Boatrace Data Automation

ボートレースのデータは、独自フォーマットで分散しており、収集と整形に時間がかかります。 そこで、機械学習で利用しやすいように1レース1行のCSVファイルを作成しました。 httpsでダウンロードできるため、Agentからのアクセスにも利用しやすくなっています。 更新は1日1回です。 最新の情報が必要な場合、Boatrace OpenAPI などの別のソースをご利用ください。

データファイル

毎日、以下のCSVファイルが自動生成されます。各ファイルはレースの異なる段階のデータを含みます。

Race Title (per-race レース名)

ファイルパス: data/programs/title/YYYY/MM/DD.csv URL: https://boatracecsv.github.io/data/programs/title/2026/05/03.csv

race.boatcast.jp の getHoldingList2_YYYYMMDD.json を起源とする、1レース1行の sidecar ファイルです。Programs と同じ「レース名」(予選 / 予選特別 / 準優勝戦 / 優勝戦 / ドラドキ目玉 等) を、開催24場すべてについてレースコードキーで提供します。

race_cards / recent_national / recent_local / motor_stats には レース名 列が無いため、Programs CSV (大きい) を全部ロードせずにレース名だけを取りたい場合に使えます。

サンプルデータ（1行目）

レースコード,レース日,レース場コード,レース場,レース回,タイトル,日次,グレード,ナイター,レース名,電話投票締切予定,中止状態
202605020101,2026-05-02,01,桐生,1R,第５３回上毛新聞社杯,２日目,IP,N,予選,確定,

列の詳細説明

• レースコード (202605020101): 12桁識別子（他CSVと共通）
• レース日 (2026-05-02)
• レース場コード (01): "01"-"24" の2桁ゼロ詰め
• レース場 (桐生): 場名
• レース回 (1R)
• タイトル (第５３回上毛新聞社杯): 開催節タイトル
• 日次 (２日目): 開催期間中の何日目か
• グレード: IP(一般)/ G3 / G2 / G1 / SG / PG1 等
• ナイター (N): Y / N
• レース名 (予選): per-race のレース名（最重要列）
• 電話投票締切予定 (確定): 投票締切時刻、または「確定」「中止」等のステータス文字列（boatcast の表記そのまま）
• 中止状態: 中止 / 順延 / 途中中止 などの状態（通常は空）

スケジュール: daily-sync.yml から python scripts/race-title.py --date $TODAY_JST --force が毎日 JST 00:10 に実行され、当日分が再生成されます。boatcast は当日/直近のみを返すため、過去日の本格的バックフィルは不可。

用途: per-race レース名(優勝戦判定など)を Programs を読まずに取得。レースコード で他CSVに JOIN。

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Realtime Preview (締切5分前の直前情報)

scripts/preview-realtime.py が Cloud Run Jobs (boatrace-487212/asia-northeast1) で JST 08:00〜22:59 の 5 分毎 に動作し、各レースの締切5分前のスナップショットを データソース単位で別ファイル に追記します。データソースを分割することで当日の値の時間変化を保持でき（特に水面気象）、後段の特徴量計算 (scripts/boatrace/index_features.py) もこの per-source CSV を直接参照します。

ファイルパス:

• data/previews/tkz/YYYY/MM/DD.csv — 体重・展示タイム・チルト
• data/previews/stt/YYYY/MM/DD.csv — 進入コース・スタート展示
• data/previews/sui/YYYY/MM/DD.csv — 水面気象スナップショット
• data/previews/original_exhibition/YYYY/MM/DD.csv — オリジナル展示データ

URL 例: https://boatracecsv.github.io/data/previews/tkz/2026/05/03.csv

共通カラム（4ファイル先頭6列）:

• レースコード (YYYYMMDDjjrr): Programs / Realtime Preview 等と JOIN 可能な12桁識別子
• レース日 (YYYY-MM-DD)
• レース場 (01〜24、2桁ゼロ詰め)
• レース回 (01R〜12R)
• 締切時刻 (HH:MM、getHoldingList2 由来)
• 取得日時 (ISO8601, JST、例 2026-05-03T20:25:03+09:00)

ソース固有カラム:

tkz — 状態 (常に 1) + 6艇 × {体重(kg), 体重調整(kg), 展示タイム, チルト}。 stt — 6艇 × {コース, スタート展示}。F 付き行は負値の ST、L 付き行は空欄として格納。 sui — 気象観測時刻 (HHMM) + 風速(m) / 風向 / 波の高さ(cm) / 天候 / 気温(℃) / 水温(℃)。 original_exhibition — 計測数 / 計測項目1 / 計測項目2 / 計測項目3 + 6艇 × {選手名, 値1, 値2, 値3}。場ごとに項目が異なります（多くは「一周／まわり足／直線」、住之江・尼崎・徳山は2項目、桐生は「半周ラップ／まわり足／直線」）。

取得・スキップルール:

• 中止 / 順延 / 途中中止のレースはスキップ
• ソースファイルがまだ公開されていない、または計測中 (status=0) / 計測不能 (status=2) の場合は 追記せずスキップ（次回実行で自動再試行）
• original_exhibition は status=1 のみ追記（旧 data/original_exhibition/ にあった ステータス カラムは廃止）
• 同一 レースコード は1日1行のみ（per-source dedup）
• スケジュール実行のため、各レースについて取得は1回のみ

用途: 締切直前のコンディション把握、時系列での風・水温の変化分析、リアルタイム予想モデル特徴量。レースコード で他の CSV と JOIN 可能

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Realtime Results (締切後5〜30分のレース結果スナップショット)

ファイルパス: data/results/realtime/YYYY/MM/DD.csv URL: https://boatracecsv.github.io/data/results/realtime/2026/05/06.csv

preview-realtime.py が bc_rs1_2_{ymd}_{jo}_{rno}.txt (race.boatcast.jp) を [締切+3分, 締切+30分] の窓でポーリングし、レース確定直後のスナップショットを 1レース1行 で data/results/realtime/YYYY/MM/DD.csv に追記するファイルです。

K-file 由来の data/results/daily/YYYY/MM/DD.csv (翌日確定の正規結果) とは 別パス・別タイミングで、当日の締切〜数十分後にはレース結果(着順・決まり手・スタートタイミング・気象)が手に入る点が違います。両者は最終的にほぼ同じ結果になりますが、realtime の方は race.boatcast.jp 由来のため払戻金などの一部列は含まれません。

列構成

• レースコード / レース日 / レース場 / レース回 / 締切時刻 / 取得日時 (Realtime Preview と共通の先頭6列)
• 結果記録時刻 (HHMM): bc_rs1_2 の天候行 HHMM
• 決まり手 (逃げ / 差し / まくり 等)
• 各着順 (1着 〜 6着) × 3列: N着_艇番 / N着_選手名 / N着_レースタイム
• 各コース (1コース 〜 6コース) × 3列: Nコース_艇番 / Nコース_スタートタイミング / Nコース_F
  • Nコース_艇番 は実際の進入コース順。Nコース_F は1=フライング/0=正常
• 気象6列: 天候 / 風向 / 風速(m) / 波の高さ(cm) / 気温(℃) / 水温(℃)
  • コード値の体系は Realtime Preview の sui と同一

取得・スキップルール

• 中止 / 順延 / 途中中止のレースはスキップ
• bc_rs1_2 がまだ未公開(404 / 403)のレースは追記せずスキップ(次回 cron 実行で自動再試行)
• 同一 レースコード は1日1行のみ
• ポーリング窓は --result-window-min (default 3) ～ --result-window-max (default 30) 分。締切+3分より前は再現性が無いためチェックしない
• preview-realtime.py --skip-results で結果取得をスキップ可能

用途: 締切〜数十分後の 準リアルタイム結果 を当日中に取得。K-file 翌日反映を待たずに当日のうちに買い目検証や強さptの実績照合が可能。同じ レースコード で realtime 系(preview/sui/stt/tkz/index/result) を時系列に並べられる

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Results (レース結果)

ファイルパス: data/results/daily/YYYY/MM/DD.csv URL: https://boatracecsv.github.io/data/results/daily/2026/01/01.csv

レース終了後に公開されるレース結果です。順位、払戻金、詳細な走行情報を含みます。

サンプルデータ（1行目）

201601152301,ウインターモーニングバトル,第5日,2016/01/15,唐津,01R,一般,1800,晴,南西,2,2,逃げ,1,190,1,110,2,100,1-2,390,2,1-2,330,2,1-2,130,2,1-3,130,1,2-3,150,3,1-2-3,780,3,1-2-3,250,1,1,1,3156,金 子 良 昭,26,51,6.67,1,0.09,108.2,2,2,3825,宮 嵜 隆太郎,63,80,6.73,2,0.15,111.4,3,3,2538,高 橋 二 朗,17,64,6.69,3,0.12,112.7,4,5,3889,須 藤 隆 雄,11,60,6.74,5,0.11,113.0,5,4,3609,泉 祥 史,35,45,6.78,4,0.12,114.0,6,6,4899,占 部 一 真,19,78,6.7,6,0.09,115.9

列の詳細説明

基本情報（レースの識別情報）:

• レースコード (201601152301): Programs と同じ形式のレース識別子
• タイトル (ウインターモーニングバトル): レースのタイトル
• 日次 (第5日): 開催期間中の何日目か
• レース日 (2016/01/15): 開催日付
• レース場 (唐津): 開催地
• レース回 (01R): 当日の何レース目か
• レース名 (一般): レースのグレード
• 距離(m) (1800): 走行距離

当日気象情報:

• 天候 (晴): 当日の天気
• 風向 (南西): 風の向き
• 風速(m) (2): 風速（m/s）
• 波の高さ(cm) (2): 波の高さ（cm）

決着情報:

• 決まり手 (逃げ): レース結果の決着パターン（逃げ、差し、まくり等）

投票・払戻金情報:

• 単勝_艇番 (1) / 単勝_払戻金 (190): 1着になった艇番と単勝の払戻金
• 複勝_1着_艇番 (1) / 複勝_1着_払戻金 (110): 複勝に入った各着数の艇番と払戻金
• 2連単_組番 (1-2) / 2連単_払戻金 (390): 2連単の組み合わせと払戻金
• 2連単_人気 (2): 2連単の人気度（1位が最高）
• 2連複_組番 (1-2) / 2連複_払戻金 (330) / 2連複_人気 (2)
• 拡連複_1-2着_組番 (1-2) / 拡連複_1-2着_払戻金 (130) / 拡連複_1-2着_人気 (2)
• 拡連複_1-3着_組番 (1-3) / 拡連複_1-3着_払戻金 (130) / 拡連複_1-3着_人気 (1)
• 拡連複_2-3着_組番 (2-3) / 拡連複_2-3着_払戻金 (150) / 拡連複_2-3着_人気 (3)
• 3連単_組番 (1-2-3) / 3連単_払戻金 (780) / 3連単_人気 (3)
• 3連複_組番 (1-2-3) / 3連複_払戻金 (250) / 3連複_人気 (2)

各着順の詳細情報（1着～6着。以下は1着の例）:

• 1着_着順 (1): 着順番号（常に1）
• 1着_艇番 (1): 入着した艇番
• 1着_登録番号 (3156): 選手の全国統一登録番号
• 1着_選手名 (金 子 良 昭): 選手の氏名
• 1着_モーター番号 (26): 使用したモーターの番号
• 1着_ボート番号 (51): 使用したボートの番号
• 1着_展示タイム (6.67): 展示会での走行タイム
• 1着_進入コース (1): 実際の進入コース（1～6）
• 1着_スタートタイミング (0.09): スタート際での速度計測値
• 1着_レースタイム (108.2): 実際のレース走行時間（秒）

用途: レース結果の統計分析、投票情報の記録、決着パターンの研究、選手やモーター・ボートの勝敗分析

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Race Cards (出走表詳細)

ファイルパス: data/programs/race_cards/YYYY/MM/DD.csv URL: https://boatracecsv.github.io/data/programs/race_cards/2026/04/25.csv

race.boatcast.jp の bc_j_str3 を起源とする出走表詳細データです。Programs と並行して提供される 追加情報 で、Programs にない項目（全国/当地3連対率、全国平均ST、賞除フラグ、F/L本数、モーター/ボート3連対率、節間14スロット成績）を含みます。学習特徴量の拡張として利用してください。Programs CSV はそのまま維持されます。

サンプルデータ（1行目、抜粋）

レースコード,レース日,レース場コード,レース回,
艇1_登録番号,艇1_選手名,艇1_期別,艇1_支部,艇1_出身地,艇1_年齢,艇1_級別,
艇1_賞除,艇1_F本数,艇1_L本数,
艇1_全国平均ST,艇1_全国勝率,艇1_全国2連対率,艇1_全国3連対率,
艇1_当地勝率,艇1_当地2連対率,艇1_当地3連対率,
艇1_モーターフラグ,艇1_モーター番号,艇1_モーター2連対率,艇1_モーター3連対率,
艇1_ボートフラグ,艇1_ボート番号,艇1_ボート2連対率,艇1_ボート3連対率,
艇1_早見,
艇1_節D1走1_R番号,艇1_節D1走1_進入,艇1_節D1走1_枠,艇1_節D1走1_ST,艇1_節D1走1_着順,
... (節D1走2 〜 節D7走2 まで14スロット × 5項目)
艇2_… (同形式) ...
... 艇6まで ...
202604251712,2026-04-25,17,12R,
3941,池田 浩二,81期,愛知,愛知,48,A1,
,0,0,
0.13,7.88,53.2,71.9,
0.0,0.0,0.0,
0,57,42.9,56.2,
0,35,34.2,52.1,
,
,,,,,12,1,1,0.1,1,5,6,6,0.07,4,11,3,3,0.2,1,...

列の詳細説明

基本情報:

• レースコード (202604251712): Programs / Results と同じ12桁形式の識別子
• レース日 (2026-04-25): 開催日付
• レース場コード (17): 場コード (1〜24)
• レース回 (12R)

艇N 基本プロフィール (N=1..6, 各艇26列):

• 艇N_登録番号: 全国統一登録番号
• 艇N_選手名: 選手名（全角スペースは半角1個に正規化）
• 艇N_期別: 養成所期別（例 "81期"）
• 艇N_支部 / 艇N_出身地: 支部および出身地（bc_j_str3 の 支部:出身地 を分割）
• 艇N_年齢 / 艇N_級別
• 艇N_賞除: 賞金除外フラグ（補欠出走など）。該当時 "賞除"、なければ空。出現率 ~0.8%
• 艇N_F本数 / 艇N_L本数: フライング・出遅れの累積本数（0〜N の整数。空白は0扱い）

全国/当地成績（Programs より粒度が高い）:

• 艇N_全国平均ST: 全国期別の平均スタートタイミング
• 艇N_全国勝率 / 艇N_全国2連対率 / 艇N_全国3連対率: 過去6ヶ月（今節除く）
• 艇N_当地勝率 / 艇N_当地2連対率 / 艇N_当地3連対率: 過去3年（今節除く）

モーター/ボート:

• 艇N_モーターフラグ / 艇N_ボートフラグ: 特殊状態フラグ（"1"=該当）
• 艇N_モーター番号 / 艇N_モーター2連対率 / 艇N_モーター3連対率: 使用開始から前節終了時点
• 艇N_ボート番号 / 艇N_ボート2連対率 / 艇N_ボート3連対率: 同上

早見:

• 艇N_早見: 当日2レース出場時の他R番号（整数、bc_j_str3 の "5R" 表記から R を除去）、なければ空

節間14スロット成績 (各艇 14 × 5 = 70列):

• スロット順: 1日目1走 → 1日目2走 → 2日目1走 → … → 7日目2走（bc_j_str3 の col[25]..col[38] に対応）
• 各スロット5項目:
  • 艇N_節D{D}走{S}_R番号: そのスロットで出走したレース番号
  • 艇N_節D{D}走{S}_進入: 実際の進入コース (1-6)
  • 艇N_節D{D}走{S}_枠: 枠番 (1-6)
  • 艇N_節D{D}走{S}_ST: スタートタイミング（負値はフライング扱い）
  • 艇N_節D{D}走{S}_着順: 着順または特殊トークン。半角1〜6 / F (フライング) / L (出遅れ) / 欠 (欠場) / 転 (転覆) / 妨 (妨害失格) / 落 (落水) / エ (エンスト) / 不 (不完走)。ソースの全角 Ｆ Ｌ は半角に正規化済み
• 未出走スロットは全列空欄

データソース: https://race.boatcast.jp/hp_txt/{jo}/bc_j_str3_{ymd}_{jo}_{race}.txt。利用可能なのは概ね 2025-05-02 以降。それ以前は Programs を参照してください。

用途: ML特徴量の強化（コース別なし／節間R番号・進入・枠・ST・着順の構造化／3連対率・全国平均ST）。Programs と レースコード で JOIN して利用します。

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Recent National Form (全国近況5節)

ファイルパス: data/programs/recent_national/YYYY/MM/DD.csv URL: https://boatracecsv.github.io/data/programs/recent_national/2026/04/25.csv

race.boatcast.jp の bc_zensou を起源とする、各艇の全国近況5節（直近の節間成績）を集約したファイルです。Programs にない「節グレード」「節期間（開始日〜終了日）」「着順時系列の生文字列」を含み、ML特徴量として強力です。

サンプルデータ（1行目、抜粋）

レースコード,レース日,レース場コード,レース回,
艇1_登録番号,艇1_選手名,
艇1_前1節_開始日,艇1_前1節_終了日,艇1_前1節_場コード,艇1_前1節_場名,艇1_前1節_グレード,艇1_前1節_着順列,
艇1_前2節_… (同形式) …
… 前5節まで5ブロック ×（艇2〜艇6 同形式）…
202604251712,2026-04-25,17,12R,
3941,池田 浩二,
2026-04-12,2026-04-17,01,桐生,ＧⅠ,６４１　２１６　４　５６,
…

列の詳細説明

基本情報:

• レースコード (202604251712)
• レース日 (2026-04-25)
• レース場コード (17)
• レース回 (12R)

艇N 識別 (N=1..6):

• 艇N_登録番号: 全国統一登録番号
• 艇N_選手名: 選手名（全角スペース正規化済）

艇N 前K節成績 (K=1..5、K=1が最新):

• 艇N_前K節_開始日 / 艇N_前K節_終了日: 節期間（YYYY-MM-DD）
• 艇N_前K節_場コード: 場コード ("01"-"24")
• 艇N_前K節_場名: 場名（全角スペース除去済、例 "鳴門"）
• 艇N_前K節_グレード: "一般" / "ＧⅢ" / "ＧⅡ" / "ＧⅠ" / "ＳＧ" / "ＰＧ１" など
• 艇N_前K節_着順列: 着順時系列の生文字列。トークン定義:
  • １-６ (全角): 着順 — ソースが全角のため、ML特徴量化時は半角への変換を検討
  • F: フライング, L: 出遅れ — ソースは全角 Ｆ Ｌ だが、CSV出力時に半角へ正規化
  • 欠: 欠場, 転: 転覆, 妨: 妨害失格, 落: 落水
  • エ: エンスト, 不: 不完走, 沈: 沈没, 失: 失格（妨以外の失格）
  • [N]: 優勝戦の着順 N (例 [１] = 優勝, [４] = 4着)
  • 全角スペース (　): 日区切り（同一節内の日違い）

データソース: https://race.boatcast.jp/hp_txt/{jo}/bc_zensou_{ymd}_{jo}.txt。場×日×1ファイル（全選手の縦持ち）から、B-fileの艇番↔登録番号で逆引きして横持ちCSVに変換。新人選手で5節未満の場合は末尾セッションが空になります。

用途: 直近の調子・節グレード推移・休場頻度を時系列特徴量化。艇N_前K節_着順列 を文字単位で集計すれば「直近X日の連対率」「F発生数」などを派生できます。

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Recent Local Form (当地近況5節)

ファイルパス: data/programs/recent_local/YYYY/MM/DD.csv URL: https://boatracecsv.github.io/data/programs/recent_local/2026/04/25.csv

Recent National Form と同一スキーマで、ソースだけ bc_zensou_touchi に差し替わったファイルです（当該レース場での直近5節のみが収録される）。当地適性をML特徴量化するために利用してください。

データソース: https://race.boatcast.jp/hp_txt/{jo}/bc_zensou_touchi_{ymd}_{jo}.txt。スキーマ・列名は Recent National Form と完全一致しているため、両ファイルを (レースコード, 艇N_*) で同列名の prefix 違いとして取り扱えます（実装時は CSV ファイル分離のためそのまま JOIN 不可、必要なら pandas で suffix 付与）。

用途: 当地で過去どのような戦績だったか、当地特化の特徴量に。

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Motor Stats (モーター期成績)

ファイルパス: data/programs/motor_stats/YYYY/MM/DD.csv URL: https://boatracecsv.github.io/data/programs/motor_stats/2026/04/26.csv

race.boatcast.jp の bc_mst (モーター期起算日) ＋ bc_mdc (期内モーター詳細) を起源とする、1モーター1行のスナップショットファイルです。

収録範囲: 1日あたりの収録は 当日開催のある場のみ（B-fileから抽出）。24場のうち通常 14〜16 場 (~62%) しか含まれません。休場日のある場は当日のレコードが欠けるため、ML 時系列で利用する際は前回スナップショットからのフォワードフィルを推奨します。

重要な注意: race.boatcast.jp は現在のモーター期のみを返却するため、過去日のバックフィル不可。記録日 以降の日次スナップショットを継続蓄積する設計です。日次バッチ運用が始まった日から有効データが溜まり始めます。

サンプルデータ（1行目、抜粋）

記録日,モーター期起算日,場コード,モーター番号,
勝率,勝率順位,2連対率,2連対率順位,3連対率,3連対率順位,
1着回数,1着順位,2着回数,2着順位,3着回数,3着順位,
連対外回数,出走数,
優勝回数,優勝順位,優出回数,優出順位,
raw_col_21,raw_col_22,
平均ラップ秒,平均ラップ順位,期内初使用日,
整備種別1回数,整備種別2回数,整備種別3回数,整備種別4回数,整備種別5回数,整備種別6回数,
直近メンテ日
2026-04-25,2025-10-19,17,25,
8.1,1,80.0,1,90.0,1,
5,1,3,4,1,26,
1,10,
1,1,1,1,
677,8,
14.89,1,2025-10-22,
0,3,2,0,0,0,
2025-10-24

列の詳細説明（確度ラベル付き）

確度ラベル: ★★★ = JS実装またはデータ分布で確証あり／★★ = 強い状況証拠あり／★ = 仮説段階。

メタ情報:

• ★★★ 記録日: スナップショット取得日（= スクリプトの --date 引数、通常は前日JST）
• ★★★ モーター期起算日: 当該モーター期の開始日 (bc_mst の値)
• ★★★ 場コード: "01"-"24"
• ★★★ モーター番号: 物理モーター番号

勝率系（rate × 100 を /100 に変換し小数点表記、順位は1位が最高）:

• ★★★ 勝率 / 勝率順位
• ★★★ 2連対率 (%) / 2連対率順位
• ★★★ 3連対率 (%) / 3連対率順位

着順回数（順位は最大値が1位）:

• ★★★ 1着回数 / 1着順位
• ★★★ 2着回数 / 2着順位
• ★★★ 3着回数 / 3着順位
• ★★★ 連対外回数: 4着以下＋DNF（F・L・欠・転・落・妨など）の合計
• ★★★ 出走数: 当該モーター期の総出走回数。1着+2着+3着+連対外 == 出走数 が全データで成立

Raw 列（意味未確定）:

• ★ raw_col_21 / raw_col_22: 6.7-7.1 帯の不明指標 + 順位。場ごとに分布が異なる（場06=低め群 vs 場18=高め群、レンジ27以上）ため ML 特徴量化時は場ごとの正規化を推奨。要検証

優勝・優出（boatcast の MotorHistory.js で確認済み）:

• ★★★ 優勝回数 / 優勝順位
• ★★★ 優出回数 / 優出順位

ラップタイム:

• ★★ 平均ラップ秒 (×100 を /100): 14.85前後が宮島の典型値。場ごとに分布が異なる（場06=15.00 / 場18=15.20 など）
• ★★ 平均ラップ順位: 値が小さい (=ラップが短い) ほど上位
• 空欄になる条件: 1着+2着+3着 == 0（連対実績ゼロ）のモーターは boatcast 側でラップタイムが算出されないため、平均ラップ秒 / 平均ラップ順位 / 期内初使用日 の3列が連動して空になる（直近サンプルで 3.0% のモーターに該当）

日付・整備:

• ★★ 期内初使用日: 当該モーターがその期に初出走した日（連対実績ゼロのモーターでは空）
• ★★ 整備種別1回数 〜 整備種別6回数: 6カテゴリ（典型: ピストン/リング/シリンダー/ロアー/キャブレター/その他）の整備実施回数。カテゴリ番号と項目名のマッピングは未確認
• ★★ 直近メンテ日: 直近メンテ実施日（または次回予定日の可能性。要確認）

データソース:

• https://race.boatcast.jp/hp_txt/{jo}/bc_mst_{jo}.txt — モーター期起算日
• https://race.boatcast.jp/hp_txt/{jo}/bc_mdc_{period_yyyymmdd}_{jo}.txt — 期内モーター詳細

用途: Programs の モーター2連対率 の上位互換。3連対率・優勝回数・整備履歴・平均ラップまで取れるため、モーター強さの強力な特徴量に。日次更新で時系列追跡可能。(記録日, 場コード, モーター番号) を主キーとし、programs の 艇N_モーター番号 と JOIN して使用。

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Strength Index (強さポイント)

ファイルパス: data/estimate/index/YYYY/MM/DD.csv URL: https://boatracecsv.github.io/data/estimate/index/2026/05/03.csv

各レース 1 行で、6 枠分の「強さポイント」を 5 要素の偏差値で表現したファイルです。枠番・選手・モーター・展示・気象 の 5 要素を場別に学習した重みで線形結合し、平均 50・標準偏差 10 の偏差値スケールで出力します。

生成パイプライン:

1. 日次バッチ (scripts/build_index.py --mode daily、JST 00:10): 当日のレース全件について、変動が小さい 3 要素 (枠番・選手・モーター) を計算し、展示・気象は 50 (平均) で補完。状態 = daily、暫定の強さpt が入る。
2. 直前バッチ (scripts/preview-realtime.py から内部呼び出し): 各レースの締切 5 分前に preview を取得した直後、対応する index 行の展示・気象を実値で再計算。状態 = realtime、強さpt が確定値に更新される。
3. 月次重み学習 (scripts/build_weights.py --month YYYY-MM、毎月 1 日 09:00 JST): 直近 6 ヶ月のデータから 24 場 × 5 要素の重みを学習し、data/estimate/stadium/index_weights/YYYY-MM.csv を生成。

サンプルデータ(1行目、抜粋)

レースコード,レース日,レース場コード,レース回,状態,
1枠_枠番pt,1枠_寄与_枠番pt,1枠_選手pt,1枠_寄与_選手pt,1枠_モーターpt,1枠_寄与_モーターpt,1枠_展示pt,1枠_寄与_展示pt,1枠_気象pt,1枠_寄与_気象pt,1枠_強さpt,
2枠_… (同形式 11 列) … 6枠 まで,
202605030101,2026-05-03,01,1R,realtime,
68.84,30.28,36.59,8.06,50.00,5.94,54.93,3.24,18.63,1.30,51.84,
…

列の詳細説明

基本情報:

• レースコード / レース日 / レース場コード / レース回: 他ファイルと同じ識別子
• 状態: daily(日次バッチ完了、展示・気象は暫定50)/ realtime(直前バッチで展示・気象を実値に更新済み)

艇 N の 11 列(N=1..6, 計 66 列):

• N枠_枠番pt: 偏差値スケールの 枠番強度。data/estimate/stadium/win_rate.csv の場×季節×コース勝率を場別 (μ, σ) で標準化
• N枠_選手pt: 偏差値スケールの 選手能力指数。data/programs/recent_national/ + data/programs/recent_local/ の着順列をグレード別に得点化(算出基準点合計÷出走回数)し場別標準化。式は br-racers.jp の能力指数算出式に準拠
• N枠_モーターpt: 偏差値スケールの モーター強度。data/programs/motor_stats/ の勝率を場別標準化(勝率0=データなしの場合は欠損として50で補完)
• N枠_展示pt: 偏差値スケールの 展示パフォーマンス。展示タイム + オリジナル展示の3項目をレース内偏差値化して平均、その後場別標準化
• N枠_気象pt: 偏差値スケールの 気象有利度。data/estimate/stadium/sui_params.csv で当日気象から各コースの有利pt変動を計算し場別標準化(コース固定有利は枠番ptに集約済み)
• N枠_寄与_{要素}pt: その要素の重み × 偏差値pt(= 強さptへの寄与の内訳)
• N枠_強さpt: 5 つの寄与の合計。Σ重み = 1 のため平均 50 ± 10 のスケールに収まる

補完ルール

• 元データが欠損した要素の偏差値ptは 50 で補完(平均扱い)
• 5 要素のうち 1 つでも欠損があっても 強さpt は計算される
• 重みファイル(data/estimate/stadium/index_weights/YYYY-MM.csv)が見つからない月のデータは、すべて NaN を出力

用途: 単発レースの予想に直接使えるランキング指標。強さpt 順で買い目を組み立てたり、寄与列でなぜ強い/弱いかを分解できる。重みは 6 ヶ月ローリングで学習されるため、季節変動を反映。

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Stadium Parameters (場別パラメータ)

data/estimate/stadium/ 配下に、index 計算で参照する場別の係数・統計量を保存しています。

data/estimate/stadium/win_rate.csv

場 × 季節 × コース別の長期勝率テーブル。枠番pt の生値ソース。

列	説明
場コード	"01"〜"24"
季節	春(3-5月)/ 夏(6-8月)/ 秋(9-11月)/ 冬(12-2月)
1コース勝率 〜 6コース勝率	コース別の長期1着率(%)

data/estimate/stadium/sui_params.csv

24 場分の気象線形回帰パラメータ。波・風(追い/向かい)・気温水温差・天候から各コースの有利pt変動を計算する係数。1 場 1 行、43 列(stadium + 切片6 + 6特徴量×6コース = 36)。

列グループ	内容
base_c1 〜 base_c6	基準条件(凪・無風・晴・気温=水温)下の有利pt切片 ※index計算では切片は使わず変動分のみを 気象pt に反映
wave_cm_c1〜c6	波高 1cm あたりの有利pt変化
temp_diff_c1〜c6	気温-水温差 1℃ あたりの有利pt変化
wind_tail_ms_c1〜c6	追い風 1m/s あたりの有利pt変化
wind_head_ms_c1〜c6	向かい風 1m/s あたりの有利pt変化
is_cloudy_c1〜c6	曇り(vs 晴)による有利ptシフト
is_rainy_c1〜c6	雨(vs 晴)による有利ptシフト

風向は各場の facing_deg(スタンド方位)で正規化して 追い風/向かい風/横風 のカテゴリに分けます。場ごとの learned R² は概ね 0.05〜0.20。scripts/build_sui_params.py で実データから再学習可能。

data/estimate/stadium/index_weights/YYYY-MM.csv

毎月 1 日に再学習される 24 場 × 5 要素の重みファイル。学習窓は対象月の 6 ヶ月前〜前月末。各場 1 行、stadium, n_samples, 5 要素の mu_* / sigma_* / w_*, mu_y, sigma_y, mse, r2, fallback を含む。

列	説明
stadium	場名(全角:桐生・戸田 等)
n_samples	SLSQP fit に使われた行数
mu_{key} / sigma_{key}	その場の 5 要素生pt値の平均と標準偏差(偏差値変換に使用)
w_{key}	その要素の重み(非負・合計 1)
r2	着順予測の決定係数
fallback	1 = サンプル不足で均等重み(0.2 ずつ)に倒した

build_index.py は実行時に 対象日の月以下で最新の重みファイル を自動選択するため、未来日(月)用に重みファイルを事前生成しておく運用も可能。

用途: index 計算の中間成果物。重みの場別比較をすると、たとえば桐生は気象pt の重みが大きい(波が立ちやすいレース場)、福岡は 枠番pt の重みが大きい(イン強度が高い)など、場の性格が数値で見える。

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ファイル間の関係性

Programs              → 選手情報・成績データ（事前情報）
     ⇅
Race Title            → per-race レース名 sidecar（Programs と並行）
     ⇅
Race Cards            → 出走表詳細（Programs と並行: 全国/当地3連率・節間14スロット成績）
     ⇅
Recent National Form  → 全国近況5節（節期間・グレード・着順時系列）
     ⇅
Recent Local Form     → 当地近況5節（同形式、当地ソースのみ）
     ⇅
Motor Stats           → モーター期成績スナップショット（場×モーター 1日1行）
     ↓
Realtime Preview      → 締切5分前の直前情報（tkz / stt / sui / original_exhibition の per-source 追記）
     ↓
Strength Index        → 派生:5要素を場別重みで線形結合した強さポイント
     ↓
Realtime Results      → 締切+3〜30分の準リアルタイム結果（bc_rs1_2 由来）
     ↓
Results               → 翌日確定の本レース結果（K-file 由来、事後情報）

Stadium Parameters    → win_rate.csv / sui_params.csv / index_weights/*.csv (Index 計算の参照テーブル)

基本的な追跡方法: 同じ レースコード で各ファイルを紐付けることで、レースの事前情報から当日の展示・直前情報、最終結果までを一貫して追跡できます。

例: レースコード「202602092301」で検索すると：

1. Programs から → 参加選手のプロフィール・成績
2. Race Title から → per-race レース名(予選 / 優勝戦 等)
3. Race Cards から → 全国/当地3連率・節間14スロット成績
4. Recent National Form / Recent Local Form から → 全国・当地の直近5節成績
5. Motor Stats から → モーター期成績スナップショット
6. Realtime Preview から → 締切5分前の直前スナップショット（時系列で複数ソース・展示タイム・気象等）
7. Strength Index から → 6 枠分の強さポイント(偏差値)と要素別寄与の内訳
8. Realtime Results から → 締切後5〜30分の準リアルタイム結果(着順・決まり手・ST・気象)
9. Results から → 最終順位・払戻金・実際の進入コース・ST

これらを組み合わせることで、レースの準備段階から当日の直前情報・予測値・実結果までを一貫して追跡でき、特徴量設計や分析に活用できます。

Quick Start

Prerequisites

• Python 3.8+
• git
• pip (included with Python)

Installation

# Clone repository
git clone https://github.com/your-org/boatrace-data.git
cd boatrace-data

# Create virtual environment
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate

# Install dependencies
pip install -r scripts/requirements.txt

Daily Sync (Test Run)

# 当日 JST のデータを一通り取り込む (daily-sync.yml と同じ並び)
python scripts/result.py --force                                       # K-file 由来 (前日確定結果)
python scripts/race-card.py --date "$(date +%Y-%m-%d)" --force         # bc_j_str3 (race_cards)
python scripts/recent-form.py --date "$(date +%Y-%m-%d)" --force       # bc_zensou (recent_form)
python scripts/motor-stats.py --date "$(date +%Y-%m-%d)" --force       # bc_mst / bc_mdc (motor_stats)
python scripts/race-title.py --date "$(date +%Y-%m-%d)" --force        # getHoldingList2 (title)
python scripts/build_index.py --date "$(date +%Y-%m-%d)" --mode daily  # 強さ index バッチ

Project Structure

scripts/
├── preview-realtime.py          # Realtime preview + realtime result scraper (also updates index)
├── race-title.py                # Per-race レース名 sidecar (data/programs/title/)
├── motor-stats.py               # Motor stats scraper (data/programs/motor_stats/)
├── race-card.py                 # Race-card detail scraper (data/programs/race_cards/)
├── recent-form.py               # Recent national/local form scraper
├── build_index.py               # Strength Index builder (--mode daily/realtime, --update-races)
├── build_weights.py             # Monthly weight learner (per-stadium 5-feature weights)
├── build_sui_params.py          # 24-stadium weather coefficient learner
├── boatrace/                    # Python package
│   ├── __init__.py
│   ├── downloader.py            # HTTP downloads with retry
│   ├── extractor.py             # LZH decompression
│   ├── parser.py                # Fixed-width text parsing
│   ├── converter.py             # Text → CSV conversion
│   ├── storage.py               # File I/O operations
│   ├── git_operations.py        # Git commit/push operations
│   ├── index_features.py        # Shared 5-feature computation (build_index/build_weights)
│   ├── preview_tsv_scraper.py   # bc_j_tkz/stt/sui/oriten TSV scraper
│   ├── result_realtime.py       # bc_rs1_2 TSV scraper (realtime results)
│   └── logger.py                # Structured JSON logging
├── requirements.txt
└── tests/
    ├── unit/
    └── integration/

.github/workflows/
├── daily-sync.yml               # Daily data sync + daily index batch (07:30 JST)
├── preview-realtime.yml         # Realtime preview — manual fallback only (production runs on Cloud Run Jobs, JST 08:00-22:59 every 5min)
└── monthly-weights.yml          # Monthly weight rebuild (1st of month, 09:00 JST)

infra/                           # Cloud Run Jobs deployment for preview-realtime
├── Dockerfile
├── run.sh
├── cloudbuild.yaml
└── README.md                    # Setup/update procedures for GCP

data/                            # Published data (created at runtime)
├── programs/
│   ├── title/YYYY/MM/DD.csv                # per-race レース名 sidecar (race-title.py)
│   ├── race_cards/YYYY/MM/DD.csv           # bc_j_str3 由来の出走表詳細
│   ├── recent_national/YYYY/MM/DD.csv      # 全国近況5節
│   ├── recent_local/YYYY/MM/DD.csv         # 当地近況5節
│   └── motor_stats/YYYY/MM/DD.csv          # モーター期成績スナップショット
├── previews/
│   ├── tkz/YYYY/MM/DD.csv                  # realtime: 体重・展示タイム・チルト
│   ├── stt/YYYY/MM/DD.csv                  # realtime: 進入コース・スタート展示
│   ├── sui/YYYY/MM/DD.csv                  # realtime: 水面気象スナップショット
│   └── original_exhibition/YYYY/MM/DD.csv  # realtime: オリジナル展示
├── results/
│   ├── daily/YYYY/MM/DD.csv                # K-file 由来の翌日確定結果
│   └── realtime/YYYY/MM/DD.csv             # bc_rs1_2 由来の締切後5〜30分スナップショット
└── estimate/
    ├── index/YYYY/MM/DD.csv                # 派生: 強さポイント (5要素偏差値+寄与+合計)
    └── stadium/
        ├── win_rate.csv                    # 場×季節×コース勝率
        ├── sui_params.csv                  # 24場気象線形回帰パラメータ
        └── index_weights/YYYY-MM.csv       # 月次重み(直近6ヶ月で再学習)

.boatrace/
└── config.json                  # Configuration

logs/
└── boatrace-YYYY-MM-DD.json    # Execution logs

Usage

Fetch Daily Data (手動再実行)

毎日 JST 07:30 に daily-sync.yml が自動で同等の処理を実行しますが、特定日を再 fetch したい場合は対応するスクリプトを個別に呼び出します。

# Results (K-file, 前日確定結果)
python scripts/result.py --force

# boatcast 由来のサイドカー (引数 --date で対象日を指定)
python scripts/race-card.py    --date 2026-05-12 --force
python scripts/recent-form.py  --date 2026-05-12 --force
python scripts/motor-stats.py  --date 2026-05-12 --force
python scripts/race-title.py   --date 2026-05-12 --force

展示会データ (Realtime Preview) は per-race 締切直前にしか取れないため、過去日の単発再 fetch は不可。詳細は次節 Realtime Preview Scraper を参照。

Run Realtime Preview Scraper

# Default: target today (JST), preview window = [now+1min, now+10min],
# result window = [now-30min, now-3min]
python scripts/preview-realtime.py

# Plan only — log eligible races but write nothing
python scripts/preview-realtime.py --dry-run

# Write CSVs but skip git commit & push
python scripts/preview-realtime.py --no-commit

# Override the reference time (HH:MM JST), useful for testing
python scripts/preview-realtime.py --now 12:30 --no-commit

# Wider preview window (override defaults)
python scripts/preview-realtime.py --window-min 2 --window-max 15

# Skip the realtime-result step (preview only)
python scripts/preview-realtime.py --skip-results

# Custom result polling window (minutes since deadline)
python scripts/preview-realtime.py --result-window-min 5 --result-window-max 45

Designed to run every minute via .github/workflows/preview-realtime.yml. On each invocation it:

1. Fetches https://race.boatcast.jp/api_txt/getHoldingList2_{YYYYMMDD}.json to discover open venues + per-race deadline times (no caching, no persistence).
2. Preview pass — selects races whose deadline falls in [now+window-min, now+window-max] AND that are not yet recorded in every per-source CSV. Scrapes bc_j_tkz / bc_j_stt / bc_sui / bc_oriten for each eligible race and appends one row per source. After appending, also updates the corresponding rows in data/estimate/index/YYYY/MM/DD.csv (展示・気象 を実値で再計算 → 状態 = realtime).
3. Result pass — selects races whose deadline already passed by [result-window-min, result-window-max] minutes and whose レースコード is not yet in data/results/realtime/YYYY/MM/DD.csv. Scrapes bc_rs1_2 for each candidate and appends one row to the realtime results CSV (skips silently when the file is not yet published).
4. Commits & pushes the changes in a single commit (preview + result + index updates batched). Nothing is committed when no rows were appended.

Idempotency is per-source: if tkz succeeds but stt is still missing for race X, the next minute's run only retries stt for X. Likewise, the result pass only retries races still missing from data/results/realtime/....

Scrape Race Title Data (per-race レース名 sidecar)

# Default: scrape today's race-title CSV (JST)
python scripts/race-title.py

# Specific date
python scripts/race-title.py --date 2026-05-03

# Dry run (no file written, no git push)
python scripts/race-title.py --date 2026-05-03 --dry-run

# Force overwrite existing CSV
python scripts/race-title.py --date 2026-05-03 --force

# Write CSV but skip git commit/push
python scripts/race-title.py --date 2026-05-03 --no-push

The script fetches race.boatcast.jp/api_txt/getHoldingList2_YYYYMMDD.json once and writes one row per scheduled race per open stadium to data/programs/title/YYYY/MM/DD.csv. boatcast only exposes the current/upcoming day reliably — backfill of distant past dates may return empty payloads.

Scrape Race Card Detail Data

# Default: scrape yesterday's race-card data (JST)
python scripts/race-card.py

# Specific date
python scripts/race-card.py --date 2026-04-25

# Dry run (no file written, no git push)
python scripts/race-card.py --date 2026-04-25 --dry-run

# Force overwrite existing CSV
python scripts/race-card.py --date 2026-04-25 --force

Data source: race.boatcast.jp の per-race TSV (/hp_txt/{jo}/bc_j_str3_*.txt). The script uses the same-day B-file from mbrace.or.jp to determine which races are scheduled (matching original-exhibition.py's flow). Available approximately from 2025-05-02 onwards.

Scrape Recent Form Data (全国・当地近況5節)

# Default: scrape yesterday's recent-form data (JST)
python scripts/recent-form.py

# Specific date
python scripts/recent-form.py --date 2026-04-25

# Dry run (no files written, no git push)
python scripts/recent-form.py --date 2026-04-25 --dry-run

# Force overwrite both CSV files
python scripts/recent-form.py --date 2026-04-25 --force

A single run produces both data/programs/recent_national/YYYY/MM/DD.csv and data/programs/recent_local/YYYY/MM/DD.csv from bc_zensou and bc_zensou_touchi respectively. The B-file from mbrace.or.jp is used to look up which racer is in which boat at each race. Per-stadium fetch only — at most ~48 boatcast requests per day even on 24-stadium peak days.

Scrape Motor Stats Data (モーター期成績)

# Default: scrape yesterday's motor stats (JST)
python scripts/motor-stats.py

# Specific date
python scripts/motor-stats.py --date 2026-04-25

# Dry run (no file written, no git push)
python scripts/motor-stats.py --date 2026-04-25 --dry-run

# Force overwrite existing CSV
python scripts/motor-stats.py --date 2026-04-25 --force

The script fetches bc_mst (motor period start date) and bc_mdc (per-motor stats) from race.boatcast.jp for every stadium that has races on the given date (per the same-day B-file from mbrace.or.jp). All motors are written to a single CSV at data/programs/motor_stats/YYYY/MM/DD.csv.

Backfill is not possible — race.boatcast.jp only exposes the current motor period for each stadium, so historical periods are lost. Run this script daily going forward to accumulate time-series snapshots.

Build Strength Index (強さポイント)

# 当日朝に走らせる日次バッチ:
#   枠番・選手・モーター + 暫定強さpt を埋める。展示・気象は 50 で補完。
python scripts/build_index.py --date 2026-05-03 --mode daily

# 過去日のバックフィル(全要素揃った状態で計算):
python scripts/build_index.py --date 2026-05-03 --mode realtime

# 一部レースだけ展示・気象を再計算して状態を realtime に更新
# (preview-realtime.py から内部呼び出しされる)
python scripts/build_index.py --date 2026-05-03 \
  --update-races 202605030101,202605030102

# 過去月のバックフィル例(月毎に重みファイルが必要):
for d in $(seq -w 1 31); do
  python scripts/build_index.py --date 2026-05-${d} --mode realtime
done

Build Monthly Weights (場別重み)

# 対象月の重みを直近6ヶ月のデータから学習
python scripts/build_weights.py --month 2026-05

# 過去月の重みを生成(walk-forward 検証用)
python scripts/build_weights.py --month 2026-04
python scripts/build_weights.py --month 2026-03

学習窓は [対象月 - 6ヶ月, 対象月 - 1日](対象月のデータは含まない=リーケージなし)。場ごとに非負・合計1の制約で SLSQP 最適化。motor_stats の収録履歴が短い場合、motor 重みは小さくなる傾向あり。

Build Stadium Weather Params (sui_params.csv)

# 24場分の気象線形回帰パラメータを実データから再学習
python scripts/build_sui_params.py \
  --start-date 2025-01-01 --end-date 2026-04-30 \
  --out data/estimate/stadium/sui_params.csv

previews + results を結合して場×コース別に線形回帰し、波・風(追い/向かい)・気温水温差・天候から有利pt変動を推定。

Testing

# Run all unit tests
pytest tests/unit/

# Run specific test file
pytest tests/unit/test_parser.py

# Run with coverage
pytest --cov=boatrace tests/unit/

Environment Setup for GitHub Actions

1. Repository secrets (configured in GitHub):

   • GITHUB_TOKEN (provided automatically)
   • Optional: GIT_USER_EMAIL (defaults to "action@github.com")
   • Optional: GIT_USER_NAME (defaults to "GitHub Action")

2. GitHub Pages configuration:

   • Settings → Pages → Source: Deploy from a branch
   • Branch: main
   • Folder: / (root)

Workflows

• daily-sync.yml — Runs every day at 07:30 JST (= 22:30 UTC)。実測で 1 ラン ~22 分かかるため、Cloud Run Jobs の preview-realtime (JST 08:00 起動) が当日 title CSV を参照する前に完了するよう 30 分の余裕を取って 07:30 起動としています。Processes Results, Programs, Race Cards, Recent Form, Motor Stats, and Race Title for the previous/current day. Then runs Build Daily Index Batch (build_index.py --mode daily) to populate today's data/estimate/index/YYYY/MM/DD.csv with 枠番・選手・モーター + 暫定強さpt(状態 = daily、展示・気象は 50 で補完)。Each step uses if: always() (and continue-on-error: true for third-party-source steps) so a single source outage does not break the rest of the pipeline.

• preview-realtime.yml — workflow_dispatch manual fallback only. The production schedule (JST 08:00-22:59, every 5 minutes) has been migrated to Cloud Scheduler + Cloud Run Jobs because GitHub Actions cron was being throttled. Two passes per invocation:

  1. Preview pass — scrapes per-source preview data (tkz / stt / sui / original_exhibition) for races whose deadline falls in [now+1min, now+10min] and updates data/estimate/index/YYYY/MM/DD.csv (展示・気象 を実値で再計算 → 状態 = realtime).
  2. Result pass — scrapes bc_rs1_2 for races whose deadline already passed by 3〜30 分 and appends one row to data/results/realtime/YYYY/MM/DD.csv.

  All changes (preview + index + result) go in a single commit. Idempotent and resilient to cron drift; commits one batch per invocation only when rows are actually appended.

  • Cloud Run Jobs 構成: boatrace-487212/asia-northeast1 の Cloud Scheduler preview-realtime-daytime (*/5 8-22 * * *, Asia/Tokyo) が Cloud Run Job preview-realtime を発火します。詳細は infra/README.md を参照。

• monthly-weights.yml — Runs on the 1st of each month at 09:00 JST. Re-learns 24-stadium × 5-feature weights from the prior 6 months of data and writes data/estimate/stadium/index_weights/YYYY-MM.csv. build_index.py automatically picks up the latest weights ≤ the target month.

Configuration

Edit .boatrace/config.json to customize:

{
  "rate_limit_interval_seconds": 3,
  "max_retries": 3,
  "initial_backoff_seconds": 5,
  "max_backoff_seconds": 30,
  "request_timeout_seconds": 30,
  "log_level": "INFO",
  "log_file": "logs/boatrace-{DATE}.json"
}

Performance

• Daily execution: ~10-15 seconds (typical)
• Historical backfill (3 years): ~60 minutes
• CSV file size: 100-500 KB per file

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