ABOUT · 予想ロジックの仕組み

煽らない。
数値で淡々と語る、競馬予想。

Keiba Brief は、過去レースのデータから5つの評価軸でレースを分解し、印（◎◯▲△☆）を機械的に付与する予想システムです。当たれば成果として、外れればその記録として、すべて開示しています。

5つの評価軸

能力

馬個別の Elo風レーティング R を、レース内での順位（パーセンタイル）で評価。上位20% = ◎ / 45% = ◯ / 75% = △ / 下位 = ×

R_rank percentile

実績

過去対戦相手の中で、僅差(±0.3秒以内)で接戦した相手がその後どれだけ好走したかをカウント。「強い相手と戦ってきた」かを定量化。

好走相手数 + 最高レースレベル

産駒

父の今回条件（芝/ダ・距離帯）での勝率・複勝率を、その父の全体平均と比較。差分が大きいほど高評価。5段階（特/◎/◯/△/悪）。

勝率Δ / 複勝率Δ vs 全体

調教

直近の坂路・ウッドコースのタイムから、調教の質を数値化したスコア。 ≥15 = ◎ / 5〜15 = ◯ / -5〜5 = △ / <-5 = ×

調教 score

期待値

市場が付けた人気と、R順位（実力評価）のズレ。R順位より人気が低いほど「実力に対して過小評価」=妙味あり。+5以上で◎。