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。
直前情報のスタート展示（本番前に行うコース取りとスタートの練習）で並びを見たけれど、本番でもこのまま並ぶのか。ST 0.10 は早いのか、0.01 はどれくらい珍しいのかを知りたい人向けの記事です。
約21万レースを数えると、スタート展示と本番で6艇の並びが同じだったのは88.00%でした。変わったのは12.00%で、約8レースに1回です。展示が枠番どおりの並び（枠なり）だったレースは、本番も92.91%が枠なりでした。
2023年1月から2026年9月までのレースで、公式のルールを確かめたうえで、並び・ST（スタートタイミング）・ST 1位の艇の着順を数えています。読み終えると、エクセルや Google スプレッドシートで自分の場や期間を数え直すこともできます。
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。
スタート展示の並びは、約9割がそのまま本番になる
スタート展示と本番の両方で、6艇の進入コースが記録された204,864レースで、並びを比べました。
| 展示と本番の並び | 割合 |
|---|---|
| 6艇とも同じ | 88.00% |
| 1艇でも違った | 12.00%（24,575レース・約8レースに1回） |
| 展示が枠なり → 本番も枠なり | 92.91% |
| 展示が枠なり → 本番は枠なりでない | 7.09% |
| 展示が枠なりでない → 本番は枠なり | 15.78% |
スタート展示が枠なりだったのは、83.93%のレースです。そのうち本番も枠なりだったのは92.91%で、残りの7.09%は本番で並びが崩れました。反対に、展示では枠なりでなかったのに、本番で枠なりに戻ったレースも15.78%ありました。
公式の BOAT RACE GUIDE にも、選手どうしの駆け引きで、スタート展示と本番でスタートのコースが違うことがある、と書かれています。
スタート展示では、約5艇に1艇がフライングしていた
公式ガイドによると、スタート展示でのフライングや出遅れに罰則はありません。数えると、展示の ST が記録された約124万艇のうち、21.65%（約5艇に1艇）がフライングでした。1艇でもフライングがあったレースは59.28%です。
本番でフライングした艇は4,936艇で、スタート展示の約55分の1でした。展示の ST のフライングと、本番のフライングは、同じ重さでは数えられません。本番のフライングの頻度と罰則は、競艇のフライングにまとめています。
スタートのルール。0秒から1秒の間にスタートラインを越える
BOATRACE 公式サイトの BOAT RACE GUIDE によると、競艇は「フライングスタート方式」です。走りながら、決められた時間内（0〜1秒）にスタートラインを通過します。
- 大時計が0秒を指す前に通過するとフライング（F）、1秒以上遅れると出遅れ（L）です。どちらもその艇は欠場になり、その艇に関する舟券は返還されます
- ST（スタートタイミング）は、大時計の0秒から何秒後にスタートラインを通過したかを、100分の1秒単位で表したものです。数字が小さいほど早いスタートです
- ST 0.00 は、0秒ちょうどの通過なのでフライングではありません
公式の用語辞典には、トップレーサーの平均 ST は0.15程度と書かれています。
スタート位置（進入）は、待機行動のコース取りで決まる
ピットを出てからスタートまでの待機行動の間に、選手どうしが狙ったコースを主張し合って、スタートのコース（進入）が決まります。これをコース取りといいます。
- 公式ガイドでは、先にボートの舳先（へさき）をスタートラインの方向に向けた艇から内側のコースに入るのが原則とされています
- 内から「123456」と枠番どおりに並んだ状態を「枠なり進入」と呼びます
- 外枠の艇が大きく回り込んで、ほかの艇の前につけてインを取る戦法が「前づけ」です。前づけでインを取ると助走が短くなり、スタートが難しくなります
- スタートラインから150m以内から出る「スロースタート」は1〜3コース、200m以上から助走をつける「ダッシュスタート」は4〜6コースが多くなります
本番の枠なり進入は約8割
本番で6艇とも進入コースが記録された205,080レースを数えました。
| 本番の進入 | レース数 | 割合 |
|---|---|---|
| 枠なり（6艇とも枠番どおり） | 165,143 | 80.53% |
| 2艇が枠番と違うコース | 19,557 | 9.54% |
| 3艇が違う | 10,162 | 4.96% |
| 4艇以上が違う | 10,218 | 4.98% |
並びは入れ替わりなので、枠番と違うコースの艇が1艇だけになることはありません。枠なりでなかったレースは19.47%で、約5レースに1回です。年ごとに見ると、2023年79.48%、2024年80.45%、2025年80.88%、2026年（1〜9月）81.55%でした。
枠番ごとに、枠番どおりのコースから出た割合は、2号艇94.16%、3号艇92.15%、4号艇88.35%、5号艇83.64%、6号艇86.41%です。5号艇がいちばん動いていました。1号艇が1コースを取れなかったレースは、競艇の1号艇の勝率で数えています（0.98%）。
本番の ST は真ん中が0.16。0.01は約250艇に1艇
フライング・出遅れ・欠場を除いて、本番の ST が記録された1,238,512艇を数えました。
| 本番の ST | 艇の数 | 割合 |
|---|---|---|
| 0.00〜0.05 | 51,952 | 4.19% |
| 0.06〜0.10 | 194,259 | 15.68% |
| 0.11〜0.15 | 363,396 | 29.34% |
| 0.16〜0.20 | 319,262 | 25.78% |
| 0.21〜0.30 | 263,518 | 21.28% |
| 0.31以上 | 46,125 | 3.72% |
真ん中は0.16で、4分の1が0.11、4分の3が0.21でした。0.10以下は19.87%で、約5艇に1艇です。2023年から2026年まで、どの年も真ん中は0.16でした。
ぎりぎりのスタートはめったにありません。ST 0.01 は4,941艇（0.40%・約250艇に1艇）、0.00 は805艇（0.06%）でした。出走表の「平均 ST」の分布は、競艇の出走表の見方にあります。
コースごとの ST。0.10以下は1コースが最も多い
| 進入コース | ST の真ん中 | 0.10以下の割合 |
|---|---|---|
| 1コース | 0.15 | 24.52% |
| 2コース | 0.16 | 18.63% |
| 3コース | 0.15 | 21.18% |
| 4コース | 0.15 | 20.71% |
| 5コース | 0.16 | 19.01% |
| 6コース | 0.17 | 15.17% |
真ん中で見ると、コースごとの差は0.02以内です。0.10以下の早いスタートは1コースがいちばん多く（24.52%）、6コースがいちばん少なく（15.17%）なりました。
ST 1位の艇が1着になったのは約4割
ここからの数字は、レースが終わってから分かるものです。買う前に、どの艇が ST 1位になるかは分かりません。
1レースの中でいちばん ST が早かった艇（ST 1位）が1着になった割合を、1着の艇がいる207,662レースで数えました。フライングの艇は除き、同じ ST の艇が2艇以上いるときは、どちらも1位にしています。ST 1位の艇が1着だったのは39.47%（約4割）でした。
1着の艇の ST の順位を見ると、2位が21.26%、3位が15.21%、4位以下が24.06%です。1着の艇の約6割は、ST 1位ではありませんでした。
ST 1位が1艇だけだった174,709レースで、コースごとに、ST 1位だった艇と、そうでなかった艇の1着の割合を並べました。
| コース | ST 1位になった割合 | ST 1位の艇の1着 | ST 1位でなかった艇の1着 |
|---|---|---|---|
| 1コース | 29.45% | 73.48% | 47.27% |
| 2コース | 12.05% | 27.68% | 11.65% |
| 3コース | 14.97% | 24.22% | 10.69% |
| 4コース | 16.50% | 29.14% | 7.32% |
| 5コース | 14.19% | 16.32% | 4.56% |
| 6コース | 12.85% | 7.40% | 1.21% |
どのコースでも、ST 1位の艇は、ST 1位でなかった艇より1着の割合が高くなっていました。6コースは1.21%から7.40%に、4コースは7.32%から29.14%に上がっています。それでも、外のコースほど1着の割合そのものは低いままです。コースごとの決まり手は、競艇の決まり手の割合で数えています。
自分の場や期間で、進入と ST を数え直すには
全国・3年9か月の数字は、よく行く場や今年だけとは違うかもしれません。BoatData Collector Pro の「艇ごとに1行」の CSV を使えば、同じ数え方ができます。Google スプレッドシートでもエクセルでも、同じ式で数えられます。
ZEN が書き出した CSV の列は、次のとおりでした。列の位置は書き出し方で変わることがあるので、1行目の列名で確かめてから式を入れてください。
| 列 | 列名 | 中身 |
|---|---|---|
| J | boat_number | 枠番 |
| AI | preview_course | スタート展示の進入 |
| AJ | preview_st | スタート展示の ST（フライングは負の数） |
| AS | actual_course | 本番の進入 |
| AT | actual_st | 本番の ST（フライングは負の数） |
- BoatData で、見たい場と期間を「艇ごとに1行」で CSV に書き出します
- Google スプレッドシートかエクセルで開きます
- 空いているセルに、次の式を入れます（2行目から10000行目までの例）
- 本番で枠番どおりのコースから出た艇の数:
=SUMPRODUCT((J2:J10000=AS2:AS10000)*(AS2:AS10000<>"")) - 展示と本番で進入コースが違った艇の数:
=SUMPRODUCT((AI2:AI10000<>AS2:AS10000)*(AI2:AI10000<>"")*(AS2:AS10000<>"")) - スタート展示でフライングした艇の数:
=COUNTIFS(AJ2:AJ10000,"<0") - 本番の ST の真ん中（フライングと空欄を除く）:
=MEDIAN(FILTER(AT2:AT10000,(AT2:AT10000<>"")*(AT2:AT10000>=0))) - 1コースで ST 0.10以下だった艇の数:
=COUNTIFS(AS2:AS10000,1,AT2:AT10000,">=0",AT2:AT10000,"<=0.1")
FILTER は Google スプレッドシートと、新しいエクセル（Microsoft 365 など）で使えます。式で数える値は、1日分の CSV を Python で数えて確かめました（末尾の LAB 記録）。
進入や ST を場ごと・月ごとに何度も見たくなると、直前情報と結果を毎日写す作業のほうが重くなります。集めるところはツールに任せる手もあります。
展示と結果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。取得済みのデータは取り直さず、次からは続きから取得します
- Excel・CSV に、「レースごとに1行」「艇ごとに1行」の形で書き出せます
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。
展示で変わった進入が本番でどう並ぶか、場ごとの違いは競艇の進入とはで数えています。
出走表の平均STが本番のSTとどれだけ近いかは、競艇の平均STの見方で展示のSTと比べています。
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）
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き、計算の前に書いた計画どおりに数えました。ルールは2026年10月30日に公式の BOAT RACE GUIDE を開いて読みました。スタート展示の記録は、2023〜2026年の7レースで公式の直前情報と突き合わせ、すべて同じでした。くわしい確かめ方は末尾の LAB 記録にあります。
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：スタート展示の進入が、残りのすべてのレースで同じ定義で記録されているか。突き合わせたのは7レースです
- まだ確かめられていないこと：5つの式の、Google スプレッドシートとエクセル本体での動き。Python で数えた値だけを確かめています
- 進入が変わったときや、F持ちの選手のスタートと着順。ZEN AI LAB の競艇研究（ZEN BOAT LAB）の有料の研究で扱うため、この記事では出していません
- スタート展示の ST と本番の ST の関係。この記事では数えていません
- 場ごと・季節ごと・級別の違い
数字はどれも過去のレースを数えたものです。どの艇がスタートで前に出るかや、この先のレースの結果を約束するものではありません。
まとめ
次にやることは3つです。
- スタート展示の並びは、約9割がそのまま本番になる。展示が枠なりなら、本番も約93%が枠なりだった。並びが変わるのは約8レースに1回なので、展示の並びは強い目安として見る
- スタート展示のフライングは約5艇に1艇と多く、罰則も無い。展示で F が出ても、本番のフライングとは分けて考える
- 本番の ST の物差しは、真ん中0.16・0.10以下が約5艇に1艇。自分の場で数えたくなったら、無料版で直近30日を書き出して数える
LAB 記録（読み飛ばしてかまいません）
- 「約21万レース」は研究用データベースの全レース数（210,600）です
- 本番の ST の分布は、フライング欠場・出遅れ欠場・欠場の艇と、ST が空の艇を除いた1,238,512艇です。転覆・失格などの艇も、ST があれば入れています
- 枠なりは、本番で6艇とも進入コースが記録されたレース（205,080）だけを数えました。欠場の艇がいるレースは入っていません
- 展示と本番の比べは、スタート展示と本番の両方で6艇の進入コースが記録されたレース（204,864）です。進入が違った艇は延べ63,142艇でした。展示が枠なりでなかったレースは32,927です
- スタート展示の進入と ST は、データベースでは定義が「仮」の扱い（PROVISIONAL）です。公式の直前情報の「スタート展示」と、7レース42艇で並びと ST（F は負の数）を突き合わせました。42艇すべて同じでした。2023年3月15日 戸田12R・2023年8月9日 平和島7R（6号艇が展示で1コースに入った前づけ）・2024年6月12日 多摩川1R・2025年4月2日 桐生2R・2025年11月20日 多摩川1R は、ページの HTML をそのまま保存し、プログラムで並びと ST を読みました（2026年10月30日）。2026年9月26日 戸田7R・多摩川4R は、ページを要約ツールで読みました
- スタート展示のフライングは、展示の ST が負の数だった艇です。展示の ST が記録された1,243,046艇・207,614レースで数えました
- ST 1位は、フライング・出遅れ・欠場を除いた艇の中で、ST がいちばん小さい艇です。同じ値が2艇以上いるときは全員を1位にし、そのうち1艇でも1着ならば「ST 1位の艇が1着」と数えました（同じ値のレース32,953・15.87%）
- コースごとの表は、ST 1位が1艇だけだった174,709レースです。「ST 1位でなかった艇」は、同じレースのほかの艇（フライング・出遅れ・欠場を除く）です
- 4分の1・4分の3は、Python の statistics.quantiles（inclusive）で出しました
- フライングの罰則は、2026年10月27日に読んだ公式の説明（競艇のフライングの作業）です
- 数え直す式は、2026年8月24日の1日分の艇ごとの CSV（144レース・864行）を Python で数えました。本番の ST の真ん中は0.15、枠番どおりのコースから出た艇は792、展示と本番で進入が違った艇は43、スタート展示でフライングした艇は144、1コースで ST 0.10以下だった艇は144艇のうち35です。1日分の CSV は、研究用データベースから2026年8月24日の144レースを小さなデータベースに写して BoatData のコマンドで書き出したものです（競艇の出走表の見方の作業で作成）
- 販売ページ2つは、2026年10月29日に開いて読みました
