「今日出た出目」を買い続けたら、その日また出るのか。151,139レースで測った再出現率
競艇のYouTubeには「その日その場でよく出ている出目を、後のレースで買い続ける」という検証動画がある。「1レースで1-2-3が出た。この場は今日1-2-3が出やすい日だ、だから次も1-2-3を買う」という発想である。
これが単なる後知恵(結果を見てから理由をこじつけること)なのか、それとも実際に同じ日・同じ場では出目が繰り返しやすい傾向があるのか。2024年1月1日〜2026年9月21日の151,139レースで、同日同場の出目再出現率を、母集団全体から出る「偶然でもこの程度は一致する」という基準率と比べた。
結論: 再出現率は、偶然の基準率とほぼ同じだった
3連単の出目(組番)は理論上120通りある。今回のデータでは実際に120通りすべてが観測されている(万遍なく出ている)が、その出やすさは大きく偏っている。
1号艇が絡む堅い出目に集中しており、1位の「1-2-3」だけで母集団の7.0%を占める。120通り均等なら1つあたり0.83%のはずなので、8倍以上出やすい。上位10種だけで母集団の40%に達する。
出目に偏りがある以上、「2つのレースの出目がたまたま同じになる確率」も1/120(0.83%)ではない。この偏りを織り込んだ理論値を基準率と呼ぶ(計算方法は末尾で説明する)。今回のデータでの基準率は2.39%だった。
これに対して、同日同場(同じ日・同じ競艇場の開催)のレース同士で出目が一致する実測の確率は、次のようになった。
同日同場12,672開催・828,021組のレースペアで、出目が一致した割合。会場ごとの出目分布の偏りを補正した基準率と比べても、差は0.04ポイントしかない。
実測2.48% に対して基準率2.39〜2.44%。差はわずか0.04〜0.10ポイント、倍率にして1.04倍。 「今日出た出目」が、同じ日・同じ場でまた出やすくなっているという実感は、ほぼそのままデータの基準率で説明できてしまう。
「次のレースで買う」に絞っても、結果は同じ
YouTubeの実際の戦略により近い形でも確かめた。「1つ前のレースで出た出目を、次のレースで買う」という、隣り合う2レースだけに絞った一致率である。
race_no が連続する2レース(138,467組)だけに絞った出目一致率。
実測2.59%に対して基準率2.39%。差は0.20ポイント。 全体のペアで見たときよりわずかに差が広がるが、これも「1号艇絡みの堅い出目がそもそも出やすい」という偏りの範囲を大きくは超えていない。
期間を前半・後半の2つに割っても、実測と基準率の差は0.1ポイント前後で安定している。
なぜ「今日はまた出た」と感じるのか
ここまでの数字は、出目の一致が「特別なことではない」と示している。それなら、なぜ「今日はまた出た」という体感を持つ動画が成立するのか。理由は、1日の開催そのものが、偶然だけでも出目の一致が起きやすい構造になっているからである。
1開催あたりのレース数は平均11.93レース(最大12レース)で、レースの組み合わせ(ペア)は1開催あたり平均65.3通りになる。基準率2.39%のまま65回前後コインを投げれば、どこかで一致が起きる確率は理論上でも高くなる。
同日同場(2レース以上ある開催)のうち、出目の一致が1回でも起きた開催日の割合。
実測では開催日の77.97%で、出目の一致が1回以上起きていた。 これだけ見ると「ほとんどの日で出目が繰り返している」ように見える。しかし基準率だけを仮定した理論値でも79.18%になる。実測はむしろ理論値をわずかに下回っている(-1.21ポイント)。 「今日は出目が繰り返した」という体感は、ほぼ毎日起きて当然の現象であり、そこに特別な意味は乗っていない。
検証結果の一覧
測り方の詳細数え方と対象の決め方。読まなくても本文の結論は変わりません
- 対象は
race_payout(bet_type='3連単')の払戻データがある151,139レース(2024-01-01〜2026-09-21)。同期間の全レース153,324件のうち、払戻データが無い約1.4%(欠場・失格等で3連単が成立しなかったレースを含む)は対象から除いた。 - 基準率(Σp_c²): 出目 c の母集団出現確率をp_cとすると、2つのレースの出目を独立にランダムに選んだときにたまたま一致する確率はΣp_c²になる(誕生日問題と同じ形の計算で、統計では「コインシデンス指数」と呼ばれる)。出目に偏りがあるほど、この値は単純な1/120より大きくなる。今回は2.386%だった。
- 会場ごとに補正した基準率: 会場によって出目分布が異なる可能性(たとえばインが強い会場ほど1-2-3系が多い)を考慮し、24会場それぞれで基準率を計算し、同日同場のペア数で加重平均した値。2.440%。
- 同日同場のペア一致率:
race_idの日付(先頭8桁)と場コード(9-10桁目)でレースをグループ化し、race_no順に並べたうえで、グループ内の全ペア(i<j)を作り、出目が一致するかを数えた。グループ数は12,672(1グループあたり最小1・最大12・平均11.93レース)。 - 隣接レースのみの一致率: 上記のペアのうち、
race_noが連続する2レースだけに絞った版。 - 偶然だけの理論値(グループ単位): 各開催のペア数nを使い、そのグループで一致が1回も起きない確率を(1-基準率)^nと仮定して、1-(1-基準率)^n を開催ごとに計算し平均した。基準率だけを仮定した場合に「1回以上一致が起きる開催日」の理論比率になる。
- 前半・後半の分割は、レース数で2等分した(境目は2025-05-12)。
- この記事はモデルの予測を一切使っていない。出目の実測分布そのものを数えた企画であり、他のモデル検証記事(単勝本命1点・3連単上位6点など)とは母集団・目的が異なる。
免責
- 本記事に記載した数値はすべて過去データに対する実測であり、将来の的中や利益を保証するものではありません。
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