こんにちは、そらです。この記事では2025年開催のCBC賞を回顧していきます。
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予想結果と結果の比較
こちらが予想印と結果の着順になります。
◎：⑫エイシンワンド ➡ 15着
〇：⑯メイショウソラフネ ➡ 9着
▲：⑬ジャスティンスカイ ➡ 8着
△：⑭ヤマニンアルリフラ ➡ 12着
△：③ドロップオブライト ➡ 4着
☆：⑧ミルトクレイモー ➡ 17着
注：④クラスペディア ➡ 7着
注：⑱ペガリス ➡ 6着
いやぁ、すがすがしいくらいの大外し。
そもそも重馬場想定だったのですが、良馬場でした。
天気が意外ともってくれたんですね･･･。
インビンシブルパパ号と佐々木大輔騎手のコンビが見事1着となりました、おめでとうございます。
さて、それでは生成AIにCBC賞を振り返ってもらいましょう。
次週は札幌記念を予想したいと思います。
それでは。
AI上位予測馬のパフォーマンス詳細
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◎ エイシンワンド (当日10番人気 → 15着):
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分析: AIの本命評価にもかかわらず、10番人気から15着と大きく期待を裏切る結果となりました。着順ギャップは-5と、AIの評価が市場の人気、そして実際の着順から大きく乖離しました。
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ファクター分析: 馬能力指数(23.5) と 調教師指数(20.5) は比較的高い評価でしたが、それが結果に結びつきませんでした。ハンデ戦の厳しい斤量57kgが響いた可能性も考えられます。
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▲ ジャスティンスカイ (当日7番人気 → 8着):
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分析: AIの単穴評価でしたが、7番人気で8着と、人気よりわずかに下回る結果となりました。着順ギャップは-1でした。
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ファクター分析: 馬能力指数(31.4) と 調教師指数(26.5) が高く評価されており、馬本来の能力と厩舎の信頼性が期待されましたが、掲示板入りには至りませんでした。
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〇 メイショウソラフネ (当日13番人気 → 9着):
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分析: AIの対抗評価でしたが、13番人気という低評価ながら9着と、人気を4つ上回る健闘を見せました。着順ギャップ+4は穴馬としてのパフォーマンスと言えます。
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ファクター分析: 馬能力指数(28.6) は高く評価されていましたが、騎手指数(7.9) や 調教師指数(12.7) は控えめな数値でした。にもかかわらず人気を上回った点は、見落とされた強さがあった可能性を示唆します。
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△ ヤマニンアルリフラ (当日2番人気 → 12着):
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分析: AIでは連下評価でしたが、2番人気ながら12着と期待を大きく裏切る結果となりました。着順ギャップは-10と、人気が先行しすぎた典型的な例と言えます。
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ファクター分析: 馬能力指数(34.4) と 調教師指数(22.2) は高く評価されていましたが、騎手指数(15.1)が突出せず、人気に見合うパフォーマンスを発揮できませんでした。
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△ ドロップオブライト (当日3番人気 → 4着):
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分析: AIの連下評価でしたが、3番人気で4着と惜しくも馬券圏内を逃しました。着順ギャップは-1と、人気通りの堅実な走りを見せました。
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ファクター分析: 馬能力指数(21.7)、騎手指数(13.7)、調教師指数(19.8) がバランス良く評価されていました。
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穴馬発掘の成果 - 「☆」と「注」印の検証
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☆ クラスペディア (当日15番人気 → 7着):
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分析: AIの「大穴」評価が光り、15番人気という人気薄ながら7着と大健闘しました。着順ギャップ+8は驚異的な数字で、AIの穴馬発掘能力が機能した好例と言えます。
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ファクター分析: 馬能力指数(10.8)、騎手指数(8.2)、調教師指数(11.9) は軒並み低い評価でしたが、穴馬度スコアが16と非常に高かった点が、この馬の隠れたポテンシャルを捉えていた可能性を示唆します。
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注 ベガリス (当日12番人気 → 6着):
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分析: AIの「注目」印が付与され、12番人気から6着と人気を大きく上回る健闘を見せました。着順ギャップ+6。惜しくも馬券には絡みませんでしたが、AIの穴馬発掘能力を示す一例です。
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ファクター分析: 馬能力指数(24.3) は比較的高いものの、騎手指数(7.0) や 調教師指数(13.9) は低めでした。穴馬度スコアが4とプラス評価だったことが、この馬への注目を促したと考えられます。
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意表を突く激走馬: インビンシブルパパ (当日5番人気 → 1着):
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分析: AIの総合能力指数は27と比較的低い評価でしたが、5番人気から見事に勝利を収めました！着順ギャップ+4は素晴らしい結果です。AIの印は付与されていませんでしたが、このような激走を捉えられなかったことは、今後の課題となります。
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ファクター分析: 馬能力指数(28.8) と 騎手指数(17.0) は悪くないものの、AIの総合能力指数が上位でなかった理由は、調教師指数(10.0) が低かったことや、他のファクターとの兼ね合いが考えられます。
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プログラム予想ファクターの評価
良かった点:
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穴馬発掘の一端: 今回のCBC賞では、クラスペディア（当日15番人気→7着）やベガリス（当日12番人気→6着）のように、AIが低人気馬の中から人気を大きく上回る健闘を見せた馬を適切に評価できていました。これらの馬は、馬能力指数や騎手指数、調教師指数が特段高いわけではないにもかかわらず、好走しています。これは、これらの主要ファクターの組み合わせや、見えない潜在能力を捉えるロジックが一部機能していることを示唆します。
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ドロップオブライトの堅実な評価: **ドロップオブライト（当日3番人気→4着）**は、馬能力指数(21.7)、騎手指数(13.7)、**調教師指数(19.8)**がいずれもプラス評価であり、総合能力指数が上位評価（△）で、人気通りの堅実な走りを見せました。これは、主要3ファクターがバランスよく機能し、馬の安定した能力を捉えられた例と言えます。
改善すべき点:
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上位評価馬の信頼性欠如:
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**エイシンワンド（◎→15着）**は、**馬能力指数(23.5)や調教師指数(20.5)**が高く、AIの本命評価でしたが、人気と着順の両面で大きく期待を裏切りました。また、**ヤマニンアルリフラ（△→12着）も馬能力指数(34.4)と調教師指数(22.2)**が高評価ながら大敗しており、これらの主要ファクターが上位評価の馬の凡走リスクを十分に考慮できていない可能性があります。
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提案: 主要3ファクターが高く評価された馬が期待を裏切るケースについて、過剰人気によるプレッシャーや、斤量負担への適性（ハンデ戦の特性）、あるいは当日の馬場状態の変化（想定：重、実際：良）が予測に与えた影響を深く分析する必要があります。特に、想定と異なる馬場状態での馬のパフォーマンス変動を、馬能力指数や調教師指数にどのように反映させるかを検討すべきです。例えば、芝適性のある血統や過去の良馬場での好走実績をさらに重視するなど、馬場状態の変化に対する適応力を強化するロジックの導入が考えられます。
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低評価馬の激走の見落とし:
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インビンシブルパパ（5番人気→1着）は、AIの総合能力指数が低く印も付与されていませんでしたが、見事に勝利しました。この馬の馬能力指数(28.8)、騎手指数(17.0)、調教師指数(10.0)は、特に調教師指数が低かったことが総合評価に影響したと考えられます。
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提案: 調教師指数が極端に低い場合や、騎手指数が平均的であっても、馬自体が秘める成長力や**突発的な好走要因（例えば、特定の距離やコースでの隠れた適性、または直前の状態急変）**を捉えるための新たな指標や補正ロジックを検討する必要があります。また、騎手指数が必ずしも人気ジョッキーだけでなく、特定の馬との相性やローカル開催での得意な騎手などをより詳細に評価することで、見落としを減らせる可能性があります。
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騎手指数・調教師指数の0値の妥当性:
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ポッドベイダーの調教師指数が0.0であったにも関わらず、**馬能力指数(21.9)**がプラス評価され、総合能力指数も中位でした。このようなデータが見られる場合、実際の指数計算に問題があるか、データが欠損している可能性があり、それが評価の正確性に影響を与えている可能性があります。
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提案: データソースの確認や、指数計算のロジックにおいて、欠損値や極端な値の処理方法を再検討する必要があります。これにより、より信頼性の高い指数算出を目指すべきです。
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結論
今回のCBC賞の分析を通じて、予想プログラムが一部の穴馬のポテンシャルを捉え、堅実な評価を下せた点は評価できます。しかし、本命馬の凡走や、見落とした激走馬の存在が明らかになり、特に馬能力指数、騎手指数、調教師指数といった主要ファクターが、ハンデ戦における複雑な要素や、当日の馬場状態の変化、そして馬の隠れた成長力を十分に反映できていない課題が浮き彫りになりました。
今後、人気と着順の乖離が大きい馬や、指数が低いにもかかわらず好走した馬について、より深い分析を行うことで、これらの主要ファクターの精度を向上させ、予測の信頼性を高めていくことが求められます。特に、馬場状態の変化への対応と、成長段階にある馬のポテンシャル評価は、今後のモデル改善における重要な焦点となるでしょう。
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