C率C-Rate (BOATCRAFT)

従来の競艇予想で使われる「勝率」は、ほとんどが1 次元 (選手単位の全国勝率) か、せいぜい2 次元 (当地勝率 = 選手 × 会場) でした。 しかし実戦の感覚では、同じ選手でも「この会場のこのコースに入った時は強い」「あの会場ではコース不問で弱い」という現象が明確に存在します。

BOATCRAFT はこの直感を数値化するため、選手 × 会場 × コースの 3 軸でデータをスライスし、各セルごとの勝率を計算しました。これが C-Rate (C率) です。 C は Course (コース) の頭文字でもあり、Compound (合成) の意味も含みます。

たとえば「選手 A の桐生 4 コース C率」は、その選手が桐生競艇場で 4 コースに入った全レースの勝率。 サンプル数が一定以下なら全国平均で補正 (ベイズ平滑化) し、安定した推定値として表示します。

競艇は会場ごとに水面特性が極端に違い、さらに選手ごとに得意・不得意なコースがあります。 この 2 つを掛け合わせると、見えてくるパターンが激変します。

• 1. 会場が選手の能力を歪める 水面の広さ・潮流・風向きで、同じ選手の動きが別人レベルに変わる。「桐生では強いが多摩川では平凡」のような選手が実在する。
• 2. コースで戦法が固定される 1 コースなら逃げ、3〜4 コースならまくり、とコースごとに使う技が違う。ターン技術が得意な選手は内コースで強く、伸び足重視ならアウト勢で輝く。
• 3. 会場 × コースで化ける選手がいる 「戸田の 2 コースだけ異様に強い」のような局所適性は、当地勝率でも見えない。3 次元で初めて浮かび上がる隠れた強さ。
• 4. AI 予測の特徴量として効く 4AIモデルの学習特徴量に C率を投入すると、選手 ID + 会場 ID + コースの交互作用項を機械的に拾える。予測精度の底上げに直結。

公式の全国勝率・当地勝率・コース別勝率と、BOATCRAFT 流の C率を 3 軸で対比します。

C率は BOATCRAFT の選手詳細画面と AI 予測の両方に組み込まれており、ユーザーは数値とビジュアルの両面から確認できます。