【2026年10月12日】東京・京都24Rの競馬予想｜機械学習で選んだ馬連BOXやで

今日は東京と京都、合わせて24レースを機械学習で予想してみたで。321頭を同じモデルで採点して、各レースの上位3頭から馬連BOXを組んだんや。「なんとなくこの馬、来そうやな」だけやなくて、過去の走りと今日の条件を数字で見てみよう、という試みやね。

予想はnetkeibaの俺プロ マイページにも載せてるで。2026年10月12日 09:13（日本時間）の確認時点で、全24レースの予想投稿が受付確認済みや。俺プロ上の仮想予想であって、実際に馬券を買った金額とは違うで。

機械学習って、何を見て予想してるんや

今回使うたんはLightGBMという機械学習モデルのランキング方式や。過去のレースを材料にして、「同じレースの中で、どの馬を上に置くか」を学ばせてる。せやから、出てくるスコアは順位をつけるための数値で、勝率のパーセントやない。0.7やから70％で勝つ、みたいには読まんといてな。

見てるのは36項目。芝かダートか、距離、クラス、枠や馬番、年齢、斤量といった条件に、過去の着順、着差、上がり3ハロン、前走からの間隔、距離の変化、過去走のタイム指数などを合わせてるんや。例えば同じ着順でも、何頭立てのレースやったかで見え方が違うやろ。そういう違いも数字にして渡してる。

このモデルでは、騎手と調教師の名前は入力から外してる。調教データも使うてへん。もちろん、今日のレース結果や今日のレースの確定指数、最終オッズを先に知ってる前提にはしてへん。当日の出馬表と過去走、それに対応する過去の指数から、保存してあるモデルで今日の321頭を採点したんや。

当たるかどうかは、まだこれからや

学習に使うた期間は2025年1月1日から2026年6月30日。モデルの調整と検証に使うたんは、2026年7月1日から10月4日までや。この調整期間の936レースで、上位3頭の馬連BOXを各100円ずつ買うたと仮定すると、的中したんは231レース。仮定の購入額280,800円に対して払戻額240,840円、回収率は85.77％やった。

正直に言うと、まだ100％には届いてへん。月によって波もあって、9月は115.19％、8月は69.55％や。ええ月だけ切り取って「これで勝てる！」とは言われへんな。この成績はモデルの調整にも使うた期間の数字で、初めて見る期間の成績を保証するものやない。過去データが当時どこまで公開されていたかの確認にも課題が残ってるし、独立した最終評価もまだや。今回は研究中の暫定モデルの予想として見てな。

今日は上位3頭の馬連BOX、3点でいくで

モデルのスコアが高い順に3頭選んで、その3頭の組合せを馬連3点にしてる。スコアが完全に同じなら馬番の小さいほうを先にする。各レース、俺プロでは1点3,300円、3点で9,900円。10,000円枠の残り100円は足してへん。24レース分なら72点、仮想投稿額は237,600円や。さっきの過去成績は1点100円で計算した数字やから、そこは分けて見てな。

表の上位3頭は、左の番号や人気順やなくてモデルの評価順に並べてるで。馬連は順不同の組合せや。発走時刻は日本時間。出走取消や変更があれば、最新の出馬表も確認してな。

東京 全12レースの予想やで

京都 全12レースの予想やで

新馬戦は、材料の少なさも込みで見てな

今日の新馬戦は5レースある。まだ過去のレース実績がない馬は、過去走0件、過去の個別指数もなしのまま採点してるんや。「実績がないから何でも分かる」わけやないし、経験のある馬の予想と同じだけの材料が揃ってるわけでもない。表でも新馬戦を分けて書いたんは、その違いを見落としたくないからや。

予想を先に残して、結果で振り返るんや

本日の的中や払戻は、この記事を書いてる時点ではまだ集計してへん。先に出した予想を、結果が出てから都合よく差し替えることはせず、この24レースを基準に見ていきたい。機械学習やからこそ、当たった話だけやなく、外れたレースも並べて「何が足りんかったんやろ」と考えられるのが面白いところやと思う。

今日の予想は俺プロのマイページでも見られるで。まずは一日、データで選んだ3頭がどんな走りをするか、見ていこか。

この記事の画像はAIで生成したイメージや。実在の出走馬や当日のレース結果を描いたものやないで。