選手 × 会場 × コース の 3 軸を掛け合わせて算出する、BOATCRAFT 独自の勝率指標。 公式の全国勝率や当地勝率では潰れてしまう「この選手がこの会場のこのコースに入った時の勝負強さ」を、 約 880 万件の実データから抽出して可視化します。 ピンポイントの局所適性が一目で分かる、競艇予想 AI のための新指標です。
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。 サンプル数が少ない場合の扱いには工夫を加えています。具体的な処理方法は非公開です。
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。
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。
| 全国勝率 | 当地勝率 | C率 (BOATCRAFT) | |
|---|---|---|---|
| 軸数 | 1 (選手) | 2 (選手 × 会場) | 3 (選手 × 会場 × コース) |
| 解像度 | 低 | 中 | 高 |
| サンプル数 (1 セル) | 数百〜千 | 数十〜数百 | 数〜数十 (要補正) |
| 会場特性を反映 | × | ○ | ◎ |
| コース戦法を反映 | × | × | ◎ |
| 計算難度 | 簡単 | 簡単 | 難しい (大規模データと補正が必要) |
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。
選手詳細画面 ─ 出場予定選手をタップすると、その選手の「全 24 会場 × 6 コース」のヒートマップが表示される。色の濃淡で局所適性が一目で分かる。
AI予測との関係 ─ C率はテトラの予測に活用される指標のひとつです。具体的な活用方法は非公開です。
サンプル数の扱い ─ 該当セルのレース数が少ない時の扱いには工夫を加えています。具体的な処理方法は非公開です。
BOATCRAFT の C率は、全国勝率や当地勝率では見えない「局所適性」を可視化する独自指標です。 約 880 万件の実データから抽出した立体的な選手像を、アプリで確認してみてください。