JP5509126B2 - 予想力診断装置および予想力診断方法 - Google Patents

Description

本発明は、公営ギャンブルでの勝敗予想において、競技ファンがそれぞれに持っている顕在化されていない予想能力を客観的に評価して定量的な数値により表現するようにした予想力診断装置および予想力診断方法に関する。

競輪、競馬などの公営競技においては、各種媒体を通じて入手した情報や予想情報提供者などから提供される予想情報、さらには、競技者（馬）の体調や天候などの様々な関連情報を参考にしてレースの勝敗を予想し、投票券を購入している。そのような予想には、購入者の予想経験、情報収集能力、情報分析能力などの違いや、購入者の考え方の癖などにより勝敗結果に大きな差が出てくる。

予想する能力としては、一般に的中率および回収率によって評価されている。的中率とは、予想したレースのうちどれだけその予想が当たっているかを意味するもので、的中レース数を予想レース数で除した数値により表すことができる。また、回収率は、投資した金額がどれだけ配当となって還ってきたかを意味するもので、配当金額を投入金額で除した数値により表すことができる。このようにして算出される的中率および回収率は、その数値が大きいほど予想能力が高いということになる。

したがって、レースを予想する者にとっては、自分の予想能力がどれくらいなのかは気になるところである。これに対し、予想とレース結果とを基にして的中率などを評価するためのデータを提供するシステムが知られている（たとえば、特許文献１参照）。このシステムは、予想者毎の勝敗予想と実際のレース結果とがデータベース化されていて、勝敗予想と実際のレース結果とを対照させて的中率などを予想者毎に集計し、その対照結果を表示するもので、投資回収率、勝率に関する評価を行っている。また、その評価の際には、競技場所、天候、馬場の状況、レース順なども考慮している。さらに、そのシステムでは、予想者の相対的な成績の比較なども可能にしている。

特開２００２−１３２９２１号公報

ところで、競馬での予想能力の評価においては、鼻差で外した予想と大差で外した予想とでは、これらを基に算出される的中率および回収率が同じとなり、同一評価となっている。また、買い目の軸は当たっていたが相手を間違った場合とかかすりもしなかった場合の的中率および回収率も、同一評価となっている。したがって、予想能力の評価が必ずしも精度よくなされたものになっていないという問題点があった。また、自分の予想能力の評価を知ることができたとしても、その評価から自分の予想の得手・不得手まで分析することができないことから、なかなか予想能力を向上させるまでには至らないという問題があった。

本発明はこのような点に鑑みてなされたものであり、予想能力を向上させることを支援する予想力診断装置および予想力診断方法を提供することを目的とする。

１つの案では、公営競技の予想能力の診断を行う予想力診断装置であって、ユーザの予想を受け付ける入力部と、競技データ提供者から提供された公式のレース結果の競技データとユーザの予想とから予想した順位毎のタイム差と予想した順位が先頭集団または後方集団に含まれた回数とを表す第１予想力、および賭式毎の的中率と回収率とを表す第１配当力を導出する予想力診断部と、前記第１予想力に基づいて賭式別に順位の予想が的中した的中率および消しの予想が的中した着外率を表す的中力と、予想した順位が先頭集団に含まれる先頭率および消しが後方集団に含まれる後方率を表す第２予想力との評価を算出するとともに、前記第１配当力に基づいて回収率別の的中賭式の数に応じた第２配当力の評価を算出する予想の強み弱み算出部と、前記予想の強み弱み算出部が算出した評価が高いユーザを賭式毎に取り出して、ユーザに参照可能にする弱点補完部と、を備えていることを特徴とする予想力診断装置が提供される。

また１つの案では、コンピュータにより公営競技の予想能力の診断を行う予想力診断方法であって、前記コンピュータが、ユーザの予想を受け付けて記憶し、競技データ提供者から公式のレース結果の競技データが提供されると、ユーザが予想した順位毎のタイム差と予想した順位が先頭集団または後方集団に含まれた回数とを表す第１予想力、および賭式毎の的中率と回収率とを表す第１配当力を導出し、前記第１予想力に基づいて賭式別に順位の予想が的中した的中率および消しの予想が的中した着外率を表す的中力と、予想した順位が先頭集団に含まれる先頭率および消しが後方集団に含まれる後方率を表す第２予想力との評価を算出するとともに、前記第１配当力に基づいて回収率別の的中賭式の数に応じた第２配当力の評価を算出することにより、各賭式の予想の強み弱みを評価で算出し、算出した評価が高いユーザを賭式毎に取り出し、ユーザに対して評価の高いユーザの予想を参照可能にし、算出した評価をポイント化して集計し、ユーザの順位を算出する、予想力診断方法が提供される。

このような予想力診断によれば、ユーザの予想に対して予想の強み弱みが評価の形で詳細に算出されることで、ユーザの予想能力を客観的に知ることができる。また、評価の高いユーザを抽出することにより、ユーザに、予想能力の高いユーザの予想の参照へ誘導させる。

上記構成の予想の強み弱み算出部は、予想力診断に必要なすべての項目に対して評価を算出することができるので、ユーザの予想能力を客観的に伝えることができる。また、弱点補完部は、高評価のユーザを抽出しているので、そのユーザの予想を参照できるよう誘導することにより、予想能力を向上させることができるという利点がある。

本発明の実施の形態に係る予想力診断装置を適用したシステムを示すシステム構成図である。 サーバに用いるコンピュータの一構成例を示す図である。 予想力診断装置の構成例を示すブロック図である。 入力部の処理内容の一例を示す図である。 入力部の処理手順の一例を示すフローチャートである。 予想力診断部の処理内容の一例を示す図である。 予想力診断結果テーブル記憶部に格納されるテーブルの例を示した図であって、（Ａ）はレース別予想力テーブル、（Ｂ）は予想力サマリーテーブル、（Ｃ）は配当力テーブル、（Ｄ）はころがし配当力テーブル、（Ｅ）はころがし配当力サマリーテーブルをそれぞれ示している。 予想力診断部の処理手順の一例を示すフローチャートである。 レース条件記憶部に記憶されるレース条件テーブルの作成例を示す図である。 予想の強み弱み算出部の処理内容の一例を示す図である。 予想の強み弱み算出部の処理手順の一例を示すフローチャートである。 弱点補完部の処理内容の一例を示す図である。 弱点補完部の処理手順の一例を示すフローチャートである。 弱点補完部の検索処理手順の一例を示すフローチャートである。 予想力比較部の処理内容の一例を示す図である。 予想力比較部の処理手順の一例を示すフローチャートである。 予想力比較部における的中力算出の一例を示す図である。

以下、本発明の実施の形態について、競馬の予想に適用した場合を例に図面を参照して詳細に説明する。
図１は本発明の実施の形態に係る予想力診断装置を適用したシステムを示すシステム構成図である。

予想力診断装置は、サービス提供者のサーバ１に設置されている。サーバ１は、ウェブサーバまたはデータベースサーバと呼ばれているもので、予想力の診断を行うアプリケーションプログラム２、各種のテーブル３および定義ファイル４を有している。このサーバ１には、インターネット５を介してユーザの端末装置である、携帯電話６、スマートフォン７、パソコン８、競技データ提供者９などが接続されている。

ユーザは、任意の端末装置を利用してサーバ１にアクセスし、予想データを入力することにより、自分の予想力の診断を受けることができる。また、その診断結果などは、サーバ１に蓄積されていて、ユーザは、それらの蓄積情報から予想の強み弱みの情報、弱みを補完する情報、ランキング情報などの提供を受けることができる。

図２はサーバに用いるコンピュータの一構成例を示す図である。
コンピュータ１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１によって装置全体が制御されている。ＣＰＵ１１には、バス１８を介してＲＡＭ（Random Access Memory）１２と複数の周辺機器が接続されている。

ＲＡＭ１２は、コンピュータ１０の主記憶装置として使用される。ＲＡＭ１２には、ＣＰＵ１１に実行させるＯＳ（Operating System）のプログラムやアプリケーションプログラム２の少なくとも一部が一時的に格納される。また、ＲＡＭ１２には、ＣＰＵ１１による処理に必要な各種データが格納される。

バス１８に接続されている周辺機器としては、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１３、グラフィック処理装置１４、入力インタフェース１５、光学ドライブ装置１６、および通信インタフェース１７がある。

ＨＤＤ１３は、内蔵したディスクに対して、磁気的にデータの書き込みおよび読み出しを行う。ＨＤＤ１３は、コンピュータ１０の二次記憶装置として使用される。ＨＤＤ１３には、ＯＳのプログラム、アプリケーションプログラム２、およびテーブル３および定義ファイル４を含む各種データが格納される。なお、二次記憶装置としては、フラッシュメモリなどの半導体記憶装置を使用することもできる。

グラフィック処理装置１４には、モニタ１９が接続されている。グラフィック処理装置１４は、ＣＰＵ１１からの命令に従って、画像をモニタ１９の画面に表示させる。
入力インタフェース１５には、キーボード２０とマウス２１とが接続されている。入力インタフェース１５は、キーボード２０やマウス２１から送られてくる信号をＣＰＵ１１に送信する。なお、マウス２１は、ポインティングデバイスの一例であり、他のポインティングデバイスを使用することもできる。

光学ドライブ装置１６は、レーザ光などを利用して、光ディスク２２に記録されたデータの読み取りを行う。光ディスク２２は、光の反射によって読み取り可能なようにプログラムやデータが記録された可搬型の記録媒体である。

通信インタフェース１７は、ネットワーク２３に接続され、このネットワーク２３は、さらに、インターネット５に接続されている。通信インタフェース１７は、ネットワーク２３を介して、他のコンピュータまたは通信機器との間でデータの送受信を行い、さらには、インターネット５を介して、ユーザの端末装置との間でデータの送受信を行う。

以上のようなハードウェア構成によって、本実施の形態の予想力診断装置における処理機能を実現することができる。なお、図１に示したユーザの端末装置の基本的な構成も、図２と同様のハードウェアで実現することができる。

図３は予想力診断装置の構成例を示すブロック図である。
予想力診断装置は、入力部３１と、予想力診断を行うのに必要なデータが記憶される予想テーブル記憶部３２と、レース結果記憶部３３と、レース条件記憶部３４および定義記憶部３５と、予想力診断部３６および予想力診断結果テーブル記憶部３７と、予想の強み弱み算出部３８および予想の強み弱みテーブル記憶部３９と、弱点補完部４０および弱点補完テーブル記憶部４１と、予想力比較部４２および予想力ランクテーブル記憶部４３と、出力部４４と、を備えている。

入力部３１は、ユーザによる予想を受け付けて予想テーブル記憶部３２に登録する機能を有する。レース結果記憶部３３は、レース結果情報を記憶しておくもので、競技データ提供者である日本中央競馬会から提供された出馬表、払戻金一覧、レース結果、馬場情報などの競技データを基にこの予想力診断装置が利用する情報をテーブル形式で記憶している。レース条件記憶部３４は、競技データ提供者などから提供された各種レース条件を基に診断に必要なすべて項目の組み合わせをパターン化し、テーブル形式で記憶している。定義記憶部３５は、この予想力診断装置の処理に必要な定義およびルール情報を記憶している。

予想力診断部３６は、予想テーブル記憶部３２とレース結果記憶部３３とに記憶された情報を基に予想力を診断し、その結果を予想力診断結果テーブル記憶部３７に記憶する。予想の強み弱み算出部３８は、予想力診断結果テーブル記憶部３７に記憶された情報を基に予想の弱点を解析して予想の強み弱みテーブル記憶部３９に記憶する。弱点補完部４０は、予想の強み弱みテーブル記憶部３９に記憶された情報を基に弱点を算出して弱点補完テーブル記憶部４１に記憶し、高評価のユーザの情報を参照できる機能を有している。予想力比較部４２は、予想力診断結果テーブル記憶部３７、予想の強み弱みテーブル記憶部３９および弱点補完テーブル記憶部４１に記憶された情報を基にユーザの予想力をランキング集計し、その結果を予想力ランクテーブル記憶部４３に記憶している。そして、出力部４４は、各テーブルの情報を出力する。

次に、予想力診断装置の各部の詳細を説明する。
図４は入力部の処理内容の一例を示す図、図５は入力部の処理手順の一例を示すフローチャートである。

入力部３１は、ユーザが予想した情報を定義記憶部３５に定義された情報に従って予想テーブル記憶部３２に格納していく。ここで、ユーザによる予想時においては、図４に示したように、たとえば、１番目に来る可能性のある馬から順に付けられる予想順位の印（二重丸、丸、黒三角、三角、穴）に対応して馬番号が入力され、また、５番目より上に来る可能性のない馬については、「消」の欄に馬番号が入力される。これらの馬番号は、ユーザの端末装置から送られる。定義記憶部３５には、標準買い目テーブル３５ａが格納されており、賭式と標準買い目との対応表が定義されている。

この入力部３１の処理は、図５に示したように、まず、ユーザ操作による予想登録が行われると（ステップＳ１）、その予想登録内容を予想テーブル記憶部３２の予想印テーブル３２ａに格納する（ステップＳ２）。

次に、入力部３１は、予想印テーブル３２ａと定義記憶部３５の標準買い目テーブル３５ａとから予想買い目の組み合わせを予想テーブル記憶部３２の予想買い目テーブル３２ｂに格納する（ステップＳ３）。たとえば、図示の例で言うと、二重丸と丸が馬番号の９番と２番の組み合わせになっているので、標準買い目テーブル３５ａのルールによれば、予想買い目は、単勝のところが「９，２」の組み合わせになる。

次に、入力部３１は、他に予想するレースがあるかどうかを判断し（ステップＳ４）、あれば、予想登録のステップＳ１に戻り、なければ、この処理は終了する。したがって、この予想テーブル記憶部３２においては、予想印テーブル３２ａおよび予想買い目テーブル３２ｂが予想レース数分存在する。なお、一つのレースにおいて２通り以上の予想を入力することも可能であり、その場合は予想した数分だけ、予想印テーブル３２ａおよび予想買い目テーブル３２ｂが作成される。

図６は予想力診断部の処理内容の一例を示す図、図７は予想力診断結果テーブル記憶部に格納されるテーブルの例を示した図であって、（Ａ）はレース別予想力テーブル、（Ｂ）は予想力サマリーテーブル、（Ｃ）は配当力テーブル、（Ｄ）はころがし配当力テーブル、（Ｅ）はころがし配当力サマリーテーブルをそれぞれ示しており、図８は予想力診断部の処理手順の一例を示すフローチャートである。

予想力診断部３６は、予想テーブル記憶部３２、レース結果記憶部３３および定義記憶部３５の情報を処理して予想力診断結果テーブル記憶部３７にレース別予想力テーブル３７ａ、予想力サマリーテーブル３７ｂ、配当力テーブル３７ｃ、ころがし配当力テーブル３７ｄおよびころがし配当力サマリーテーブル３７ｅを作成する。

ここで、レース結果記憶部３３には、競技データ提供者から提供された公式情報を加工して、着差テーブル３３ａと、払戻金テーブル３３ｂとがそれぞれレース数分格納されている。着差テーブル３３ａは、タイム差と馬番号との対応表の形式で形成されている。払戻金テーブル３３ｂは、賭式、組み合わせ、払戻金、結果および万馬券のフィールドを有する表形式で形成されている。

定義記憶部３５には、振分ルール３５ｂが格納されている。この振分ルール３５ｂでは、馬がどの集団でゴールしたかをタイム差で定義したもので、図示の例では、たとえば１着からのタイム差が０．３秒以内の場合は、「先頭集団」にするとしている。

この予想力診断部３６は、図８に示したように、まず、予想印テーブル３２ａに格納したレースの馬番号に該当するタイム差を着差テーブル３３ａから検索し、予想力診断結果テーブル記憶部３７のレース別予想力テーブル３７ａに格納する（ステップＳ１１）。次に、予想力診断部３６は、予想したレースがすべてかどうかを判断し（ステップＳ１２）、すべてでなければ、ステップＳ１１に戻る。このようにして、レース別予想力テーブル３７ａには、図７に示したように、印、馬番号およびタイム差のフィールドを持つ対応表が作成され、予想力診断結果テーブル記憶部３７には、予想レース数分存在する。

次に、予想力診断部３６は、レース毎にタイム差を集団でカテゴリ分けし、振分ルール３５ｂに則り、予想力サマリーテーブル３７ｂに格納する（ステップＳ１３）。この、予想力サマリーテーブル３７ｂの実際の作成の仕方としては、たとえば二重丸を予想した馬が先頭に来た回数は１９回あることを示している。このとき、予想力診断部３６は、予想した馬番号がそれぞれの集団に入った回数を順次格納していくとともに、それぞれの集団に入った割合を計算して先頭率、前方率および後方率を求め、格納している。この予想力サマリーテーブル３７ｂは、たとえば１日とか、１週間の開催単位で集計することにより、その期間での予想力の傾向を判断することができる。

次に、予想力診断部３６は、予想買い目テーブル３２ｂおよび払戻金テーブル３３ｂを参照して、標準買い目の的中有無、万馬券的中有無をレース毎にチェックし（ステップＳ１４）、これを予想したレース数分行う（ステップＳ１５）。その後、予想力診断部３６は、的中した組み合わせの払戻金および万馬券ゲット回数を集計し、配当力テーブル３７ｃに格納する（ステップＳ１６）。配当力テーブル３７ｃは、図７に示したように、賭式毎に的中数、的中率、投入金額、配当金額、回収率および万馬券ゲット回数のフィールドを有し、的中率および回収率については、計算により求めている。この配当力テーブル３７ｃは、たとえば１日とか、１週間の開催単位で蓄積しており、競場別に存在している。

予想力診断部３６は、さらに、払戻金を次回繰越投入した場合の配当金を賭式毎、競馬場毎にシミュレーションし、ころがし配当力テーブル３７ｄに格納する（ステップＳ１７）。そして、予想力診断部３６は、ころがし配当力テーブル３７ｄのサマリー情報をころがし配当力サマリーテーブル３７ｅに格納する（ステップＳ１８）。予想力診断結果テーブル記憶部３７において、これらのころがし配当力テーブル３７ｄおよびころがし配当力サマリーテーブル３７ｅは、賭式別、競馬場別にそれぞれ存在している。ころがし配当力テーブル３７ｄおよびころがし配当力サマリーテーブル３７ｅは、払戻金を次回のレースに投入するというころがし買いをした場合の配当力を参考のためにユーザに提供するためのものである。この情報を他のユーザに開示することで、好成績のころがし買いをデータで示されたユーザに対し、次回のレースで同じ買い方による勝馬投票券の購入に結び付けることができる。

図９はレース条件記憶部に記憶されるレース条件テーブルの作成例を示す図である。
レース条件記憶部３４に記憶されるレース条件テーブル３４ａは、レースの条件のあらゆる組み合わせをパターン化したものである。レース条件テーブル３４ａは、レース条件パターン表３４ｂを基に作成される。このレース条件パターン表３４ｂは、たとえば競馬場毎に条件を割り当てするなどして、予想力の要因となり得るカテゴリの種類を条件別に設定したものである。このようにしてあらかじめ用意されたレース条件パターン表３４ｂのすべての項目のすべての組み合わせをパターンＮｏ．に割り当ててレース条件テーブル３４ａが作成されている。なお、レース条件テーブル３４ａにおいて、「ａｌｌ」は、そのカテゴリについて特定の項目を条件としないという意味である。

図１０は予想の強み弱み算出部の処理内容の一例を示す図、図１１は予想の強み弱み算出部の処理手順の一例を示すフローチャートである。
予想の強み弱み算出部３８は、予想力診断結果テーブル記憶部３７のレース別予想力テーブル３７ａ、予想力サマリーテーブル３７ｂおよび配当力テーブル３７ｃと、レース条件記憶部３４のレース条件テーブル３４ａと、定義記憶部３５に記憶されたルール情報とを処理して予想の強み弱みテーブル記憶部３９に予想の強み弱みテーブル（的中力、予想力、配当力、万馬券力）３９ａおよび予想の強み弱みテーブル（ころがし配当力）３９ｂを生成する。このとき、予想の強み弱み算出部３８は、ルール情報として定義記憶部３５に記憶された的中力・予想力評価ルール３５ｃと、的中力の的中率算出ルール３５ｄと、予想力の的中率算出ルール３５ｅとを使用する。

的中力・予想力評価ルール３５ｃは、賭式毎に的中力および予想力の評価を定義し、配当力および万馬券力の評価を定義している。たとえば、軸的中力については、軸的中率および消着外率（消しの予想が的中した率）のそれぞれを５段階評価で定義し、予想の強み弱みテーブル（的中力、予想力、配当力、万馬券力）３９ａに反映する評価としては、軸的中率および消着外率のいずれか低い方になる。配当力については、回収率が１００％または７５％を超えた賭式がいくつあるかを５段階評価で定義している。万馬券力は、的中数の中で万馬券をゲットした率を５段階評価で定義している。

的中力の的中率算出ルール３５ｄおよび予想力の的中率算出ルール３５ｅは、的中力および予想力の的中条件をそれぞれ定義している。たとえば、軸的中率は、的中条件として、二重丸および丸のいずれか１つが的中していた場合に的中力の的中と数えることを定義している。同様に、２連的中率は、二重丸、丸、黒三角、三角、穴およびボックスのいずれか２つが的中していた場合に的中力の的中と数えることを定義している。軸先頭率は、二重丸および丸のいずれか１つが先頭集団にいた場合に予想力の的中と数えることを定義している。同様に、２連先頭率は、二重丸、丸、黒三角、三角、穴およびボックスのいずれか２つが先頭集団にいた場合に予想力の的中と数えることを定義している。

予想の強み弱み算出部３８は、図１１に示したように、まず、レース条件テーブル３４ａ、的中力の的中率算出ルール３５ｄおよび予想力の的中率算出ルール３５ｅを参照しつつ予想力診断部３６で算出した結果をレース条件のパターンに従い、予想の強み弱みテーブル（的中力、予想力、配当力、万馬券力）３９ａに格納する（ステップＳ２１）。

次に、予想の強み弱み算出部３８は、ユーザが予想したレースはすべてかどうかを判断し（ステップＳ２２）、すべてでない場合は、ステップＳ２１に戻る。このようにして、あるユーザが予想したすべてのレースについて的中力、予想力、配当力および万馬券力の評価が設定されていく。

次に、予想の強み弱み算出部３８は、すべてのユーザが終了したかどうかを判断し（ステップＳ２３）、すべてでない場合は、ステップＳ２１に戻る。このようにして、すべてのユーザが予想したすべてのレースについて的中力、予想力、配当力および万馬券力の評価が設定されていく。

以上のようにして、レース条件毎にレース結果を予想の強み弱みテーブル（的中力、予想力、配当力、万馬券力）３９ａに蓄積していくことで、それぞれのユーザの予想の強みまたは弱みの傾向を算出することができる。たとえば、予想の強み弱みテーブル（的中力、予想力、配当力、万馬券力）３９ａによれば、今までの予想がユーザ毎およびパターン条件毎に追加されている。ここで、レース条件に合ったパターンのレースがあったとしたときは、そのパターンのレコードがレース結果によって更新されることになる。

次に、予想の強み弱み算出部３８は、予想力診断結果テーブル記憶部３７のころがし配当力サマリーテーブル３７ｅと歴代の自分の記録である予想の強み弱みテーブル（ころがし配当力）３９ｂとを比較し、過去最高ころがし配当があるかを判断する（ステップＳ２４）。ころがし配当力サマリーテーブル３７ｅのころがし配当額およびころがし回収率が、歴代の自分の記録である予想の強み弱みテーブル（ころがし配当力）３９ｂのころがし配当およびころがし回収率よりも高い場合には、予想の強み弱みテーブル（ころがし配当力）３９ｂのころがし配当およびころがし回収率が更新される（ステップＳ２５）。ころがし配当力サマリーテーブル３７ｅの値が、歴代の自分の記録である予想の強み弱みテーブル（ころがし配当力）３９ｂの値を上回ることがなければ、予想の強み弱みテーブル（ころがし配当力）３９ｂの更新なしで予想の強み弱み算出処理が終了する。

この予想の強み弱みテーブル（ころがし配当力）３９ｂによれば、歴代の自分の競馬場毎の過去最高記録が残るので、競馬場毎のころがし配当力に関する予想の強み弱みの傾向を掴むことができる。

図１２は弱点補完部の処理内容の一例を示す図、図１３は弱点補完部の処理手順の一例を示すフローチャート、図１４は弱点補完部の検索処理手順の一例を示すフローチャートである。

弱点補完部４０は、予想の強み弱みテーブル記憶部３９の予想の強み弱みテーブル（的中力、予想力、配当力、万馬券力）３９ａの項目に従った弱点補完テーブルを弱点補完テーブル記憶部４１に作成する。すなわち、弱点補完テーブルとしては、軸的中弱点補完テーブル４１ａ、２連対的中弱点補完テーブル４１ｂ、３連対的中弱点補完テーブル４１ｃ、２単的中力弱点補完テーブル４１ｄ、３単的中力弱点補完テーブル４１ｅ、軸予想力弱点補完テーブル４１ｆ、２連予想力弱点補完テーブル４１ｇ、３連予想力弱点補完テーブル４１ｈ、配当力弱点補完テーブル４１ｉおよび万馬券力弱点補完テーブル４１ｊが作成される。弱点補完部４０は、また、自分の評価の低いレース条件パターンに関して、評価の高いユーザの予想情報を提供するよう誘導する機能も有している。

予想の強み弱みテーブル（的中力、予想力、配当力、万馬券力）３９ａから作られる各弱点補完テーブルと、それぞれ、パターンＮｏ．およびユーザＩＤのフィールドを有している。

弱点補完テーブルを作成するとき、図１３に示したように、弱点補完部４０は、予想の強み弱みテーブル（的中力、予想力、配当力、万馬券力）３９ａを参照して、最も評価の高いユーザを弱点補完テーブルに格納する（ステップＳ３１）。すなわち、予想の強み弱みテーブル（的中力、予想力、配当力、万馬券力）３９ａの項目毎にＳＳ評価のデータを探索し、それに対応するパターンＮｏ．およびユーザＩＤを、対応する項目の弱点補完テーブルに格納する。これにより、それぞれの項目の弱点補完テーブルには、的中力、予想力、配当力、万馬券力ごとに評価の高いユーザのリストができる。

ここで、予想の強み弱みテーブル（的中力、予想力、配当力、万馬券力）３９ａの情報をユーザが閲覧することによって、評価から自分の的中力、予想力、配当力、万馬券力を知ることができる。これに対し、弱点補完部４０は、その弱点を補完するようにユーザを誘導することができる。

すなわち、弱点補完部４０は、図１４に示したように、自分の予想の強み弱みテーブル（的中力、予想力、配当力、万馬券力）３９ａを参照しているときに、評価の低い項目に対する弱点補完を受けると、その項目の弱点補完テーブルを検索する（ステップＳ４１）。たとえば、２単的中率の評価が低い場合、弱点補完部４０は、弱点補完テーブル記憶部４１の２単的中力弱点補完テーブル４１ｄを検索する。

次に、弱点補完部４０は、その弱点補完テーブルを参照して評価の低い項目のパターンＮｏ．に高評価のユーザの登録があるかどうかを判断し、高評価のユーザの登録があれば、そのユーザの予想情報を予想力診断結果テーブル記憶部３７から取得する（ステップＳ４２）。

そして、弱点補完部４０は、取得したユーザの予想情報を閲覧できる形態でユーザに提供する（ステップＳ４３）。
以上の弱点補完部４０による弱点補完機能を使用すれば、自分の予想能力の弱いレース条件があった場合に、容易に予想能力に長けたユーザの予想情報を参照できるように誘導される。このため、そのレース条件に関しては、次のレースの際に、予想能力に長けたユーザの予想の仕方を参考にすることができる。

図１５は予想力比較部の処理内容の一例を示す図、図１６は予想力比較部の処理手順の一例を示すフローチャート、図１７は予想力比較部における的中力算出の一例を示す図である。

予想力比較部４２は、各ユーザの予想成績のランキングを求めるもので、予想力診断結果テーブル記憶部３７、予想の強み弱みテーブル記憶部３９および定義記憶部３５のデータを基に予想力ランクテーブル記憶部４３にランキングテーブル４３ａを生成する。ランキングテーブル４３ａは、日付および競馬場毎にユーザの予想成績がポイント化され、そのポイントを集計して的中力や予想力はもとより、総合的な順位および偏差値が算出されて格納される。これにより、ユーザは、自分の成績や他のユーザとの相対評価を知ることができる。もちろん、この自分の成績は、この予想力診断装置のプロパティに設定される公開・非公開の設定に従って、他のユーザに公開されたり秘密にしたりすることが可能である。

このランキングテーブル４３ａを予想力比較部４２が生成するには、まず、図１６に示したように、予想の強み弱みテーブル記憶部３９の予想の強み弱みテーブル（的中力、予想力、配当力、万馬券力）３９ａより、的中率、予想力がランキングテーブル４３ａに格納される（ステップＳ５１）。的中率については、予想の強み弱みテーブル（的中力、予想力、配当力、万馬券力）３９ａの的中力の軸的中率、２連的中率、３連的中率、２単的中率および３単的中率がランキングテーブル４３ａの的中力詳細の対応する項目の欄にそれぞれ格納される。予想力についても、予想の強み弱みテーブル（的中力、予想力、配当力、万馬券力）３９ａの予想力の軸先頭率、２連先頭率および３連先頭率がランキングテーブル４３ａの予想力詳細の対応する項目の欄にそれぞれ格納される。

次に、予想力比較部４２は、予想力診断結果テーブル記憶部３７の配当力テーブル３７ｃより、各賭式の回収率をランキングテーブル４３ａに格納する（ステップＳ５２）。すなわち、配当力テーブル３７ｃの賭式が単勝の場合、その回収率がランキングテーブル４３ａの配当力詳細の単勝回収率の項目の欄に格納される。同様にして、この回収率の格納は、３連単の賭式まで繰り返し行われる。

次に、予想力比較部４２は、予想力診断結果テーブル記憶部３７のころがし配当力サマリーテーブル３７ｅより的中率以外をランキングテーブル４３ａに格納する（ステップＳ５３）。ここで、ころがし配当力サマリーテーブル３７ｅは、賭式毎に存在するが、その中で使用されるのは、単勝および複勝のテーブルである。これら２つのころがし配当力サマリーテーブル３７ｅからその予想レース数、的中レース数、ころがし純投入額、ころがし配当額およびころがし回収率がランキングテーブル４３ａの単勝ころがし力および複勝ころがし力の対応する項目の欄にそれぞれ格納される。

次に、予想力比較部４２は、ランキングテーブル４３ａに格納された各的中率、予想力、回収率の降順順位をランキングテーブル４３ａに格納する（ステップＳ５４）。ランキングテーブル４３ａは、図示では、１レコード分のデータが示されているが、実際には、同じ日付の同じ競馬場でのデータがユーザ数分存在している。したがって、各ユーザのころがし配当力サマリーテーブル３７ｅの中の各的中率、各先頭率および各回収率が１項目ずつ読み込まれてソートした結果が降順順位で対応する項目の順位の欄に格納される。これにより、的中力、予想力、配当力およびころがし配当力のユーザのランキングが日付と競馬場毎に生成されることになる。

以下では、最終的にユーザの偏差値を求めるために各評価についてポイント（Ｐｔ）付けの処理が行われる。まず、予想力比較部４２は、評価の的中力Ｐｔを算出する（ステップＳ５５）。この的中力Ｐｔの算出は、予想の強み弱みテーブル記憶部３９の予想の強み弱みテーブル（的中力、予想力、配当力、万馬券力）３９ａの的中力に関する各評価を定義記憶部３５のポイント算出ルール３５ｆに従って評価をポイントに置き換えることにより算出する。すなわち、図１７に示したように、評価とポイントとの対応表であるポイント算出ルール３５ｆにより予想の強み弱みテーブル記憶部３９の予想の強み弱みテーブル（的中力、予想力、配当力、万馬券力）３９ａの的中力に関する各評価のポイントが算出される。そして、各評価のポイントは合計され、その合計ポイントは、ランキングテーブル４３ａの的中力の的中力Ｐｔに格納される。この的中力Ｐｔの算出は、すべてのユーザに対して行われる。

次に、予想力比較部４２は、すべてのユーザの的中力Ｐｔを読み出してソートし、その降順順位をすべてのユーザのランキングテーブル４３ａの中にある的中力の総合順位の欄に格納する（ステップＳ５６）。これにより、ある日付のある競馬場における各ユーザについて、的中力に関する順位がランキングされることになる。

次に、予想力比較部４２は、評価の予想力Ｐｔを算出する（ステップＳ５７）。この予想力Ｐｔの算出は、予想の強み弱みテーブル記憶部３９の予想の強み弱みテーブル（的中力、予想力、配当力、万馬券力）３９ａの予想力に関する各評価を定義記憶部３５のポイント算出ルール３５ｆに従ってポイントに置き換えることにより算出する。この算出の方法は、的中力Ｐｔの算出の場合と同じようにして行われ、その合計ポイントは、ランキングテーブル４３ａの予想力の予想力Ｐｔに格納される。

次に、予想力比較部４２は、すべてのユーザの予想力Ｐｔを読み出してソートし、その降順順位をすべてのユーザのランキングテーブル４３ａの中にある予想力の総合順位の欄に格納する（ステップＳ５８）。

次に、予想力比較部４２は、定義記憶部３５の配当力順位の算出ルール３５ｇに従ってランキングテーブル４３ａの中にある配当力詳細の順位を合計し、その昇順順位をランキングテーブル４３ａの配当力順位の欄に格納する（ステップＳ５９）。

次に、予想力比較部４２は、定義記憶部３５のころがし順位の算出ルール３５ｈに従ってランキングテーブル４３ａの中にある単勝ころがし力の順位と複勝ころがし力の順位とを合計し、その合計の昇順順位をランキングテーブル４３ａのころがし配当力におけるころがし順位の欄に格納する（ステップＳ６０）。

次に、予想力比較部４２は、定義記憶部３５の総合Ｐｔ算出ルール３５ｉに従ってランキングテーブル４３ａに格納されている的中力Ｐｔと予想力Ｐｔとを合計して総合Ｐｔを算出し、算出された総合Ｐｔをランキングテーブル４３ａの総合の総合Ｐｔの欄に格納する（ステップＳ６１）。

そして、予想力比較部４２は、総合Ｐｔの偏差値と降順順位とを算出してランキングテーブルに格納する（ステップＳ６２）。

以上の実施の形態では、競馬の予想力評価に関して説明したが、競艇、競輪、オートレースなど他の公営競技における予想力評価の用途についても同じように適用することができる。

１ サーバ
２ アプリケーションプログラム
３ テーブル
４ 定義ファイル
５ インターネット
６ 携帯電話
７ スマートフォン
８ パソコン
９ 競技データ提供者
１０ コンピュータ
１１ ＣＰＵ
１２ ＲＡＭ
１３ ＨＤＤ
１４ グラフィック処理装置
１５ 入力インタフェース
１６ 光学ドライブ装置
１７ 通信インタフェース
１８ バス
１９ モニタ
２０ キーボード
２１ マウス
２２ 光ディスク
２３ ネットワーク
３１ 入力部
３２ 予想テーブル記憶部
３２ａ 予想印テーブル
３２ｂ 予想買い目テーブル
３３ レース結果記憶部
３３ａ 着差テーブル
３３ｂ 払戻金テーブル
３４ レース条件記憶部
３４ａ レース条件テーブル
３４ｂ レース条件パターン表
３５ 定義記憶部
３５ａ 標準買い目テーブル
３５ｂ 振分ルール
３５ｃ 的中力・予想力評価ルール
３５ｄ 的中力の的中率算出ルール
３５ｅ 予想力の的中率算出ルール
３５ｆ ポイント算出ルール
３５ｇ 配当力順位の算出ルール
３５ｈ ころがし順位の算出ルール
３５ｉ 総合Ｐｔ算出ルール
３６ 予想力診断部
３７ 予想力診断結果テーブル記憶部
３７ａ レース別予想力テーブル
３７ｂ 予想力サマリーテーブル
３７ｃ 配当力テーブル
３７ｄ ころがし配当力テーブル
３７ｅ ころがし配当力サマリーテーブル
３８ 予想の強み弱み算出部
３９ 予想の強み弱みテーブル記憶部
３９ａ 予想の強み弱みテーブル（的中力、予想力、配当力、万馬券力）
３９ｂ 予想の強み弱みテーブル（ころがし配当力）
４０ 弱点補完部
４１ 弱点補完テーブル記憶部
４１ａ 軸的中弱点補完テーブル
４１ｂ ２連対的中弱点補完テーブル
４１ｃ ３連対的中弱点補完テーブル
４１ｄ ２単的中力弱点補完テーブル
４１ｅ ３単的中力弱点補完テーブル
４１ｆ 軸予想力弱点補完テーブル
４１ｇ ２連予想力弱点補完テーブル
４１ｈ ３連予想力弱点補完テーブル
４１ｉ 配当力弱点補完テーブル
４１ｊ 万馬券力弱点補完テーブル
４２ 予想力比較部
４３ 予想力ランクテーブル記憶部
４３ａ ランキングテーブル
４４ 出力部

Claims (6)

1. 公営競技の予想能力の診断を行う予想力診断装置であって、
   ユーザの予想を受け付ける入力部と、
   競技データ提供者から提供された公式のレース結果の競技データとユーザの予想とから予想した順位毎のタイム差と予想した順位が先頭集団または後方集団に含まれた回数とを表す第１予想力、および賭式毎の的中率と回収率とを表す第１配当力を導出する予想力診断部と、
   前記第１予想力に基づいて賭式別に順位の予想が的中した的中率および消しの予想が的中した着外率を表す的中力と、予想した順位が先頭集団に含まれる先頭率および消しが後方集団に含まれる後方率を表す第２予想力との評価を算出するとともに、前記第１配当力に基づいて回収率別の的中賭式の数に応じた第２配当力の評価を算出する予想の強み弱み算出部と、
   前記予想の強み弱み算出部が算出した評価が高いユーザを賭式毎に取り出して、ユーザに参照可能にする弱点補完部と、
   を備えていることを特徴とする予想力診断装置。
2. 前記予想の強み弱み算出部は、すべての評価の算出を、ユーザ毎およびレースの条件のあらゆる組み合わせをパターン化したパターン毎に行うことを特徴とする請求項１記載の予想力診断装置。
3. 前記予想力診断部は、払戻金を次回繰越投入した場合の配当金がいくらになるかをシミュレーションしたころがし配当力を算出し、
   前記予想の強み弱み算出部は、ユーザ毎および前記パターン毎にシミュレーション結果の最高値のころがし配当およびころがし回収率を表す予想の強み弱みのころがし配当力を算出することを特徴とする請求項２記載の予想力診断装置。
4. 前記予想の強み弱み算出部が算出した評価をポイント化して集計し、ユーザの順位を算出する予想力比較部を備えていることを特徴とする請求項１記載の予想力診断装置。
5. 前記予想力比較部は、算出したユーザの順位を前記的中力、前記第２予想力、前記第２配当力毎に算出し、さらに、総合順位と偏差値とを算出することを特徴とする請求項４記載の予想力診断装置。
6. コンピュータにより公営競技の予想能力の診断を行う予想力診断方法であって、
   前記コンピュータが、
   ユーザの予想を受け付けて記憶し、
   競技データ提供者から公式のレース結果の競技データが提供されると、ユーザが予想した順位毎のタイム差と予想した順位が先頭集団または後方集団に含まれた回数とを表す第１予想力、および賭式毎の的中率と回収率とを表す第１配当力を導出し、
   前記第１予想力に基づいて賭式別に順位の予想が的中した的中率および消しの予想が的中した着外率を表す的中力と、予想した順位が先頭集団に含まれる先頭率および消しが後方集団に含まれる後方率を表す第２予想力との評価を算出するとともに、前記第１配当力に基づいて回収率別の的中賭式の数に応じた第２配当力の評価を算出することにより、各賭式の予想の強み弱みを評価で算出し、
   算出した評価が高いユーザを賭式毎に取り出し、ユーザに対して評価の高いユーザの予想を参照可能にし、
   算出した評価をポイント化して集計し、ユーザの順位を算出する、
   予想力診断方法。
   

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