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オリジナルの速度理論「仮想速度：Virtual Race Speed（VRS）」を中心…

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オリジナルの速度理論「仮想速度：Virtual Race Speed（VRS）」を中心に、中央競馬について分析したデータをお届けします。 一緒に競馬を楽しみましょう！

  • 【重賞】重賞競走関連データ

    重賞競走に関連したデータの記事

  • 【VRS18】成績報告

    仮想速度１位馬の「成績報告」と投稿した分析データから重賞競走を振り返る「重賞レビュー」記事

  • 【統計データ予測】AI予測（複勝率・単勝率）

    AI予測による複勝率・単勝率グラフを提供しています

  • 【VRS18】仮想速度出馬表

    仮想速度出馬表を掲載した記事

  • 【統計データ予測】WIN5

    WIN5対象レースについて、統計的な手法で分析したレース結果を予測するのに役立つかもしれないデータ集

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【統計情報】走破タイム（平均速度）

【走破タイム（平均速度）統計情報】 2013年以降の全馬・全レースについて走破タイム（平均速度）のデータを集計し予測に利用しています。 馬場状態・場所・距離（芝・ダ別）・クラス別に集計を行った結果の統計情報を掲載しますで、予想の基礎データとしてご利用ください。 【札幌】【函館】【新潟】【福島】【東京】■ 東京・芝1600ｍ ■ 東京・芝1800ｍ ■ 東京・芝3400ｍ ■ 東京・ダート1600ｍ 【中山】■ 中山・芝1200ｍ ■ 中山・芝1600ｍ ■ 中山

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    • 【競馬･統計予測】東京優駿･GⅠ

      独自に収集したレース予測に役立つかもしれない統計情報です。 ■ 展開予測指数（登録馬版）■ 先行指数×追込指数データ分布「追込指数」を縦軸、「先行指数」と横軸とした散布図を描くと以下のようになります。簡単な見方としては、右寄りに位置するのが先行馬、左寄りに位置するのが追込馬となり、右上に位置する馬は万能で能力が高く、左下に位置する馬は「そういうこと」になります。 ■ 隊列予測（枠順確定後→追記予定）最初のコーナーを迎えた時の隊列を以下の要素から予測。 ■ 速度偏差値（登

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      • 【競馬･統計予測】重賞データレビュー･優駿牝馬 etc.

        重賞競走について分析データを投稿していますので、そのデータを基にレース結果を振り返ります。 ■ 優駿牝馬・GⅠ・レース結果 ・指数順位一覧 ＃ ・AI予測（複勝率・勝率） ■ 平安Ｓ・GⅢ・レース結果 ・指数順位一覧 ＃ ・AI予測（複勝率・勝率） ■ まとめオークス（優駿牝馬）は上位人気3頭での決着というガチガチのレースとなりました。AI予測の分布図で見ると、分かりやすく抜けている3頭が上位を占めたことになりますので、予測精度が良かったということで納得して

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        • 【競馬･統計予測】投稿予定 2024.5.20～

          今週も中央競馬お疲れさまでした。 次週予定している投稿内容は以下の通りです。 もちろん、予定はあくまでも予定なので、予定よりも遅れて投稿することも多々あると思いますがご了承ください。大まかな今週の流れだと理解していただければ良いと思います。 ■ 今週の重賞競走■ 今週の投稿予定■ 投稿記事まとめ・振り返り記事 ・統計予測データ記事 ・仮想速度出馬表 ・AI予測データ記事

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        【統計情報】走破タイム（平均速度）

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        マガジン

        • 【重賞】重賞競走関連データ
          581本
        • 【VRS18】成績報告
          233本
        • 【統計データ予測】AI予測（複勝率・単勝率）
          52本
        • 【VRS18】仮想速度出馬表
          513本
        • 【統計データ予測】WIN5
          29本
        • （競馬のおはなし）ChatGTPに聞いてみた
          7本

        記事

          【競馬･統計予測】仮想速度･成績報告＠2024.5.18~19

          【統計データで走破速度を予測】 今週の仮想速度データに関する成績報告です。 新馬戦・障害競走を除く全レースにおける、仮想速度１位馬の成績を掲載しています。 ■ 5月18日の仮想速度１位🐴成績【1回新潟7日目】 【2回東京9日目】 【3回京都9日目】 ■ 5月19日の仮想速度１位🐴成績【1回新潟8日目】 【2回東京10日目】 【3回京都10日目】 ■ 日別・場所別集計■ 人気別集計■ 的中率推移■ まとめ仮想速度１位馬の２日間３場トータルした成績は以下の通りです

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          【競馬･統計予測】仮想速度･成績報告＠2024.5.18~19

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          【競馬･統計予測】AI予測【3回京都10日目】2024.5.19

          【AI予測による複勝率・単勝率】 過去のレースデータにる訓練を行ったAIによる複勝率・単勝率の予測です。 各レース毎のグラフでは複勝率の高い順に並べ替えています。 3回京都10日目1Ｒ3回京都10日目2Ｒ3回京都10日目3Ｒ3回京都10日目4Ｒ3回京都10日目5Ｒ3回京都10日目6Ｒ3回京都10日目7Ｒ3回京都10日目8Ｒ3回京都10日目9Ｒ・愛宕特別3回京都10日目10Ｒ・パールＳ3回京都10日目11Ｒ・高瀬川Ｓ3回京都10日目12Ｒ■ 最後に今後もAIの学習とパラメータ

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          【競馬･統計予測】AI予測【3回京都10日目】2024.5.19

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          【競馬･統計予測】AI予測【2回東京10日目】2024.5.19

          【AI予測による複勝率・単勝率】 過去のレースデータにる訓練を行ったAIによる複勝率・単勝率の予測です。 各レース毎のグラフでは複勝率の高い順に並べ替えています。 2回東京10日目1Ｒ2回東京10日目2Ｒ2回東京10日目3Ｒ2回東京10日目4Ｒ2回東京10日目5Ｒ2回東京10日目6Ｒ2回東京10日目7Ｒ2回東京10日目8Ｒ・調布特別2回東京10日目9Ｒ・フリーウェイＳ2回東京10日目10Ｒ・エアグルーヴカップ2回東京10日目11Ｒ・優駿牝馬・GⅠ2回東京10日目12Ｒ・三峰

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          【競馬･統計予測】AI予測【2回東京10日目】2024.5.19

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          【競馬･統計予測】AI予測【1回新潟8日目】2024.5.19

          【AI予測による複勝率・単勝率】 過去のレースデータにる訓練を行ったAIによる複勝率・単勝率の予測です。 各レース毎のグラフでは複勝率の高い順に並べ替えています。 1回新潟8日目1Ｒ1回新潟8日目2Ｒ1回新潟8日目3Ｒ1回新潟8日目4Ｒ1回新潟8日目5Ｒ1回新潟8日目6Ｒ1回新潟8日目7Ｒ1回新潟8日目8Ｒ1回新潟8日目9Ｒ・石打特別1回新潟8日目10Ｒ・火打山特別1回新潟8日目11Ｒ・韋駄天Ｓ1回新潟8日目12Ｒ■ 最後に今後もAIの学習とパラメータの見直しを行い、予測精

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          【競馬･統計予測】AI予測【1回新潟8日目】2024.5.19

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          【競馬･統計予測】仮想速度･出馬表@2024.5.19

          【統計データで走破速度を予測】 過去のレースの走破速度（平均速度）を統計データとして分析し、今回の走破速度を予測した値を「仮想速度」と呼んでいます。 【1回新潟8日目】以下のレースは仮想速度算出対象外のため出馬表の掲載はありません。 新潟1R　未勝利・牝　ダ1200m　15頭　09:50発走 1 01 サンスイレン　　　 牝3 小林勝 52▲　14　　59.89　47.52　41.0 2 02 バエル　　　　　　 牝3 秋山稔 54☆　03　　60.05　50.58　4

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          【競馬･統計予測】仮想速度･出馬表@2024.5.19

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          【競馬･統計予測】AI予測【3回京都9日目】2024.5.18

          【AI予測による複勝率・単勝率】 過去のレースデータにる訓練を行ったAIによる複勝率・単勝率の予測です。 各レース毎のグラフでは複勝率の高い順に並べ替えています。 3回京都9日目1Ｒ3回京都9日目2Ｒ3回京都9日目3Ｒ3回京都9日目4Ｒ3回京都9日目5Ｒ3回京都9日目6Ｒ3回京都9日目7Ｒ3回京都9日目8Ｒ3回京都9日目9Ｒ・メルボルンＴ3回京都9日目10Ｒ・シドニーＴ3回京都9日目11Ｒ・平安Ｓ・GⅢ3回京都9日目12Ｒ・オーストラリアＴ■ 最後に今後もAIの学習とパラメ

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          【競馬･統計予測】AI予測【3回京都9日目】2024.5.18

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          【競馬･統計予測】AI予測【2回東京9日目】2024.5.18

          【AI予測による複勝率・単勝率】 過去のレースデータにる訓練を行ったAIによる複勝率・単勝率の予測です。 各レース毎のグラフでは複勝率の高い順に並べ替えています。 2回東京9日目1Ｒ2回東京9日目2Ｒ2回東京9日目3Ｒ2回東京9日目4Ｒ2回東京9日目5Ｒ2回東京9日目6Ｒ2回東京9日目7Ｒ2回東京9日目8Ｒ2回東京9日目9Ｒ・カーネーションカップ2回東京9日目10Ｒ・高尾特別2回東京9日目11Ｒ・メイＳ2回東京9日目12Ｒ■ 最後に今後もAIの学習とパラメータの見直しを行い

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          【競馬･統計予測】AI予測【2回東京9日目】2024.5.18

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          【競馬･統計予測】AI予測【1回新潟7日目】2024.5.18

          【AI予測による複勝率・単勝率】 過去のレースデータにる訓練を行ったAIによる複勝率・単勝率の予測です。 各レース毎のグラフでは複勝率の高い順に並べ替えています。 1回新潟7日目1Ｒ1回新潟7日目2Ｒ1回新潟7日目3Ｒ1回新潟7日目4Ｒ1回新潟7日目5Ｒ1回新潟7日目6Ｒ1回新潟7日目7Ｒ1回新潟7日目8Ｒ1回新潟7日目9Ｒ・飛竜特別1回新潟7日目10Ｒ・二王子特別1回新潟7日目11Ｒ・大日岳特別1回新潟7日目12Ｒ■ 最後に今後もAIの学習とパラメータの見直しを行い、予測

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          【競馬･統計予測】AI予測【1回新潟7日目】2024.5.18

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          【競馬･統計予測】仮想速度･出馬表@2024.5.18

          【統計データで走破速度を予測】 過去のレースの走破速度（平均速度）を統計データとして分析し、今回の走破速度を予測した値を「仮想速度」と呼んでいます。 【1回新潟7日目】以下のレースは仮想速度算出対象外のため出馬表の掲載はありません。 新潟2R　未勝利・牝　ダ1800m　15頭　10:25発走 1 01 ボワエトワール　　 牝3 菊沢一 55　　06　　57.72　45.00　41.0 2 02 シントーキズナ　　 牝3 秋山稔 54☆　05　　57.35　37.84　4

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          【競馬･統計予測】仮想速度･出馬表@2024.5.18

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          【競馬･統計予測】平安Ｓ･GⅢ

          独自に収集したレース予測に役立つかもしれない統計情報です。 ■ 展開予測指数（2024.5.18確定版）■ 先行指数×追込指数データ分布「追込指数」を縦軸、「先行指数」と横軸とした散布図を描くと以下のようになります。簡単な見方としては、右寄りに位置するのが先行馬、左寄りに位置するのが追込馬となり、右上に位置する馬は万能で能力が高く、左下に位置する馬は「そういうこと」になります。 ■ 隊列予測（2024.5.18追記）最初のコーナーを迎えた時の隊列を以下の要素から予測。

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          【競馬･統計予測】平安Ｓ･GⅢ

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          【競馬･統計予測】優駿牝馬･GⅠ

          独自に収集したレース予測に役立つかもしれない統計情報です。 ■ 展開予測指数（2024.5.18確定版）■ 先行指数×追込指数データ分布「追込指数」を縦軸、「先行指数」と横軸とした散布図を描くと以下のようになります。簡単な見方としては、右寄りに位置するのが先行馬、左寄りに位置するのが追込馬となり、右上に位置する馬は万能で能力が高く、左下に位置する馬は「そういうこと」になります。 ■ 隊列予測（2024.5.18追記）最初のコーナーを迎えた時の隊列を以下の要素から予測。

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          【競馬･統計予測】優駿牝馬･GⅠ

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          【競馬･統計予測】重賞データレビュー･ヴィクトリアマイル etc.

          重賞競走について分析データを投稿していますので、そのデータを基にレース結果を振り返ります。 ■ ヴィクトリアマイル・GⅠ・レース結果 ・指数順位一覧 各指数上位で想定1位と思われたマスクトディーヴァは不利もあり3着まで。勝ったテンハッピーローズは14人気でしたが、仮想速度下限値1位、追込指数2位、速度偏差値3位と戦える武器を持った馬でした。 ・AI予測（複勝率・勝率） ■ 京王杯スプリングカップ・GⅡ・レース結果 ・指数順位一覧 ＃コメント ・AI予測（複勝率

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          【競馬･統計予測】重賞データレビュー･ヴィクトリアマイル etc.

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