UMAI PREDICTION SYSTEM

UMAIが読み解く、
勝負の方程式。

24種類のデータから61の分析特徴量を生成。
カテゴリ別22の特化モデルがJRA全レースを解析する、UMAI独自予想です。

UMAIによる競馬予想情報の配信サービスです

🎁 今なら7日間無料で全機能を体験できます

61

分析特徴量

22

特化予想モデル

14年

Walk-forward検証

一般レース 14年Walk-forwardバックテスト (33,961R対象)

堅実予想

回収

267%

的中

8.6%

馬連

穴狙予想

回収

219%

的中

8.6%

馬連

※ 2013年〜2026年のWalk-forwardバックテストによるシミュレーション値です。将来の的中・回収・利用者個人の収支を保証するものではありません。

— Features —

UMAIの4つの強み

データとUMAIの力で、競馬をもっとスマートに。

🎯

UMAI独自予想(デュアルモード)

的中率重視の「堅実予想」と回収率重視の「穴狙予想」。 2つの予想モードで、あなたの馬券スタイルに最適な予想を提供します。

堅実予想

  • 目標的中率の最大化
  • 馬券馬連・ワイド中心
  • 狙い人気馬の取捨を精密化し、堅い組み合わせを厳選
馬連回収率267%
トップ的中率30.7%

一般レース14年Walk-forward検証 / 33,961R対象

穴狙予想

  • 目標期待値(回収率)の最大化
  • 馬券三連複・三連単中心
  • 狙いオッズの歪みを検出し、高配当の穴馬を発掘
馬連回収率219%
トップ的中率28.2%

一般レース14年Walk-forward検証 / 33,961R対象

※ 上記はバックテスト(シミュレーション)結果です。将来の的中・回収を保証するものではありません。

📊

61 分析特徴量 ×22 特化予想モデル

8カテゴリにわたる分析特徴量を、レース種別ごとに最適化された予想モデルが判断します。

🐎9 項目

馬の基本能力

🧬6 項目

血統・系統適性

🏇8 項目

騎手・調教師

📏7 項目

距離・コース適性

🌤️10 項目

馬場・環境・展開

💹7 項目

市場・賞金動向

11 項目

JRA-VAN指標・調教

🎯3 項目

カテゴリ特化補正

合計 61 特徴量 × 重賞4 + 一般18 = 22 モデル並列運用

🏇

初心者でも迷わない

印・買い目まで具体的に提案。 UMAI解説付きで、なぜその予想なのかがわかります。

Before(自力予想)

  • 📰 新聞を読む 30分
  • ✏️ 印を打つ 20分
  • 🤔 買い目に迷う 10分
  • 合計 約60分

After(UMAI利用)

  • 📱 UMAIを開く 1分
  • 👀 印・買い目を確認 1分
  • 📖 UMAI解説を読む 1分
  • 合計 約3分
📐

14年 Walk-forward検証済み

時系列に沿ってモデルを再学習しながら、将来データを訓練に含めずに回収率・的中率を計測。 過学習を排除した厳密な検証を行っています。

14

年 検証期間

2013-2026

160

ヶ月 累計検証

46k+

レース検証

46,032R

0.690.84

AUC範囲

識別性能指標

— Backtest Results —

検証実績

学習に使用していないデータで検証したバックテスト結果です。投資判断にあたってはご自身の責任でご利用ください。

AUC 0.690.8461 分析特徴量22 特化予想モデル14年 Walk-forward検証46,032R 検証

本番シミュ (直近2年)

2024年4月〜2026年4月 / 学習外データ / 対象 4,547R

堅実予想
本番シミュ (直近2年)

馬連回収率

274%

トップ選出的中率

30.7%

累計シミュレーション収支+758,120円
馬連的中率10.2%
穴狙予想
本番シミュ (直近2年)

馬連回収率

217%

トップ選出的中率

28.2%

累計シミュレーション収支+1,093,690円
馬連的中率9.9%

14年 Walk-forward検証

2013年1月〜2026年4月 / 対象 33,961R

堅実予想
14年 Walk-forward検証

馬連回収率

267%

トップ選出的中率

30.7%

累計シミュレーション収支+5,203,970円
馬連的中率8.6%
穴狙予想
14年 Walk-forward検証

馬連回収率

219%

トップ選出的中率

28.2%

累計シミュレーション収支+7,624,730円
馬連的中率8.6%

【検証条件と免責】

  • ・ 検証手法: Walk-forward時系列検証 — 将来データを訓練に含めず、過去の時点で学習→次期間で検証を繰り返す手法
  • ・ 学習外データ (OOS): モデル学習に使用していない期間での検証結果
  • ・ 本番シミュ対象期間: 2024年4月〜2026年4月 / Walk-forward対象期間: 2013年1月〜2026年4月
  • ・ 馬連買い目: 期待値を基準に抽出した上位組み合わせを一律購入したシミュレーション
  • ・ トップ選出的中率: UMAIが各レースで最も評価の高い1頭が3着以内に入る割合
  • 本数値は過去データによるバックテスト(シミュレーション)の結果であり、将来の的中・回収・利用者個人の収支を保証するものではありません。馬券購入は自己判断・自己責任でお願いします。

— Try It —

今週末のレースで、UMAIの判断を確かめる。

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— Preview —

予想画面イメージ

堅実予想と穴狙予想、2つの視点でレースを読み解きます。

AUC 0.690.8414年 Walk-forward検証46k+ レース検証22 特化予想モデル
G2

サンプルステークス

東京 芝2000m (良)
9

ゴールドライジング

M.デムーロ

0.85
5

ブルーインパクト

川田将雅

0.78
13

サンデーグロウ

ルメール

0.65
2

スターオブキング

横山武史

0.52
11

ミッドナイトラン

戸崎圭太

0.48

おすすめ買い目

馬連9-58.5〜12.0
馬連9-1315.0〜22.0
ワイド9-53.0〜5.0

UMAI解説

東京芝2000m、良馬場想定。ゴールドライジングは前走の上がり3F 33.2秒が示す通り末脚が強力。中団追走から直線で伸びる展開が理想的。血統面でもディープインパクト系の配合は東京芝に高い適性。枠順も中枠で折り合いやすく、本命に推奨。

◎ ゴールドライジング 分析

スピードスタミナ瞬発力馬場適性コース適性展開利

スコア: UMAIが算出した0.00-1.00の総合評価値

※ 上記は予想画面のサンプル表示です。実際の予想内容とは異なります。
上記バッジの数値は過去データによるバックテスト結果であり、将来の的中を保証するものではありません。

— How It Works —

UMAIの仕組み

データサイエンスの力で、予想を科学する。

01

データ取得 & 特徴量生成

JRA公式データをはじめ、レースに影響する24種類の多様なデータを収集。 ここから61の分析特徴量を生成し、8カテゴリで体系化します。

分析特徴量 8カテゴリ (61項目)

🐎馬の基本能力
9項目 ▾
  • 前走スピード指数
  • 直近3走平均スピード指数
  • 前走上がり3F
  • 馬体重変化
  • 通算勝率
  • 他…
🧬血統・系統適性
6項目 ▾
  • 父系統
  • 母父系統
  • 父×母父クロス
  • 父×距離適性
  • 父×馬場適性
  • 他…
🏇騎手・調教師
8項目 ▾
  • 直近30走勝率
  • コース別勝率
  • 距離別勝率
  • 調教師勝率
  • 他…
📏距離・コース適性
7項目 ▾
  • 距離別成績4指標
  • 競馬場別成績3指標
  • 他…
🌤️馬場・環境・展開
10項目 ▾
  • 馬場状態
  • 天候
  • 脚質×枠順
  • 脚質×馬場
  • 場×距離相互作用
  • 他…
💹市場・賞金動向
7項目 ▾
  • 前走人気
  • 人気と着順の乖離
  • 賞金推移
  • 伏兵的中経験
  • 他…
JRA-VAN指標・調教
11項目 ▾
  • DMタイム
  • DM順位偏差
  • 坂路最速3F
  • ウッド最速2F
  • 調教新鮮度
  • 他…
🎯カテゴリ特化補正
3項目 ▾
  • 距離帯
  • 競馬場×距離
  • 血統×距離帯
  • 他…

取得データソース (24種類)

出走表馬番、枠番、斤量、馬齢、性別、馬体重
走破タイム直近10走の走破タイム、前半/後半ラップ
上がり3Fレースごとの末脚タイム、レース内偏差値
着順・着差直近10走の着順、着差(秒差)、入線タイム差
スピード指数基準タイムとの差から算出した能力指数
血統データ5代血統表、父系統分類(SS系/キンカメ系等)
母父系統母父の系統分類、ブルードメアサイアー成績
コース適性競馬場別・距離別・芝ダート別の成績
馬場適性良/稍重/重/不良ごとの成績、含水率補正
騎手成績騎手勝率、コース別勝率、直近30走成績
騎手×馬相性騎手と馬の組み合わせ別成績、乗り替わり影響
調教師成績調教師勝率、厩舎別仕上げ傾向
調教データ調教タイム、併せ馬結果、坂路/ウッド区分
枠順バイアス競馬場×距離×馬場状態ごとの枠別成績偏り
脚質分布出走馬の脚質構成(逃げ/先行/差し/追込の頭数)
ペース予測逃げ馬の数・位置からハイ/ミドル/スローを予測
オッズ前日オッズ、当日オッズ変動、オッズ乖離率
人気と結果の乖離過去の人気別的中率、過大評価/過小評価の傾向
馬体重変動前走比の馬体重増減、適正体重からの乖離
休養明け指数前走からの間隔日数、休み明けの成績傾向
季節補正月別・季節別の成績変動、成長曲線
レースグレードG1/G2/G3/OP/条件戦のクラス別成績
馬場指数含水率、クッション値、JRA発表の馬場状態
天候データ当日の天候、降水量予測、気温

※ これらのデータを毎週自動で収集・更新しています

24

データソース

61

分析特徴量

22

特化予想モデル

14年

Walk-forward検証

46k+

検証レース数

02

22の特化予想モデルで分析

重賞・OP専用4モデル + 一般レース18モデル(9カテゴリ×2戦略)を並列運用。 レース条件に応じて最適な予想モデルが判定を行います。

馬の能力・血統適性・騎手相性・馬場状態・展開予測・市場動向まで、多角的な特徴量を統合して各馬の総合スコアを算出します。

03

予想生成

堅実・穴狙の2モードで印・買い目・UMAI解説をレースごとに自動生成します。

スコアリング
上位馬選出
買い目生成
UMAI解説生成
04

Walk-forward検証

時系列に沿ってモデルを再学習しながら、将来データを訓練に含めず回収率・的中率を計測。過学習を排除した厳密な評価を行います。

2013年1月〜2026年4月の期間で、46,032レースを対象に検証しました。 詳しい数値は 検証実績セクション をご覧ください。

14年

検証期間

160

ヶ月累計

0.690.84

AUC

技術基盤

🧠

勾配ブースティング

LightGBMによる高精度な機械学習モデルで着順をランキング予測

🔬

特徴量エンジニアリング

61の分析特徴量を設計し、馬の能力を多角的にスコアリング

📐

Walk-forward検証

時系列に沿って学習・検証を繰り返す手法で、将来データを訓練に含めず過学習を排除

💹

期待値分析

予測確率とオッズの乖離を検出し回収率を最適化

— Who Is This For —

こんな方におすすめ

🔰

競馬を始めたいけど、何を買えばいいかわからない

📱

忙しくて自分で予想する時間がない

📉

自分の予想ではなかなか回収率が上がらない

🧮

データに基づいた合理的な予想を参考にしたい

💡

堅実に当てたい派と、大穴を狙いたい派の両方

📊

買い目やUMAI解説まで具体的に見たい

— Pricing —

料金プラン

あなたに合ったプランをお選びください。

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  • メインレース(1日2-3R)の印のみ
  • 堅実予想モード
  • 的中実績サマリー
  • 締め切り前の予想閲覧
  • 買い目提案
  • UMAI解説
  • 妙味予想モード
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  • 基本買い目提案
  • 簡易UMAI解説
  • グレード別的中実績
  • 締め切り前の全文閲覧

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  • 締め切り前の全文閲覧
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  • 詳細UMAI展開解説 + 血統分析
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