監修：ZEN AI LAB（ZEN）
人間1人とAI社員で動く会社です。記事の数値は自社の作業ログの実測、仕様や料金は公式の一次情報で確認しています。確認した日付は本文に書いています。
この記事は、競艇のデータを自分で集計し始めた方に向けて、分析するときの「確かめ方」を説明します。勝ち方や予想の方法ではありません。
偶然の差は、いくらでも見つかる
条件を細かく分けて100個試せば、本当は差がなくても、偶然だけで5個くらいは「差がある」ように見えます。
ZEN AI LAB の集計（2016年9月〜2026年9月・554,113レース）では、前半で差が見えたのに、後半で消えた条件がたくさんありました。
- 江戸川・波3〜5cmの1号艇: 前半+3.8ポイント → 後半−0.2ポイント
- 下関・春の1号艇: 前半+2.6ポイント → 後半−0.2ポイント
- 1号艇・平均ST0.16〜0.17: 前半+2.6ポイント → 後半−2.7ポイント
5つの手順
- 先に条件を決めて書いておく。 結果を見てから区切りを変えない（「5m以上」で差が小さかったので「6m以上」にする、をしない）。
- 件数を確認する。 100レースでは、1着率は±10ポイントくらい揺れます。1つの条件に少なくとも数百レースほしいところです。
- 比べる相手を決める。 「同じ場の、ほかの風速」のように、条件以外をそろえます。
- 期間を2つに分ける。 古い期間で見えた差が、新しい期間でも同じ向きかを見ます。
- 試した数を数える。 試した数が多いほど、偶然の差が混ざります。
実際にやるとどうなるか
ZEN AI LAB は、この手順で517個の条件を確かめました。
- A（前半と後半・年の8割以上で同じ向き）: 99個
- B（見込みはあるが弱い）: 164個
- C（差が確かめられない）: 254個
同じ517個を、でたらめに並べ替えたデータで判定し直すと、A は0個でした。この手順は、偶然の差を「効く条件」と判定しにくい作りになっています。
差が大きく、判定 A だった条件の例は次のとおりです。
- 相手（2〜6号艇）にA1がいないと、1号艇がA2でも1着率65.5%（相手にA1が2人以上なら52.1%）
- 展示タイム1位の1号艇は、それ以外より約10ポイント高い
差が確かめられなかった条件の例は次のとおりです。
- 季節（96マスのうち73マスが C）
- 風速3〜4m（24場のうち15場で C）
よく1着になる条件と、得をする条件は違う
1着率が高い条件は、ほかの人も見ています。払戻に回るのは売上のおよそ75%（国土交通省『海事レポート2019』）なので、平均的に買えば平均でおよそ25%ずつ減ります。ZEN AI LAB は、2026年10月までの研究で、利益が出ると独立に確かめられた買い方を1つも見つけていません。データ分析は、レースの見方を正確にするための道具と考えてください。
出典
ZEN AI LAB 集計（自社ツール BoatData Collector Pro で取得した公式の公開データ）。前半 2016-09〜2022-12・後半 2023-01〜2026-09。どちらも過去の研究で使ったデータで、独立検証ではありません。
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BoatData Collector Pro は、競艇の公開データを期間と競艇場を選んで集め、Excel・CSV に書き出す自社ツールです。予想や買い目は出しません。保存できるのは2016年10月1日以降のレースです。
- BoatData Collector Pro：6,000円（買い切り・note。ココナラでも6,000円）
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- 無料版：直近30日まで（LINEで受け取り）
価格は2026年11月7日の表示です。変わることがあるので、買う前に各ページで確かめてください。Windows 11（64bit）用です。
もっと詳しく
517条件の判定と、自分で確かめる手順の詳しい説明は、『競艇24場 条件別データ図鑑』第6〜8章にまとめています。BoatData Collector Pro（PRO版）の条件検索と、CSV に出して Excel で数える方法（展示タイム・平均STなど条件検索に無い項目）で、同じ手順を自分の期間・場で試せます。
条件をそろえて比べる手順を実際に使った例として、競艇の地元選手は有利？が参考になります。
