競艇は何日目が荒れる？初日の万舟率は18%、最終日は平均並み

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。

「ボートレースは 何日目が荒れやすいですか？ 最終日は比較的おだやかな配当ですか？」。Yahoo!知恵袋に2019年に出た質問です（質問ページ）。

約21万レース（2023年1月〜2026年9月）を節ごとに並べると、目立って違ったのは初日だけでした。万舟率（3連単の払戻が1万円以上のレースの割合）は、初日が17.98%、2日目以降は16.54%です。最終日は16.94%で、おだやかとは言えない値でした。

「最終日は荒れやすいのか」「初日から7日目まで各日で傾向があるのか」という質問も、ほかにいくつも見つかります。

読み終えると、何日目とレースの種類ごとの荒れ方を、数字でつかめます。自分の場で数え直す式も載せます。数えたのは、ZEN AI LAB が作って販売している自社ツールで集めた研究用データベースです。競艇のデータで何が数えられるかの全体は、競艇のデータの見方と集め方にまとめています。

何日目ごとの万舟率。高いのは初日だけ

BOATRACE 公式サイトの BOAT RACE GUIDE には、節は最大7日間（通常4〜6日間）と書かれています。予選から始まり、準優勝戦、最終日の優勝戦という流れが基本です。

データベースには「何日目」の列がありません。そこで、同じ場で日付が続き、開催の名前が同じ日を1つの節としてまとめました。最終日に優勝戦がある4〜7日の節が3,100あり、その中の205,932レースを数えています。いちばん多いのは6日間の節で、58.23%でした。万舟の数え方は競艇の万舟とはと同じです。

3日目以降は、節の長さによって準優勝戦の日や最終日も入ります。4日間の節なら、3日目が最終日の前日、4日目が最終日です。そのため最終日と前日も別に並べました。全体の万舟率は16.78%です。

初日は17.98%で、2日目から最終日まではどれも16.26%〜16.94%の間でした。12レースに直すと、初日が約2.2本、2日目以降が約2.0本です。差は1日0.2本ほどなので、「初日は毎回荒れる」という大きさではありません。

1号艇の1着は1〜3日目が51〜52%台で、4日目から上がり、5日目以降は58〜60%台です。後半の日は準優勝戦・優勝戦・選抜戦が増える日です。

節の長さが混ざるのを避けるため、いちばん多い6日間の節（1,805節）だけでも数えました。1日目が18.02%、2〜6日目は15.87%〜16.89%で、同じ形でした。

初日の差は、4年とも同じ向きだった

たまたまではないかと、4つの切り方で確かめました。

• 年ごと: 2023年から2026年まで、どの年も初日のほうが高い値でした
• 24場それぞれ: 初日のほうが高い場が21場でした
• 予選だけ: 初日の予選が18.23%、2日目以降の予選が16.88%でした
• レース番号ごと: 12あるレース番号のうち11で、初日のほうが高い値でした

初日のドリーム戦を除いても17.94%で、ほとんど変わりません。予選だけを日ごとに並べても、1日目18.23%、2日目17.00%、3日目17.04%、4日目16.49%でした。レースの種類の混ざり方だけでは説明がつかない差です。

最終日は「おだやか」とは言えない

冒頭の質問の後半、最終日はどうか。最終日の万舟率は16.94%で、全体の16.78%とほぼ同じでした。

優勝戦は17.27%です。優勝戦に乗れなかった選手が走るレースは「負け戦」と呼ばれ、荒れるという声もあります。最終日の一般戦は17.14%で、予選の17.22%と同じくらいでした。負け戦だけが目立って荒れる形は、この数字には出ていません。

買う日を何日目で選ぶほどの差ではない、というのがこの数字の読み方です。

準優勝戦は、万舟率が一番低い種類

レースの種類ごとに分けると、万舟率が一番低いのは準優勝戦の14.63%でした。全体より2.15ポイント低い値です。

「堅い決着のレースを選びたいなら準優勝がいいですか？」という質問もあります（質問ページ）。万舟率で見れば、準優勝戦は低いほうです。それでも約7レースに1回は万舟になっています。

準優勝戦の1号艇の1着は72.44%で、予選の47.62%よりずっと高い値です。種類ごとの1号艇の数字は競艇の1号艇の勝率にまとめています。

準優勝戦がいつあるかも数えました。準優勝戦の99.04%は最終日の前日で、89.25%は10〜12Rでした。優勝戦は97.81%が12Rでした。

自分の場で数え直すには

全国の数字は、よく行く場とは違います。場ごとの荒れ方は荒れる競艇場ランキングにあります。BoatData Collector Pro で払戻を CSV に書き出すと、日付・場・レース番号・券種・払戻金の列が入ります。ZEN が書き出した CSV の列は、次のとおりでした。A列が race_date、B列が venue、E列が bet_type です。G列が payout_yen、I列が payout_status です。列の位置は1行目の列名で確かめてください。

節の初日の日付をセル K1 に入れると、その日の万舟の数が出ます。

• 桐生の初日の万舟の数: =COUNTIFS(A:A,K1,B:B,"桐生",E:E,"trifecta",G:G,">=10000",I:I,"NORMAL")
• 分母（その日のレース数）: =COUNTIFS(A:A,K1,B:B,"桐生",E:E,"trifecta",I:I,"NORMAL")

初日の日付は、開催日程で確かめて並べます。ここが一番の手間です。

数がそろうまでには時間がかかります。1場の初日は1年で約410レースで、万舟率は±3.7ポイントほど揺れます。初日と2日目以降の差は1.44ポイントなので、1場の1年分では見分けられません。全国を何年分も集める作業は、ツールに任せる手もあります。

払戻を何年分も集めるところを任せるなら

ZEN AI LAB の自社ツール BoatData Collector Pro は、この記事の数字を数えた研究用データベースを作ったツールです。期間と競艇場を選んで、競艇の公開データをまとめて集める Windows 用のツールです。

• 出走表・展示／直前情報・結果・払戻を取得し、SQLite にためます。取得済みのデータは取り直さず、次は続きから取得します
• Excel・CSV に書き出せます

使う前の注意

• 予想・買い目・自動投票の機能はありません。集めて保存し、出力するまでです
• 公式サイトや BOATRACE とは関係のない、非公式のツールです。データの正確性は保証していません
• 無料版があります。取得できる期間は直近30日までです。製品版は期間を自分で選べます（保存できるのは2016年10月1日以降のレース。2026年11月に実際に取得して確かめた範囲）

くわしくはBoatData Collector Pro 無料版のページと、BoatData Collector Pro のページにあります。

日程のほかに、天気と風で荒れ方がどう変わるかは競艇は雨の日に荒れる？にまとめました。

節の終盤にある準優勝戦が何日目・何レースに組まれるかは、競艇の準優勝戦とはで数えています。

競艇のデータを、何か月分も自分で集めて数えるなら

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）
• 分析版 BOAT DATA PRO：10,000円（ココナラ）。集めたデータを進入コース別・選手別などに集計する画面つき
• 無料版：直近30日まで（LINEで受け取り）

実際の画面7枚で使い方を見るnote で購入する（6,000円）分析版 BOAT DATA PRO を見る（ココナラ）まず無料版を受け取る

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。

確かめたことと、データでは分からないこと

数字はすべて研究用データベース（2023年1月1日〜2026年9月27日）を読み取り専用で開いて数えました。節の説明は、2026年11月5日に公式の BOAT RACE GUIDE を読みました。

このデータでは分からないことは、次のとおりです。

• 初日の万舟率が高い理由。番組の組み方も、モーターの調整も測っていません（まだ確かめられていません）
• グレードごとの違い。この記事ではグレードで分けていません
• 2つの式の、エクセル本体と Google スプレッドシートでの動き。1日分の CSV を Python で数えた値だけを確かめています（まだ確かめられていません）

数字はどれも過去のレースを数えたものです。初日のレースを買えばよいという意味ではなく、この先の結果を約束するものでもありません。買い続けたときに戻ってくる割合は、この記事では出していません。

まとめ

• 万舟率が目立って高いのは初日（17.98%）だけで、2日目以降は16.54%でした。差は1日12レースで0.2本ほどです
• 最終日は16.94%で平均並み。準優勝戦は14.63%で、種類の中では一番低い値でした

1. よく見る場で、初日と準優勝戦の日の万舟の本数を1か月メモする。1か月では差は見えないので、全国の数字と並べて読む練習と考える

LAB 記録（読み飛ばしてかまいません）

• 節の作り方: 同じ場で、日付の間が3日以内かつ races.race_name（開催の名前）が同じ日を1つの節にしました。できたのは3,183節です
• 除いた節: 場ごとのデータの最初の日に始まる節（24）、最終日に優勝戦が無い節（46）、長さが4〜7日でない節（13）。残りが3,100節です。節の中の日付の間は、すべて1日でした
• 節の長さは4日17.29%・5日18.16%・6日58.23%・7日6.32%です。7日目は7日間の節だけ（2,352レース）なので、万舟率16.41%は幅が大きい値です
• レースの種類は副題で分けました。優勝戦は「優勝戦」を含むもの（準優勝戦・準々優勝戦を除く）です。準優勝戦は「準優」を含むもの（準優進出戦を除く）です
• ドリーム戦は「ドリーム」を含むもの、予選は「予選」で始まるもの、一般戦は「一般」「一般戦」です。選抜戦・特選などその他は15.69%でした。分け方は競艇の1号艇の勝率と同じです
• 種類ごとの値は全レース（210,600）で数えました。節に入れたレースだけで数えると、準優勝戦は14.67%です
• 万舟率は3連単の NORMAL の払戻があるレースが分母で、同着で2行あるレースは大きいほうの払戻で判定しました（競艇の万舟とはと同じ数え方）
• 初日の95%の幅は17.59〜18.38%、2日目以降は16.37〜16.72%です
• 年ごとの値: 初日 17.81%・18.04%・18.03%・18.07%、2日目以降 16.88%・16.77%・16.39%・16.02%（2023〜2026年。2026年は9月27日まで）
• 初日のほうが低かった3場は福岡・若松・蒲郡です。初日のほうが低かったレース番号は8Rです
• 初日の差は、計画の段階では主役にする予定がなく、数えてから気づきました。年・場・予選だけ・レース番号での確かめと、種類ごとの全レースでの数え直しは、1回目の計算の結果を見たあとに計画へ書き足して行いました
• 95%の幅は、レースを互いに独立とみなして出しています。同じ日・同じ場のレースは天候などで似るので、実際の幅はこれより広い可能性があります
• 優勝戦の97.81%（12R）は、節に入れた優勝戦3,155レースが分母です。このうち17レースは最終日以外の日でした
• 数え直しの幅は、万舟率を17.98%として1.96×√(p×(1−p)÷レース数)で出しました。1場の初日のレース数は、24場の中央値（3年9か月で1,534.5）を1年に直した値です
• 式は、2026年8月24日の1日分の CSV で、三国の万舟2・レース数12を Python で数えて確かめました。COUNTIFS は同着で払戻が2行あるレースを2回数えます（データベースの集計は大きいほう1つ）
• 悩みの原文2件は、2026年11月5日に質問ページを開いて文面を照合しました
• 販売ページ2つは、2026年10月29日に開いて読みました