■ レイティングとは？
様々な分野で「レイティング」という言葉を見かけます。
証券会社などでは銘柄のレイティングとか、最近話題の将棋界でも棋士のレイティングというものがあります。過去の戦績などを分析して数値化したものですね。
では、競馬においてのレイティングとは？となると、真っ先に思い浮かべるのは競走馬の能力指数。過去の戦績から能力を数値化したものです。
だいたい直近の半年や1年の間のデータから算出しているようです。
今回は、そのレイティングを馬ではなく、騎手や厩舎について算出してみようと思います。
厩舎や騎手の能力というと、勝ち鞍数などがあげられます。確かにリーディングジョッキーやリーディングトレーナーなど、順位をつけるにはよさそうです。
しかし、「格付」という視点からみると、新馬を2勝するよりグレードレースを1勝する方が上位になると思うのです。
したがって、ここでは、「格＝獲得賞金」とみてレイティングを算出してみようと思います。
■ レイティングの計算方法
計算方法は簡単
レイティング（格値） ＝ 過去1年の獲得賞金÷出走数
つまり、１レースあたりの獲得賞金を換算したものをレイティング（格値）とします。
獲得賞金はレースごとに１着～5着までの本賞金です。
2017年の１年間で、各厩舎・騎手のレイティングを算出してみました。
このレーティング算出期間については、１年か2年ごとに更新する必要があります。今回は2017年１月～2017年12月までの１年間から算出していますので、2018年の６月まで使用。７月以降は2017年の7月～2018年の６月のデータで再計算します。
■ レイティングからランキングを作成
では、このレイティングの数値を、どのように馬券につなげるのか。
とりあえず、2018年の６月現在までのレースで検証してみます。
レースごとに、厩舎のレイティング数値をあてはめて、数値の大きい順にランク付して結果と照らし合わせてみました。
例えば2018年6月14日
3回川崎競馬4日目 7レース 紫陽花（あじさい）特別
１番ナッシングの厩舎は河津裕昭でレイティングは 57.4
２番カナールクインの厩舎は内田勝義でレイティングは62.4
といった具合に、全てにレイティングをあてはめてランク付します。
| 馬番 | 馬名 | 厩舎 | レイティング | ランク |
|---|---|---|---|---|
| 1 | ナッシング | 河津裕昭 | 57.4 | 3 |
| 2 | カナールクイン | 内田勝義 | 64.2 | 2 |
| 3 | セブンスコード | 川島豊 | 41.6 | 9 |
| 4 | キングスガイ | 玉井昇 | 51.0 | 5 |
| 5 | シゲルビーツ | 鈴木義久 | 49.9 | 7 |
| 6 | ファーストスキップ | 小久保智 | 80.5 | 1 |
| 7 | ダブルマシンガン | 高月賢一 | 51.6 | 4 |
| 8 | サーボプレス | 岩本洋 | 50.2 | 6 |
| 9 | ストロングリアン | 宇野木数徳 | 42.9 | 8 |
このようにして、2017年のデータから算出したレイティングで、2018年の１月～６月までのレースで検証してみました。
同様にして騎手のレイティングで検証した結果
少しですが、騎手のレイティングの方が良い数値に見えます。
単率や連率など、大分ものたりない数値になっていますが、それでも馬のレイティングの結果と同程度の確率になっていますね。
■ レイティングを馬券につなげるには
このレイティングをどのようにして馬券予想につなげるのか。
レイティングの数値をあてはめて、上位から馬券を組み合わせるのはムリですね。
むしろ、レイティングの数値は補足として使うのが良いかと思います。
今回は、レイティングをコンピ指数の補足として使ってみました。
使う数値は「厩舎レイティング」と「騎手レイティング」と「日刊コンピ指数」の３つ。
計算方法は
ｘ１＝ 0.000749
ｘ２＝ －0.0173
ｘ３＝ －0.13029
を係数とし、
14.6301+（厩舎レイティング * X1）+（騎手レイティング * X2）＋（コンピ指数 * X3）
例えば先ほどの2018年6月14日
3回川崎競馬4日目 7レース 紫陽花（あじさい）特別
１番のナッシングは
14.6301 +（57.4 * X1）+（51.5 * X2）＋（54 * X3）＝
14.6301 + 0.0429926 +（－0.89095）+（－7.03566）
＝6.7464826
２番のカナールクインは
14.6301 +（62.4 * x1）+（73.6 * x2）+（63 * x3）＝
14.6301 + 0.0467376 + (－1.27328) +（－8.20827）
＝5.1952876
といった具合に、全馬の着順値を求めて、数値の小さい順にランク付します。
これを2018年の１月から６月現在までで検証すると
着順指数が１位で単勝36.9%、連対率56.2％と、ソコソコ当たってしまうのですね。
馬連の組み合わせにしても、上位３頭のBOXで的中するのが34％。３レースに１回は３点買いで的中してしまうのです。
1400レース中
上位3頭の馬連Box 479 レース（34％）
上位4頭の馬連Box 710 レース（51％）
上位5頭の馬連Box 878 レース（63％）
上位6頭の馬連Box 1013 レース（72％）
4点Boxなら51％、5点Boxなら63％、6点Boxなら72％という結果になっています。
昔はこの程度のものでも「コンピューター予想」とかいって、ン万円で販売さえしていたのです。
係数をみても判るように、日刊コンピ指数にウェイトを多くしていますので、ほぼ日刊コンピ指数に近い値になっています。
コンピ指数の統計と若干の違いが出るのは、やはり厩舎や騎手ごとに「人気で来る・来ない」といった、厩舎や騎手ごとの傾向があるのではないでしょうか。過去を眺めてみても、そういった傾向のようなものは見て取れます。以下が参考になるかと思います。
■ さらなるレイティングの活用方法
レイティングを他に活用できそうだと思うのは、騎手の乗り替わりですね。
例えば、あなたが調教師だとして、しっかりと狙ったレースに勝つべく仕上げた場合、騎手はどうします？確実にミスの無い実績のある騎手に騎乗してもらいたいと思いませんか？逆に、勝負する気のないレースなら、騎乗依頼の難しい、ベテランや実績のある騎手に頼むより若手のこれからの騎手の方が安あがり？なのでは・・とか。
また、大井や船橋など、所属によって開催場ごとの勝率が変わるかもしれません。大井所属の厩舎は浦和では勝てないとか。そういったところも調べてみると以外な発見があるかもしれません。