血統 × 市場効率 — 8ステップ OOS 検証
血統は単独で市場を超えない。
だが「絞る → 拾う → 削る」で
負け越しはトントンまで縮む。
目的を「市場を当てる」から手読み支援へ再定義。母側today（母父+母母父の条件別複勝lift）を軸に、レース選別・血統・実績の3段フィルタを2026年フルOOS（約2.2万頭）で検証した記録。
中穴の複勝率
17.2%→25.8%
3段フィルタで +8.6pt
複勝 ROI
0.73→0.96
OOS 0.93 ／ 控除率の確実超は未達
効き所
中穴 × 複勝
単勝・大穴・上位人気は無効
01
目的の再定義
walk-forward 検証で血統は最終オッズを確率的に超えられないことが実証済み。そこで血統MLを「市場を当てる」から、ユーザーの手読みを支援する分析・知見へ位置づけ直した。印は付けず、血統データの提示に徹する方針。
02
血統カード — 生成から公開まで
- 事前モード：結果のない未実施レースを entries＋5代血統から直接スコア化。父×母父×母母父＋今日条件の母側適性＋発現母方キー（追風/逆風）を各馬に付与
- 当日馬場対応：race.netkeiba から公式馬場を取得し
--goingで上書き再計算（例 7/5 小倉＝芝重・ダ不良） - 公開：ナビ付き静的サイトを Cloudflare Pages へ。7/4・7/5 の函館・福島・小倉 全35R×2日を掲載
03
8ステップ検証の結論
| Step | 問い | 結果 | 判定 |
|---|---|---|---|
| 1 | どの穴が効く？ | シグナルは中穴(5-9番人気)に局在。大穴はnull | 効く |
| 2 | どの条件？ | 芝で広く（芝良+4.6/短距離+5.9pt）。道悪/洋芝は理論一致だが未証明 | 効く |
| 3 | 市場から独立？ | 共変量+実績+クラスタSE後も複勝β+0.092, p=0.002 生存 | 頑健 |
| 4 | 人気で変わる？ | 母側β山型。1-2番人気は符号反転(-0.099)＝危険、交互作用 p<0.001 | 要注意 |
| 5 | 儲かる？ | 複勝ROI 0.73→0.82、控除率は超えず | 未達 |
| 6 | 見送るレースは？ | 資格馬ゼロ36% / 少頭数≤9 / 1番人気2.5-4.0倍 はスキップ | 再現性高 |
| 7 | 飛ぶ vs 馬券内？ | 前走10着以下は飛ぶ(p=0.007)。馬券内=前走好走/平均4-7/追風 | 効く |
| 8 | 統合ROIは？ | 3段構えで複勝率25.8% / ROI 0.96、OOS 0.93 | トントン |
04
ROI ラダー — 絞るほど近づく
複勝 ROI（2026 OOS・race-cluster ブートストラップ）
レース選別 → 血統 → 実績 を重ねるごとに控除率のギャップが縮む。赤線＝トントン(1.0)
L1 中穴 全買い
0.73
L2 + 母側 ≥+5
0.82
L3 + レース選別
0.93
L4 + 実績で飛ぶ型除外
0.97
L5 + 馬券内型
0.96
← 控除率トントン (ROI 1.0) ／ CI下限は 1.0 を割り、確実超は未達
05
どの人気帯で効くか — 母側β 山型
人気帯別 母側today の複勝への偏効果 β（人気統制・クラスタSE）
中位人気で最大、大穴で消失、1-2番人気では負に反転＝「血統も良い人気馬」は過剰人気の危険サイン
1-2番人気
-0.099
3-4番人気
-0.051
5-6番人気
+0.085
7-9番人気
+0.118
10番人気-
+0.040
06
確定した知見（手読み支援として）
WHERE
中穴の複勝だけ
効くのは5-9番人気の複勝に局在。単勝・大穴・上位人気は無効。1-2番人気の高母側はむしろ危険。
INDEPENDENCE
市場から独立
母側と人気の相関は0.12（父0.20より独立）。市場は人気馬の母系を織り込み、中穴で取りこぼす。
FORM
前走大敗は飛ぶ
血統が良くても前走10着以下なら複勝率13%へ低下(p=0.007)。実績フィルタは必須。
RACE
レース選別が最強
週末70Rを25Rに絞れる。少頭数・中途半端な人気は機械的に見送り＝最も再現性が高い使い方。
到達点
「レースを絞る → 中穴の母側で拾う → 実績で飛ぶ馬を削る」の3段で、負け越し(ROI 0.73)をほぼトントン(0.93〜0.96)まで持ち上げられる。複勝率は17.2%→25.8%。
ただし絞るほど標本が減り、CI下限は1.0を割る。控除率を確実に超える証拠は1年分では出ない。手読みに一枚重ねる価値は data-backed、機械的な馬券での勝ちは未証明——これが再定義した目的への最良の着地。
次の一手 → 2024・2025を as-of で OOS化し、数千レースで最後のギャップ（0.93→1.0が本物か）を検定する。
07
成果物
公開
uma-blood-cards.pages.dev（血統カード）
uma-blood-cards.pages.dev（血統カード）
ロードマップ
notes/ml/roadmap-longshot-fukusho.mdスクリプト
race-blood-card.py ／ blood-longshot-step1-5.py ／ blood-race-filter.py ／ blood-hit-miss-analysis.py ／ blood-refined-strategy.py 他レポート
notes/ml/blood-*.md 一式