Ａｄｉｎｈｕｎｔｅｒ５は、蓄積タイプで使用する場合は、対戦適性の算定機能を使用できます。

対戦適性は、過去に対戦してきた相手馬の戦歴を入着率をベースに対戦適性能力を算定しています。

対戦適性の算定には、過去に対戦して来た相手馬の過去の戦歴という膨大なデータをチェックして算定してお
り、過去に対戦して来た全馬をチェックすることですので膨大な処理をする必要があります。

Ａｄｉｎｈｕｎｔｅｒ５で算定される対戦適性は、今回出走してきた馬達だけの関係算定に基づく適性などではなく、
今回出走していない馬も含めた過去に対戦して来た全馬との関係算定に基づく対戦適性を算定します。

Ｇ１レースともなれば、膨大な手間暇を掛けて人手で過去の対戦がどうなっていたかを調べる方もおられるとは
思いますが、毎週全レースの全出走馬の過去の対戦馬をチェックするのは人手ではほとんど不可能です。

１日１レース位ならなんとか人手でも処理しようと思えばできると思いますが、全馬の完全チェックは不可能と思
います。ましてや、現在の１日３開催の全レースの検討などは人手では不可能に近いと思います。Ｇ１レースだ
けでも人手でやろうという方はおられると思いますが、競馬ではＧ１レース以外のレースに配当妙味があったり
する場合が多く。全レースを検討してみないと、どのレースの馬券購入をするのが最適かはわからないという反
面もあります。

まさに、対戦適性算定こそ、パソコンの最大利点である「短時間で膨大な処理をする」」という利点を利用するこ
とになるわけで、Ａｄｉｎｈｕｎｔｅｒ５の特徴もパソコンでしかできない膨大な処理を必要とする対戦適性にありま
す。

重賞レースともなれば、多くの競馬ファンの方は各種分析や過去の対戦等も検討しているとは思いますが、未
勝利・５００万下等の下位クラスのレースは、あまり時間を掛けて検討していないのかも知れませんが、対戦ク
ラス能力が高いにも関わらず意外と人気がない馬がいて非常に配当妙味が高い馬がいます。

ほとんどの競馬ファンが時間を掛けて検討しないような下位クラスのレースに妙味がある可能性があります。

巷でよく言われる

「皆がしたがらない仕事が儲かる」

と同じように、皆が時間を掛けて検討しないレースこそ、パソコン能力を駆使して検討すれば儲かる可能性があ
ると思います。

人手では手間暇がかかりすぎて検討できないような下位クラスの隙間レースを、パソコンの最大利点である「短
時間で膨大な処理をする」Ａｄｉｎｈｕｎｔｅｒ５の対戦適性算定機能をユーザー様に有効に活用して頂ければ幸い
です。

「対戦適性」：

「対戦適性」は過去の３レースで対戦して来た相手馬がその後どんな成績を納めているかを、今回の出走クラ
ス以上のレースでの１・２着への入着率で算定しています。

対戦適性はその対戦能力に応じて、３位以内入着率というかたちで％で表示されますが、特に対戦適性入着
率４０％以上の馬には要注意です。対戦適性が高いのに全く人気のない馬がしばしば１着に入着しています。
具体的には、対戦適性の数値が３０以上の馬には注意している次第です。

対戦適性は、過去に好勝負してきた馬たちがその後どの能力クラスレースで上位入着したかを好勝負した馬
達全体での入着率として算定しています。好勝負した馬の多くがその後上位入着していれば対戦適性の数値
は高くなり、いわゆる「過去のレースを基準」にしています。

多くの馬がその後上位入着しているということは、よく言われる言葉で言い変えますと、対戦適性が高い馬は
「レベルの高いレースで好勝負してきた馬」ということになります。