感覚を捨て、数字で競輪を支配する
「競輪は展開や選手の気合で決まる」——それは半分正解で、半分は不十分です。
競輪DDD（Deep Dive Database）は、ベテランの「勘」をデータという「根拠」に変えるために開発されました。膨大な過去データから、勝利に直結する数字だけを抽出します。
このマニュアルでは、競輪DDDの全機能を使いこなし、自分だけの「必勝パターン」を見つけ出すための方法を網羅的に解説します。
「なんとなく」を「的中率（％）」に変える「クロス分析」
一般的な出走表
表面的な数字のみ
「直近の勝率」は載っているが、特定の条件下（場所、バンク特性、並び）での勝率までは分からない。
競輪DDDのクロス分析
条件別の「真の期待値」
「直線の短い西武園で、番手の選手が勝つ確率」など、特定のシチュエーションの期待値を数秒で弾き出す。
あなたの「なんとなく番手が有利そう」という予感を、「過去のデータでは◯％で勝っている」という確信に変えることができます。
使い方は驚くほど簡単な3ステップ
1
「どんなレースか」を選ぶ
場所、グレード、車立てなど、分析したい条件をタップ。
2
「誰を比べるか」を選ぶ
「得点1位」や「B回数1位」など、選手の切り口を指定。
3
「何を知りたいか」を選ぶ
「勝率」や「配当」を選んで実行！答えが一瞬で出ます。
クロス分析：活用できる全データ項目
🏁 レース条件系
グレード、クラス、開催日、車立て、開催年、開催月、競輪場、周長、見なし直線、カント角度、配当データ
🚴 選手・脚質系
競走得点、得点順位、年齢、年代、地元フラグ、逃/捲/差/マ/B/S回数、戦法順位、実績脚質、決まり手、着順
⛓️ ライン・並び系
ライン位置、所属車数、先頭B順位、ライン数、最大ライン長、単騎数、並びパターン、占有率、3分戦フラグ、競り有無
集計ターゲット（知りたい答え）
的中精度の検証
勝率 / 3着内率
勝率 / 3着内率
払戻期待値の算出
平均配当 (2・3連単)
平均配当 (2・3連単)
高配当期待値
万車券 発生率
万車券 発生率
詳細ガイド一覧（目的別クラスター）
競輪DDDのポテンシャルを100%引き出すための専門解説記事です。
GOAL
まずは「自分だけの条件」を一つ見つけること
競輪DDDは膨大な情報を持っていますが、最初からすべてを使いこなす必要はありません。まずは身近な疑問からクロス分析を始めてみてください。
膨大な過去データが、あなたの「決断」を後押しします。
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