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年度別回収率はどこまで変動する?10年間の推移と全期間平均

10年間の回収率が落ち着いて見えても、年度別に分けると同じ条件の数値が大きく上下することがあります。この記事では、2016年〜2025年のJRA平地競走を同じ80条件に分け、各年度の単回値・複回値と10年間の全期間値を比較します。単年の高回収率が毎年続くのか、全期間平均だけでは見えにくい年次変動を確認します。

この記事の結論

JRA平地競走全体の年度別単回値は70.4%〜77.0%でしたが、80条件へ分けると年度間の単回値変動幅中央値は47.6ポイントでした。80条件中66条件が20ポイント以上、33条件が60ポイント以上動いています。また、10年間の単回値が100.0%未満でも、少なくとも1年は100.0%以上だった条件が36条件ありました。単年の高い回収率は、その年の結果として確認しつつ、全期間値・各年の母数・的中数・高配当の寄与と分けて読む必要があります。

この記事でわかること

  • 2016年〜2025年の年度別単回値・複回値
  • 80条件で年度間の回収値がどの程度変動したか
  • 上位人気と人気薄で年次変動の大きさがどう違うか
  • 10年値が近くても、年度ごとの安定性が異なる具体例
  • 単年100.0%以上を恒常的な傾向として扱わない確認方法
目次

この記事で検証する内容

2016年〜2025年のJRA平地競走33,290レース・464,913頭を対象に、競馬場10場、芝・ダート、人気4区分を組み合わせた80条件を使用しました。人気区分は1〜3番人気を上位人気、4〜6番人気を中位人気、7〜9番人気を下位人気、10番人気以下を人気薄としています。

各条件を1年ごとに分け、該当馬の単勝・複勝を100円ずつ購入した場合の単回値・複回値を計算しました。そのうえで、2016年〜2025年を合算した全期間値と、年度別の最小値・最大値・変動幅・標準偏差を比較しています。

検証の要点

  • 比較単位は競馬場×芝ダート×人気グループの80条件
  • 各年度は2016年から2025年まで個別に集計
  • 10年値は各年度の単回値を単純平均せず、10年間の払戻金合計÷購入額合計で算出
  • 年度間の変動は最小値と最大値の差、標準偏差、10年値からの最大乖離で確認
  • 開催がなかった年は0.0%とせず「データなし」として変動計算から除外

全体では年度別単回値の差は6.6ポイント

まず、条件を分けずJRA平地競走全体を年度別に比較します。単回値は2022年の70.4%が最も低く、2020年の77.0%が最も高い結果でした。

※表は横にスクロールできます。各年度の全対象馬を100円ずつ購入した場合の馬単位回収値です。

サンプル数 単回値 複回値
2016年 48,331 74.0% 72.8%
2017年 47,585 73.2% 72.7%
2018年 46,869 71.2% 72.5%
2019年 45,777 72.4% 73.3%
2020年 46,564 77.0% 74.4%
2021年 46,168 71.0% 72.7%
2022年 45,649 70.4% 73.2%
2023年 46,039 70.7% 72.6%
2024年 45,611 70.5% 73.0%
2025年 46,320 71.6% 70.9%

データから読み取れること

  • 全体の年度別単回値は70.4%〜77.0%で、変動幅は6.6ポイント
  • 年度別複回値は70.9%〜74.4%だった
  • 10年間を合算した単回値は72.2%、複回値は72.8%
  • 全体集計では年次差が小さく見えても、条件を分けると変動幅は大きくなる

全期間値は年度別回収率の単純平均ではない

10年間の全期間単回値は、10個の年度別単回値を足して10で割った数字ではありません。各年度の対象頭数が異なるため、全期間の払戻金合計と購入金額合計から計算します。

10年間の単回値 = 10年間の単勝払戻金合計 ÷(10年間の対象頭数 × 100円)× 100

年度別の値を同じ重みで平均すると、サンプル数が少ない年と多い年を同じ1年として扱います。一方、全期間値は各馬100円購入という前提で全件を合算するため、サンプル数の多い年がより大きく反映されます。

単年値と全期間値は役割が違う

年度別回収値は「その年にどこまで動いたか」を見る数字です。全期間値は「10年間をまとめたときの払戻割合」を見る数字です。どちらか一方を正解として選ぶのではなく、全期間値の周辺で各年度がどの程度動いたかを確認します。

80条件では年度間の変動幅中央値が47.6ポイント

同じ80条件を年度別に分けると、JRA全体の年次推移より大きな差が現れました。80条件の年度単回値変動幅中央値は47.6ポイント、年度値の標準偏差中央値は15.4ポイントです。

確認項目 80条件での結果
年度単回値の変動幅中央値 47.6ポイント
年度単回値の標準偏差中央値 15.4ポイント
10年単回値からの最大絶対乖離中央値 26.1ポイント
変動幅20ポイント以上 66/80条件
変動幅40ポイント以上 47/80条件
変動幅60ポイント以上 33/80条件

全体集計では単回値の年度差が6.6ポイントでしたが、条件別では66条件が20ポイント以上動いています。条件を分けるほど対象頭数や的中数が減り、年度ごとの配当構成も変わるためです。

人気が下がるほど年度別単回値の振れ幅が大きい

80条件を人気グループ別に20条件ずつ分け、年度間の変動幅と標準偏差の中央値を比較しました。

人気グループ 対象 条件数 変動幅中央値 標準偏差中央値 10年値からの最大乖離中央値 100%以上年数中央値
上位人気 1〜3番人気 20 17.6ポイント 5.7ポイント 10.1ポイント 0.0年
中位人気 4〜6番人気 20 35.2ポイント 10.7ポイント 19.5ポイント 0.0年
下位人気 7〜9番人気 20 67.1ポイント 20.7ポイント 37.8ポイント 1.5年
人気薄 10番人気以下 20 81.4ポイント 27.3ポイント 48.0ポイント 1.0年

データから読み取れること

  • 上位人気の年度単回値変動幅中央値は17.6ポイント
  • 中位人気は35.2ポイント、下位人気は67.1ポイント
  • 人気薄は81.4ポイントで、上位人気より大きく動いた
  • 人気薄は標準偏差中央値も27.3ポイントで、単年値の上下が大きい

人気薄は的中回数が少なく、的中時の払戻額が大きくなりやすいため、年度ごとの単回値が大きく動きます。サンプル数だけでなく、的中数と配当分布を同時に見る必要があります。

年度別単回値の変動幅が大きかった10条件

年度別単回値の最大値と最小値の差が大きかった上位10条件です。

※開催データがない年は0.0%にせず変動計算から除外しています。

順位 条件 人気 有効年数 10年単回値 年度最小 年度最大 変動幅 100%以上年数
1 函館ダート 人気薄 10年 73.0% 2016年・0.0% 2020年・149.1% 149.1ポイント 4年
2 札幌ダート 人気薄 10年 64.1% 2025年・11.9% 2017年・157.9% 146.0ポイント 1年
3 小倉ダート 人気薄 10年 74.4% 2018年・16.1% 2023年・153.9% 137.7ポイント 2年
4 中京ダート 人気薄 10年 67.4% 2025年・24.1% 2017年・158.1% 134.0ポイント 1年
5 函館芝 人気薄 10年 63.4% 2018年・0.0% 2022年・125.0% 125.0ポイント 3年
6 東京芝 人気薄 10年 67.0% 2016年・16.5% 2020年・125.0% 108.4ポイント 2年
7 札幌芝 下位人気 10年 71.3% 2019年・25.5% 2018年・124.4% 98.9ポイント 2年
8 札幌ダート 下位人気 10年 82.0% 2017年・46.5% 2022年・145.0% 98.5ポイント 2年
9 札幌芝 人気薄 10年 66.3% 2018年・24.0% 2022年・120.0% 95.9ポイント 2年
10 阪神ダート 人気薄 10年 49.7% 2024年・10.4% 2016年・105.7% 95.4ポイント 1年

最大は函館ダート×人気薄で、年度最小0.0%、年度最大149.1%、変動幅は149.1ポイントでした。10年間の単回値は73.0%です。

最大値と最小値だけで条件の優劣を決めない

変動幅が大きい条件は、単年の結果が大きく上下したことを示します。高い年だけを切り取って購入対象にする根拠ではありません。年度ごとの的中数、最高配当の寄与、全期間値を確認してください。

函館ダート×人気薄は0.0%から149.1%まで変動

変動幅が最も大きかった函館ダート×人気薄を年度別に並べます。この条件の10年間単回値は73.0%ですが、年次推移は一定ではありません。

サンプル数 単勝的中数 単回値 最高単勝配当 最高配当寄与率
2016年 169 0 0.0% 0円 算出不可
2017年 184 3 109.9% 8,660円 42.8%
2018年 179 3 84.7% 5,980円 39.4%
2019年 155 1 110.1% 17,060円 100.0%
2020年 192 2 149.1% 15,250円 53.3%
2021年 213 3 91.5% 8,800円 45.2%
2022年 179 0 0.0% 0円 算出不可
2023年 178 1 37.1% 6,600円 100.0%
2024年 168 3 146.1% 10,340円 42.1%
2025年 186 0 0.0% 0円 算出不可

データから読み取れること

  • 2016年・2022年・2025年は単勝的中0回で単回値0.0%
  • 2019年は単勝的中1回で、その1件が払戻金合計の100.0%を占めた
  • 2020年は単回値149.1%だが、最高配当1件の寄与率は53.3%
  • 10年間では100.0%以上の年が4年あった一方、全期間単回値は73.0%

単年100.0%以上が複数回あっても、同じ水準が毎年続くわけではありません。的中0回の年と高配当が出た年の両方を含めて、10年間の結果が作られています。

10年単回値が同じでも年度ごとの安定性は違う

函館ダート×人気薄と東京芝×中位人気は、10年間の単回値がそれぞれ73.0%と73.3%で近い条件です。しかし、年度別の動きは大きく異なります。

条件 10年サンプル数 10年単回値 年度最小 年度最大 変動幅 年度標準偏差
函館ダート×人気薄 1,803 73.0% 0.0% 149.1% 149.1ポイント 56.2ポイント
東京芝×中位人気 7,760 73.3% 57.5% 85.1% 27.7ポイント 8.2ポイント

10年単回値の差は約0.3ポイントですが、年度単回値の標準偏差は函館ダート×人気薄が56.2ポイント、東京芝×中位人気が8.2ポイントです。

全期間平均だけでは年次変動を判断できない

同じ70%台の単回値でも、毎年60〜80%前後で推移した条件と、0%・100%超を繰り返した条件では払戻構造が異なります。全期間値を確認した後に、年度別の範囲と標準偏差を追加すると、数字の背景を把握しやすくなります。

単年100.0%以上でも10年間では100.0%未満の条件が36件

今回の80条件では、10年間の単回値が100.0%以上だった条件はありませんでした。一方、10年間では100.0%未満でも、少なくとも1年は単回値100.0%以上だった条件が36条件あります。

確認内容 条件数 読み方
10年100%未満・単年100%以上が1回以上 36条件 単年の高回収だけでは長期値を示さない
10年100%未満・単年100%以上がちょうど1年 17条件 1年だけ突出した条件を含む
10年100%未満・単年100%以上が3年以上 6条件 複数年高くても全期間値は100%未満

100.0%という基準を跨いだかどうかだけでは、傾向の継続性を判断できません。何年高かったか、連続していたか、低かった年にどこまで下がったかを確認してください。

開催がない年は回収率0.0%ではない

年度別データでは、開催条件の変化にも注意が必要です。京都競馬場は2020年11月に整備工事が着工し、新スタンドは2023年4月にオープンしました。そのため、今回の元データでは京都の各条件に2021年・2022年の開催データがありません。

この2年間を単回値0.0%として扱うと、「購入したが1回も当たらなかった年」と誤認します。本記事ではサンプル数0の年度を「データなし」とし、変動幅や標準偏差の計算から除外しました。

年度別比較の前に確認すること

  • その年度に対象となる開催・条件が存在したか
  • サンプル数0を0.0%として処理していないか
  • 競馬場改修や開催構成の変化がないか
  • 各年度で同じ条件定義を使用しているか
  • 全期間値が年度値の単純平均か、全件合算値かを確認したか

年度別回収率を読む5つの手順

1.全期間値を基準として確認する

最初に10年間の単回値・複回値を確認します。単年値を評価する基準として、全期間でどの水準にある条件かを把握します。

2.各年度のサンプル数と的中数を見る

年度別回収値の上下だけでなく、その年に何頭が対象となり、単勝・複勝が何回的中したかを確認します。的中数が少ない条件ほど1件の影響が大きくなります。

3.最小・最大と標準偏差を確認する

最高年だけではなく最低年も並べます。変動幅と標準偏差を見ると、全期間値の周囲で年度値がどの程度動いたかを整理できます。

4.高配当の寄与を確認する

回収値が高かった年は、最高配当1件が払戻金合計の何%を占めたかを確認します。高い年が少数の払戻しに依存している場合、次年度にも同じ結果が続くとは限りません。

5.開催条件や制度の変化を確認する

競馬場改修、開催休止、開催日程の変化などがあると、暦上は連続した10年間でも条件の構成が同じとは限りません。年次差をすべて偶然や能力差だけで説明しないようにします。

年度別回収率を見るときの注意点

最も高かった年だけを代表値にしない

最大値は、その条件で観測された年次結果の一つです。全期間値や中央値を無視して「この条件は回収率149%」のように一般化しないでください。

100.0%を跨いだ回数だけで再現性を判断しない

100.0%以上が複数年あっても、低い年の下落幅や的中数によって10年間の結果は変わります。連続年数、最低値、全期間値も確認します。

年度別回収率を独立した同一条件と決めつけない

同じ競馬場・芝ダート・人気区分でも、出走馬、騎手、調教師、開催日程、馬場、投票行動は年ごとに異なります。年度値は同じ分類で集計した結果であり、環境が完全に同一という意味ではありません。

年数だけでサンプル量を判断しない

10年間という表記でも、競馬場や条件によって対象頭数は異なります。開催がない年もあるため、年数と実際のサンプル数を分けて確認してください。

本記事は翌年の回収率を予測するものではない

年度別推移は、過去10年間に数値がどの程度動いたかを確認する検証です。過去の周期や高かった年から、翌年の単回値・複回値を予測する目的ではありません。

まとめ

2016年〜2025年のJRA平地競走全体では、年度別単回値は70.4%〜77.0%でした。しかし、競馬場×芝ダート×人気グループの80条件へ分けると、年度単回値の変動幅中央値は47.6ポイントで、33条件が60ポイント以上動いています。

人気グループ別の変動幅中央値は、上位人気17.6ポイント、中位人気35.2ポイント、下位人気67.1ポイント、人気薄81.4ポイントでした。また、10年間の単回値が100.0%未満でも、単年では100.0%以上だった条件が36条件あります。

年度別回収率は「高かった年を探す表」ではありません。全期間値、年度ごとのサンプル数と的中数、最小・最大、標準偏差、高配当の寄与、開催条件の変化を並べ、単年の結果がどの程度動き得るかを確認するために使ってください。

検証条件

  • データ出典:競馬データアカデミー独自集計
  • 集計対象:JRA平地競走(芝・ダート、新馬戦を含む)
  • 集計期間:2016年〜2025年
  • 分類方法:競馬場10場×芝・ダート×上位1〜3番人気・中位4〜6番人気・下位7〜9番人気・人気薄10番人気以下の80条件を年度別に集計
  • 算出前提:各該当馬の単勝・複勝を100円ずつ購入した場合として単回値・複回値を算出し、10年値は全期間の払戻金合計と購入額合計から計算
  • 除外・特殊処理:出走取消・競走除外は対象外、競走中止は着外。サンプル数0の年度は0.0%とせず、年度変動の計算対象から除外

本記事で掲載している各種データは、競馬データアカデミーによる独自集計であり、集計期間は2016年〜2025年を対象としています。データは過去の傾向をもとにしたものであり、今後の結果を保証するものではありません。

よくある質問

よくある質問

年度別回収率はどのくらい変動しましたか?

JRA平地競走全体の単回値は70.4%〜77.0%でした。80条件へ分けると年度単回値変動幅の中央値は47.6ポイントで、条件別の方が大きく動いています。

最も年度差が大きかった条件は何ですか?

今回の80条件では函館ダート×人気薄でした。年度最小0.0%、年度最大149.1%で、変動幅は149.1ポイントです。

単年で回収率100%を超えれば良い条件ですか?

それだけでは判断できません。今回、10年間の単回値が100.0%未満でも、少なくとも1年は100.0%以上だった条件が36条件ありました。全期間値、低かった年、的中数、高配当の寄与も確認してください。

10年回収率は年度別回収率の平均ですか?

本記事では単純平均ではありません。10年間の払戻金合計を、10年間の購入額合計で割って算出しています。年度ごとの対象頭数が異なるため、年度値の単純平均とは一致しない場合があります。

開催がなかった年は回収率0%として扱いますか?

扱いません。サンプル数0は購入機会そのものがなかった状態です。本記事では「データなし」とし、変動幅や標準偏差の計算から除外しています。

人気薄ほど年度別回収率は変動しやすいですか?

今回の80条件では、年度単回値変動幅中央値が上位人気17.6ポイント、人気薄81.4ポイントでした。ただし、別の条件分類でも同じ差になるとは限りません。

年度別推移から翌年の回収率を予測できますか?

本記事の結果だけでは予測できません。年度別推移は過去にどの程度数値が動いたかを確認するもので、高かった年・低かった年の並びが翌年も繰り返される保証はありません。

著者・運営者情報

執筆・編集:競馬データアカデミー編集部

競馬データアカデミーは、期待値・回収率・オッズ分析・競馬場傾向・データ検証などを、初心者から上級者まで段階的に学べる競馬データ学習メディアです。人気や印象だけに頼らず、過去データを判断材料として競馬を考えるための情報を発信しています。

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