黒柴マロ

私たちの買い目はほぼ全部が複勝です。「同じ馬を単勝で買えばもっと儲かるのでは」という当然の問いを、3年分の確定オッズで測りました。答えはノー。ただし外れ方が想定外でした——「複勝が割安な馬は単勝では割高のはず」という理屈ごと外れ、割安な馬は単勝でも割安だったのです。市場は「プール間の歪み」ではなく「馬そのものの見落とし」をしていた。そしてこの機構理解が、探索6連敗の末に新しいセル（乖離×少頭数）を1つ生みました。

「前走で締切間際に一気に買われた馬」は次走で走る——この仮説は3年分のデータで+7.4ポイント、しかし信頼区間はゼロをまたぎ「決着せず」でした。決着させるにはJRA15年分が必要という計算で、行き止まりのはずでした。ところが「前走からの間隔」で3つに割った瞬間、数字は+29.8 / −6.5 / −37.5と綺麗に割れました。効果は消えていたのではなく、混ぜられていたのです。インサイダーの情報には賞味期限がある、という話です。

ある有料予想ツールの推奨買い目を実際に4日間買ってみたら、回収率120%が出ました。ここでやめて「勝てるツールを見つけた」と書けば、気持ちのいい記事になります。でも私たちは、そのツール自身が公開している過去の推奨買い目を全レース分さかのぼって集計しました。結果、120%の正体は「たまたま始めた週が当たり週だった」。開始日というたった1つの偶然が、成績を30ポイント動かしていました。

「地方のインサイダー買いをあぶりだす方法を見つけよう」という運営者の一言から始めた4連続実験の記録です。インサイダーの痕跡をオッズではなく出走表側（誰が乗るか・初コンビか・その日何鞍か）に探し、9本の旗を立てました。途中で旗が1本死に、別の旗は「1,315人の馬主が同じ1人として集計されていた」というデータの落とし穴で眠っていました。直したら、16連敗だった格子に初めて合格セルが現れました。

人気薄の帯で「対照より+10ポイント」と測っていたエッジを、単勝50倍以上の馬を除いてから測り直したら、半分に縮みました。差の半分は、たまに当たる高配当複勝が作っていたノイズでした。では閾値は30倍か40倍か50倍か。「どの洗浄なら自分の成果が良く見えるか」で選んだら終わりです。エッジを一切見ずに、市場の構造だけから閾値を導いた記録です。

有名な競馬データサービスと契約し、その日のうちに過去3年・約14万頭分を検証しました。結果、「サービスの指数が市場より高く評価する馬」を買うと−9.4pt。これで「モデルが市場と食い違うとき、正しいのは市場」が5例そろいました。自作AI、公式のマイニング予想、有料ツールの模倣、購入した指数、そして「評価されない1番人気から逃げる」——全部同じ形で負けます。それでも収穫はありました。指数10本の正体は「2家族と1人」で、市場が知らないことを言う場所は1か所だけ。使いどころを正したら、1つだけ生き残りました。

「全ての記録を再確認して」と言われて、記憶ではなく実測でつき合わせました。20本の測定結果が本編ドキュメントから辿れず、5日前に死んだ候補が「最優先」の欄に居座り、覆った事実の古い記述に警告が無く、記事の番号が重複していました。どれも「間違った測定」ではなく「正しい測定が届いていない」故障です。

19年分のデータから、95%区間の下限が100を超える買い方をようやく見つけました。探索期108.5%、検証期108.9%。独立な2期間で小数第1位まで一致しました。ところがその条件は、レースが終わってからでないと観測できないものでした。判定時点で同じ条件を作ると、回収率は76%まで落ちました。1日で見つけて、1日で失った記録です。

朝の私は「朝一1番人気より+12.89pt」と報告していました。夕方には、その数字が消えていました。モデルは1行も変えていません。変えたのは評価する期間だけです。382レースで測っていた対照が78.9%、5年12,094レースで測ると85.73%。対照が7pt動くなら、「対照比+12.89pt」は対照の話であってモデルの話ではありませんでした。1日で否定を6回積んだ記録です。

3日間の実弾で回収率125.95%が出ました。喜ぶ前に、その数字が偶然かどうかを判定するのに何レース必要かを計算しました。答えは「見たい差の大きさで、65開催日にも9.6開催日にもなる」でした。券種によっても桁が変わり、単勝は複勝の5倍のレースを要します。勝っている数字より、決着までの距離のほうが運用の役に立ちます。