フェブラリーSもそうだった…単勝2番人気がお得はホント?

公開日:2025年2月28日 17:00 更新日:2025年3月1日 10:38

1番人気より〝期待値〟は高い

 フェブラリーステークス(今月23日)で今年のGⅠレースがスタートした。高松宮記念(3月30日)、大阪杯(4月6日)、桜花賞(4月13日)、皐月賞(4月20日)……と春のGⅠシーズンに突入する。今年最初のGⅠに勝ったのはレイチェル・キング騎乗のコスタノヴァ。女性ジョッキー初のJRA平地GⅠ勝利と話題を呼んだ。この馬は2番人気だったが、馬券的に「2番人気」はキーワードのひとつだという。その理由は――。

 2番人気は統計的にウマミがあるらしい。23日のフェブラリーステークスも2番人気が勝った。オッズ(配当率)は4・3倍。当たり前ながら100円の投資で430円のリターンということになる。

 枠連は820円(2番人気)、馬連1830円(8番人気)、3連単1万3510円(28番人気)と、馬券的には順当な結果だった。

 どこにウマミがあるのか。

 競馬にこだわりを持つ株式アナリストの黒岩泰氏はこう言う。

「あくまで単勝を対象にしたものですが、1番人気、2番人気、3番人気……の“期待値”を算出したことがあります。その結果、期待値が最も高かったのは2番人気でした。その次が3番人気で、1番人気はその下だった気がします」

 期待値? 耳慣れない単語だが、そういえば宝くじや公営ギャンブルでよく出てくる数値かもしれない。

「先ほどのケースをごく単純に説明しますね。全10レースだとして、どのレースも単勝の1番人気を100円購入します。3レース的中で、払戻金は300円、200円、300円だったとしましょう。払戻金の合計は800円。投資額は1000円なので、“期待値”は0・8となります。同じように2番人気を買い、2レース的中で配当金は400円と500円だった場合、合計額は900円。期待値は0・9です。3番人気の期待値は0・85ぐらい。1番人気よりは高く、2番人気より低かったように思います」(黒岩泰氏)

 統計的には単勝の1番人気を買い続けるより、2番人気、3番人気を買ったほうがお得度は高いということだ。ただし、あくまで「統計の世界」の話。そこは間違いたくない。

2024年のGⅠは投資額を上回るリターン


単勝の平均払戻金は954円程度

 こうした統計は一般的に2000を超すサンプル数が必要とされる。競馬だと2000レース分を分析して、ようやく「統計によると……」がある程度、説得力を持つということ。

 とはいえ、「2番人気はホントに得なのか」は気になる。

「無意味じゃない?」と指摘されるのを承知で、2024年の平地GⅠレース(24レース)単勝の払戻金を〈別表〉にまとめてみた(参考までに枠連と3連単も記載)。

 単勝は、やはり1番人気や2番人気が目立つ。当然といえば当然の結果だが、さて“期待値”はどうなるか――。

 どのレースも1番人気を100円ずつ買う。的中は天皇賞(春)や安田記念、秋華賞など6レース。払戻金は280円、360円、230円……と足していって合計は1500円だ。投資額は2400円なので、マイナス900円。

 お得度が高いといわれる2番人気は? 大阪杯、桜花賞、皐月賞、NHKマイルCなど7レースが的中だった。何と、1番人気より的中数は多かった。払戻金は550円、430円、480円……合計2960円。投資額(2400円)を上回るリターンを得たことになる。

 3番人気を確認してみると、当たったのは2レースのみ。それでも払戻金は750円と950円でトータル1700円。1番人気(合計1500円)を上回る結果となった。

 まあ、タマタマこうなったと思ったほうが無難かもしれないが、24年のGⅠレースに関しては確かに2番人気、3番人気のほうがお得感があったといえそうだ。

 JRAの年間レース数は3400を超す。平均払戻金は単勝で954円(JRA―VANの2022年統計)だ。24年GⅠの平均は約1786円なので、平均額よりぐっと高い。ただし、サンプル数が24レースと少ないうえ、高配当だったヴィクトリアマイル(2万860円)や日本ダービー(4660円)も含まれるためかなり上振れしている。

 その歪みを取り除く(高配当2レースを除外する)と約788円(22レース)だ。この金額のリターンが見込めるということは、おおざっぱには700円を投資しても「損しない」計算となる。

 もう少し厳しく見積もって、1番人気から5番人気まで買う(投資額500円)と、どんな結果になるか。「24レース×500円」で総投資額は1万2000円。的中は19レースにおよぶが、リターンの合計は9740円だった。残念ながら2000円以上のマイナスという結果に……。

 やっぱり2番人気に狙いを絞ったほうがいいかもしれない。

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