こんにちは、AI競馬分析みやしです。

6月29日(日)に行われた函館記念(GIII・芝2000m)は、△評価のヴェローチェエラが差し切り勝ちを収め、2着に○ハヤテノフクノスケ、3着には評価外のマイネルメモリーが入線する波乱の結果となりました。

本記事では、AI最終予想の不的中を真摯に振り返り、何がズレ、何が見えていたのかを構造的に整理していきます。

AI予想と実際の結果:印と着順のズレをどう捉えるか

着順と印の照合結果は以下の通りでした:

  • 1着:8 ヴェローチェエラ(△)
  • 2着:3 ハヤテノフクノスケ(○)
  • 3着:12 マイネルメモリー(無印)
  • 4着:7 ディマイザキッド(☆)
  • 5着:14 トップナイフ(無印)

◎マコトヴェリーキー(13番)が11着、▲マイネルモーント(1番)が12着と、いずれも軸としては厳しい結果に。ただし、○△☆の3頭が上位に来ており、全体的な読みは完全に外していたわけではありませんでした。

特に、ヴェローチェエラはスコア86.07の高評価馬でありながら△止まりで、買い目の中核には入れず、マイネルメモリーに至ってはスコア9位で無印。今後のためにも、予想印の運用とスコアの線引きについて再検証が必要です。

無印3着:マイネルメモリーを落とした本当の理由

マイネルメモリーは洋芝実績こそあるものの、近走内容と末脚指数、特に上がり3Fの安定性に欠ける点から、スコア評価では9位に留まりました。

しかし、55kgという斤量と、前目で流れに乗れる脚質は函館芝において極めて有利であり、枠順や調教内容も悪くない中、印から完全に外れていたのは構造的な誤認があったといえます。

具体的には:

  • 先行力と洋芝適性がAIスコアでは相殺された可能性
  • 近走成績における数値主義(着順+指数)による軽視
  • 距離適性とレース質(瞬発戦ではなく持続戦)との不一致認識

AI予想で見落とされやすい「コース適性 × 展開利」の交差点に該当していた典型例といえます。

買い目構成の不備と構造的失敗:なぜ当てられなかったか

今回の買い目構成は、◎を軸にした三連単や三連複が主軸であり、保険として馬連やワイドが組まれてはいたものの、無印馬の3着を想定した構造ではありませんでした。

しかし結果として:

  • 馬連(3-8)やワイド(3-8)をBOXにしていれば的中
  • 三連複も印5頭BOXや5×5×7で30点構成なら的中可能

資金配分と構成の優先順位が「◎信頼型」になっており、全体構造の整合性よりも“本命依存”になっていたことが、結果的に回収のチャンスを逃す原因となりました。

つまり、予想精度と馬券構成のズレが最も顕著に現れた一戦だったといえます。

過去3レースのパターン化と構造分析:また同じだった

過去3戦の主要Gレース(宝塚記念・府中牝馬S・函館記念)すべてで、以下のパターンが共通しています:

レース1・2着3着印構造
宝塚記念2025◎○無印三連複不的中
府中牝馬2025◎○無印三連複不的中
函館記念2025○△無印三連複不的中

つまり、「予想としては1・2着は見抜けているが、3着に寛容さがない構造」=印5頭主義の限界です。

これを回避するには:

  • 三連複30点(印5×5×穴2)構成の採用
  • 馬連5頭BOXを毎回保険として採用
  • スコア9〜10位馬を△or☆補助印で拾う柔軟性

「惜しい予想」から「惜しくない馬券」に変換するには、“買い方改革”が不可欠です。

今後の改善方針:テンプレート化×荒れ指数で最適化する

この失敗を教訓に、今後は以下を徹底します:

買い目テンプレート(予算別)

  • 1,000円: 馬連5頭BOX(10点×100円)
  • 5,000円: 馬単or馬連5頭BOX+三連複30点(印+穴2)
  • 10,000円: 荒れ指数に応じた買い目最適化(三連単フォーメ/三連複/保険構成)

荒れ指数の構造

  • 人気分散度
  • オッズ逆転回数
  • 騎手信頼度
  • 馬場変動
  • 展開の不透明性
  • 未知馬構成率(初芝・初重賞)

指数を0〜100で算出し、スコアに応じて券種や資金配分をシフトする構造を運用していきます。

結論と今後の予告:外れたからこそ見えたもの

函館記念2025は、印自体は当たりつつも、3着の読みと馬券構成の歪みで外れるという「惜しい予想」でした。だが、その“惜しさ”を分析することで、AI予想がどこで力を発揮し、どこに補正が必要かが浮き彫りになりました。

予想の未来は「構造と許容のバランス」にあります。最も正しい1頭を当てるより、3頭の正解率を上げること。固定ではなく柔軟性。そこにこそ、AI競馬の進化の余地があります。

今後は、テンプレ化による安定と、荒れ指数による補正で、的中率と回収率の両立を目指します。

ご一読ありがとうございました。今後もAI競馬分析みやしをよろしくお願いいたします。

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