枠順アナリティクス | 期待値で読み解くコース別バイアス(競馬場・距離別 枠順傾向)

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~枠順データで”狙い目・消し枠”を読み解く!~

「枠順アナリティクス」は、過去のレースデータから枠順別の【複勝率】【複勝回収率】を分析し、統計的に優秀な枠は◎、統計的に不利な枠は✕として可視化した評価です。

当サイトでは「総合Z値」という独自指標を使用し、複勝率と回収率の両方が平均を大きく上回る枠のみを◎としています。

近年では、馬場造園技術の進化により、以前に比べてフラットで公平な馬場状態が維持されるようになりました。それでも枠順による有利・不利は完全には解消されておらず、今なお一定の傾向が見られます。

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🗂 各競馬場のコース別枠順アナリティクス一覧

各競馬場のコース別枠順アナリティクスを一覧化しました。◎の枠は複勝・ワイド・3連複の軸候補として、✕の枠は人気馬でも評価を下げる判断材料としてお使いください。

📍東京競馬場

東京競馬場の各コースの詳細については、コースのリンク先でご確認ください。

コース 1枠 2枠 3枠 4枠 5枠 6枠 7枠 8枠
芝1400m
芝1600m
芝1800m
芝2000m
芝2400m
ダート1300m
ダート1400m
ダート1600m
ダート2100m
※表は横スクロールできます

📍中山競馬場

中山競馬場の各コースの詳細については、コースのリンク先でご確認ください。

コース 1枠 2枠 3枠 4枠 5枠 6枠 7枠 8枠
芝1200m
芝1600m
芝1800m
芝2000m
芝2200m
芝2500m
ダート1200m
ダート1800m
ダート2400m
※表は横スクロールできます

📍京都競馬場

京都競馬場の各コースの詳細については、コースのリンク先でご確認ください。

コース 1枠 2枠 3枠 4枠 5枠 6枠 7枠 8枠
芝1200m
芝1400m
芝1400m(外)
芝1600m
芝1600m(外)
芝1800m(外)
芝2000m
芝2200m
ダート1200m
ダート1400m
ダート1800m
ダート1900m
※表は横スクロールできます

📍阪神競馬場

阪神競馬場の各コースの詳細については、コースのリンク先でご確認ください。

コース 1枠 2枠 3枠 4枠 5枠 6枠 7枠 8枠
芝1200m
芝1400m
芝1600m(外)
芝1800m(外)
芝2000m
芝2200m
芝2400m(外)
ダート1200m
ダート1400m
ダート1800m
ダート2000m
※表は横スクロールできます

📍中京競馬場

中京競馬場の各コースの詳細については、コースのリンク先でご確認ください。

コース 1枠 2枠 3枠 4枠 5枠 6枠 7枠 8枠
芝1200m
芝1400m
芝1600m
芝2000m
芝2200m
ダート1200m
ダート1400m
ダート1800m
ダート1900m
※表は横スクロールできます

📍小倉競馬場

小倉競馬場の各コースの詳細については、コースのリンク先でご確認ください。

コース 1枠 2枠 3枠 4枠 5枠 6枠 7枠 8枠
芝1200m
芝1800m
芝2000m
芝2600m
ダート1000m
ダート1700m
※表は横スクロールできます

📍新潟競馬場

新潟競馬場の各コースの詳細については、コースのリンク先でご確認ください。

コース 1枠 2枠 3枠 4枠 5枠 6枠 7枠 8枠
芝1000m
芝1200m
芝1400m
芝1600m(外)
芝1800m(外)
芝2000m
芝2000m(外)
芝2200m
ダート1200m
ダート1800m
※表は横スクロールできます

📍福島競馬場

福島競馬場の各コースの詳細については、コースのリンク先でご確認ください。

コース 1枠 2枠 3枠 4枠 5枠 6枠 7枠 8枠
芝1200m
芝1800m
芝2000m
芝2600m
ダート1150m
ダート1700m
※表は横スクロールできます

📍函館競馬場

函館競馬場の各コースの詳細については、コースのリンク先でご確認ください。

コース 1枠 2枠 3枠 4枠 5枠 6枠 7枠 8枠
芝1200m
芝1800m
芝2000m
芝2600m
ダート1000m
ダート1700m
※表は横スクロールできます

📍札幌競馬場

札幌競馬場の各コースの詳細については、コースのリンク先でご確認ください。

コース 1枠 2枠 3枠 4枠 5枠 6枠 7枠 8枠
芝1200m
芝1500m
芝1800m
芝2000m
芝2600m
ダート1000m
ダート1700m
※表は横スクロールできます

🏇 評価基準

当サイトでは、複勝率と複勝回収率の両方を考慮した「総合Z値」という独自指標で評価しています。

  • ◎(狙い目)…総合Z値 1.0以上。複勝率・回収率ともに平均を大きく上回る枠
  • ✕(消し)…総合Z値 -1.0以下。複勝率・回収率ともに平均を大きく下回る枠
  • 無印…上記以外。特筆すべき傾向なし

※総合Z値 = (複勝率のZ値 + 複勝回収率のZ値) ÷ 2 で算出。Z値は統計学で「平均からどれだけ離れているか」を示す指標です。

🎯 実践的な活用方法

枠順アナリティクスは「◎の枠から軸を選ぶ」のではなく、「軸馬候補が◎の枠に入っているかを確認する」という使い方がおすすめです。

📌 基本の流れ

  1. まず出走馬の能力・調子・適性から軸馬候補を絞る
  2. 軸候補が◎の枠にいれば → 自信を持って軸に採用
  3. 軸候補が✕の枠にいれば → 評価を下げる or 相手に降格を検討
  4. ◎の枠にいる馬は相手候補として積極的に拾う

🔥 応用:穴狙いの戦略

混戦で軸が決まらないレース(ハンデ戦、牝馬限定戦など)では、◎の枠の人気薄を思い切って軸にする戦略も有効です。統計的に「好走しやすく回収率も高い」枠なので、穴馬券の期待値が上がります。

🐴 安定感のある軸馬の選び方

枠順アナリティクスを活用する前提として、「軸馬候補」を絞る力が必要です。以下のポイントを参考にしてください。

✅ 軸馬選定の5つのチェックポイント

  • 近走成績:直近3〜5走で安定して掲示板(5着以内)に入っているか
  • コース実績:今回の競馬場・距離・芝/ダートで好走歴があるか
  • クラス:昇級初戦ではないか、同クラスで実績があるか
  • 騎手:リーディング上位、または馬との相性が良い騎手か
  • ローテーション:前走から適度な間隔が空いているか(中2週〜中4週が理想)

これらの条件を複数満たす馬が「安定感のある軸馬候補」です。その馬が◎の枠に入っていれば、迷わず軸に据えましょう

⚠️ 軸にしにくい馬の特徴

  • 昇級初戦で未知数の馬
  • 休み明け(3ヶ月以上)で調子が不明
  • 初めての競馬場・距離に挑戦する馬
  • 乗り替わりで騎手との相性が未知数

これらの馬は能力があっても「軸」としては不安定。相手候補として押さえるのがベターです。

枠順アナリティクスとは

~枠順データで”好枠・危険枠”を読み解く!~

「枠順アナリティクス」は、過去のレースデータから枠順別の【複勝率】【複勝回収率】を分析し、“勝ちやすく儲かる枠”は◎、”妙味ある枠”は○、”危険な枠”は✕として可視化した評価です。

かつての「ラッキーゲート理論」を現代のデータに基づいて再構築したもので、よりシンプルで使いやすく、再現性の高い枠順分析を目的としています。

近年では、馬場造園技術の進化により、以前に比べてフラットで公平な馬場状態が維持されるようになってきました。

それでもなお、実際のレースにおいては、枠順による有利・不利が完全に解消されたわけではなく、今なお一定の傾向が見られます。

TAROさん著『ラッキーゲート ~枠順と馬場から馬券を制す~』で提唱された理論で、前走で不利な枠を引いた馬が、次走で内有利の枠に入ったときに好走しやすいという、枠順バイアスと”人間心理による過小評価”を逆手に取る予想法です。単なる枠の有利不利ではなく、「前走との比較」や「人気とのギャップ」に着目した点が画期的で、ロジックを理解すれば誰でも再現しやすいのが特長です。

TARO さんについて詳しく知りたい方は、下記の記事をご覧ください。

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競馬予想家・TAROさんの魅力と著書紹介|『ラッキーゲート』をはじめとする勝負の哲学
競馬予想家・TAROさんの魅力と著書紹介|『ラッキーゲート』をはじめとする勝負の哲学

✍️ 最後に

「枠順は運」ではなく、「傾向」です。

この【枠順アナリティクス】と「軸馬選定のポイント」を組み合わせることで、根拠のある馬券戦略が立てられるようになります。

今後も各競馬場・距離を分析していきますので、ブックマーク&チェックをお願いします!

ABOUT ME
ルンルン
ルンルン
データエンジニア
はじめまして。競馬のデータ分析を中心に情報発信をしているルンルンです。 「なんとなくの勘」ではなく、数字に基づいた予想で的中率と回収率を高めることをテーマに、JRA全場のレース傾向や馬の成績、脚質別の勝率などを日々分析しています。 主に扱っているのは、 過去数年分のレース結果の傾向分析 枠順や脚質、人気別のパフォーマンス 回収率を意識したデータ重視の買い方 競馬はロマンとギャンブルの間にある、奥の深いデータゲームだと思っています。 このブログでは、「明日の馬券に役立つ分析」をモットーに、初心者の方にもわかりやすいデータ予想を目指しています。 ご質問やご意見などもお気軽にどうぞ。 一緒に“データで競馬をもっと楽しむ”世界へ踏み込んでみませんか?
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