BoatRace AI

丸亀 1R 気象詳細

2026-09-26 / 予選 / AI総合評価の 気象pt が何を測っている数字なのかを開示するページです。

このレースの水面気象

天候
雨
風速
1.0m 向かい風
波高
1cm
気温
21.0℃
水温
27.0℃
観測時刻
14:30

風は場のスタンド方位(丸亀は0°)を基準に 追い風 / 向かい風 / 横風 に分けられ、追い風と向かい風は別の係数を持ちます。 横風・風向未取得のレースではどちらの風成分も 0 になります。 天候は晴を基準に曇り・雨のシフト、雪と霧は雨に畳まれます。

丸亀の気象係数と、この気象での有利pt変動 (表示値と一致)

気象ptの根拠テーブルそのものです。行が回帰の見る 6 特徴量、列が進入コース。 セルは当日の値 × 係数で、縦に足したものがそのコースの 有利pt変動(= 気象ptの生値)になります。

特徴量 当日の値 1コース 1号艇 2コース 2号艇 3コース 3号艇 4コース 4号艇 5コース 6号艇 6コース 5号艇
波高 1 cm -0.0748 係数 -0.0748 +0.0378 係数 +0.0378 +0.0275 係数 +0.0275 -0.0143 係数 -0.0143 +0.0524 係数 +0.0524 -0.0285 係数 -0.0285
気温−水温 -6.0 ℃ +0.0942 係数 -0.0157 -0.0426 係数 +0.0071 -0.0324 係数 +0.0054 +0.0948 係数 -0.0158 -0.0690 係数 +0.0115 -0.0444 係数 +0.0074
追い風 0.0 m/s +0.0000 係数 +0.0078 +0.0000 係数 -0.0374 +0.0000 係数 +0.0053 +0.0000 係数 +0.0049 +0.0000 係数 -0.0187 +0.0000 係数 +0.0382
向かい風 1.0 m/s +0.0578 係数 +0.0578 -0.0061 係数 -0.0061 -0.0105 係数 -0.0105 -0.0746 係数 -0.0746 -0.0208 係数 -0.0208 +0.0541 係数 +0.0541
曇り 0 +0.0000 係数 -0.1386 +0.0000 係数 -0.0561 +0.0000 係数 +0.0988 +0.0000 係数 -0.0896 +0.0000 係数 +0.1709 +0.0000 係数 +0.0147
雨 1(雨) +0.1011 係数 +0.1011 -0.0698 係数 -0.0698 -0.0618 係数 -0.0618 -0.0942 係数 -0.0942 +0.2493 係数 +0.2493 -0.1245 係数 -0.1245
有利pt変動(合計) +0.1783 -0.0807 -0.0772 -0.0883 +0.2119 -0.1433
気象pt(50 + 10 × z) 61.09 44.98 45.20 44.50 63.18 41.08
寄与(w × 気象pt) 4.71 3.47 3.48 3.43 4.87 3.17

係数はestimate/stadium/sui_params.csv(場ごとに学習した 線形回帰)、μ = 0.0000 / σ = 0.1608 / 重み w = 0.077 は2026-09 版の weights/v1_basic の値です。 コース固定の有利不利を表す切片(base_c*)は 枠番pt とほぼ完全に重複するため、上流と同じく使いません。 列見出しの下は、そのコースに入る艇です(前付けがあると枠番とずれます)。

気象pt 一覧

枠 選手 進入 有利pt変動 気象pt 寄与 強さpt
1 中越 博紀 B1 1 +0.1783 61.1 2位 4.71 63.39
2 小川 時光 B1 2 -0.0807 45.0 4位 3.47 47.58
3 泉 啓文 B1 3 -0.0772 45.2 3位 3.48 49.97
4 渡邊 雄斗 B1 4 -0.0883 44.5 5位 3.43 48.52
5 田中 結 B2 6 -0.1433 41.1 6位 3.17 37.22
6 井芹 大志 B1 5 +0.2119 63.2 1位 4.87 43.90

「有利pt変動」は上の係数テーブルから引いた生値で、これを場内で標準化したものが気象pt (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 × 気象pt で、 強さptはこの寄与を含む5成分の合計です。 気象ptは選手ではなく進入コースに付く値なので、 「進入」列と一緒に読んでください。 進入コースが枠番とずれている艇(琥珀色)はその点に注意。 6艇の気象ptの開きは 22.10pt。 進入コースと気象ptの順位相関は 0.37 で、内外どちらとも言えません。 評価は 直前情報反映後 のもの(気象ptは直前情報が入って初めて実測になります)。

1

1枠 中越 博紀

B1 / 全国勝率 5.78 1コース進入
気象pt 61.09 (この場の平均より +1.11σ) この6艇では 2位
  1. 1コースの有利pt変動 +0.1783
  2. 気象pt 61.09
  3. 寄与 4.71 (強さpt 63.39 の 7.4%)

気象ptの計算過程 (表示値と一致)

1. 1コースの係数を当日の水面気象に掛ける
特徴量 当日の値 係数(1コース) 寄与
波高 1.0 -0.0748 -0.0748
気温−水温 -6.0 -0.0157 +0.0942
追い風 0.0 +0.0078 +0.0000
向かい風 1.0 +0.0578 +0.0578
曇り 0 -0.1386 +0.0000
雨 1 +0.1011 +0.1011
有利pt変動(合計) +0.1783
手順 計算 値
2. 場内で標準化 (0.1783 − 0.0000) ÷ 0.1608 +1.109
3. 偏差値に直す 50 + 10 × 1.109 61.09
4. 重みを掛ける 0.077 × 61.09 4.71

μ = 0.0000 / σ = 0.1608 / 重み w = 0.077 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)。 係数は場ごとに学習された線形回帰の傾きで、コース固定の有利不利を表す切片は 枠番ptと重複するため使いません。

気象ptは選手やモーターではなく進入コースに付く値です。 当日の水面気象がこの場の1コースの有利不利をどれだけ動かすかで、 同じコースに入った艇なら誰でも同じ値になります。

このレースで気象ptが最も高い艇より 2.09 pt 低い値です。

2

2枠 小川 時光

B1 / 全国勝率 3.78 2コース進入
気象pt 44.98 (この場の平均より -0.50σ) この6艇では 4位
  1. 2コースの有利pt変動 -0.0807
  2. 気象pt 44.98
  3. 寄与 3.47 (強さpt 47.58 の 7.3%)

気象ptの計算過程 (表示値と一致)

1. 2コースの係数を当日の水面気象に掛ける
特徴量 当日の値 係数(2コース) 寄与
波高 1.0 +0.0378 +0.0378
気温−水温 -6.0 +0.0071 -0.0426
追い風 0.0 -0.0374 +0.0000
向かい風 1.0 -0.0061 -0.0061
曇り 0 -0.0561 +0.0000
雨 1 -0.0698 -0.0698
有利pt変動(合計) -0.0807
手順 計算 値
2. 場内で標準化 ((-0.0807) − 0.0000) ÷ 0.1608 -0.502
3. 偏差値に直す 50 + 10 × (-0.502) 44.98
4. 重みを掛ける 0.077 × 44.98 3.47

μ = 0.0000 / σ = 0.1608 / 重み w = 0.077 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)。 係数は場ごとに学習された線形回帰の傾きで、コース固定の有利不利を表す切片は 枠番ptと重複するため使いません。

気象ptは選手やモーターではなく進入コースに付く値です。 当日の水面気象がこの場の2コースの有利不利をどれだけ動かすかで、 同じコースに入った艇なら誰でも同じ値になります。

このレースで気象ptが最も高い艇より 18.20 pt 低い値です。

3

3枠 泉 啓文

B1 / 全国勝率 3.85 3コース進入
気象pt 45.20 (この場の平均より -0.48σ) この6艇では 3位
  1. 3コースの有利pt変動 -0.0772
  2. 気象pt 45.20
  3. 寄与 3.48 (強さpt 49.97 の 7.0%)

気象ptの計算過程 (表示値と一致)

1. 3コースの係数を当日の水面気象に掛ける
特徴量 当日の値 係数(3コース) 寄与
波高 1.0 +0.0275 +0.0275
気温−水温 -6.0 +0.0054 -0.0324
追い風 0.0 +0.0053 +0.0000
向かい風 1.0 -0.0105 -0.0105
曇り 0 +0.0988 +0.0000
雨 1 -0.0618 -0.0618
有利pt変動(合計) -0.0772
手順 計算 値
2. 場内で標準化 ((-0.0772) − 0.0000) ÷ 0.1608 -0.480
3. 偏差値に直す 50 + 10 × (-0.480) 45.20
4. 重みを掛ける 0.077 × 45.20 3.48

μ = 0.0000 / σ = 0.1608 / 重み w = 0.077 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)。 係数は場ごとに学習された線形回帰の傾きで、コース固定の有利不利を表す切片は 枠番ptと重複するため使いません。

気象ptは選手やモーターではなく進入コースに付く値です。 当日の水面気象がこの場の3コースの有利不利をどれだけ動かすかで、 同じコースに入った艇なら誰でも同じ値になります。

このレースで気象ptが最も高い艇より 17.98 pt 低い値です。

4

4枠 渡邊 雄斗

B1 / 全国勝率 4.49 4コース進入
気象pt 44.50 (この場の平均より -0.55σ) この6艇では 5位
  1. 4コースの有利pt変動 -0.0883
  2. 気象pt 44.50
  3. 寄与 3.43 (強さpt 48.52 の 7.1%)

気象ptの計算過程 (表示値と一致)

1. 4コースの係数を当日の水面気象に掛ける
特徴量 当日の値 係数(4コース) 寄与
波高 1.0 -0.0143 -0.0143
気温−水温 -6.0 -0.0158 +0.0948
追い風 0.0 +0.0049 +0.0000
向かい風 1.0 -0.0746 -0.0746
曇り 0 -0.0896 +0.0000
雨 1 -0.0942 -0.0942
有利pt変動(合計) -0.0883
手順 計算 値
2. 場内で標準化 ((-0.0883) − 0.0000) ÷ 0.1608 -0.550
3. 偏差値に直す 50 + 10 × (-0.550) 44.50
4. 重みを掛ける 0.077 × 44.50 3.43

μ = 0.0000 / σ = 0.1608 / 重み w = 0.077 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)。 係数は場ごとに学習された線形回帰の傾きで、コース固定の有利不利を表す切片は 枠番ptと重複するため使いません。

気象ptは選手やモーターではなく進入コースに付く値です。 当日の水面気象がこの場の4コースの有利不利をどれだけ動かすかで、 同じコースに入った艇なら誰でも同じ値になります。

このレースで気象ptが最も高い艇より 18.68 pt 低い値です。

5

5枠 田中 結

B2 / 全国勝率 1.54 6コース進入
気象pt 41.08 (この場の平均より -0.89σ) この6艇では 6位
  1. 6コースの有利pt変動 -0.1433
  2. 気象pt 41.08
  3. 寄与 3.17 (強さpt 37.22 の 8.5%)

気象ptの計算過程 (表示値と一致)

1. 6コースの係数を当日の水面気象に掛ける
特徴量 当日の値 係数(6コース) 寄与
波高 1.0 -0.0285 -0.0285
気温−水温 -6.0 +0.0074 -0.0444
追い風 0.0 +0.0382 +0.0000
向かい風 1.0 +0.0541 +0.0541
曇り 0 +0.0147 +0.0000
雨 1 -0.1245 -0.1245
有利pt変動(合計) -0.1433
手順 計算 値
2. 場内で標準化 ((-0.1433) − 0.0000) ÷ 0.1608 -0.892
3. 偏差値に直す 50 + 10 × (-0.892) 41.08
4. 重みを掛ける 0.077 × 41.08 3.17

μ = 0.0000 / σ = 0.1608 / 重み w = 0.077 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)。 係数は場ごとに学習された線形回帰の傾きで、コース固定の有利不利を表す切片は 枠番ptと重複するため使いません。

気象ptは選手やモーターではなく進入コースに付く値です。 当日の水面気象がこの場の6コースの有利不利をどれだけ動かすかで、 同じコースに入った艇なら誰でも同じ値になります。 5枠ですが進入は6コースなので、気象ptも6コースの値が入ります。

このレースで気象ptが最も高い艇より 22.10 pt 低い値です。

6

6枠 井芹 大志

B1 / 全国勝率 4.30 5コース進入
気象pt 63.18 (この場の平均より +1.32σ) この6艇では 1位
  1. 5コースの有利pt変動 +0.2119
  2. 気象pt 63.18
  3. 寄与 4.87 (強さpt 43.90 の 11.1%)

気象ptの計算過程 (表示値と一致)

1. 5コースの係数を当日の水面気象に掛ける
特徴量 当日の値 係数(5コース) 寄与
波高 1.0 +0.0524 +0.0524
気温−水温 -6.0 +0.0115 -0.0690
追い風 0.0 -0.0187 +0.0000
向かい風 1.0 -0.0208 -0.0208
曇り 0 +0.1709 +0.0000
雨 1 +0.2493 +0.2493
有利pt変動(合計) +0.2119
手順 計算 値
2. 場内で標準化 (0.2119 − 0.0000) ÷ 0.1608 +1.318
3. 偏差値に直す 50 + 10 × 1.318 63.18
4. 重みを掛ける 0.077 × 63.18 4.87

μ = 0.0000 / σ = 0.1608 / 重み w = 0.077 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)。 係数は場ごとに学習された線形回帰の傾きで、コース固定の有利不利を表す切片は 枠番ptと重複するため使いません。

気象ptは選手やモーターではなく進入コースに付く値です。 当日の水面気象がこの場の5コースの有利不利をどれだけ動かすかで、 同じコースに入った艇なら誰でも同じ値になります。 6枠ですが進入は5コースなので、気象ptも5コースの値が入ります。

気象ptの読み方

3段階で決まる

  1. 当日の水面気象(previews/sui)から 6 つの特徴量を作る — 波高 / 気温−水温 / 追い風 m/s / 向かい風 m/s / 曇り / 雨
  2. 場ごとに学習した線形回帰の係数 (estimate/stadium/sui_params.csv)を コース 1〜6 それぞれに掛けて足し、基準条件 (凪・無風・晴・気温=水温)からの有利pt 変動を出す。これを場内で標準化すると 気象pt = 50 + 10 × z になります (z = (有利pt変動 − μ) ÷ σ)
  3. 寄与 = 場別重み w × 気象pt。 各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)

選手ではなくコースに付く値

気象ptは「この気象なら、この場のこのコースはどれくらい有利になるか」で、 誰が乗っているかは見ていません。したがって 同じコースに入った艇なら誰でも同じ値になり、 前付け等で枠番と進入コースがずれた艇は枠番から想像する値と食い違います。 realtime の評価ではスタート展示の実進入コース基準に 切り替わるので、 枠番pt と同じくコース単位で読む必要があります。

他のptと決定的に違うところ: 直前情報前は値が無い

選手pt・モーターpt・枠番ptは朝の時点で確定しますが、気象ptは 直前情報(締切5分前の水面気象スナップショット)由来です。 朝バッチの評価(daily)では気象を取る前なので 全艇が中立値 50、寄与は 0 に潰されており、 レース詳細ページの評価バーからも展示・気象のセグメントを外しています。 直前情報が反映された評価(realtime)で初めて 実測が入り、当日買い目と直前買い目が変わる主因のひとつになります。 展示pt も同じ preview 由来成分です。

風向は場のスタンド方位で正規化される

風向コード(1〜8 の方位)そのものではなく、場のスタンド方位に対する相対角で 追い風 / 向かい風 / 横風に分類され、追い風と 向かい風だけが別々の係数で効きます(横風は 0)。同じ北風でも場によって 追い風になったり向かい風になったりするのはこのためです。 風向を取得できていないレースでは、このページは風の効果を 0 として計算します (BoatraceCSV 側は風向未取得時に北として扱うので、そのレースだけ再現値が 表示値とずれることがあります)。

このページは表示値を検算している

気象ptの根拠は 2 つの静的テーブル (場別の回帰係数 estimate/stadium/sui_params.csv と 場別の μ / σ / w estimate/stadium/weights/{predictor_id}/YYYY-MM.csv)だけで、 どちらもビルド時に取り込んでレース JSON に焼き込んでいます。そのため 当日の水面気象 → 有利pt変動 → 気象pt → 寄与を このページ側で計算し直せます。表示値と一致したときだけ「表示値と一致」と出し、 過去日の再ビルドで係数や重みが更新されてずれた場合は両方の値を並べます。 同じように内訳まで開示しているのは 枠番ptと 選手ptです (モーターpt・ 展示pt は入力を取り込んでいないため表示値のみ)。

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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