指数予想は減点法で簡単アプローチ

競馬コラム
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2016年7月に執筆した記事を2021年8月に再筆しました。

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指数は高い順に買うものではありません

 あくまでも指数は過去のフォーマンスなので大事なのはそれを基準にして今回どれくらいの力が出せるかを検討してあげることです。

 その方法としては減点法があります。

減点法で指数を使って予想しよう

 指数を見ると多くて過去5走のパフォーマンスが表示されていますが、大事なのは今回の枠と相手関係でそれだけの力を発揮できるかどうかを考えてあげることです。

 今回どれくらいの指数で走れるかなぁー?と考えてあげることが予想です。

 そのための基本になるのが減点法です。加点するとややこしくなるので最初は減点で考えていく方がより正確になります。

何を減点するのか?

 今回のレースで例えば外枠になった時に当然外を回す分だけのロスが生じます。馬によっては外枠の方が都合が良いときもあるので外枠なら全部減点ということではありませんからレースによって状況が変わります。今回の相手関係や展開を考えてロスが大きくなりそうな馬には3~5くらい指数を減点して考えてあげます。

 内枠なら何でもいいのかというとそうでもないです。小回りコースで内枠の追い込み馬だったりすると一旦後方まで下げて外に出してから押し上げて動かなくてはならなくなりますのでこれは減点せざるを得ません。仮に外に出さなかったとして内で溜めていたとしたら直線で内が開かずに包まれてしまう心配もあります。ここら辺のサジ加減をしてあげるのが指数予想の面白いところです。仮にこの馬が圧倒的に指数が高かったとしても不安材料は多いです。

 では、外枠が減点にならないケースとしてはどうでしょう。1つは外枠からの逃げ馬でも他に抵抗する馬がいなければ最低限の距離ロスで先頭を奪う事が出来ますので大きく減点する必要はありません。多少内に寄せるのに距離を多く走りますからちょっとだけ減点してもいいですが終始外を回し続けるのとでは話が違います。

 また、位置取りの良くない馬というのも外枠の方が動きやすいというのがあるので減点する必要性も少なくなります。

 以下が主に考えられる減点です。

・距離ロス

・騎手の変更

・ペースと位置取りの相違

・馬場の向き不向き

 もっと挙げればキリはないですがコースの向き不向きや距離適性なども含まれてきます。

それぞれを減点後、どの馬が高いのか考える

 つまり、出走全馬をそれぞれ必要に応じて減点していくと減点前に一番指数の高かった馬と減点後に一番指数の高い馬とでは変わってきます。

 よって、減点することなく最初から指数の高い順に買うというのがすでに間違っているということが分かると思います。

一番いいのは指数の高い馬が減点されないこと

 何より買いポイントはここです。

 強い馬に減点材料がなければ自然と他の馬たちは減点されてもっと指数に差が出るのでより最初の減点する前の指数よりも信頼度が大幅にアップします。1日にこういう馬が何頭もいるわけではないですが、そういうのを見逃さずに狙う事です。

どれくらい減点したらいいの?

 例えば外を回すなら指数-5とか、ペースが向かないなら-3するとか、気になりますよね。

 ハッキリ言えるのはそういう決め事はないです。

 なぜなら、外を回すロスにしても-2~-15くらいまであると思います。枠順や相手関係やコースの特徴など総合して考えなくてはならないので型にはめようとしても無理です。これは慣れていくしかありません。

慣れるまでは1つの不利で-4しよう

 あくまでも加減に慣れるまでの対処法として減点の基準を-4にしてあげるといいと思います。だいたい2馬身差の不利になりますがそこそこメリハリがつくので外を回すロスが考えられれば-4、馬場が向かなそうならさらに-4してあげるとかなり指数にメリハリが付くので有利になる馬とそうじゃない馬とで明確になってくると思います。

 それに慣れてきたらだんだんレースを見ながら「これは-2でいいかなぁ~」とか「これは-6しておこう」とか融通が利くようになってきます。経験の積み重ねですがコツを覚えてしまうと習得の早い人も多いです。

難しそうだけど難しくない。面倒そうだけど面倒じゃない

 難しそうだったり面倒そうだったり感じるかもしれませんが、実際にはそんなことはありません。文字で起こすとそう感じるだけでいざ予想をしてみると比較的簡単です。

 細かい数字にこだわり過ぎないことが大事なので慣れてくると数字を細かく減点しなくても頭の中で簡単にどの馬が有利なのかが見えてくるようになります。

 好指数で減点の少ない馬がいるレースをまずは選ぶことから始めると馬券も当たりやすくなるのでそこから色々と応用に繋げる事ができるので楽しみも増えてきます。

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