AIは募集馬のどこを見て、将来のクラス到達を評価するのか？ AI馬体解析「クラス到達モデル」を公開

AIは募集馬のどこを見て、将来のクラス到達を予測するのか？

13,000頭超のクラブ馬データを活用した「クラス到達モデル」を公開

「ウマアイ —eye×AI—」は、募集馬の立ち写真をAIで解析し、将来のクラス到達可能性を評価する「クラス到達モデル」を公開しました。

あわせて、モデルによる評価結果を馬体・血統・適性などの情報とともにまとめた「募集馬評価カルテ」を、noteアカウント「うまくいくウマ」でクラブ別に公開しています。

公式サイトでは、AIが立ち写真のどの部分を見て判断しているのかを体験できるコンテンツや、本システムの構想から設計・検証に至るまでの開発経緯も掲載しています。

一口馬主の募集馬選びを、AIとデータでどう支援するのか？

「ウマアイ」は、一口馬主が募集馬を選ぶ際の判断材料をデータで補強することを目的に、馬体画像解析と競走成績データを組み合わせた評価サービスを開発・運営しています。

今回公開した「クラス到達モデル」では、募集馬のカタログ立ち写真から骨格に関する基準点をAIが自動検出し、複数の評価モデルを統合することで、将来のクラス到達可能性を評価します。

これまでに解析・収録した募集馬データは延べ13,000頭を超え、25クラブに対応しています。

1．AIは募集馬の将来性をどのように評価するのか？

「クラス到達モデル」は、募集馬のカタログ立ち写真から、繋ぎ角度や飛節角度などを算出するための骨格基準点をAIが自動検出し、その特徴と過去の競走成績データを組み合わせて評価するモデルです。

単一の指標だけで判断するのではなく、複数の評価モデルを組み合わせることで、募集馬の将来的なクラス到達可能性を総合的に評価します。

主な特徴

・立ち写真から骨格基準点をAIが自動検出
・繋ぎ角度や飛節角度など、馬体の骨格的特徴を解析
・複数の評価モデルを組み合わせて評価結果を統合
・13,000頭超・25クラブ分の募集馬データを収録
・評価結果をA4・1枚の「募集馬評価カルテ」として可視化

評価上位20％の馬は、実際にどのクラスまで到達したのか？

過去データを用いた検証では、モデルによる評価上位20％の馬群において、評価対象馬全体と比較して高いクラス到達率が確認されました。

対象：2012〜2022年産／2026年度成績まで集計

勝ち上がり
評価対象馬全体：49.4％
評価上位20％：64.3％
倍率：1.30倍

2勝クラス以上
評価対象馬全体：33.2％
評価上位20％：49.1％
倍率：1.48倍

オープン以上
評価対象馬全体：14.2％
評価上位20％：26.2％
倍率：1.84倍

重賞以上
評価対象馬全体：4.7％
評価上位20％：9.6％
倍率：2.03倍

※「倍率」は、各到達クラスにおける評価対象馬全体の到達率を基準とし、モデルによる評価上位20％の馬群における到達率が何倍であったかを示しています。
※到達率は競走成績の分布に依存するため、募集年度や対象クラブの構成などによって変動します。

募集価格が同じでも、AI評価によって成績に差は出るのか？

募集価格による影響を考慮するため、各クラブ・各募集年度の募集馬を価格帯ごとに4つのグループに分類し、それぞれの価格帯の中でモデルの高評価群と低評価群を比較する検証も実施しました。

2012〜2021年度の10年間・15クラブを対象とした検証では、すべての価格帯において高評価群の成績スコアが低評価群を上回り、その差は23〜60％となりました。

特に最も募集価格が高い価格帯では、重賞級への到達率が高評価群15％、低評価群4％となり、高評価群が低評価群の3倍以上となる結果が確認されています。

【画像挿入】

画像：価格帯ごとにモデルの高評価群と低評価群を比較した検証結果
対象：2012〜2021年度（10年間）・15クラブ
出典：ウマアイ

※各クラブ・各募集年度の募集馬を価格帯別に分類したうえで比較しています。
※回収率は獲得賞金と募集価格のみを用いて試算しており、各種手当は含みません。

2．AIは立ち写真のどこを見ているのか？

ウマアイの公式サイトでは、クラス到達モデルの評価結果だけでなく、AIが募集馬の立ち写真のどの部分を検出し、どのように馬体を数値化しているのかを体験できるコンテンツを公開しています。

実際の馬体画像上に検出ポイントを表示することで、AIによる馬体解析の仕組みを視覚的に確認できます。

また、システムを開発するに至った背景、データの収集方法、モデルの設計、検証を重ねて現在の形になるまでの経緯についても掲載しています。

評価結果だけを提示するのではなく、「AIが何を見ているのか」「どのような考え方でモデルを設計したのか」についても公開することで、利用者がモデルの特徴を理解したうえで判断材料として活用できるサービスを目指しています。

3．AIの評価結果を、募集馬選びにどう活用できるのか？

クラス到達モデルの評価結果は、馬体・血統・適性などの情報とあわせてA4・1枚にまとめた「募集馬評価カルテ」として、noteアカウント「うまくいくウマ」で公開しています。

シルクホースクラブやキャロットクラブをはじめとする各クラブの募集馬を対象に、募集シーズンに合わせてクラブ単位で評価カルテを発信しています。

公開中の主なコンテンツ

・キャロットクラブ2026年度募集馬の評価カルテ（全頭収録）
・各クラブの募集時期に合わせた募集馬評価カルテ
・地方馬主向けクラブの募集馬評価カルテ
・クラブ馬データを活用した分析記事
・一口馬主の募集馬選びに役立つ無料コラム

AIによる評価だけでなく、募集馬を比較・検討する際に確認したい情報を一枚に集約することで、一口馬主が募集馬を多角的に判断できるコンテンツを目指しています。

4．ウマアイは今後、どのような情報を発信していくのか？

「クラス到達モデル」は、新たな募集馬データの追加や過去データを用いた検証結果をもとに、継続的な見直しと評価精度の改善を行っています。

今後も解析対象となるクラブと募集馬データを拡充し、各クラブの募集時期に合わせた「募集馬評価カルテ」の発信を継続します。

また、評価カルテの公開に加え、蓄積したクラブ馬データを活用した独自分析、一口馬主の募集馬選びに役立つコラム、馬体・血統・募集傾向などをテーマとした記事執筆にも力を入れていく予定です。

AIによる評価結果を一方的に提示するだけでなく、データの見方や募集馬選びの考え方まで含め、一口馬主が自ら判断するための材料を提供してまいります。

関連リンク

ウマアイ「クラス到達モデル」
https://umaquest.com/class-reach/

note「うまくいくウマ」
https://note.com/hitokuchikeiba

X（旧Twitter）
https://x.com/inabaaaa08

ウマアイ —eye×AI—について

「ウマアイ」は、AIとデータを活用して一口馬主の馬選びを支援することを目指し、馬体画像解析・血統データ・競走成績を組み合わせた評価サービスの開発と、noteを通じた募集馬評価カルテ・分析記事の発信を行っています。

※本モデルによる評価は、過去のデータに基づく分析結果であり、将来の競走成績やクラス到達を保証するものではありません。募集馬を検討する際の参考情報の一つとしてご利用ください。