競走馬
馬名から近走と分析を確認
プロフィール、血統、近走、脚質傾向、条件別成績を、競走馬ごとのページで確認できます。
競走馬を検索する目的から探す
調べたい対象から、根拠のあるページへ
検索や一覧は情報を探す入口です。各詳細ページでは、対象期間、集計値、分析の前提を確認できる形で公開しています。
Horsismでできること
予想の前提を見える形にする
馬名を差し替えただけの評価ではなく、レース条件、母数、比較対象を確認できる情報を優先します。データが不足するページは検索エンジンや広告の対象にせず、内容を確認できるページから順に公開します。
条件をそろえて比較
競走馬の近走、騎手、競馬場・距離ごとの特徴を別々に確認し、予想の前提を整理できます。
数値と文章を往復
勝率や複勝率などの集計値だけでなく、コース形状や展開の読み方も同じ場所で確認できます。
AIを結論にしない
AI分析は検討材料の一つです。元になったレース情報や集計値と照らし、最終判断は利用者が行える形を目指します。
分析例：東京 芝1600m
「長い直線」だけで終わらせない
東京芝1600mは最終直線525.9m、コース全体の高低差2.7m、最初のコーナーまで約570mです。序盤に隊列を整えやすい一方、直線では坂を含む長い区間で速度を維持する必要があります。
Horsismでは、この形状データを根拠に「上がり3ハロンの速さ」「長く脚を使う持続力」を検討項目として提示します。ただし、クラスや当日の馬場、流れによって有利な脚質は変わるため、固定的な結論にはしません。
東京 芝1600mの根拠と詳細を見る| 最終直線 | 525.9m |
|---|---|
| 全体の高低差 | 2.7m |
| 直線の坂 | 2.1m |
| 最初のコーナーまで | 約570m |
出典: Horsismコースデータ。数値と分析文は東京芝1600m詳細ページの公開内容と一致させています。
分析と公開の考え方
データ、AI、人の確認を分ける
- 1. データをそろえる
対象期間と条件をそろえ、レース結果やコース形状を集計します。
- 2. AIで観点を広げる
生成AIは傾向の言語化や比較候補の整理に使います。AIの文章だけを根拠にはしません。
- 3. 根拠と表現を確認する
公開前に数値との矛盾、過度な断定、対象期間、注意事項を確認し、必要に応じて修正します。