Quartile Matrix（QM指数）について

基礎点

指数の土台となる最初の評価です。

各馬について複数の要素を独自の基準で段階化し、さらに項目ごとの重要度を反映して基礎点を算出します。

すべての要素を同じ価値として単純加算しているわけではありません。

なお、具体的にどの数字を使用しているのか、どのような配点や計算式を用いているのかについては、この指数の根幹となる部分のため非公開としています。

追加点

基礎点だけでは表現しきれない特徴を補うための評価です。

一定の条件を満たした馬には追加点が加算されます。

そのため、基礎点が同程度の馬であっても、内容によって総合評価には差が生まれます。

総合点

基礎点＋追加点＝総合点です。

ここまでで、その馬が今回の評価条件にどれだけ強く該当しているかを数値化します。

ただし、この総合点がそのまま最終的な指数になるわけではありません。

配列グループの実績も評価する

この指数では、各馬の評価内容をアルファベットの組み合わせによる「配列」として分類しています。

重要なのは、アルファベットを見た印象だけで強弱を決めているわけではないことです。

約90万サンプルを配列ごとに分類し、それぞれの実際の成績を比較したうえで、グループ間の強弱を順位づけしています。

つまり、同じ総合点を持つ馬でも、

• 実績の高い配列グループに属する馬
• 実績がそれほど高くない配列グループに属する馬

では、最終評価が同じにはなりません。

総合点だけが高くても配列グループの評価が低ければ、最終指数は抑えられる場合があります。

逆に、総合点だけでは目立たなくても、過去の実績が優秀な配列に属していることで評価が上がる馬もいます。

最終的な「指数」

最終指数は、次の段階を経て算出されます。

基礎点 → 追加点 → 総合点 → 配列グループの実績評価

単純に「点数が高い馬を上位にする」のではなく、その点数をどのような評価内容で獲得した馬なのかまで含めて順位づけするのが、この指数の特徴です。

画面上では最終的にこの「指数」を基準として各馬を比較します。

71点満点をどう見ればいいのか

指数は71点満点ですが、数字だけを見ても最初は強さの感覚をつかみにくいかもしれません。

そこで簡単な見方として、指数の数字を複勝率に近い感覚で見ると分かりやすくなります。

約90万サンプルを使った検証では、指数の数字と実際の複勝成績がおおむね近い水準になる傾向が確認されています。

たとえば指数60であれば、過去の実績上も複勝率60％前後を一つの目安として見ることができる、というイメージです。

もちろん個々のレースで「指数60だから必ず60％」という意味ではありませんが、指数の数字には単なる順位以上の意味があり、過去の実績を反映した強さの目安として見ることができます。

ポイント：レース内の比較も大切です
ただし、この目安は過去データ全体で見られた傾向であり、すべてのクラスやレースにそのまま当てはまるものではありません。出走馬全体の指数が低いレースでも、その中で相対的に高い馬は上位評価になります。指数をそのまま今回の複勝確率と捉えず、同じレースの他馬との比較や指数差も併せてご覧ください。

そのため、指数1位か2位かだけを見るのではなく、

指数が何点あるのか、上位馬との指数差がどれくらいあるのか

という見方も重要になります。

BSSS系と特別枠

通常の指数とは別に、過去の大規模データの中で特徴的な成績を示したグループについては、補助的なサインも表示します。

その一つがBSSS系です。

SSSS系の強さと安定性について
SSSS系も、実績や強さのある馬であることに変わりはありません。ただし、過去の検証ではBSSS系ほど安定せず、期待されながら馬券圏外に敗れるケースも見られたため、別の評価グループに入ることが多くなっています。アルファベットにSが多いからといって、必ずしも安定性まで高いとは限らない、という違いがあります。

また、通常のグループ評価とは別に抽出する特別枠があり、特別枠は現在3種類に分類しています。

さらに、BSSS系＋特別枠の両方に該当するケースもあります。

これらは単純に「指数が高い」という意味ではなく、約90万サンプルを分類・検証する中で、通常とは別に確認しておきたい特徴を持った馬を示すための補助情報です。

特別枠3種類それぞれの詳しい判定条件については、指数ロジックの核心部分にあたるため公開していません。

PriceCode表とは別の地方競馬専用指数

この指数は、中央競馬で使用しているPriceCode表をそのまま地方競馬へ転用したものではありません。

PriceCodeとは別のデータ検証と評価体系から作られた、地方競馬向けの独立した指数です。

約90万サンプルから得られた実績をベースに、単純な能力比較だけでは見えにくい馬同士の強弱を、数値とグループ評価の両面から可視化することを目的としています。