BoatRace AI

児島 3R 枠番詳細

2026-09-01 / 予選 / AI総合評価の 枠番pt が何を測っている数字なのかを開示するページです。

児島のコース強度テーブル

枠番ptの唯一の入力。 場 × 季節 × コース別の長期勝率で、選手・モーター・その日の条件は一切入りません。

季節 1コース2コース3コース4コース5コース6コース
春 8.090 5.240 5.234 5.144 3.688 2.792
夏 8.054 5.178 5.242 4.744 3.920 3.012
秋 ← 今回 7.728 1 5.628 2 4.838 3 5.004 6 3.790 4 3.068 5
冬 7.870 5.306 5.308 4.752 4.026 2.984

値は勝率(平均得点)です。1着10点〜6着1点の平均で、 全コース平均は 5 前後。1着率(%) ではありません。 艇番バッジは今回の各艇が入るコース( スタート展示の実測進入)。 このテーブルはその場の過去数年ぶんの着順実績から作られた据え置きの値で、 同じ場・同じ季節なら全レース共通です。

枠番pt 一覧

枠 選手 進入 テーブル値 枠番pt 寄与 強さpt
1 若林 麗 B1 1 7.728 66.8 1位 26.29 57.08
2 泉 啓文 B1 2 5.628 53.7 2位 21.14 52.89
3 畑 和宏 A2 3 4.838 48.8 4位 19.21 44.85
4 鶴田 勇雄 A2 5 3.790 42.3 5位 16.64 46.51
5 濱崎 誠 B1 6 3.068 37.8 6位 14.87 45.41
6 古場 輝義 B1 4 5.004 49.8 3位 19.61 45.18

枠番ptは偏差値スケール(この場の平均が50、標準偏差が10)。寄与 = 場別重み × 枠番pt で、 強さptはこの寄与を含む5成分の合計です。 「進入」は スタート展示の実測進入コース。 評価は 直前情報反映後 のもの(枠番pt自体は直前情報では変わりません。動くのは進入コースが変わったときだけ)。

1

1枠 若林 麗

B1 / 全国勝率 3.33
枠番pt 66.78 (この場の平均より +1.68σ)
  1. コース強度 7.728
  2. 枠番pt 66.78
  3. 寄与 26.29 (強さpt 57.08 の 46.1%)

枠番ptはこの場・この季節・このコースの平均的な有利不利で、 若林 麗個人の成績は入っていません。

枠番ptの計算過程 (表示値と一致)

手順 計算 値
1. テーブル引き 秋・1コース 7.728
2. 場内で標準化 (7.728 − 5.031) ÷ 1.607 +1.678
3. 偏差値に直す 50 + 10 × 1.678 66.78
4. 重みを掛ける 0.394 × 66.78 26.29

μ = 5.031 / σ = 1.607 / 重み w = 0.394 はこの場の値(2026-09 版の weights/v1_basic。直近6ヶ月から月次で学習)。

2

2枠 泉 啓文

B1 / 全国勝率 3.65
枠番pt 53.71 (この場の平均より +0.37σ)
  1. コース強度 5.628
  2. 枠番pt 53.71
  3. 寄与 21.14 (強さpt 52.89 の 40.0%)

枠番ptはこの場・この季節・このコースの平均的な有利不利で、 泉 啓文個人の成績は入っていません。

枠番ptの計算過程 (表示値と一致)

手順 計算 値
1. テーブル引き 秋・2コース 5.628
2. 場内で標準化 (5.628 − 5.031) ÷ 1.607 +0.371
3. 偏差値に直す 50 + 10 × 0.371 53.71
4. 重みを掛ける 0.394 × 53.71 21.14

μ = 5.031 / σ = 1.607 / 重み w = 0.394 はこの場の値(2026-09 版の weights/v1_basic。直近6ヶ月から月次で学習)。

3

3枠 畑 和宏

A2 / 全国勝率 5.57
枠番pt 48.80 (この場の平均より -0.12σ)
  1. コース強度 4.838
  2. 枠番pt 48.80
  3. 寄与 19.21 (強さpt 44.85 の 42.8%)

枠番ptはこの場・この季節・このコースの平均的な有利不利で、 畑 和宏個人の成績は入っていません。

枠番ptの計算過程 (表示値と一致)

手順 計算 値
1. テーブル引き 秋・3コース 4.838
2. 場内で標準化 (4.838 − 5.031) ÷ 1.607 -0.120
3. 偏差値に直す 50 + 10 × (-0.120) 48.80
4. 重みを掛ける 0.394 × 48.80 19.21

μ = 5.031 / σ = 1.607 / 重み w = 0.394 はこの場の値(2026-09 版の weights/v1_basic。直近6ヶ月から月次で学習)。

4

4枠 鶴田 勇雄

A2 / 全国勝率 5.74 進入 5コース
枠番pt 42.27 (この場の平均より -0.77σ)
  1. コース強度 3.790
  2. 枠番pt 42.27
  3. 寄与 16.64 (強さpt 46.51 の 35.8%)

枠番ptはこの場・この季節・このコースの平均的な有利不利で、 鶴田 勇雄個人の成績は入っていません(この艇は 5コース進入なので、枠番と実際のコースがずれています)。

枠番ptの計算過程 (表示値と一致)

手順 計算 値
1. テーブル引き 秋・5コース (枠番ではなく進入コース) 3.790
2. 場内で標準化 (3.790 − 5.031) ÷ 1.607 -0.773
3. 偏差値に直す 50 + 10 × (-0.773) 42.27
4. 重みを掛ける 0.394 × 42.27 16.64

μ = 5.031 / σ = 1.607 / 重み w = 0.394 はこの場の値(2026-09 版の weights/v1_basic。直近6ヶ月から月次で学習)。

5

5枠 濱崎 誠

B1 / 全国勝率 5.85 進入 6コース
枠番pt 37.78 (この場の平均より -1.22σ)
  1. コース強度 3.068
  2. 枠番pt 37.78
  3. 寄与 14.87 (強さpt 45.41 の 32.7%)

枠番ptはこの場・この季節・このコースの平均的な有利不利で、 濱崎 誠個人の成績は入っていません(この艇は 6コース進入なので、枠番と実際のコースがずれています)。

枠番ptの計算過程 (表示値と一致)

手順 計算 値
1. テーブル引き 秋・6コース (枠番ではなく進入コース) 3.068
2. 場内で標準化 (3.068 − 5.031) ÷ 1.607 -1.222
3. 偏差値に直す 50 + 10 × (-1.222) 37.78
4. 重みを掛ける 0.394 × 37.78 14.87

μ = 5.031 / σ = 1.607 / 重み w = 0.394 はこの場の値(2026-09 版の weights/v1_basic。直近6ヶ月から月次で学習)。

6

6枠 古場 輝義

B1 / 全国勝率 4.83 進入 4コース
枠番pt 49.83 (この場の平均より -0.02σ)
  1. コース強度 5.004
  2. 枠番pt 49.83
  3. 寄与 19.61 (強さpt 45.18 の 43.4%)

枠番ptはこの場・この季節・このコースの平均的な有利不利で、 古場 輝義個人の成績は入っていません(この艇は 4コース進入なので、枠番と実際のコースがずれています)。

枠番ptの計算過程 (表示値と一致)

手順 計算 値
1. テーブル引き 秋・4コース (枠番ではなく進入コース) 5.004
2. 場内で標準化 (5.004 − 5.031) ÷ 1.607 -0.017
3. 偏差値に直す 50 + 10 × (-0.017) 49.83
4. 重みを掛ける 0.394 × 49.83 19.61

μ = 5.031 / σ = 1.607 / 重み w = 0.394 はこの場の値(2026-09 版の weights/v1_basic。直近6ヶ月から月次で学習)。

選手個人の枠番成績を見たいとき

このページの数字には選手個人の成績が一切入っていません。 「この選手がこの枠でどう走ってきたか」は別の指標なので、レース詳細ページの 枠番別過去10走 を参照してください。選手の巧拙そのものは 選手pt が担当します。

枠番ptの計算ロジック

2段階で決まる

  1. 枠番pt = 場 × 季節 × コース 別のコース強度テーブルを、その艇のコースで引いた値。 場内の平均 μ と標準偏差 σ で偏差値スケール(50 + 10 × z)に直してある
  2. 寄与 = 場別重み w × 枠番pt。 5成分の寄与を合計したものが強さptになります(重みの合計は 1)

入力の出どころ

  • コース強度テーブル — estimate/stadium/win_rate.csv。 24場 × 4季節 × 6コースの長期勝率で、その場の過去数年ぶんの着順実績から作られた 据え置きの静的テーブルです
  • μ / σ / 重み w — estimate/stadium/weights/v1_basic/。 直近6ヶ月のデータから場別・月次で学習されます (このページは 2026-09 版)

この2つを取り込んでいるので、各カードの「計算過程」は 表示している枠番ptそのものを再現した値です (丸めの都合で小数第2位まで一致します)。

選手ptやモーターptと違うところ

  • 選手個人を見ていない — 同じ場・同じ季節・同じコースなら、誰が乗っていても枠番ptは同じ値です。 選手の巧拙は選手pt、モーターの出来はモーターptが担当します
  • レース間でほとんど動かない — テーブルの軸に日付やレース番号が入っていないので、同じ場の同じ日なら 全レースで同じ枠番ptになります(動くのは進入コースが変わったときと、 季節が替わったとき、場が違うとき)
  • 場ごとの差が大きい — イン有利な場とそうでない場では1コースの勝率が2点以上開きます。 枠番ptはこの差を場別の偏差値に直したもので、寄与に効く重み w も場別に学習されます

枠番と進入コースのずれ

枠番ptが引くのはコースの強度です。枠なり進入なら 枠番=コースですが、前付けがあると両者はずれます(1号艇の1コース取得率は全国で約98%)。 スタート展示(previews/stt)を取得すると realtime 側は実際の進入コースで引き直され、 未取得の daily 側は枠なり進入で仮置きされます。 このレースは枠番と進入コースが違う艇があるので、一覧の「進入」列を確認してください。

コースptとの違い(退役予想者)

2026-07-22 に投入した v6_course(コース予想)は、 枠番ptを場 × レース番号 × コース別の収縮済み1着率 (コースpt)に差し替えた実験でした。企画レースの多い場でレース番号ごとの傾向を 拾う狙いでしたが、本命予想とのペア比較で回収率が有意に低く、 2026-08-09 に v7_aggregate / v8_aionly と併せて退役しています。 現行 active の予想者はいずれも枠番pt(場 × 季節 × コース)を使います。

データと計算式の一次情報は BoatraceCSVを参照してください。

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