競艇の選手データの見方｜全国勝率・当地勝率・級別を3年分で数えた

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。

出走表を見ると、全国勝率6.50、当地勝率0.00のような数字が並んでいます。6.50はどれくらい強いのか、0.00は弱いという意味なのか。全国勝率は1着の割合ではなく「点」の数字で、6点台の艇でも1着は約4回に1回でした。

当地勝率0は「その場の記録が無い」という印です。0点という意味ではないので、0のまま平均しないでください。

この記事では、ZEN BOAT LAB の研究用データベースで、2023〜2025年の出走表約100万艇を数えた結果を載せます。勝率の帯ごとの着順、当地勝率0の中身、公式の期別成績のファイル（公式が半年ごとに出す全選手の成績表）との違いが分かります。データは、ZEN AI LAB が作って販売している自社ツールで集めました。

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。

全国勝率6点台でも、1着は約4回に1回

出走表の全国勝率を1点きざみの帯に分けて、その艇が1着・3着以内に来た割合を数えました。

対象は、2023〜2025年の989,318艇です。中止のレースと、欠場の艇（着順の対象から外れ、投票が返還される艇）は外しました。失格の艇は、1着ではなかった艇として残しています。全体の1着は16.8%です。

勝率が上がるほど、1着の割合も上がります。ただ、8点以上の艇でも1着は36.2%です。6点台なら25.5%で、4回に3回は1着ではありません。3着以内まで広げると、6点台で64.4%になります。

3年を1年ずつに分けても、帯の並びは同じでした。6点台の1着は、2023年25.3%・2024年25.5%・2025年25.6%です。

この表は、艇番をまとめた数字です

この表は、1号艇から6号艇までをまとめて数えています。艇番で1着の割合は大きく変わるので、1つの帯の中にも、1号艇の艇と6号艇の艇が混ざっています。

しかも、勝率が高い帯ほど1号艇の行が多く入っていました。0.01〜2.99点の帯では1号艇が3.5%なのに、8点以上の帯では24.8%です。帯ごとの差には、艇番の差も少し入っています。

レースの中で勝率1位の艇は、3回に1回1着

舟券を考えるときは、同じレースの6艇の中で比べることが多いと思います。そこで、各レースで全国勝率の高い順に1〜6位を付けて数えました。

対象は、6艇すべてに全国勝率があった165,906レースです。同じ勝率の艇は同じ順位（小さいほうの順位）にしました。1位が2艇以上いたレースは1,057ありました。

勝率1位の艇の1着は33.4%、約3回に1回です。6位の艇でも5.6%は1着になっています。1年ずつに分けても、1位は33.1%〜33.6%でほとんど動きませんでした。直前情報の展示タイムで同じように順位を付けて数えた結果は、競艇の展示データの見方にまとめました。

勝率1位の艇が1号艇だったレースは24.8%でした。残りの約4分の3は、2〜6号艇に勝率1位の艇がいたことになります。

全国勝率は「1着の割合」ではない

ここで迷いやすいのが、勝率という名前です。全国勝率6.50は、65%でも6.5%でもありません。

BoatData の同梱ドキュメント（データベース設計）では、全国勝率・当地勝率の単位は「点」です。2連率・3連率のほうは、パーセントで持っています。ZEN のデータベースの全国勝率は、0から9.16までの値でした。真ん中は5.33です。

公式の期別成績のファイルには、勝率と一緒に、選手ごとの1着の回数と出走回数も入っています。1着の回数を出走回数で割った「本当の1着の割合」を、勝率の帯ごとに見ました。

• 勝率4点台の選手: 1着の割合の真ん中は10.0%
• 勝率5点台: 17.1%
• 勝率6点台: 25.6%
• 勝率7点台: 32.6%

勝率6点台の選手でも、1着は4回に1回くらいです。上の出走表の数え方（6点台で25.5%）と、ほぼ同じところに出ました。

Python でデータを扱うときの「1着率」と「全国勝率」の違いは、競艇のデータ分析をPythonでにも書いています。

出走表の勝率と、期別成績のファイルの勝率は別の数字

選手のデータは、2つの場所にあります。

• 出走表: レースごとに、その日の全国勝率・当地勝率・級別が載る
• 期別成績のファイル: BOATRACE 公式サイトで年2回配られる、全選手の半年分の成績

期別成績のファイルは、1期に1つです。算出期間は5月1日〜10月31日と、11月1日〜4月30日の半年ずつでした。ZEN が取り込んだ9期分は、1期あたり1,604〜1,643人です。

出走表の全国勝率は、ファイルの値をそのまま写したものではない

ZEN の研究用データベースで、出走表の全国勝率と、期別成績のファイルの勝率を、選手ごとに突き合わせました。

一致した行は、どの期と比べても2%に届きませんでした。一致がいちばん多かった「レースの日の前に締まった期」でも1.9%です。

期間が締まった翌日から3日間に限っても、一致は7.7%でした。同じ選手の出走表の全国勝率は、1か月の中で2通り以上の値をとることが85.1%ありました。出走表の勝率は、レースのたびに動く途中の値と考えられます。

級別は、締めから2か月後に切り替わっていた

級別（A1・A2・B1・B2）は、選手の成績で決まる級です。期別成績のファイル9期分の延べ14,546人では、A1が20.1%・A2が20.2%・B1が49.4%・B2が10.2%でした。約半分がB1です。

同じファイルで、級ごとの勝率の真ん中は、A1が6.69点・A2が5.78点・B1が4.50点・B2が1.61点でした。A1の4分の3は6.42点以上で、B1の4分の3は4.94点以下です。

級は、期別成績のファイルとよく一致しました。

出走表の級を、「算出期間が締まってから2か月後の1日（1月1日・7月1日）から使う期」のファイルの級と比べると、99.6%が一致しました。月ごとに見ても、一番低い月で97.5%です。

たとえば10月31日に締まった期の級は、11月ではなく翌年の1月から出走表に出ていました。

過去のレースにつなぐときは、日付に気をつける

期別成績のファイルを過去のレースにつなぐときは、レースの日にもう出走表に出ていた期を選びます。レースの日を算出期間に含む期をつなぐと、そのレースより後の成績が混ざります。結果を予想する数え方では、未来の情報が入ってしまいます。

当地勝率0は11.5%。その場の記録が無いという印

当地勝率は、そのレースの競艇場（当地）での勝率です。3年分の1,009,512艇のうち、当地勝率が0だったのは116,143艇、11.5%でした。年ごとでは、2023年12.3%・2024年11.8%・2025年10.4%です。

当地勝率が0の行は、当地の2連率・3連率もすべて0でした。BoatData の同梱ドキュメントでは、これを欠けた値ではなく「当地の実績なし」として扱い、状態の列に区別して残しています。

同じ開催を除くと、0の艇は1年近くその場を走っていなかった

本当に「記録なし」なのかを、ZEN のデータベースで確かめました。当地勝率が0の艇が、そのレースの8日〜1年前に同じ場を走っていたかを数えています。

走っていたのは0.1%だけでした。当地勝率が0でない艇では76.9%が走っていたので、はっきり違います。

一方で、当地勝率が0の艇の82.9%は、1〜7日前に同じ場を走っていました。多くは同じ開催の前の日と考えられます。開催の途中で走っても、その開催のあいだは0のままだったようです。

0は「0点」ほど弱いという意味ではない

全国勝率の帯をそろえて、当地勝率が0の艇と0でない艇の1着の割合を比べました。

• 5点台: 0の艇16.4%・0でない艇17.6%
• 6点台: 0の艇24.7%・0でない艇25.5%

どの帯でも、0の艇のほうがわずかに低めでした。それでも、3〜7点台の差は1ポイント前後です。当地勝率0を「0点」として平均や順位に入れると、その艇を実際よりずっと弱く数えてしまいます。数えるときは空欄として別に扱い、0の艇が何艇いたかを横に書いておきます。

全国1位と当地1位、どちらが1着になったか

6艇すべてに当地勝率があった83,468レースで、同じレースの中で比べました。全国勝率1位の艇の1着は32.9%、当地勝率1位の艇は30.2%です。

全国1位と当地1位が同じ艇だったレースは54.6%でした。違う艇だった36,993レースでは、全国1位の艇の1着が28.7%、当地1位の艇が22.7%です。このデータでは、当地勝率だけで全国勝率の順位を入れ替える根拠は見つかりませんでした。

全国勝率が空の行もある

全国勝率が空の行は1,728艇ありました。すべて中止になった288レースの艇で、選手の登録番号も入っていません。全国勝率が0の行も1,986艇あります。どちらも、平均を出す前に外すか、別に数えます。

Excel で同じように数えるなら、競艇のデータ分析をエクセルでの手順が使えます。中止・欠場をどう分母から外すかは、競艇の結果データベースの作り方に書きました。

自分で数えるなら、出走表と結果を1艇ずつ並べる

ここまでの数字は、出走表の勝率と、その艇の着順が1行に並んでいれば数えられます。必要なのは、全国勝率・当地勝率・級別と、着順・欠場・失格の状態です。

ただ、3年分で約100万行になります。出走表を1レースずつ開いて写すと、1日分の真ん中で156レース・936艇です。当地勝率0を空欄と区別して写すのも手間がかかります。

その作業が重くなったら、集めて表にするところをツールに任せる方法もあります。

出走表の数字が全体のどのあたりか（モーター2連率・平均STなどの目安）は、競艇の出走表の見方に約100万艇の分布でまとめました。

選手データを集めて表にす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。競艇の公開データを、期間と競艇場を選んでまとめて集める Windows 用のツールです。

• 出走表・展示／直前情報・結果・払戻を取得して、SQLite にためます。次からは新しい分だけを取ります
• Excel・CSV には、「レースごとに1行」「艇ごとに1行」の形で書き出せます
• 同梱の CSV の説明では、艇ごとの行に全国勝率・当地勝率・級別と着順が並び、当地勝率の状態の列もあります

使う前に知っておいてほしいことです。

• 予想・買い目・自動投票の機能はありません。集めて保存し、出力するところまでです
• 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。

当地勝率が低い選手をどう読むかは、全国勝率と当地勝率の違いで条件をそろえて比べています。

A1やB1の級別がいつ、何で決まるのかは競艇の級別の決め方で公式の説明から確かめています。

勝率と並んで気になる選手の年齢の見方は、ボートレーサーの年齢のピークでコースをそろえて比べています。

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

確かめたことは、次のとおりです。

• 数字はすべて、研究用データベースを読み取り専用で開いて数えました。2023〜2025年の出走表1,009,512艇です
• 数え方は、計算の前に計画に書きました。結果を見て足した確認（級の切り替わり・同じ開催の扱い）は、日付つきで追記しています
• 期別成績のファイル9期分は、ZEN のデータベースに取り込んだものを使いました
• 販売ページ2つは、2026年10月22日に開いて読みました

このデータでは分からないことは、次のとおりです。

• まだ確かめられていないこと：出走表の全国勝率・当地勝率が、どの期間の成績で計算されているか
• まだ確かめられていないこと：期別成績のファイルの勝率の正確な計算方法（単純な点数の式では半分も一致しませんでした。LAB 記録）
• 競艇場ごと・艇番ごとの違い。この記事では分けていません

数字はどれも過去のレースを数えたものです。この先の結果を約束するものではなく、買い方の良し悪しを示すものでもありません。

まとめ

1. 勝率は帯やレース内の順位で見て、1着の割合と取り違えない
2. 当地勝率0は「記録なし」として空欄で扱い、0のまま平均しない
3. 期別成績のファイルを過去のレースにつなぐときは、級が出走表に出始める1月1日・7月1日を基準に選ぶ

LAB 記録（読み飛ばしてかまいません）

• 研究用データベース全体は、2023年1月1日〜2026年9月27日の1,366日・210,600レースです
• 着順を使ったのは2023〜2025年の168,252レースだけです。2026年の出走表254,088艇は、件数だけを数えました
• 勝率の帯の表の分母は989,318艇です。中止のレースの14,076艇と、中止以外の欠場6,118艇を外しました
• 帯は計算の前に決めました。全国勝率がちょうど0の1,965艇は表から外し、別に数えています（1着3.9%）
• 本文の「全国勝率が0の行」1,986艇は、中止・欠場も含めた数です。1,965艇はそれらを外した分母での数です
• 欠場は、着順の状態のコード14〜16（フライング欠場・出遅れ欠場・欠場）です。BoatData の同梱ドキュメントの分け方です
• レース内の順位は、6艇すべてに全国勝率があった167,964レースから、中止を外した165,906レースです
• 同じ勝率は小さいほうの順位にそろえました。1位が1艇だけのレースに絞っても、1位の1着は33.5%でした
• 当地の比較は、6艇すべての当地勝率が0でない84,569レースから、中止を外した83,468レースです
• 「全国1位と当地1位が同じ艇」は、両方とも1位が1艇だけだった83,427レースのうちの割合です
• 「8日〜1年前」は、2024年以降のレースで数えました。データベースの始まりより前を見ないためです
• 8日〜183日前に同じ場を走っていた割合は、当地勝率0の艇で0.1%、0でない艇で50.7%でした
• 1回目の計算では「183日以内」を同じ開催の前日も含めて数え、0の艇でも83.0%になりました。同じ開催を外すため、8日以上前に直しました（計画の追記2）
• 出走表との突き合わせは、選手の登録番号で行いました。期のファイルに登録番号が見つからない行もわずかにあります
• 級の一致の確認では、1,004,082艇を比べ、見つからなかった3,702艇は外しました
• 勝率の式の確認: 着順ごとに10・8・6・4・2・1点を付けて出走回数で割る単純な式で、期のファイルの勝率を計算し直しました
• 一致したのは14,097件（選手×期）のうち6,449件（四捨五入）で、切り捨てなら3,397件でした。分母を着順の合計にしても一致は増えません
• 出走回数が着順の合計より多い選手が多くいました。差は真ん中で1回です。勝率の計算方法は断定しません
• 当地勝率0の艇と0でない艇の1着（全国勝率の帯をそろえて）: 0.01〜2.99点 1.2%・2.4%、3点台 6.7%・7.8%、4点台 9.9%・10.8%
• 続き: 5点台 16.4%・17.6%、6点台 24.7%・25.5%、7点台 28.6%・29.6%、8点以上 29.9%・36.6%（0の艇は201艇だけ）
• 級ごとの勝率の分布は、期のファイルの勝率です。出走表の全国勝率の真ん中は、A1 6.66点・A2 5.78点・B1 4.57点・B2 2.16点です。A1〜B1は近い値で、B2は出走表のほうが高めでした
• 選手の名前・登録番号は、記事には出していません。数字はすべて集計です
• 競艇場ごと・級別ごとの1着の割合は、ZEN BOAT LAB の有料の研究で扱っているので、この記事では出していません