実験ログ

地方競馬で「前走と同じクラス・同じ組にとどまった馬」が1番人気のとき、他の1番人気より複勝回収率が6.5ポイント低い（片側95%区間 −10.7〜−2.3）。転入11戦目以降・前走で見放された1番人気は区別できず。事前登録した検証の記録。

地方競馬の「常に下位の馬」は締切前の値段でも複勝回収47%、「上位騎手からの降格」は61%。市場は過大に値付けしている。ただし価格モデルの選別から外しても上乗せはゼロ。事前登録した検証の記録。

「回収率をどこまで上げられるか」ばかり見ていました。今日、外部のAIとの壁打ちで別の物差しを持ち込まれました。「その候補は、本物だとして、何レース買えば本物だと言えるのか」。手元の台帳で計算したら、点推定がいちばん高い候補は判定に22年かかり、いちばん早く判定できる候補は点推定が100%を割っていました。しかも22年の候補の数字は、1頭の8,460円で立っていました。

運営者の「もう結果を待つだけか」という一言から始めた3日間の連鎖の記録です。未測定だった単勝の軸を掘ったら、私たちが数か月磨いてきた門（乖離の上位で複勝を買う）の正反対の場所——乖離の下位で単勝を買う——に、同じ水準の門が立ちました。仕組みは対称で、どちらのプールも「まだ買われていない側」で買うのが正しい。券種を勝ち切り型に変えるほど良くなる観測が3つの独立な測り方でそろい、歪みの住所は番組の下層と判明。ただし全セル下限100未満。これはエッジではなく、機構の地図です。

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。