インプレスグループでIT・デザイン関連メディア事業を展開する株式会社インプレス（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：高橋隆志）は、『最適化問題として考える競馬 Pythonによるデータ分析と予測モデルの実装』（著者：森 雅成）をインプレス NextPublishingより発行いたします。

最新の知見を発信する『技術の泉シリーズ』は、「技術書典」や「技術書同人誌博覧会」をはじめとした各種即売会や、勉強会・LT会などで頒布された技術同人誌を底本とした商業書籍を刊行し、技術同人誌の普及と発展に貢献することを目指します。

『最適化問題として考える競馬 Pythonによるデータ分析と予測モデルの実装』

https://nextpublishing.jp/isbn/9784295605553

著者：森 雅成

小売希望価格：電子書籍版 1,800円（税別）／印刷書籍版 2,000円（税別）

電子書籍版フォーマット:EPUB3

印刷書籍版仕様：B5版／カラー／本文206ページ

ISBN：978-4-295-60555-3

企画編集：合同会社技術の泉出版

発行：インプレスNextPublishing

発売：株式会社インプレス

発売日：2026年11月6日

＜＜発行主旨＞＞

本書は、競馬を数理的な「最適化問題」として捉え、データ分析から予測モデルの構築、さらにはバックテストまでをPythonで実装するための実践的なガイドブックです。競馬という複雑なドメインを扱う上で不可欠なデータ設計の考え方や、多種多様な欠損値を含むデータの処理方法を具体的に解説しています。特に、レース内での相対的な力関係を数値化する「相対化」の手法や、クラス設計を用いた構造的なデータ管理の手法は、実践的なシステム開発において非常に有益な知見となります。著者が非IT系エンジニアという独自の視点から、ソフトウェア設計の原理原則に縛られすぎない実用重視のコードを提示している点も本書の大きな特徴です。特徴量の抽出から可視化、そして目的関数を設定したソルバーによる解の算出まで、一連のプロセスをソースコードと共に学ぶことができます。数理手法を現実の競馬予測に適用したい方や、Pythonによるデータ処理の実践例を探しているエンジニアにとって、新たなインスピレーションを与える一冊となるでしょう。

（インプレス NextPublishing は、株式会社インプレスR&Dが開発したデジタルファースト型の出版モデルを承継し、幅広い出版企画を電子書籍＋オンデマンドによりスピーディで持続可能な形で実現しています。）

＜＜目次＞＞

まえがき

第1章 競馬の楽しみ方

第2章 競馬ドメイン基礎知識

第3章 最適化問題として考える競馬

第4章 データ表現とデータ処理フロー

第5章 共通データ・共通処理クラス

第6章 共通プロットクラス

第7章 特徴量作成関数

第8章 馬プロフィールクラス

第9章 レース特徴量クラス

第10章 コース情報クラス

第11章 馬プロフィールストッククラス

第12章 レース特徴量ストッククラス

第13章 レースに関する特徴量分析と可視化

第14章 馬に関する分析

第15章 レースシミュレーション

第16章 モデル構築と最適化・検証

付録A 特徴量

付録B 分析の流れ

＜＜著者紹介＞＞

森 雅成

1990 年代生まれ。某国立高専電気工学科卒、某国立大学工学部卒、某国立大学大学院工学研究科修了。修士（工学）。フォトマスター検定１級、第三種電気主任技術者、応用情報技術者、乙種第 4 類危険物取扱者などの資格を保有。現在、某メーカーにて製品開発に従事する傍ら、業務と無関係な内容の技術同人誌を執筆している。最適化理論の応用、開発プロセス、競馬、Typstなどに関する著書がある。

＜＜内容紹介＞＞

競馬の多様な楽しみ方と研究の視点

第1章では、推し馬を追いかけることや一口馬主になることなど、競馬の多様な楽しみ方を紹介します。さらに、データを用いてレース結果を予想する研究としての側面にも触れ、中央競馬の奥深さや幅広さを解説しています。中央競馬は毎週末開催され、競馬場には多くの人が訪れることが確認されています。

FundamentalPlotクラス

第6章では、FundamentalPlotクラスの定義と棒グラフ描画関数の実装を解説します。コンストラクターで色や形状の定数を定義し、matplotlibのbar関数を用いて単一データおよび複数データの棒グラフを描画するコードを示しています。ファイル出力までを一貫して確認できます。

レース特徴量ストッククラスの設計

第12章では、複数のレースクラスを配列に格納して管理するStockRacefeatクラスについて解説します。コンストラクターで特徴量と馬プロフィールを取得し、一次・二次特徴量や騎手・調教師・生産者特徴量を算出する関数を分けて実装しています。また、外部から入力できるようにもしています。

離散変数の分布可視化とPython実装

第14章では、出走馬の馬齢分布を分析します。3歳以上戦に絞り込んだデータから、3歳から9歳までの取り得る値を定義して分布を算出します。あわせて、離散変数に対する分布可視化関数を用いてグラフを作成し、算出された結果を確認する一連の手順をPythonコードを通じて具体的に説明いたします。

＜＜販売ストア＞＞

電子書籍：

Amazon Kindleストア、楽天koboイーブックストア、Apple Books、紀伊國屋書店 Kinoppy、Google Play Store、honto電子書籍ストア、Sony Reader Store、BookLive!、BOOK☆WALKER、BOOK TECH

印刷書籍：

Amazon.co.jp

※各ストアでの販売は準備が整いしだい開始されます。

※全国の一般書店からもご注文いただけます。

＜＜技術の泉シリーズについて＞＞

『技術の泉シリーズ』は、技術者の知見のアウトプットである技術同人誌を底本とした、2017年創刊の技術書シリーズです。NextPublishingによるスピーディな編集制作とプリントオンデマンドによる1冊からの印刷製本により、技術の変化に追従しつつ返品や品切れのないサスティナブルな出版モデルを特徴としています。本シリーズを通じて、エンジニアの“知の結晶”である技術同人誌の世界に、より多くの方が触れていただくきっかけとなることを目指しています。

【株式会社インプレス】 https://www.impress.co.jp/

シリーズ累計8,000万部突破のパソコン解説書「できる」シリーズ、デザイン・グラフィック関連の書籍ブランド「MdN」、「デジタルカメラマガジン」等の定期雑誌、IT関連の専門メディアとして国内最大級のアクセスを誇るデジタル総合ニュースサービス「Impress Watchシリーズ」等のコンシューマ向けメディア、「IT Leaders」をはじめとする企業向けIT関連メディアなどを総合的に展開・運営する事業会社です。IT・デザイン関連出版メディア事業、およびデジタルメディア＆サービス事業を幅広く展開しています。

【インプレスグループ】 https://www.impressholdings.com/

株式会社インプレスホールディングス（本社：東京都千代田区、代表取締役：塚本由紀）を持株会社とするメディアグループ。「IT・デザイン」「音楽」「山岳・自然」「航空・鉄道」「モバイルサービス」「学術・理工学」を主要テーマに専門性の高いメディア&サービスおよびソリューション事業を展開しています。さらに、コンテンツビジネスのプラットフォーム開発・運営も手がけています。

【NextPublishing】

NextPublishingは、インプレスR&Dが開発した電子出版プラットフォーム（またはメソッド）の名称です。電子書籍と印刷書籍の同時制作、プリント・オンデマンド（POD）による品切れ解消などの伝統的出版の課題を解決しています。これにより、伝統的出版では経済的に困難な多品種少部数の出版を可能にし、優秀な個人や組織が持つ多様な知の流通を目指しています。

【本件に関するお問合せ先】

株式会社インプレス ： PubX室

E-mail: np-info@impress.co.jp

d5875-7810-d4b6a9701245c8f606784f939b7f155e.pdf