解説しています。なかなか面白い結果が得られていると好評です。ベイズ統計は強力な方法ですので、ぜひ、あなたの予想にも適用してみてください。

競馬AI:血統✖️ベイズ推定で予想確率を向上!
競馬と統計学は、実は非常に相性が良いのです。中でも注目したいのが「ベイズ統計」という考え方です。
この記事では、ベイズ統計の基本的な考え方を紹介しながら、血統データを活用して競馬予想をアップデートする方法を具体例とともに解説していきます。
過去の走破タイム
競馬予想で広く知られている「西田式スピード指数」ですが、いくつかの課題も指摘されています。当ページでは、その問題点を見直して開発した新たなスピード指数を用いた予想を公開しています。その指数の開発過程も順次ご紹介していく予定です

競馬スピード指数の作り方 〜 作成過程を公開(1)
競馬データの分析の目的は、競走馬の能力を適切に把握すること。そのための1つの方法として馬の能力の指数化、いわゆる、スピード指数化というものがあります。スピード指数の計算は距離、馬場等に対して、さまざまな補正がなされています。「さまざまな補正」に自分の考え方を盛り込みたい、という人はどうしても自分で指数を作る必要があります。その指数を作っていく過程をまとめています。
2026年 10月 10日 (土)
4回 東京 3日目 11R サウジアラビアRC
- 5 番 フィリオソラーレ 36.846 % 2.4倍
- 6 番 ベルウッドディープ 20.782 % 4.7倍
- 4 番 アゴルディーノ 18.036 % 8.5倍
| 馬番 | 馬名 | 予想確率 [%] | odds | 父馬 | 母父馬 | タイム | 枠 | 人気補正 | 騎手 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | ギブリ | 0.93 | 22.3 | 0.83 | 0.71 | 0.74 | 1.04 | 0.43 | 横山典 |
| 2 | デミアン | 5.97 | 8.5 | 0.98 | 0.90 | 1.21 | 1.05 | 1.26 | 斎藤 |
| 3 | サトノハクマイ | 3.53 | 13.4 | 1.05 | 1.34 | 0.72 | 1.01 | 0.79 | 戸崎圭 |
| 4 | アゴルディーノ | 18.04 | 8.5 | 1.36 | 1.46 | 2.14 | 1.02 | 1.32 | 横山和 |
| 5 | フィリオソラーレ | 36.85 | 2.4 | 1.55 | 1.09 | 3.71 | 1.00 | 2.94 | ルメール |
| 6 | ベルウッドディープ | 20.78 | 4.7 | 1.36 | 1.46 | 1.32 | 0.99 | 2.53 | 三浦 |
| 7 | ニシノトラノスケ | 2.88 | 64.2 | 1.49 | 1.70 | 0.79 | 0.99 | 0.34 | 菊沢 |
| 8 | グルーヴェンス | 0.65 | 33.9 | 0.76 | 0.78 | 0.94 | 0.97 | 0.26 | 横山武 |
| 9 | ジップスパーク | 5.49 | 7.6 | 0.96 | 1.12 | 0.92 | 0.97 | 1.34 | 田辺 |
| 10 | アイファーマーリン | 3.71 | 16.7 | 1.26 | 1.20 | 0.80 | 0.95 | 0.74 | 松岡 |
| 11 | ハンサム | 1.18 | 20.0 | 0.97 | 0.86 | 0.74 | 0.95 | 0.43 | 丹内 |
4回 京都 3日目 11R 御陵S
- 12 番 ゲキザル 19.239 % 8.9倍
- 5 番 リベッチオ 16.817 % 6.8倍
- 13 番 サンライズケヴィン 16.168 % 3.6倍
| 馬番 | 馬名 | 予想確率 [%] | odds | 父馬 | 母父馬 | タイム | 枠 | 人気補正 | 騎手 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | ダンツシタン | 7.16 | 5.6 | 1.04 | 1.07 | 0.96 | 0.91 | 1.75 | 松山 |
| 2 | ミカッテヨンデイイ | 1.48 | 31.7 | 0.93 | 0.85 | 1.17 | 0.91 | 0.39 | 永島 |
| 3 | ドラゴン | 14.89 | 8.1 | 1.11 | 1.02 | 2.74 | 0.92 | 1.45 | 武豊 |
| 4 | ショウサンジョージ | 3.18 | 22.1 | 1.77 | 0.89 | 0.76 | 0.97 | 0.62 | 国分優 |
| 5 | リベッチオ | 16.82 | 6.8 | 2.07 | 1.12 | 1.35 | 0.97 | 1.60 | 川田 |
| 6 | オリーブグリーン | 3.36 | 12.9 | 1.23 | 1.03 | 0.75 | 1.02 | 0.79 | 坂井 |
| 7 | テーオールビー | 2.08 | 39.0 | 1.35 | 1.10 | 0.81 | 1.02 | 0.38 | 秋山稔 |
| 8 | メイショウコガシラ | 1.15 | 22.1 | 0.76 | 1.00 | 0.71 | 1.07 | 0.43 | 高倉 |
| 9 | ラオラシオン | 0.84 | 26.6 | 0.70 | 0.74 | 0.96 | 1.07 | 0.35 | 鮫島駿 |
| 10 | ベルダイナフェロー | 2.82 | 32.7 | 1.94 | 1.10 | 0.71 | 1.02 | 0.42 | 角田和 |
| 11 | サイモンシュバリエ | 10.82 | 7.8 | 1.66 | 0.96 | 1.10 | 1.02 | 1.54 | 吉村 |
| 12 | ゲキザル | 19.24 | 8.9 | 1.06 | 1.09 | 2.63 | 1.13 | 1.70 | 小林脩 |
| 13 | サンライズケヴィン | 16.17 | 3.6 | 1.66 | 1.09 | 0.79 | 1.13 | 2.77 | 松若 |
あなたが選んだ馬は何着なる?

競馬 単勝オッズと着順の統計。あなたが選んだ馬は何着になる?
「単勝オッズが〇〇倍だったら、1着になる確率は△△%」「単勝オッズが■■%を超えると1着になる確率よりも2着になる確率の方が高くなる」なんて情報知ってたら、もっと競馬を楽しめるようになるはず。単勝オッズと着順の関係を整理してみました。

競馬スピード指数 当たる?当たらない?精度を知ってうまく活用
競馬をやっている人なら一度は「スピード指数」という言葉を聞いたことがありますよね。「当たる」という人もいれば、「当たらない」という人も。おそらく日本でもっとも有名なスピード指数である「西田式スピード指数」について精度、誤差を評価してみました。精度、誤差を知って上手に活用しましょう。
2026年 10月 11日 (日)
4回 東京 4日目 11R アイルランドT
- 3 番 クイーンズウォーク 20.839 % 6倍
- 11 番 ラヴァンダ 15.513 % 6.3倍
- 16 番 カムニャック 11.291 % 3.8倍
| 馬番 | 馬名 | 予想確率 [%] | odds | 父馬 | 母父馬 | タイム | 枠 | 人気補正 | 騎手 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | ニシノティアモ | 4.24 | 10.5 | 1.70 | 1.02 | 0.76 | 1.04 | 0.85 | 津村 |
| 2 | チェルビアット | 6.46 | 24.8 | 1.49 | 1.24 | 1.71 | 1.04 | 0.58 | 吉村 |
| 3 | クイーンズウォーク | 20.84 | 6.0 | 1.75 | 1.35 | 1.77 | 1.05 | 1.70 | 西村淳 |
| 4 | クランフォード | 1.04 | 59.0 | 1.03 | 1.23 | 0.89 | 1.05 | 0.23 | 菊沢 |
| 5 | カネラフィーナ | 9.34 | 17.6 | 1.72 | 1.93 | 0.90 | 1.01 | 0.93 | 石川 |
| 6 | ムイ | 0.39 | 130.8 | 0.83 | 1.28 | 0.71 | 1.01 | 0.13 | 木幡巧 |
| 7 | ミラビリスマジック | 1.29 | 56.0 | 1.75 | 1.06 | 0.71 | 1.02 | 0.26 | 戸崎圭 |
| 8 | ルージュソリテール | 4.82 | 25.2 | 1.49 | 1.36 | 1.08 | 1.02 | 0.61 | 横山武 |
| 9 | ウイントワイライト | 1.68 | 17.8 | 1.27 | 0.97 | 0.80 | 1.00 | 0.45 | 横山典 |
| 10 | セキトバイースト | 9.46 | 9.4 | 1.29 | 2.02 | 0.79 | 1.00 | 1.35 | 浜中 |
| 11 | ラヴァンダ | 15.51 | 6.3 | 1.03 | 1.14 | 2.26 | 0.99 | 1.88 | 横山和 |
| 12 | ミアネーロ | 1.42 | 36.8 | 1.70 | 1.00 | 0.71 | 0.99 | 0.32 | 大野 |
| 13 | ワタシマツワ | 1.25 | 26.0 | 1.55 | 0.89 | 0.71 | 0.97 | 0.35 | 小林美 |
| 14 | ハワイアンティアレ | 0.88 | 79.0 | 1.49 | 1.16 | 0.71 | 0.97 | 0.19 | Mデムーロ |
| 15 | ジョスラン | 10.10 | 6.5 | 1.31 | 1.16 | 1.26 | 0.95 | 1.63 | ルメール |
| 16 | カムニャック | 11.29 | 3.8 | 0.89 | 0.92 | 1.81 | 0.95 | 2.38 | 川田 |
4回 京都 4日目 11R 太秦S
- 13 番 メルカントゥール 27.256 % 2.6倍
- 5 番 タガノバビロン 24.881 % 6.2倍
- 1 番 モックモック 12.887 % 6倍
| 馬番 | 馬名 | 予想確率 [%] | odds | 父馬 | 母父馬 | タイム | 枠 | 人気補正 | 騎手 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | モックモック | 12.89 | 6.0 | 1.55 | 1.03 | 1.52 | 0.91 | 1.88 | 武豊 |
| 2 | パシアンジャン | 7.49 | 10.4 | 1.66 | 1.12 | 1.06 | 0.91 | 1.25 | 田口 |
| 3 | バスタードサフラン | 3.28 | 13.2 | 1.25 | 1.12 | 0.88 | 0.92 | 0.79 | 酒井 |
| 4 | ハナウマビーチ | 7.56 | 11.2 | 1.60 | 1.17 | 1.04 | 0.92 | 1.25 | 横山琉 |
| 5 | タガノバビロン | 24.88 | 6.2 | 1.23 | 1.17 | 4.42 | 0.97 | 1.74 | 松山 |
| 6 | ブルーサン | 0.42 | 69.6 | 1.04 | 0.85 | 0.73 | 0.97 | 0.18 | 富田 |
| 7 | ヴィンセンシオ | 4.23 | 17.0 | 1.40 | 1.38 | 0.81 | 1.02 | 0.74 | 吉田隼 |
| 8 | シュラザック | 4.12 | 15.5 | 1.04 | 1.62 | 0.94 | 1.02 | 0.71 | 古川吉 |
| 9 | ベルウェザー | 1.73 | 30.9 | 1.38 | 1.02 | 0.90 | 1.07 | 0.35 | 田山 |
| 10 | レアンダー | 0.45 | 48.4 | 0.92 | 0.81 | 0.71 | 1.07 | 0.21 | 菱田 |
| 11 | マリオロード | 2.25 | 25.8 | 1.44 | 1.28 | 0.71 | 1.02 | 0.46 | 国分優 |
| 12 | ペイシャモノノフ | 1.19 | 29.9 | 0.94 | 1.34 | 0.71 | 1.02 | 0.35 | 池添 |
| 13 | メルカントゥール | 27.26 | 2.6 | 2.07 | 1.15 | 1.02 | 1.13 | 4.09 | 坂井 |
| 14 | ミッキークレスト | 2.26 | 33.6 | 1.02 | 1.81 | 0.71 | 1.13 | 0.42 | 幸 |
あなたが選んだ馬は何着なる?

競馬 単勝オッズと着順の統計。あなたが選んだ馬は何着になる?
「単勝オッズが〇〇倍だったら、1着になる確率は△△%」「単勝オッズが■■%を超えると1着になる確率よりも2着になる確率の方が高くなる」なんて情報知ってたら、もっと競馬を楽しめるようになるはず。単勝オッズと着順の関係を整理してみました。

競馬スピード指数 当たる?当たらない?精度を知ってうまく活用
競馬をやっている人なら一度は「スピード指数」という言葉を聞いたことがありますよね。「当たる」という人もいれば、「当たらない」という人も。おそらく日本でもっとも有名なスピード指数である「西田式スピード指数」について精度、誤差を評価してみました。精度、誤差を知って上手に活用しましょう。
2026年 10月 11日 (月)
4回 東京 5日目 11R オクトーバーS
- 5 番 ボーンディスウェイ 25.117 % 11.6倍
- 2 番 アスクセクシーモア 22.892 % 3.8倍
- 9 番 ディマイザキッド 10.252 % 8.8倍
| 馬番 | 馬名 | 予想確率 [%] | odds | 父馬 | 母父馬 | タイム | 枠 | 人気補正 | 騎手 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | メイショウハチコウ | 2.79 | 6.4 | 0.77 | 1.00 | 0.71 | 1.04 | 1.06 | 丹内 |
| 2 | アスクセクシーモア | 22.89 | 3.8 | 1.89 | 1.21 | 0.82 | 1.04 | 3.14 | 岩田康 |
| 3 | ニシノレヴナント | 2.67 | 18.3 | 1.08 | 0.89 | 1.18 | 1.05 | 0.49 | 内田博 |
| 4 | テリオスララ | 3.83 | 14.5 | 1.54 | 1.13 | 0.71 | 1.05 | 0.65 | 松岡 |
| 5 | ボーンディスウェイ | 25.12 | 11.6 | 1.28 | 1.70 | 3.09 | 1.01 | 1.10 | 木幡巧 |
| 6 | ブレイヴロッカー | 1.02 | 64.1 | 1.21 | 1.57 | 0.71 | 1.01 | 0.16 | 長浜 |
| 7 | シルトホルン | 1.31 | 17.0 | 1.08 | 0.75 | 0.81 | 1.02 | 0.41 | 石田 |
| 8 | シルブロン | 1.03 | 74.7 | 0.54 | 1.15 | 0.71 | 1.02 | 0.48 | 武藤 |
| 9 | ディマイザキッド | 10.25 | 8.8 | 0.67 | 1.07 | 2.66 | 1.00 | 1.26 | 菊沢 |
| 10 | ジュンブロッサム | 2.38 | 11.3 | 0.83 | 1.04 | 0.77 | 1.00 | 0.77 | 杉原 |
| 11 | セイウンプラチナ | 0.40 | 92.7 | 0.77 | 1.28 | 0.71 | 0.99 | 0.12 | 野中 |
| 12 | ジュタ | 7.47 | 12.6 | 1.21 | 1.78 | 0.94 | 0.99 | 0.86 | 荻野極 |
| 13 | ナムラエイハブ | 3.16 | 18.6 | 1.11 | 1.01 | 1.31 | 0.97 | 0.49 | 横山和 |
| 14 | グランドカリナン | 0.54 | 46.8 | 0.70 | 1.13 | 0.72 | 0.97 | 0.21 | 吉田豊 |
| 15 | メリオーレム | 0.95 | 28.2 | 1.02 | 1.23 | 0.71 | 0.97 | 0.24 | 石橋脩 |
| 16 | ミッキーゴールド | 5.92 | 19.6 | 1.11 | 1.66 | 0.93 | 0.95 | 0.82 | 三浦 |
| 17 | コスモブッドレア | 0.52 | 71.7 | 0.82 | 1.16 | 0.71 | 0.95 | 0.17 | 柴田大 |
| 18 | トーセンリョウ | 7.74 | 14.1 | 1.74 | 1.58 | 0.79 | 0.95 | 0.86 | 浜中 |
4回 京都 5日目 11R スワンS
- 1 番 ダイヤモンドノット 22.461 % 7倍
- 15 番 ジョイフルニュース 21.903 % 7.7倍
- 9 番 オフトレイル 16.129 % 4.7倍
| 馬番 | 馬名 | 予想確率 [%] | odds | 父馬 | 母父馬 | タイム | 枠 | 人気補正 | 騎手 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | ダイヤモンドノット | 22.46 | 7.0 | 1.41 | 1.35 | 2.16 | 1.04 | 1.60 | 横山武 |
| 2 | ショウナンザナドゥ | 3.40 | 18.2 | 1.51 | 1.46 | 0.73 | 1.04 | 0.49 | 池添 |
| 3 | レイベリング | 2.16 | 75.1 | 1.79 | 1.37 | 0.71 | 1.05 | 0.28 | 鮫島駿 |
| 4 | スズハローム | 3.60 | 16.4 | 1.37 | 1.66 | 0.71 | 1.05 | 0.52 | 藤懸 |
| 5 | ビッグシーザー | 0.70 | 52.9 | 1.06 | 0.92 | 0.72 | 1.01 | 0.23 | Mデムーロ |
| 6 | ウインマーベル | 1.59 | 18.8 | 0.85 | 0.87 | 0.72 | 1.01 | 0.69 | 松山 |
| 7 | ネオトキオ | 0.64 | 125.9 | 1.51 | 1.21 | 0.71 | 1.02 | 0.11 | 安藤洋 |
| 8 | サンダーストラック | 1.80 | 30.0 | 1.71 | 1.00 | 0.71 | 1.02 | 0.35 | 吉村 |
| 9 | オフトレイル | 16.13 | 4.7 | 1.25 | 1.31 | 1.46 | 1.00 | 1.86 | 菅原明 |
| 10 | ララマセラシオン | 2.65 | 28.0 | 1.72 | 1.05 | 0.77 | 1.00 | 0.46 | 横山琉 |
| 11 | レザベーション | 2.09 | 31.7 | 1.41 | 1.27 | 0.71 | 0.99 | 0.39 | 原 |
| 12 | アイサンサン | 2.38 | 13.5 | 1.51 | 0.95 | 0.73 | 0.99 | 0.54 | 幸 |
| 13 | マイネルチケット | 2.61 | 9.3 | 0.92 | 0.96 | 0.84 | 0.97 | 0.84 | 津村 |
| 14 | ワイドラトゥール | 5.01 | 23.1 | 1.72 | 0.97 | 1.50 | 0.97 | 0.51 | 北村友 |
| 15 | ジョイフルニュース | 21.90 | 7.7 | 1.71 | 0.98 | 2.45 | 0.97 | 1.66 | 大野 |
| 16 | ランフォーヴァウ | 1.42 | 75.1 | 1.71 | 1.35 | 0.79 | 0.95 | 0.19 | 石川 |
| 17 | ミニトランザット | 1.96 | 15.4 | 1.06 | 0.82 | 1.08 | 0.95 | 0.51 | 西村淳 |
| 18 | エリカエクスプレス | 7.51 | 6.4 | 1.06 | 1.16 | 1.49 | 0.95 | 1.08 | 武豊 |
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スピード指数はデータ競馬の第一歩。データの可視化はデータ分析の第一歩。データにもとづく競馬予想始めませんか?

競馬予想 データを可視化 スピード指数を活用する
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RとKeras(TensorFlow)でディープラーニング
Keras/TensorFlowを使えばRでもディープラーニングを行うことができます。しかも、とても簡単に。Keras/TensorFlowのインストールから、簡単な例題までを、はじめてディープラーニングにトライする方に向けてまとめています。

