JP5839765B1 - 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

本発明は、オッズの変動を予測し、予測された変動を提供することで、投票券の購入を受け付けるサーバ装置の処理負荷を分散させることを可能とすることを目的とする。情報処理装置は、選択されたレースを識別する選択レース識別情報を受け付ける。情報処理装置は、投票券の購入履歴を記憶する購入履歴記憶部から、予想者を示す購入者識別情報と、過去のレースを示すレース識別情報とに対応する買い目の種類を取得する。情報処理装置は、取得された買い目の種類に基づいて、予想者が、選択されたレースで購入する投票券の買い目を予測する。情報処理装置は、予測された買い目に基づいて、選択されたレースの投票券のオッズの変動を予測する。情報処理装置は、予測されたオッズの変動を示す変動情報を表示させる。

Description

本発明は、レースの投票券のオッズの情報を提供するシステムの技術分野に関する。

特許文献１には、競馬、競輪、競艇等のレースにおいて、所定の時間間隔ごとに全ての投票データを集計し、集計情報からオッズデータを算出し、オッズデータの中から選択されたオッズデータを提示する技術が開示されている。

特開平０９−１０６４２６号公報

ユーザは、提示されたオッズに基づいて、購入する投票券の買い目又は購入金額を決定する場合がある。しかしながら、買い目又は購入金額を決定するために参照可能なオッズは、投票券の購入時点までの未確定のオッズである。購入時点から最終的なオッズが確定するまでの間にオッズが大きく変動することがある。そのため、購入された投票券が当選したとしても、ユーザは、購入時点のオッズから計算される収益を上げることができない場合がある。オッズの大きな変動を避けるためには、ユーザは投票の締め切り間際に投票券を購入しなければならない。すると、投票券の購入が投票の締め切り間際に集中するので、投票券の購入を受け付けるサーバ装置の処理負荷が投票の締め切り間際に増大する。

本発明は、以上の点に鑑みてなされたものであり、オッズの変動を予測し、予測された変動を提供することで、投票券の購入を受け付けるサーバ装置の処理負荷を分散させることを可能とする情報処理装置及び情報処理方法等を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、複数のレースのうち選択されたレースを識別する選択レース識別情報を受け付ける受付手段と、前記受付手段により受け付けられた前記選択レース識別情報が示すレースに出場する複数のレース体のうち何れかのレース体の入賞を予想した予想者を特定する特定手段と、前記複数のレースの何れかのレースの投票券を購入した購入者を識別する購入者識別情報と、購入された前記投票券の買い目の種類と、前記投票券が購入された前記レースを識別するレース識別情報とを対応付けて購入履歴として記憶する購入履歴記憶手段から、前記特定手段により特定された前記予想者を示す購入者識別情報と、過去のレースを示すレース識別情報とに対応する買い目の種類を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された前記買い目の種類に基づいて、前記特定手段により特定された前記予想者が、前記選択されたレースで購入する投票券の買い目を予測する買い目予測手段と、前記買い目予測手段により予測された前記買い目に基づいて、前記選択されたレースの投票券のオッズの変動を予測する変動予測手段と、前記変動予測手段により予測されたオッズの変動を示す変動情報を表示させる制御手段と、を備えることを特徴とする。

この発明によれば、情報処理装置は、選択レースについて予想を行った予想者が過去のレースで購入した投票券の買い目に基づいて、選択レースで予想者が購入する投票券の買い目を予測する。選択レースについて予想を行った予想者は、選択レースの投票券を購入する蓋然性がある。実際に予想者が投票券を購入すると、オッズが変動する。すなわち、情報処理装置は、購入される蓋然性がある投票券の買い目を用いることで、オッズの変動を予測することができる。そして、情報処理装置は、予測した変動を示す変動情報を表示させる。変動情報が示す予測されたオッズに基づいて、ユーザは、購入する投票券の買い目又は購入金額を決定することができる。そのため、ユーザは、投票の締め切り間際のオッズを見なくても、買い目又は購入金額を決定することができる。従って、締め切り間際における投票券の購入の集中が緩和するので、投票券の購入を受け付けるサーバ装置の処理負荷を分散させることができる。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の情報処理装置において、前記選択されたレースに出場する複数のレース体のうち選択されたレース体を示す選択情報を受け付ける選択情報受付手段を更に備え、前記特定手段は、前記選択されたレースについて、前記選択情報受付手段により受け付けられた前記選択情報が示すレース体が入賞すると予想した予想者を特定し、前記変動予測手段は、前記選択されたレースの投票券のうち、前記選択情報受付手段により受け付けられた前記選択情報が示すレース体を含む買い目の投票券のオッズの変動を予測することを特徴とする。

この発明によれば、情報処理装置は、選択されたレースについて予想を行った予想者のうち、選択されたレース体が入賞すると予想した予想者のみの購入履歴に基づいて、買い目を予測する。また、情報処理装置は、選択されたレース体を含む買い目の投票券のオッズの変動を予測する。選択されたレース体を含む買い目が購入された場合の方が、選択されたレース体を含まない買い目が購入された場合よりも、選択されたレース体を含む買い目の投票券のオッズの変動が大きい。選択されたレース体が入賞すると予想した予想者のみの購入履歴に基づいて情報処理装置が買い目を予測することで、オッズの変動の予測精度の低下を抑制しながら、情報処理装置の処理負荷を低減することができる。

請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の情報処理装置において、前記複数のレースのそれぞれごとに、レースを識別するレース識別情報と、前記レースに関するレース情報とを対応付けて記憶するレース情報記憶手段から、前記特定手段により特定された前記予想者が投票券を購入した過去のレースを示すレース識別情報に対応するレース情報と、前記受付手段により受け付けられた前記選択レース識別情報に対応するレース情報とを取得するレース情報取得手段を更に備え、前記買い目予測手段は、前記取得手段により取得された前記買い目の種類と、前記レース情報取得手段により取得された前記レース情報とに基づいて、前記予想者が前記選択されたレースで購入する投票券の買い目を予測することを特徴とする。

この発明によれば、情報処理装置は、レースに関する情報に応じて、購入する投票券の買い目が変わる予想者について、より的確に買い目を予測することができる。

請求項４に記載の発明は、請求項１乃至３の何れか１項に記載の情報処理装置において、前記特定手段により特定された前記予想者のうち、前記選択されたレースの投票券を現時点以降に購入しないと予測される予想者を特定する第２特定手段を更に備え、前記買い目予測手段は、前記特定手段により特定された予想者のうち、前記第２特定手段により特定された予想者以外の予想者が前記選択されたレースで購入する投票券の買い目を予測することを特徴とする。

この発明によれば、情報処理装置は、選択されたレースの投票券を現時点以降に購入しないと予測される予想者の情報を加味せずに、オッズの変動を予測する。従って、予測精度を高めることができる。

請求項５に記載の発明は、請求項１乃至４の何れか１項に記載の情報処理装置において、前記購入者識別情報、前記買い目の種類、前記レース識別情報、及び前記投票券の購入金額を対応付けて前記購入履歴として記憶する前記購入履歴記憶手段から、前記特定手段により特定された前記予想者を示す購入者識別情報に対応する購入金額を取得する購入金額取得手段を更に備え、前記変動予測手段は、前記買い目予測手段により予測された前記買い目と、前記購入金額取得手段により取得された前記購入金額とに基づいて、前記変動を予測することを特徴とする。

この発明によれば、情報処理装置は、過去のレースにおける予想者による投票券の購入金額を用いることで、より的確にオッズの変動を予測することができる。

請求項６に記載の発明は、請求項１乃至５の何れか１項に記載の情報処理装置において、前記複数のレースのそれぞれごとに、レースを識別するレース識別情報と、該レースの投票券のオッズとを対応付けて記憶するオッズ記憶手段から、前記特定手段により特定された前記予想者が投票券を購入した過去のレースを示すレース識別情報に対応するオッズを取得するオッズ取得手段を更に備え、前記買い目予測手段は、前記取得手段により取得された前記買い目の種類と、前記オッズ取得手段により取得されたオッズと、前記選択されたレースの投票券の所定時点のオッズとに基づいて、前記予想者が前記選択されたレースで購入する投票券の買い目を予測し、前記変動予測手段は、前記買い目予測手段により予測された前記買い目に基づいて、前記選択されたレースの投票券の変動後のオッズを予測し、前記買い目予測手段は、前記取得手段により取得された前記買い目の種類と、前記オッズ取得手段により取得されたオッズと、前記変動予測手段により予測された前記オッズとに基づいて、前記予想者が前記選択されたレースで購入する投票券の買い目を再予測し、前記変動予測手段は、前記買い目予測手段により再予測された前記買い目に基づいて、前記選択されたレースの投票券の変動後のオッズを再予測することを特徴とする。

この発明によれば、情報処理装置は、予測されたオッズを、買い目の予測にフィードバックして再度オッズの変動を予測する。従って、より的確にオッズの変動を予測することができる。

請求項７に記載の発明は、請求項１乃至６の何れか１項に記載の情報処理装置において、前記特定手段は、前記複数のレースの何れかのレースに出場する複数のレース体のうち入賞すると予想されたレース体を示す予想レース体情報と、該レース体が入賞すると予想した予想者を識別する予想者識別情報と、該レースを識別する予想レース識別情報とを含む予想情報を配信するウェブサイトから、前記選択されたレースを示す予想レース識別情報に対応する予想者識別情報をネットワークを介して取得し、前記特定手段により取得された前記予想者識別情報と、過去のレースを示す予想レース識別情報とに対応する予想レース体情報を含む予想情報を、前記ウェブサイトから前記ネットワークを介して取得する予想情報取得手段と、前記購入者識別情報、前記買い目の種類、前記レース識別情報、及び投票されたレース体を示す投票レース体情報を対応付けて前記購入履歴として記憶する前記購入履歴記憶手段から、前記予想情報取得手段により取得された前記予想情報に含まれる予想レース識別情報が示すレースを示すレース識別情報に対応する投票レース体情報を取得する投票レース体情報取得手段と、前記予想情報取得手段により取得された前記予想情報に含まれる予想レース体情報と、前記投票レース体情報取得手段により取得された前記投票レース体情報との一致度に基づいて、該予想情報に含まれる予想レース識別情報が示すレースを示すレース識別情報に対応付けて前記購入履歴記憶手段に記憶された購入者識別情報の中から、前記特定手段により取得された前記予想者識別情報に関連付けられる購入者識別情報を特定する購入者特定手段と、を更に備え、前記取得手段は、前記購入者特定手段により特定された前記購入者識別情報に対応する買い目の種類を取得することを特徴とする。

この発明によれば、予想者の予想者識別情報と、その予想者と同一人物の購入者識別情報とが異なっていたとしても、予想者が過去のレースで購入した投票券の買い目の種類を取得することができる。

請求項８に記載の発明は、コンピュータにより実行される情報処理方法であって、複数のレースのうち選択されたレースを識別する選択レース識別情報を受け付ける受付ステップと、前記受付ステップにより受け付けられた前記選択レース識別情報が示すレースに出場する複数のレース体のうち何れかのレース体の入賞を予想した予想者を特定する特定ステップと、前記複数のレースの何れかのレースの投票券を購入した購入者を識別する購入者識別情報と、購入された前記投票券の買い目の種類と、前記投票券が購入された前記レースを識別するレース識別情報とを対応付けて購入履歴として記憶する購入履歴記憶手段から、前記特定ステップにより特定された前記予想者を示す購入者識別情報と、過去のレースを示すレース識別情報とに対応する買い目の種類を取得する取得ステップと、前記取得ステップにより取得された前記買い目の種類に基づいて、前記特定ステップにより特定された前記予想者が、前記選択されたレースで購入する投票券の買い目を予測する買い目予測ステップと、前記買い目予測ステップにより予測された前記買い目に基づいて、前記選択されたレースの投票券のオッズの変動を予測する変動予測ステップと、前記変動予測ステップにより予測されたオッズの変動を示す変動情報を表示させる制御ステップと、を含むことを特徴とする。

請求項９に記載の発明は、コンピュータを、複数のレースのうち選択されたレースを識別する選択レース識別情報を受け付ける受付手段、前記受付手段により受け付けられた前記選択レース識別情報が示すレースに出場する複数のレース体のうち何れかのレース体の入賞を予想した予想者を特定する特定手段、前記複数のレースの何れかのレースの投票券を購入した購入者を識別する購入者識別情報と、購入された前記投票券の買い目の種類と、前記投票券が購入された前記レースを識別するレース識別情報とを対応付けて購入履歴として記憶する購入履歴記憶手段から、前記特定手段により特定された前記予想者を示す購入者識別情報と、過去のレースを示すレース識別情報とに対応する買い目の種類を取得する取得手段、前記取得手段により取得された前記買い目の種類に基づいて、前記特定手段により特定された前記予想者が、前記選択されたレースで購入する投票券の買い目を予測する買い目予測手段、前記買い目予測手段により予測された前記買い目に基づいて、前記選択されたレースの投票券のオッズの変動を予測する変動予測手段、及び、前記変動予測手段により予測されたオッズの変動を示す変動情報を表示させる制御手段、として機能させることを特徴とする。

本発明によれば、情報処理装置は、選択レースについて予想を行った予想者が過去のレースで購入した投票券の買い目に基づいて、選択レースで予想者が購入する投票券の買い目を予測する。選択レースについて予想を行った予想者は、選択レースの投票券を購入する蓋然性がある。実際に予想者が投票券を購入すると、オッズが変動する。すなわち、情報処理装置は、購入される蓋然性がある投票券の買い目を用いることで、オッズの変動を予測することができる。そして、情報処理装置は、予測した変動を示す変動情報を表示させる。変動情報が示す予測されたオッズに基づいて、ユーザは、購入する投票券の買い目又は購入金額を決定することができる。そのため、ユーザは、投票の締め切り間際のオッズを見なくても、買い目又は購入金額を決定することができる。従って、締め切り間際における投票券の購入の集中が緩和するので、投票券の購入を受け付けるサーバ装置の処理負荷を分散させることができる。

一実施形態に係る情報処理システムＳＡの概要構成の一例を示す図である。 一実施形態に係る馬券発売代行サーバ１の概要構成の一例を示すブロック図である。 一実施形態に係る馬券発売代行サーバ１のシステム制御部１４の機能ブロックの一例を示す図である。 馬券発売代行サーバ１の記憶部１２に構築されたデータベースに登録される内容の一例を示す図である。 買い目の予想の過程の例を示す図である。 オッズの変動の一例を示す図である。 オッズ比較ページの一例を示す図である。 、一実施形態に係る馬券発売代行サーバ１のシステム制御部１４によるオッズ変動情報提供処理の一例を示すフローチャートである。 一実施形態に係る馬券発売代行サーバ１のシステム制御部１４による買い目予測処理の一例を示すフローチャートである。 一実施形態に係る馬券発売代行サーバ１のシステム制御部１４によるオッズ変動予測処理の一例を示すフローチャートである。 買い目の予測の一例を示す図である。 一実施形態に係る馬券発行代行サーバ１のシステム制御部１４による買い目予測処理の一例を示すフローチャートである。 一実施形態に係る馬券発行代行サーバ１のシステム制御部１４による買い目予測処理の第１の例を示すフローチャートである。 一実施形態に係る馬券発行代行サーバ１のシステム制御部１４による買い目予測処理の第２の例を示すフローチャートである。 一実施形態に係る馬券発行代行サーバ１のシステム制御部１４による買い目予測処理の第３の例を示すフローチャートである。 オッズ比較ページの一例を示す図である。 一実施形態に係る馬券発行代行サーバ１のシステム制御部１４によるオッズ変動情報提供処理の一例を示すフローチャートである。 一実施形態に係る馬券発行代行サーバ１のシステム制御部１４による買い目予測処理の一例を示すフローチャートである。 一実施形態に係る馬券発売代行サーバ１のシステム制御部１４によるオッズ変動予測処理の一例を示すフローチャートである。 一実施形態におけるオッズの変動の過程を示す図である。 一実施形態に係る馬券発行代行サーバ１のシステム制御部１４によるオッズ変動情報提供処理の一例を示すフローチャートである。 一実施形態に係る馬券発行代行サーバ１のシステム制御部１４による買い目予測処理の一例を示すフローチャートである。 一実施形態に係る情報処理システムＳＢの概要構成の一例を示す図である。 レース予想一覧ページの一例を示す図である。 予想者予想一覧ページの一例を示す図である。 予想者Ｘの過去のレースの予想の一例を示す図である。 ユーザＢの過去のレースの買い目の一例を示す図である。 ユーザＣの過去のレースの買い目の一例を示す図である。 一実施形態に係る馬券発行代行サーバ１のシステム制御部１４によるオッズ変動情報提供処理の一例を示すフローチャートである。 一実施形態に係る馬券発行代行サーバ１のシステム制御部１４による予想投稿サイト対応処理の一例を示すフローチャートである。

以下、図面を参照して本発明の実施形態について詳細に説明する。以下に説明する実施の形態は、競馬においてインターネット投票によりユーザが馬券（勝馬投票券）を購入するための情報処理システムに対して本発明を適用した場合の実施形態である。レースに出場する競走馬は、本発明におけるレース体の一例である。馬券は、本発明における投票券の一例である。なお、本発明が適用可能なレースは競馬に限られない。例えば、競輪、競艇、オートレース等の公営競技等に本発明が適用可能である。

［１．第１実施形態］
［１−１．情報処理システムの構成及び機能概要］
先ず、本実施形態に係る情報処理システムＳＡの構成について、図１を用いて説明する。図１は、本実施形態に係る情報処理システムＳＡの概要構成の一例を示す図である。

図１に示すように、情報処理システムＳＡは、馬券発売代行サーバ１と、主催元サーバ２と、複数のユーザ端末３と、を含んで構成されている。そして、馬券発売代行サーバ１と主催元サーバ２と各ユーザ端末３とは、ネットワークＮＷを介して、例えば、通信プロトコルにＴＣＰ／ＩＰ等を用いて相互にデータの送受信が可能になっている。なお、ネットワークＮＷは、例えば、インターネット、専用通信回線（例えば、ＣＡＴＶ（Community Antenna Television）回線）、移動体通信網（基地局等を含む）、及びゲートウェイ等により構築されている。

馬券発売代行サーバ１は、競馬の主催者に代わって馬券を発売するための競馬サイトに関する各種処理を行うサーバ装置である。馬券発売代行サーバ１は、本発明における情報処理装置の一例である。馬券発売代行サーバ１は、主催者が発表するレースに関する情報を、主催元サーバ２から取得する。また、馬券発売代行サーバ１は、ユーザ端末３からの要求に応じて、ウェブページを送信する。これにより、馬券発売代行サーバ１は、レースに関する情報等を提供する。提供される情報としては、例えば、出馬表、オッズ、予想、レース結果等がある。また、馬券発売代行サーバ１は、例えば、馬券の購入を受け付ける処理を行ったり、的中した馬券に対する払い戻しの処理を行ったりする。

主催元サーバ２は、競馬の主催者がレースの情報を提供したり、馬券を発行したりするために設置されたサーバ装置である。主催元サーバ２は、レースに関する情報を馬券発売代行サーバ１へ送信する。

ユーザ端末３は、馬券発売代行サーバ１により管理される競馬サイトを利用するユーザの端末装置である。ユーザ端末３は、ユーザからの操作に基づいて馬券発売代行サーバ１にアクセスすることにより、馬券発売代行サーバ１からウェブページを受信して表示する。ユーザ端末３には、ブラウザや電子メールクライアント等のソフトウェアが組み込まれている。ユーザ端末３としては、例えば、パーソナルコンピュータ、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、スマートフォン等の携帯情報端末、携帯電話機等が用いられる。

競馬サイトのユーザは、競馬サイトにレースの結果の予想を投稿することができる。予想を投稿するとき、ユーザは、入賞すると予想する競走馬又は着順が上位であると予想する競走馬として、本命（favorite）、対抗（rival）、単穴（dark horse）及び連下（lower level）を選択する。本命、対抗、単穴及び連下の何れかに選択された競走馬を、予想馬と称する。本命、対抗、単穴及び連下のそれぞれの競走馬が入賞するとユーザが期待する程度又は予想する程度を、期待度という。本命、対抗、単穴及び連下の順に、期待度が高い。馬券発売代行サーバ１は、ユーザ端末３からの要求に応じて、投稿された予想の情報を含むウェブページをユーザ端末３へ送信する。

また、競馬サイトのユーザは、馬券を購入しようとするとき、投票するレース、買い目、購入金額（または購入枚数）等を選択する。投票されるレース、買い目、購入金額等は、購入内容を示す。買い目は、式別（投票法）、及び、投票対象としてユーザが選択した競走馬又は枠を含む。投票対象の競走馬又は枠は、馬番又は枠番で指定される。式別は、買い目の種類である。式別は、馬番及び枠番の何れで買い目を示すか、馬番及び枠番の数、着順を指定するか否かを示す。馬番の組み合わせだけではなく、着順をも指定する式別の場合、買い目は、各投票対象の競走馬に対する着順も含む。

ユーザがユーザ端末３を操作して、オッズの情報のウェブページを馬券発売代行サーバ１へ要求する。このとき、ユーザはオッズを表示させるレースを選択する。このレースを選択レースという。馬券発売代行サーバ１は、選択レースにおけるオッズの変動を予測する。そして、馬券発売代行サーバ１は、予測した変動を示す情報を含むウェブページをユーザ端末３へ送信する。

［１−２．馬券発売代行サーバの構成］
次に、馬券発売代行サーバ１の構成について、図２Ａ乃至図３を用いて説明する。

図２Ａは、本実施形態に係る馬券発売代行サーバ１の概要構成の一例を示すブロック図である。図２Ａに示すように、馬券発売代行サーバ１は、通信部１１と、記憶部１２と、入出力インターフェース１３と、システム制御部１４と、を備えている。そして、システム制御部１４と入出力インターフェース１３とは、システムバス１５を介して接続されている。

通信部１１は、ネットワークＮＷに接続して、主催元サーバ２、ユーザ端末３等との通信状態を制御するようになっている。

記憶部１２は、本発明における購入履歴記憶手段、レース情報記憶手段及びオッズ記憶手段の一例である。購入履歴記憶手段、レース詳細情報記憶手段及びオッズ記憶手段は同一のデバイスで構成されてもよいし、互いに異なるデバイスで構成されてもよい。記憶部１２は、例えば、ハードディスクドライブ等により構成されている。この記憶部１２には、会員情報ＤＢ１２ａ、レース情報ＤＢ１２ｂ、馬券情報ＤＢ１２ｃ、オッズ情報ＤＢ１２ｄ、閲覧履歴ＤＢ１２ｅ、予想情報ＤＢ１２ｆ、購入情報ＤＢ１２ｇ、資金履歴ＤＢ１２ｈ等のデータベースが構築されている。「ＤＢ」は、データベースの略語である。図３は、馬券発売代行サーバ１の記憶部１２に構築されたデータベースに登録される内容の一例を示す図である。

会員情報ＤＢ１２ａには、競馬サイトに会員登録しているユーザに関する会員情報が、ユーザごとに対応付けて登録される。具体的に、会員情報ＤＢ１２ａには、ユーザＩＤ、パスワード、ニックネーム、氏名、生年月日、性別、郵便番号、住所、電話番号、電子メールアドレス、クレジットカード情報等のユーザの属性が対応付けて会員情報として登録される。ユーザＩＤは、ユーザの識別情報である。ユーザＩＤは、本発明における購入者識別情報の一例である。

レース情報ＤＢ１２ｂには、レースに関するレース詳細情報が、レースごとに登録される。具体的に、レース情報ＤＢ１２ｂには、レースＩＤ、レース名、グレード、競馬場ＩＤ、開催日、販売締切時刻、発走時刻、レース番号、馬場情報、出走馬情報、騎手情報等の情報が対応付けてレース詳細情報として登録される。レースＩＤは、レースの識別情報である。レースＩＤは、本発明におけるレース識別情報及び選択レース識別情報の一例である。競馬場ＩＤは、レースが開催される競馬場の識別情報である。販売締切時刻は、馬券の販売が締め切られる時刻である。すなわち、販売締切時刻まで馬券の購入が可能である。発走時刻は、レースが開始される時刻である。馬場情報は、例えば、馬場状態等を含む。出走馬情報は、レースに出場する競走馬に関する情報である。例えば、出走馬情報には、競走馬の馬番、枠番、馬名、馬体重、前回のレースからの馬体重の増減、過去のレースのレースタイム、勝利数、勝率等が登録されている。騎手情報は、競走馬に騎乗する騎手に関する情報である。例えば、騎手情報には、騎乗する競走馬の馬番、騎手名、騎手の過去の成績、騎手変更の有無等が、競走馬ごとに登録される。

馬券情報ＤＢ１２ｃには、発売される馬券に関する馬券情報が、馬券ごとに登録されている。具体的に、馬券情報ＤＢ１２ｃには、レースＩＤ、買い目情報等が対応付けて馬券情報として登録される。レースＩＤは、買い目情報が示す馬券が、どのレースの馬券であるかを示す。買い目情報は、馬券ＩＤ、式別及び投票対象の番号を含む。馬券ＩＤは、馬券の識別情報である。式別として、例えば、単勝式、複勝式、枠番号二連勝複式（枠複）、枠番号二連勝単式（枠単）、馬番号二連勝単式（馬複）、馬番号二連勝単式（馬単）、拡大馬番号二連勝複式（ワイド）、馬番号三連勝複式（三連複）、馬番号三連勝単式（三連単）等がある。投票対象の番号は、馬番又は枠番である。投票対象の番号は、式別に応じて一又は複数買い目情報に登録されている。買い目情報に含まれる馬番又は枠番の数を連数という。式別が単勝式又は複勝式である場合、買い目情報は、１個の馬番又は枠番を含む。すなわち、単勝式及び複勝式の連数は１である。式別が枠複、枠単、馬複、馬単又はワイドである場合、買い目情報は２個の馬番又は枠番を含む。すなわち、枠複、枠単、馬複、馬単及びワイドの連数は２である。式別が三連複又は三連単である場合、買い目情報は３個の馬番又は枠番を含む。すなわち、三連複及び三連単の連数は３である。式別が枠単、馬単又は三連単である場合、各馬番又は枠番は、着順を示す番号と対応付けて買い目情報に登録されている。式別と投票対象の番号との組み合わせ、又は式別と投票対象の番号と着順を示す番号との組み合わせは、買い目を示す。

オッズ情報ＤＢ１２ｄには、馬券のオッズに関するオッズ情報が、各馬券について所定時間間隔ごとに登録される。具体的に、オッズ情報ＤＢ１２ｄには、レースＩＤ、馬券ＩＤ、更新日時、オッズ等が対応付けてオッズ情報として登録される。オッズ情報は、主催元サーバ２から馬券発売代行サーバ１へ所定時間間隔（例えば、１分間隔等）で送信される。システム制御部１４は、受信したオッズ情報をオッズ情報ＤＢ１２ｄに登録する。更新日時は、馬券ＩＤが示す馬券のオッズが主催元サーバ２により更新された日時を示す。

閲覧履歴ＤＢ１２ｅには、競馬サイトにおけるユーザによるウェブページの閲覧履歴が登録される。具体的に、閲覧履歴ＤＢ１２ｅには、ユーザＩＤ、閲覧日時、ＵＲＬ（Uniform Resource Locator）等が対応付けて閲覧履歴として登録される。ユーザＩＤは、ウェブページを閲覧したユーザを示す。閲覧日時は、ウェブページが閲覧された日時を示す。ＵＲＬは、閲覧されたウェブページの識別情報である。このＵＲＬは、例えばレースＩＤ、ページ種別等を含む。レースＩＤは、閲覧されたウェブページがどのレースに関するウェブページかを示す。ページ種別は、閲覧されたウェブページの種類を示す。ウェブページの種類として、例えば、出馬表ページ、オッズページ、レース分析ページ、予想一覧ページ等がある。

馬券発売代行サーバ１がユーザ端末３からウェブページの要求を受信するごとに、システム制御部１４は、閲覧履歴を閲覧履歴ＤＢ１２ｅに登録する。ウェブページの要求は、例えば、ユーザ端末３を利用するユーザのユーザＩＤ、ウェブページのＵＲＬ等を含む。システム制御部１４は、要求に含まれるユーザＩＤ及びＵＲＬと、閲覧日時としての現在日時とを含む履歴を閲覧履歴ＤＢ１２ｅに登録する。

予想情報ＤＢ１２ｆには、ユーザによるレースの結果の予想を示す予想情報が、馬券発売代行サーバ１が予想を受け付けるごとに登録される。具体的に、予想情報ＤＢ１２ｆには、ユーザＩＤ、投稿日時、レースＩＤ、予想馬情報等が対応付けて、予想情報として登録される。ユーザＩＤは、予想を行ったユーザを示す。投稿日時は、予想が投稿された日時を示す。レースＩＤは、受け付けられた予想がどのレースに対する予想であるかを示す。予想馬情報は、ユーザが選択した予想馬を示す。具体的に、予想馬情報は、本命馬の馬番、対抗馬の馬番、単穴馬の馬番、連下馬の馬番を含む。

購入情報ＤＢ１２ｇには、ユーザによる競馬サイトにおける馬券の購入内容を示す馬券購入情報が、馬券が購入されるごとに登録される。馬券購入情報は、馬券の購入履歴の一例である。具体的に、購入情報ＤＢ１２ｇには、ユーザＩＤ、購入日時、レースＩＤ、買い目情報、購入金額等が対応付けて馬券購入情報として登録される。ユーザＩＤは、馬券を購入したユーザを示す。購入日時は、馬券の購入が受け付けられた日時を示す。買い目情報は、ユーザが購入した馬券を示すとともに、投票対象としてユーザが選択した競走馬を示す。枠番を指定する式別の場合、枠番により、１頭又は複数頭の競走馬を指定したことになる。買い目情報に含まれる馬番又は枠番は、本発明の投票レース体情報の一例である。買い目情報と購入金額との組み合わせは、ユーザが一度に購入した馬券の馬券ＩＤごとに登録される。

なお、システム制御部１４は、購入情報ＤＢ１２ｇに登録された購入履歴に含まれる買い目情報及び購入金額に基づいて、各レースの各買い目のオッズを定期的に算出してもよい。そして、システム制御部１４は、主催元サーバ２から受信されるオッズに代えて、算出したオッズを含むオッズ情報をオッズ情報ＤＢ１２ｄに登録してもよい。

資金履歴ＤＢ１２ｈには、馬券の購入資金の残高の変動の履歴を示す資金購入資金変動履歴が、残高の変動があるごとに登録される。馬券の購入資金は、例えば競馬サイトにおいてユーザごとに設けられた馬券購入用の口座に預けられている。ユーザは、購入資金の範囲内で馬券を購入することができる。具体的に、資金履歴ＤＢ１２ｈには、ユーザＩＤ、変動日時、変動理由、変動前残高、変動後残高等が対応付けて資金購入資金変動履歴として登録される。ユーザＩＤは、購入資金の残高を変動させたユーザを示す。変動理由は、購入資金の残高が変動した理由を示す。変動理由として、例えば馬券購入用の口座への入金、馬券購入用の口座から馬券の購入代金への資金の充当等がある。変動前残高は、変動直前の購入資金の残高である。変動後残高は、変動直後の購入資金の残高である。

次に、記憶部１２に記憶されるその他の情報について説明する。記憶部１２には、ウェブページを表示するためのＨＴＭＬ文書、ＸＭＬ（Extensible Markup Language）文書、画像データ、テキストデータ、電子文書等の各種データが記憶されている。また、記憶部１２には、各種の設定値、閾値、基準値、規定値、定数等が記憶されている。

また、記憶部１２には、オペレーティングシステム、ＷＷＷ（World Wide Web）サーバプログラム、ＤＢＭＳ（Database Management System）、馬券発行代行管理プログラム等の各種プログラムが記憶されている。馬券発行代行管理プログラムは、馬券の購入の受け付け、払い戻し、予想の受け付け、オッズの変動予測等の処理を実行するためのプログラムである。馬券発行代行管理プログラムは、本発明における情報処理プログラムの一例である。なお、各種プログラムは、例えば、他のサーバ装置等からネットワークＮＷを介して取得されるようにしてもよいし、光ディスク、磁気テープ、メモリカード等の記録媒体に記録されてドライブ装置を介して読み込まれるようにしてもよい。また、馬券発行代行管理プログラムは、プログラム製品であってもよい。

入出力インターフェース１３は、通信部１１及び記憶部１２とシステム制御部１４との間のインターフェース処理を行うようになっている。

システム制御部１４は、ＣＰＵ１４ａ、ＲＯＭ（Read Only Memory）１４ｂ、ＲＡＭ（Random Access Memory）１４ｃ等により構成されている。ＣＰＵ１４ａは、プロセッサの一例である。なお、本発明は、ＣＰＵと異なる様々なプロセッサに対しても適用可能である。記憶部１２、ＲＯＭ１４ｂ及びＲＡＭ１４ｃは、それぞれメモリの一例である。なお、本発明は、ハードディスク、ＲＯＭ及びＲＡＭと異なる様々なメモリに対しても適用可能である。

なお、馬券発売代行サーバ１が、複数のサーバ装置で構成されてもよい。例えば、馬券の購入の受け付けや払い戻し等の処理を行うサーバ装置、予想の受け付けや予想の表示の制御等の処理を行うサーバ装置、オッズの変動予測を行うサーバ装置、ユーザ端末３からのリクエストに応じてウェブページを送信するサーバ装置、及びデータベースを管理するサーバ装置等が、互いにＬＡＮ等で接続されてもよい。

［１−３．システム制御部の機能詳細］
次に、図２Ｂ、図４Ａ乃至図５を用いて、システム制御部１４の機能について説明する。図２Ｂは、本実施形態に係る馬券発売代行サーバ１のシステム制御部１４の機能ブロックの一例を示す図である。システム制御部１４は、ＣＰＵ１４ａが、馬券発行代行管理プログラム等のプログラムを読み出し実行することにより、図２Ｂに示すように、選択受付部１４１、予想者特定部１４２、購入履歴取得部１４３、買い目予測部１４４、オッズ変動予測部１４５、オッズ変動情報提供部１４６等として機能する。

選択受付部１４１は、本発明における受付手段及び選択情報受付手段のそれぞれの一例である。予想者特定部１４２は、本発明における特定手段及び第２特定手段のそれぞれの一例である。購入履歴取得部１４３は、本発明における取得手段、予想情報取得手段、投票レース体情報取得手段及び購入者特定手段のそれぞれの一例である。買い目予測部１４４は、本発明における買い目予測手段、レース詳細情報取得手段及びオッズ取得手段のそれぞれの一例である。オッズ変動予測部１４５は、本発明における変動予測手段及び購入金額取得手段のそれぞれの一例である。オッズ変動情報提供部１４６は、本発明における制御手段の一例である。

システム制御部１４は、選択レースの馬券のオッズの変動を予測する。そして、システム制御部１４は、予測した変動を示す情報をユーザ端末３へ提供する。オッズの変動は、選択レースについて予想を投稿したユーザが、過去のレースで購入した馬券の式別に少なくとも基づく。選択レースについて予想を投稿したユーザを、事前予想者という。事前予想者は、選択レースの馬券を購入する蓋然性がある。事前予想者が実際の馬券を購入した場合、その購入によってオッズが変動する。システム制御部１４は、事前予想者の過去のレースで購入した馬券の式別と、事前予想者の選択レースにおける予想とに基づき、選択レースで事前予想者が購入する馬券の式別及び買い目を予測する。そして、システム制御部１４は、予測された買い目に基づいて、選択レースの馬券のオッズの変動を予測する。

選択受付部１４１は、複数のレースのうちユーザに選択された選択レースのレースＩＤを受け付ける。例えば、ユーザはレースに関する何らかの情報を要求するとき、その情報を要求する対象となるレースを選択レースとして選択する。情報を要求するユーザを、要求ユーザという。選択受付部１４１は、ユーザ端末３から通信部１１を介して受信された要求から、選択レースのレースＩＤを取得する。本実施形態において、レースに関する情報は、買い目ごとのオッズの情報である。選択受付部１４１は、例えば馬券の販売が締め切られていないレースのレースＩＤのみを、選択レースのレースＩＤとして受け付けてもよい。

また、選択受付部１４１は、選択レースに出場する複数の競走馬のうち要求ユーザにより選択された競走馬を示す馬番を受け付けてもよいし、受け付けなくてもよい。この競走馬を、選択馬という。例えば、選択レースにおける何れかの競走馬の情報を要求するとき、その情報を要求する競走馬を選択馬として選択する。選択受付部１４１は、ユーザ端末３から通信部１１を介して受信された要求から、選択馬の馬番を取得する。選択馬の頭数は１以上であればよい。また、選択馬の頭数は予め定められてもよいし、選択馬の頭数の最小値及び最大値の少なくとも一方が予め定められてもよい。本実施形態において、競走馬に関する情報は、選択馬を含む買い目のオッズの情報である。選択受付部１４１が選択馬の馬場を受け付けない場合、システム制御部１４は、選択レースに出場する全ての競走馬を処理対象としてもよい。例えば、システム制御部１４は、全ての競走馬に関する情報を提供してもよい。

予想者特定部１４２は、選択レースに出場する複数の競走馬の何れかの競走馬の入賞を予想したユーザを事前予想者として特定する。例えば、予想者特定部１４２は、選択レースのユーザＩＤに対応する予想情報を予想情報ＤＢ１２ｆから取得する。そして、予想者特定部１４２は、取得した予想情報に含まれるユーザＩＤを、選択レースの事前予想者のユーザＩＤとして取得する。

選択受付部１４１により選択馬の馬番が受け付けられた場合、予想者特定部１４２は、選択レースの結果の予想を行ったユーザ全員を事前予想者として特定してもよいし、選択レースの結果の予想を行ったユーザのうち、選択馬が入賞すると予想したユーザのみを事前予想者として特定してもよい。例えば、選択受付部１４１は、選択レースのユーザＩＤに対応する予想情報のうち、選択馬の馬番を含む予想情報に含まれるユーザＩＤを、事前予想者のユーザＩＤとして取得してもよい。例えば、選択馬の馬番が２及び６であるとする。ユーザＡの予想情報における本命、対抗、単穴及び連下の馬番が２、６、５及び１であり、ユーザＢの予想情報における本命、対抗、単穴及び連下の馬番が５、２、６及び１であるとする。この場合、選択馬の馬場がユーザＡ及びＢの何れの予想馬にも含まれるので、予想者特定部１４２は、ユーザＡ及びＢを事前予想者として特定してもよい。また、選択受付部１４１は、本命、対抗、単穴及び連下において、選択馬の期待度が、選択されなかった競走馬の期待度よりも高い予想を行ったユーザのみを、事前予想者として特定してもよい。例えば、ユーザＡの予想において、選択馬の馬番２及び６の競走馬は本命及び対抗であるので、予想者特定部１４２は、ユーザＡを事前予想者として特定してもよい。一方、ユーザＢの予想において、選択馬ではない馬番５の競走馬は本命であり、選択馬は対抗及び単穴である。対抗及び単穴は、本命よりも期待度が低い。従って、予想者特定部１４２は、ユーザＢを事前予想者として特定しなくてもよい。

購入履歴取得部１４３は、予想者特定部１４２により特定された事前予想者のユーザＩＤに対応する購入履歴のうち、過去のレースのレースＩＤに対応する購入履歴を購入履歴ＤＢ１２ｅから特定する。そして、購入履歴取得部１４３は、特定した購入履歴から少なくとも式別を取得する。なお、購入履歴取得部１４３は、特定した購入履歴を取得してもよい。過去のレースは、例えば既に終了しているレース、既に開始されたレース又は馬券の販売が締め切られていたレースであってもよい。購入履歴取得部１４３は、レース情報ＤＢ１２ｂに登録されている開催日、販売締切時刻、発走時刻等に基づいて、過去のレースを特定することができる。販売締切時刻が過ぎているレースは、馬券の販売が締め切られたレースである。発走時刻が過ぎているレースは既に開始されたレースである。また、購入履歴取得部１４３は、発走時刻から所定時間が過ぎているレースを、既に終了しているレースであると判定してもよい。

買い目予測部１４４は、購入履歴取得部１４３により取得された少なくとも式別と、事前購入者の選択レースにおける予想情報とに基づいて、予想者特定部１４２により特定された事前予想者が、選択レースで購入する馬券の買い目を、事前予想者ごとに予測する。この買い目を予測買い目という。

例えば、買い目予測部１４４は、先ず事前予想者が購入する馬券の式別を予測する。この式別を、予測式別という。例えば、買い目予測部１４４は、購入履歴取得部１４３により取得された式別に基づいて、式別ごとに、事前予想者が過去のレースで購入した馬券の購入比率を算出してもよい。或る式別の購入比率は、事前予想者の全ての式別の馬券の購入数に対するその式別の馬券の購入数の比率である。そして、買い目予測部１４４は購入比率が最も高い式別又は購入比率が所定値以上である式別を、予測式別として特定してもよい。また、選択受付部１４１により選択馬の馬番が受け付けられた場合、買い目予測部１４４は、選択馬の頭数に応じた式別の中から、購入比率が最も高い式別を、予測式別として特定してもよいし、他の式別と比較して相対的に購入比率が高い式別を、予測式別として特定してもよい。例えば、選択馬の頭数が１である場合、買い目予測部１４４は、連数が１の式別の中から予測式別を決定してもよい。また例えば、選択馬の頭数が２である場合、買い目予測部１４４は、連数が２の式別の中から予測式別を決定してもよい。また例えば、選択馬の頭数が３である場合、買い目予測部１４４は、連数が３の式別の中から予測式別を決定してもよい。また例えば、買い目予測部１４４は、要求ユーザにより指定された連数の式別の中から予測式別を決定してもよい。また例えば、買い目予測部１４４は、要求ユーザにより選択された式別の中から予測式別を決定してもよい。

図４Ａは、買い目の予想の過程の例を示す図である。例えば、事前予想者Ａが本命、対抗、単穴及び連下として、６、２、５及び１の馬番の競走馬を選択したとする。事前予想者は、過去のレースにおいて、例えば馬複、馬単、枠複及び枠単の馬券を購入していたとする。図４Ａに示すように、これらの式別のうち、購入比率が最も高い式別は馬単である。従って、買い目予測部１４４は、馬単を予測式別に決定する。

式別を予測すると、買い目予測部１４４は、例えば事前予想者が予測式別の馬券を購入する際に選択する競走馬を予想する。例えば、買い目予測部１４４は、事前予想者の選択レースの予想情報において、本命、対抗、単穴及び連下の中から期待度が高い順に、予測式別に対応する頭数分の競走馬を特定してもよい。この場合、予測買い目は、予測式別と特定された競走馬とで示される。予測式別が着順を指定する式別である場合、予測買い目は、予測式別と特定された競走馬と、期待度の順序で示される。図４Ａに示す例では、予測式別が馬単である。馬単の連数は２である。従って、買い目予測部１４４は、本命の６及び対抗の２の馬番を取得して、予測買い目として、馬単の６−２を決定する。

また例えば、買い目予測部１４４は、複数の買い目を予測してもよい。例えば、買い目予測部１４４は、馬番又は枠番の組み合わせが異なる複数の買い目を予測してもよい。ユーザは、同じ式別で複数の買い目の馬券を購入することがある。複数の買い目における競走馬の組み合わせとして、例えば本命と対抗、本命と単穴、本命と連下、対抗と単穴等といった組み合わせがある。買い目予測部１４４は、例えば事前予想者の過去のレースにおける購入履歴に基づいて、予測する買い目の数を決定してもよい。例えば、買い目予測部１４４は、過去のレースごとに、事前予想者が購入した馬券の数として、同じ式別で異なる競走馬の馬券の数をカウントしてもよい。買い目予測部１４４は、購入された馬券の数ごとに、その数の馬券が購入されたレースの数をカウントする。そして、買い目予測部１４４は、最も多くのレースで購入された馬券の数、又は所定頻度以上のレースで購入された馬券の数を決定してもよい。そして、買い目予測部１４４は、決定した数の買い目を決定してもよい。例えば、買い目予測部１４４は、事前予想者の選択レースの予想情報において、期待度が相対的に高い予想馬の組み合わせを含む複数の買い目を決定してもよい。例えば、予測式別の連数が２であり、買い目の数が３である場合、買い目予測部１４４は、本命と対抗の組み合わせの買い目、本命と単穴の組み合わせの買い目、本命と連下の組み合わせの買い目等を予測買い目に決定してもよい。

ところで、着順を指定する式別の馬券を購入する場合、同じ競走馬の組み合わせで購入可能な馬券の買い目は複数通りある。例えば、枠単及び馬単の場合は２通りの買い目があり、三連単の場合は６通りの買い目がある。ユーザの中には、複数通りの買い目のうち一部の買い目のみの馬券を購入するユーザがいたり、全通りの買い目を購入するユーザがいたりする。そこで、買い目予測部１４４は、例えば購入履歴取得部１４３により取得された購入履歴の買い目情報に基づいて、事前予想者の過去のレースにおける、一部の買い目のみの馬券の購入比率及び全通りの買い目の購入比率を算出してもよい。そして、買い目予測部１４４は、全通りの買い目の購入比率の方が、一部の買い目のみの馬券の購入比率よりも高い場合、全通りの買い目を、予測買い目に決定してもよい。図４Ａに示す例において、予想者Ａが過去のレースにおいて、同じ競走馬の組み合わせで馬単の全通りの買い目の購入比率が、一部の買い目のみの購入比率よりも高い場合、買い目予測部１４４は、予測買い目として、馬単の２−６、及び馬単の６−２を決定する。

オッズ変動予測部１４５は、買い目予測部１４４により予測された買い目に基づいて、選択レースの馬券のオッズの変動を予測する。基本的に、予測買い目の馬券のオッズは下降し、予測買い目以外の馬券のオッズは上昇する。予測買い目の馬券のオッズが下降する度合いは、予測買い目以外の馬券のオッズが上昇する度合いよりも大きい。図４Ｂは、オッズの変動の一例を示す図である。馬単の６−２が予測買い目である場合、馬単の６−２のオッズは下降し、馬単の２−６のオッズは上昇する。

オッズ変動予測部１４５は、例えば、買い目ごとに、その買い目の馬券を購入すると予測された事前予想者の人数をカウントし、カウントされた人数に基づいて、オッズの変動を予測してもよい。例えば、オッズ変動予測部１４５は、各買い目のオッズの変動度を計算してもよい。変動予測部１４５は、対象の買い目の馬券を購入すると予測された事前予想者の人数に下降係数を掛けて、下降度を計算する。下降係数は、正の所定値である。また、変動予測部１４５は、対象の買い目以外の買い目の馬券を購入すると予測された事前予想者の人数に所定の上昇係数を掛けて、上昇度を計算する。上昇係数は、下降係数よりも小さい正の所定値である。オッズ変動予測部１４５は、上昇度を下降度で減算することにより、対象の買い目のオッズの変動度を計算する。オッズ変動予測部１４５は、例えば変動度の絶対値が所定値以下である買い目のオッズは、変動しないと予測してもよい。また、オッズ変動予測部１４５は、例えば変動度が所定値よりも大きい買い目のオッズは、上昇すると予測してもよい。また、オッズ変動予測部１４５は、例えば変動度がマイナスの所定値よりも小さい買い目のオッズは、下降すると予測してもよい。なお、オッズ変動予測部１４５は、変動度が０より大きい場合はオッズが上昇すると予測し、変動度が０以下である場合はオッズが下降すると予測してもよい。

選択受付部１４１により選択馬の馬番が受け付けられた場合、オッズ変動予測部１４５は、選択馬の頭数に基づいて、オッズの変動を予測する式別を決定してもよい。例えば、選択馬の頭数が１である場合、オッズ変動予測部１４５は、連数が１である式別の変動のみを予測してもよい。また例えば、選択馬の頭数が２である場合、オッズ変動予測部１４５は、連数が１又は２である式別の変動のみを予測してもよい。また例えば、選択馬の頭数が３以上である場合、オッズ変動予測部１４５は、連数が１〜３の何れかである式別の変動のみを予測してもよい。或いは、オッズ変動予測部１４５は、例えばユーザにより指定された連数の式別の変動のみを予測してもよい。或いは、オッズ変動予測部１４５は、例えばユーザにより指定された式別の変動のみを予測してもよい。

選択受付部１４１により選択馬の馬番が受け付けられた場合、オッズ変動予測部１４５は、選択馬及び選択馬の枠の何れかを含む買い目のみのオッズの変動を予測してもよいし、全ての買い目のオッズの変動を予測してもよい。

選択馬が入賞すると予想した事前予想者は、選択馬を含む買い目の馬券を購入する蓋然性が高い。選択馬を含む買い目が購入された場合、その選択馬を含む買い目のオッズが変動する度合いは、選択馬を含まない買い目が購入された場合のその選択馬を含む買い目のオッズが変動する度合いよりも大きい。すなわち、選択馬が入賞すると予想した事前予想者は、選択馬が入賞しないと予想したユーザよりも、選択馬を含む買い目のオッズに対する影響度が大きい。買い目予測部１４４が、選択馬が入賞すると予想した事前予想者のみの買い目を予測し、その買い目に基づいて、オッズ変動予測部１４５が、選択馬を含む買い目のオッズの変動を予測することで、予測精度の低下を抑制しながら、システム制御部１４の処理負荷を低減することができる。

オッズ変動情報提供部１４６は、オッズ変動予測部１４５により予測されたオッズの変動を示す情報を、要求ユーザのユーザ端末３に表示させる。オッズの変動を示す情報は、例えば、オッズの変動を示す文字、画像、しるし等であってもよい。選択受付部１４１により選択馬の馬番が受け付けられた場合、オッズ変動情報提供部１４６は、選択馬又は選択馬の枠を含む買い目のみのオッズの変動をユーザ端末３に表示させてもよい。

例えば、オッズ変動情報提供部１４６は、オッズの変動を示す情報を含むオッズ比較ページをユーザ端末３へ送信してもよい。これにより、オッズ変動予測部１４５は、オッズの変動を示す情報をユーザ端末３に表示させる。オッズ比較ページは、選択レースにおける買い目間のオッズを比較するためのウェブページである。図５は、オッズ比較ページの一例を示す図である。図５に示すように、オッズ比較ページは、二連ボタン１０１、三連ボタン１０２、競走馬リスト１１０、比較ボタン１２０を少なくとも含む。二連ボタン１０１は、連数が２である式別の買い目のオッズを比較するためのボタンである。三連ボタン１０２は、連数が２である式別の買い目のオッズを比較するためのボタンである。ユーザは、二連ボタン１０１又は三連ボタン１０２を選択することができる。図５の例では、二連ボタン１０１が選択されている状態である。競走馬リスト１１０は、選択レースに出場する競走馬のリストである。出走馬リスト１１０には、競走馬ごとに、枠番、馬番、馬名、単勝オッズ、複勝オッズ、選択ボタン１１１〜１１３等を含む。選択ボタン１１１〜１１３は、そのボタンに対応する競走馬を選択馬として選択するためのボタンである。二連ボタン１０１が選択されている場合、選択ボタン１１１及び１１２が選択可能である。この場合、要求ユーザは２頭以上の競走馬を選択する。三連ボタン１０２が選択されている場合、選択ボタン１１１〜１１３が選択可能である。この場合、要求ユーザは３頭以上の競走馬を選択する。図５の例では、馬番２、６及び７の競走馬が選択されている。

なお、出走馬リスト１１０には、各競走馬の単勝及び複勝のオッズの変動を示す情報が含まれてもよい。この場合、買い目予測部１４４は、選択レースの結果を予想した全てのユーザを事前予想者として、選択レースにおける事前予想者の買い目を予測し、オッズ変動予測部１４５は、各競走馬の単勝及び複勝のオッズの変動を予測する。

比較ボタン１２０がユーザにより選択されると、オッズ比較ページ内にオッズ比較表１３０が表示される。オッズ比較表１３０は、選択馬を含む買い目ごとのオッズ及び矢印１３１を含む表である。矢印１３１は、予測されたオッズの変動を示す。上向きの矢印１３１はオッズの上昇を示し、水平の矢印１３１はオッズが変動しないことを示し、下向きの矢印１３１はオッズの下降を示す。図５の例では、馬番２及び６の競走馬に対応する馬複、馬単、枠複及び枠単の各買い目のオッズ及び矢印１３１と、馬番２及び７の競走馬に対応する馬複、馬単、枠複及び枠単の各買い目のオッズ及び矢印１３１と、馬番６及び７の競走馬に対応する馬複、馬単、枠複及び枠単の各買い目のオッズ及び矢印１３１とが表示されている。なお、三連ボタン１０２が選択された場合、オッズ比較表１３０には、三連複及び三連単のオッズ及び矢印１３１が表示される。

［１−４．情報処理システムの動作］
次に、情報処理システムＳＡの動作について、図６乃至図８を用いて説明する。以下に説明する例においては、システム制御部１４は、選択馬が入賞すると予測した事前予想者の買い目を予測する。また、システム制御部１４は、図５に示すようにオッズ比較ページを送信する。

図６は、本実施形態に係る馬券発売代行サーバ１のシステム制御部１４によるオッズ変動情報提供処理の一例を示すフローチャートである。オッズ変動情報提供処理は、オッズ比較ページを送信するため及びオッズ比較ページにオッズ比較表を表示させるための処理である。例えば、要求ユーザは、所望のレースを選択レースとして選択する。すると、ユーザ端末３は、選択レースのユーザＩＤを含むオッズ比較ページ要求を馬券発行代行サーバ１へ送信する。馬券発売代行サーバ１がオッズ比較ページの要求を受信したとき、システム制御部１４はオッズ変動情報提供処理を実行する。

図６に示すように、選択受付部１４１は、ユーザ端末３から受信されたオッズ比較ページ要求を、通信部１４を介して取得する（ステップＳ１）。次いで、選択受付部１４１は、オッズ比較ページ要求から選択レースのレースＩＤを取得する（ステップＳ２）。次いで、選択受付部１４１は、選択レースのレースＩＤに対応するオッズ比較ページとして、オッズ比較表を含まないオッズ比較ページをユーザ端末３へ送信する（ステップＳ３）。

ユーザ端末３は、受信したオッズ比較ページをディスプレイに表示させる。このオッズ比較ページは、二連ボタン１０１、三連ボタン１０２、出走馬リスト１１０、比較ボタン１２０を含む。ユーザは、二連ボタン１０１又は三連ボタン１０２を選択して、出走馬リスト１１０から２以上の競走馬を選択する。そして、ユーザが比較ボタン１２０を選択すると、ユーザ端末３は、選択連数及び選択馬の馬番を含むオッズ比較表要求を馬券発行代行サーバ１へ送信する。二連ボタン１０１が選択された場合、選択連数は２であり、三連ボタン１０２が選択された場合、選択連数は３である。ステップＳ３の後、選択受付部１４１は、ユーザ端末３からオッズ比較表要求を受信したか否かを判定する（ステップＳ４）。このとき、選択受付部１４１は、オッズ比較表要求を受信していないと判定した場合には（ステップＳ４：ＮＯ）、ステップＳ４の判定を再度実行する。一方、選択受付部１４１は、オッズ比較表要求を受信したと判定した場合には（ステップＳ４：ＹＥＳ）、ステップＳ５に進む。ステップＳ５において、選択受付部１４１は、オッズ比較表要求から連数及び選択馬の馬番を取得する。

次いで、予想者特定部１４２は、予想情報ＤＢ１２ｆから、選択レースのレースＩＤと選択馬の馬番を含む予想情報を検索して、事前予想者のユーザＩＤを予想情報から取得する（ステップＳ６）。例えば、予想者特定部１４２は、選択馬の馬番の中から、連数が示す数の選択馬の馬番の組み合わせを全て抽出する。次いで、予想者特定部１４２は、選択レースのレースＩＤに対応する予想者情報から、本命から期待度が高い順に、連数が示す数の予想馬の馬番を特定する。次いで、予想者特定部１４２は、抽出した選択馬の馬番の組み合わせごとに、特定した予想馬の馬番が、抽出した組み合わせの馬番と一致する予想情報を、予想情報ＤＢ１２ｆから取得する。そして、予想者特定部１４２は、取得した予想情報から、事前予想者のユーザＩＤを取得する。なお、ステップＳ６において、予想者特定部１４２は、選択馬の馬番を含むか否かに関わらず、選択レースのレースＩＤを含む予想情報を取得してもよい。この場合、予想者特定部１４２は、選択レースで予測を行っている全てのユーザを事前予想者として特定することができる。

次いで、オッズ変動予測部１４５は、ステップＳ６において抽出した選択馬の馬番の組み合わせの全てについて、選択馬の馬番の組み合わせに対応する全ての買い目の予測購入者数を０に設定する（ステップＳ７）。連数が２である場合、対応する買い目の式別は、例えば馬複、馬単、枠複及び枠単である。連数が３である場合、対応する買い目の式別は、例えば三連複及び三連単である。

次いで、買い目予測部１４４は、番号ｉを１に設定する（ステップＳ８）。次いで、購入履歴取得部１４３は、事前予想者（ｉ）のユーザＩＤに対応する過去のレースの購入履歴を購入履歴取得部１４３から取得する（ステップＳ９）。事前予想者（ｉ）は、ステップＳ６で取得されたユーザＩＤが示す事前予想者のうちｉ番目の事前予想者である。例えば、購入履歴取得部１４３は、購入履歴取得部１４３に登録されている購入履歴のうち、事前予想者（ｉ）のユーザＩＤに対応する購入履歴からレースＩＤを取得する。次いで、購入履歴取得部１４３は、取得したレースＩＤに対応するレース詳細情報をレース情報ＤＢ１２ｂから取得する。次いで、購入履歴取得部１４３は、レース詳細情報に含まれる開催日、販売締切時刻、発走時刻等に基づいて、取得したレースＩＤが示すレースが過去のレースであるか否かを判定する。そして、購入履歴取得部１４３は、事前予想者（ｉ）のユーザＩＤに対応する購入履歴のうち、過去のレースのレースＩＤに対応する購入履歴を購入履歴取得部１４３から取得する。

次いで、買い目予測部１４４は、買い目予測処理を実行する（ステップＳ１０）。図７は、本実施形態に係る馬券発売代行サーバ１のシステム制御部１４による買い目予測処理の一例を示すフローチャートである。図７に示すように、買い目予測部１４４は、オッズ変動情報提供処理のステップＳ９で取得された事前予想者（ｉ）の購入履歴のそれぞれから式別を取得する（ステップＳ２１）。

次いで、買い目予測部１４４は、取得された式別の数を、式別ごとにカウントすることにより、式別ごとの購入比率を計算する（ステップＳ２２）。次いで、買い目予測部１４４は、購入履歴から取得された式別の中で購入比率が最も高い式別を、予測式別に決定する（ステップＳ２３）。このとき、買い目予測部１４４は、選択連数と同じ連数の式別の中から予測式別を決定してもよい。

次いで、買い目予測部１４４は、事前予想者（ｉ）の選択レースの予想情報と予測式別に基づいて、予測買い目を決定する（ステップＳ２４）。例えば、買い目予測部１４４は、予想者情報から、本命から期待度が高い順に、予測式別の連数に相当する個数の馬番を取得する。予測式別が馬番で指定する式別である場合、買い目予測部１４４は、取得した馬番と予測式別との組み合わせを、予測買い目に決定する。予測式別が枠番で指定する式別である場合、買い目予測部１４４は、取得した馬番に対応する枠番を、選択レースのレース詳細情報から取得する。そして、買い目予測部１４４は、取得した枠番と予測式別との組み合わせを、予測買い目に決定する。なお、上述したように、買い目予測部１４４は、複数の予測買い目を決定してもよい。例えば、事前予想者（ｉ）の購入履歴が示す過去のレースで事前予想者（ｉ）が購入した馬券の数に基づいて、予測買い目の数を決定してもよい。そして、買い目予測部１４４は、決定した数の予測買い目を決定してもよい。この場合、買い目予測部１４４は、事前予想者（ｉ）の予想情報から、予想馬の馬番の組み合わせを複数取得してもよい。そして、買い目予測部１４４は、取得した組み合わせごとに、組み合わせに含まれる馬番又はその馬番が示す予想馬の枠番を含む買い目を決定してもよい。また、買い目予測部１４４は、同じ馬番又は枠番の組み合わせで複数通りの買い目を決定してもよい。例えば、過去のレースにおいて、事前予測者（ｉ）による同じ競走馬の組み合わせを含む全通りの買い目の購入比率の方が、一部の買い目のみの馬券の購入比率よりも高い場合、買い目予測部１４４は、全通りの買い目を決定してもよい。

次いで、オッズ変動予測部１４５は、決定された予測買い目の予測購入者数を１増加させて（ステップＳ２５）、買い目予測処理を終了させる。予測買い目が複数決定された場合、オッズ変動予測部１４５は、決定された予測買い目ごとに、予測購入者数を１増加させる。なお、選択連数が２であり、且つ予測式別が馬複、馬単、枠複及び枠単の何れでもない場合、システム制御部１４は、ステップＳ２４及び２５を実行しなくてもよい。また、選択連数が３であり、且つ予測式別が三連複及び三連単の何れでもない場合、システム制御部１４は、ステップＳ２４及び２５を実行しなくてもよい。

買い目予測処理が終了すると、買い目予測部１４４は、図６に示すように、番号ｉが事前予想者の人数未満であるか否かを判定する（ステップＳ１１）。このとき、買い目予測部１４４は、番号ｉが事前予想者の人数未満であると判定した場合には（ステップＳ１１：ＹＥＳ）、ステップＳ１２に進む。ステップＳ１２において、買い目予測部１４４は、番号ｉを１増加させて、ステップＳ９に進む。一方、買い目予測部１４４は、番号ｉが事前予想者の人数未満ではないと判定した場合には（ステップＳ１１：ＮＯ）、ステップＳ１３に進む。

ステップＳ１３において、オッズ変動予測部１４５は、オッズ変動予測処理を実行する。図８は、本実施形態に係る馬券発売代行サーバ１のシステム制御部１４によるオッズ変動予測処理の一例を示すフローチャートである。図８に示すように、オッズ変動予測部１４５は、番号ｊを１に設定する（ステップＳ３１）。次いで、オッズ変動予測部１４５は、買い目（ｊ）の予測購入者数に、記憶部１２に記憶されている下降係数を掛けて、下降度を計算する（ステップＳ３２）。買い目（ｊ）は、選択馬の馬番の全ての組み合わせに対応する全ての買い目のうちｊ番目の買い目である。次いで、オッズ変動予測部１４５は、買い目（ｊ）の式別と同じ式別の他の買い目の予測購入者数の合計に、記憶部１２に記憶されている上昇係数を掛けて、上昇度を計算する（ステップＳ３３）。次いで、オッズ変動予測部１４５は、上昇係数から下降係数を減算して、変動度を計算する（ステップＳ３４）。次いで、オッズ変動予測部１４５は、変動度に応じて、買い目（ｊ）の予測変動情報を決定する（ステップＳ３５）。予測変動情報は、予測されたオッズの変動を示す。例えば、オッズ変動予測部１４５は、変動度が、記憶部１２に記憶されている上昇閾値よりも大きい場合には、予測変動情報を「上昇」に設定する。上昇閾値は、例えば正の定数である。また、オッズ変動予測部１４５は、変動度が、記憶部１２に記憶されている下降閾値よりも小さい場合には、予測変動情報を「下降」に設定する。下降閾値は、例えば負の定数である。また、オッズ変動予測部１４５は、変動度が下降閾値以上且つ上昇閾値以下である場合には、予測変動情報を「変動なし」に設定する。次いで、オッズ変動予測部１４５は、番号ｊが、選択馬の馬番の全ての組み合わせに対応する全ての買い目の数未満であるか否かを判定する（ステップＳ３６）。このとき、オッズ変動予測部１４５は、番号ｊが、選択馬の馬番の全ての組み合わせに対応する全ての買い目の数未満であると判定した場合には（ステップＳ３６：ＹＥＳ）、ステップＳ３７に進む。ステップＳ３７において、オッズ変動予測部１４５は、番号ｊを１増加させて、ステップＳ３２に進む。一方、オッズ変動予測部１４５は、番号ｊが、選択馬の馬番の全ての組み合わせに対応する全ての買い目の数未満ではないと判定した場合には（ステップＳ３６：ＮＯ）、オッズ変動予測処理を終了させる。

オッズ変動予測処理が終了すると、オッズ変動情報提供部１４６は、オッズ比較表のデータを生成する（ステップＳ１４）。具体的に、オッズ変動予測部１４５は、選択レースのレースＩＤに対応する最新のオッズをオッズ情報ＤＢ１２ｄから取得する。オッズ変動予測部１４５は、買い目ごとに、その買い目の馬番又は枠番の組み合わせと、その買い目のオッズと、その買い目の予測変動情報に対応する矢印の画像のＵＲＬとを含む表のデータを、オッズ比較表のデータとして生成する。次いで、オッズ変動予測部１４５は、生成されたオッズ比較表のデータをユーザ端末３へ送信して（ステップＳ１５）、オッズ変動情報提供処理を終了させる。ユーザ端末３は、馬券発行代行サーバ１から受信したデータに基づいて、オッズ比較ページ内にオッズ比較表を表示する。このとき、ユーザ端末３は、オッズ比較表のデータに含まれるＵＲＬを馬券発売代行サーバ１へ送信し、オッズ変動情報提供部１４６は、ＵＲＬに対応する矢印の画像をユーザ端末３へ送信する。ユーザ端末３は、受信した矢印の画像をオッズ比較表内に表示する。

以上説明したように、本実施形態によれば、システム制御部１４が、選択レースのレースＩＤを受け付ける。また、システム制御部１４が、選択レースに出場する複数の競走馬のうち何れかの競走馬の入賞を予想した事前予想者を特定する。また、システム制御部１４が、記憶部１２から、特定された事前予想者を示すユーザＩＤと、過去のレースを示すレースＩＤとに対応する式別を取得する。また、システム制御部１４が、取得された式別に基づいて、事前予想者が選択レースで購入する馬券の買い目を予測する。また、システム制御部１４が、予測された買い目に基づいて、選択レースの馬券のオッズの変動を予測する。また、システム制御部１４が、予測されたオッズの変動を示す情報を含むオッズ比較ページを表示させる。そのため、ユーザは、馬券の販売の締め切り間際のオッズを見なくても、買い目又は購入金額を決定することができる。従って、締め切り間際における馬券の購入の集中が緩和するので、馬券の購入を受け付ける馬券発行代行サーバ１の処理負荷を分散させることができる。

また、システム制御部１４が、選択馬番を受け付けてもよい。次いで、システム制御部１４が、選択レースについて、選択馬番が示す競走馬が入賞すると予想した事前予想者を特定してもよい。そして、システム制御部１４が、選択レースの馬券のうち、選択馬番が示す競走馬を含む買い目の馬券のオッズの変動を予測してもよい。この場合、予測精度の低下を抑制しながら、馬券発行代行サーバ１の処理負荷を低減することができる。

［２．第２実施形態］
［２−１．馬券発売代行サーバ１の機能概要］
次に、第２実施形態における機能概要を、図９を用いて説明する。本実施形態において、買い目予測部１４４は、購入履歴取得部により取得された購入履歴の少なくとも式別と、事前予想者が馬券を購入した過去のレースのレース詳細情報又はオッズと、選択レースのレース詳細情報又はオッズとに基づいて、予想者特定部１４２により特定された事前予想者が、選択レースで購入する馬券の買い目を予測する。レース詳細情報及びオッズは、本発明のレース情報の一例である。その他の点において、第２実施形態は第１実施形態と同様であってもよい。

例えば、買い目予測部１４４は、同じ競走馬の馬番又は枠番を含む複数の異なる式別の買い目間におけるオッズの比率又は差を用いてもよい。そして、買い目予測部１４４は、オッズの比率又は差に基づいて、複数の異なる式別の中から予測式別を決定してもよい。ユーザは、複数の式別の買い目のオッズを比較することにより、どの式別の馬券を購入するかを決定する場合がある。以下では、オッズの比率を用いる場合を例として説明する。

例えば、買い目予測部１４４は、連数が同じである複数の式別を予測式別の候補に決定してもよい。また例えば、買い目予測部１４４は、過去のレースにおける購入比率が所定値以上である複数の式別を予測式別の候補に決定してもよい。予測式別の候補を、候補式別という。

買い目予測部１４４は、候補式別ごとに、選択レースにおいて事前予想者の予想馬を含む買い目のオッズを取得する。そして、買い目予測部１４４は、式別間のオッズの比率を計算する。着順を指定する式別の買い目のオッズと、着順を的中させない式別の買い目のオッズとの比率を計算するとき、買い目予測部１４４は、例えば着順を指定する式別の買い目のオッズを、着順を的中させない式別の買い目のオッズで割ってもよい。また、馬番を指定する式別の買い目のオッズと、枠番を指定する式別の買い目のオッズとの比率を計算するとき、買い目予測部１４４は、例えば馬番を指定する式別の買い目のオッズを、枠番を指定する式別の買い目のオッズで割ってもよい。買い目予測部１４４は、２つの式別のうち、一般的にオッズが高い方の式別のオッズを、一般的にオッズが低い方の式別のオッズで割ることにより、オッズの比率を計算する。同じ競走馬の組み合わせで購入可能な買い目の数が式別間で異なる場合がある。例えば、着順を指定する式別と着順を指定しない式別とでは、同じ競走馬の組み合わせで購入可能な買い目の数が異なる。事前予想者が着順を指定する式別を購入すると仮定した場合、一部の買い目のみの馬券を購入するかもしれないし、全通りの買い目の馬券を購入するかもしれない。そこで、事前予想者が着順を指定する式別について一部の買い目の馬券のみを購入すると仮定した場合には、買い目予測部１４４は、例えば着順を指定する式別の各買い目のオッズと、着順を指定しない式別の買い目のオッズとの比率を計算してもよい。事前予想者が着順を指定する式別について全通りの買い目の馬券を購入すると仮定した場合には、買い目予測部１４４は、例えば着順を指定する式別の複数の買い目のオッズの代表値を用いて、オッズの比率を計算してもよい。代表値は、例えば平均値、最小値等であってもよい。

次いで、買い目予測部１４４は、オッズの比率の閾値を決定する。例えば、買い目予測部１４４は、事前予想者が候補式別の馬券を購入した過去のレースごとに、事前予想者の購入履歴の買い目情報から馬番又は枠番を取得し、取得された馬番又は枠番の競走馬を含む複数の候補式別の買い目間のオッズの比率を計算する。そして、買い目予測部１４４は、例えば候補式別ごとに、その候補式別の馬券が購入されたときのオッズの比率の代表値を計算してもよい。この場合の代表値は、例えば平均値、最小値、最大値、中央値等であってもよい。そして、買い目予測部１４４は、例えばオッズの比率の代表値に基づいて閾値を決定してもよい。例えば、買い目予測部１４４は、一の候補式別のオッズの比率の代表値から他の候補式別のオッズの比率の代表値までの間の中で、閾値を決定してもよい。例えば、買い目予測部１４４は、一の候補式別のオッズの比率の代表値と他の候補式別のオッズの比率の代表値の更なる代表値を、閾値に決定してもよい。この場合の代表値は、例えば平均値、最小値、最大値等であってもよい。

買い目予測部１４４は、閾値と、選択レースにおけるオッズの比率とに基づいて、複数の候補式別の中から予測式別を決定する。例えば、買い目予測部１４４は、選択レースにおけるオッズの比率が閾値以下である場合、オッズが低い方の候補式別を予測式別に決定してもよい。そして、買い目予測部１４４は、選択レースにおけるオッズの比率が閾値よりも大きい場合、オッズが高い方の候補式別を予測式別に決定してもよい。

買い目予測部１４４は、事前予想者が過去のレースにおいて、着順を指定する式別において、同じ馬番又は枠番の組み合わせの全通りの馬券を購入した場合のオッズの比率の第１閾値と、一部の買い目の馬券を購入した場合のオッズの比率の第２閾値とを計算してもよい。この場合、買い目予測部１４４は、例えば第１閾値と選択レースにおけるオッズの比率の代表値とを比較してもよい。そして、買い目予測部１４４は、選択レースにおけるオッズの比率の代表値が第１閾値以下である場合には、着順を指定しない方の式別を、予測式別に決定してもよい。一方、買い目予測部１４４は、選択レースにおけるオッズの比率の代表値が第１閾値よりも大きい場合には、着順を指定する方の式別を、予測式別に決定してもよい。この場合、買い目予測部１４４は、着順を指定する方の式別において予想馬を含む全通りの買い目を、予測買い目に決定してもよい。また、買い目予測部１４４は、例えば第２閾値と、着順を指定する方の式別の各買い目について計算されたオッズの比率とを比較してもよい。そして、買い目予測部１４４は、着順を指定する方の式別の全ての買い目のオッズの比率が第２閾値以下である場合には、着順を指定しない方の式別を、予測式別に決定してもよい。一方、買い目予測部１４４は、着順を指定する方の式別のうち少なくとも１つの買い目のオッズの比率が第２閾値よりも大きい場合には、着順を指定する方の式別を、予測式別に決定してもよい。この場合、買い目予測部１４４は、着順を指定する方の式別において、オッズの比率が第２閾値よりも大きい買い目を、予測買い目に決定してもよい。

オッズの比率の代表値が第１閾値よりも大きく、且つオッズの比率が第２閾値よりも大きい買い目が存在する場合、買い目予測部１４４は、着順を指定する方の式別を予測式別に決定する。この場合、買い目予測部１４４は、予想馬を含む全通りの買い目を予測買い目に決定してもよいし、オッズの比率が第２閾値よりも大きい買い目を、予測買い目に決定してもよい。

図９は、買い目の予測の一例を示す図である。例えば、事前予想者Ａの本命及び対抗の馬番が２及び６であるとする。選択レースにおいて、馬複の２−６のオッズは２．９であり、馬単の２−６のオッズは６．５であり、馬単の６−２のオッズは４．８である。馬単の２−６のオッズと馬複の２−６のオッズとの比率は２．２４であり、馬単の６−２のオッズと馬複の２−６のオッズとの比率は１．６６である。馬複と馬単との関係においては、馬単のオッズが馬複のオッズの２倍より大きい場合、馬複の馬券を２枚購入するよりも、馬単の２通りの馬券を１つずつ購入した方が、期待値は高い。そのため、馬複と馬単とのオッズの比率を２倍とすることも考えられる。しかしながら、如何なる比率で馬複又は馬単の馬券を購入するかはユーザによって異なる場合がある。過去のレースの購入履歴に基づいて計算された第１閾値が１．５であり、第２閾値が３．０であるとする。選択レースのオッズの比率の代表値として、例えば最小値の１．６６は、第１閾値の１．５よりも大きい。一方、オッズの比率２．２４及び１．６６は、第２閾値３．０よりも小さい。従って、買い目予測部１４４は、馬単を予測式別に決定し、予測買い目を馬単の２−６及び６−２に決定する。

枠複と枠単との関係、及び三連複及び三連単との関係においても、上述の方法と同様の方法で予測式別を決定することが可能である。また、例えば複勝と単勝との関係、馬複と枠複との関係、馬単と枠単との関係においても、上述の方法と同様の方法で予測式別を決定することが可能である。

オッズの比率の計算に用いられる選択レースのオッズは、例えば現時点のオッズであってもよいし、何らかの方法で馬券発売代行サーバ１等が予測した将来のオッズ又は最終のオッズであってもよい。この方法は、例えば、上述した、事前予想者の過去のレースの購入履歴に基づいてオッズの変動を予測する方法とは異なる方法である。例えば、システム制御部１４は、時間の経過に従った現時点までのオッズの変動に基づいて、単位時間あたりのオッズの変動量又は変動傾向を特定してもよい。そして、システム制御部１４は、単位時間あたりのオッズの変動量又は変動傾向に基づいて、所定時間後のオッズを予測してもよいし、選択レースの馬券の販売締切時刻におけるオッズを予測してもよい。

買い目予測部１４４は、事前予想者が馬券を購入した過去のレースのうち、選択レースのレース条件と同じ条件のレースのみの購入履歴に基づいて、事前予想者の選択レースにおける買い目を予測してもよい。レース条件によって、ユーザが買い目を変える場合があるからである。例えば、重馬場の場合は、ユーザは複勝の馬券を購入し、良馬場の場合は、ユーザは単勝の馬券を購入するかもしれない。重馬場及び良馬場のそれぞれは、レース条件の一例である。

買い目予測部１４４は、選択レースのレース詳細情報又はオッズに基づいて、選択レースのレース条件を特定可能である。また、買い目予測部１４４は、過去レースのレース詳細情報又はオッズに基づいて、過去のレースのレース条件を特定可能である。レース条件の項目として、例えば、馬場状態、コースの種類、競馬場、レースの距離、グレード、競走馬の人気の傾向、予想馬又は購入した馬券の買い目の競走馬の枠の位置、予想馬又は購入した馬券の買い目のオッズ等がある。人気の傾向として、例えば大本命がいるレースであるか、混戦が予想されるレースであるか、又はこれらの中間のレースであるか等を特定することができる。人気の傾向は、例えば単勝オッズから特定可能である。競走馬の枠の位置は、競走馬の枠番に基づいて特定される。枠の位置とは、例えば内枠、外枠等である。

レース条件の項目は、例えば予め定められてもよい。また例えば、買い目予測部１４４は、複数の項目の中から、レース条件の項目を決定してもよい。例えば、買い目予測部１４４は、項目ごとに、その項目に対応する複数のレース条件間における式別ごとの過去の購入比率の差を計算してもよい。そして、買い目予測部１４４は、購入比率の差が最も多い項目、又は購入比率の差が所定値以上の項目を、選択レースのレース条件の項目に決定してもよい。購入比率の差が大きい項目は、購入する馬券の式別の決定に影響を及ぼしている蓋然性がある。例えば、過去のレースにおいて、重馬場の枠複と枠単の購入比率が０．８：０．２であり、良馬場の枠複と枠単の購入比率が０．８：０．２である場合、枠複の購入比率の差及び枠単の購入比率の差はそれぞれ０である。この場合、馬場状態は、購入する馬券の式別の決定に影響を及ぼしていないと考えられる。一方、内枠の枠複と枠単の購入比率が０．６：０．４であり、外枠の枠複と枠単の購入比率が０．３：０．７である場合、枠複の購入比率の差及び枠単の購入比率の差はそれぞれ０．３である。この場合、競走馬の枠の位置は、購入する馬券の式別の決定に影響を及ぼしているかもしれない。

買い目予測部１４４は、事前予想者が馬券を購入した過去のレースのうち、選択レースのレース条件と同じ条件のレースの購入履歴及びオッズに基づいて、式別間におけるオッズの比率又は差の閾値を決定してもよい。そして、買い目予測部１４４は、決定した閾値と、選択レースの予想馬を含む複数の異なる式別の買い目のオッズの比率に基づいて、買い目を予測してもよい。レース条件によって、ユーザが購入する馬券の式別を変えるオッズの比率が変わる場合があるからである。この場合においても、レース条件の項目は、例えば予め定められてもよい。また例えば、買い目予測部１４４は、複数の項目の中から、レース条件の項目を決定してもよい。例えば、買い目予測部１４４は、項目ごとに、その項目に対応する複数のレース条件間におけるオッズの比率の閾値の差を計算してもよい。そして、買い目予測部１４４は、閾値の差が最も多い項目、又は閾値の差が所定値以上の項目を、選択レースのレース条件の項目に決定してもよい。

［２−２．情報処理システムの動作］
次に、情報処理システムＳＡの動作について、図１０を用いて説明する。オッズ変動情報提供処理及びオッズ変動予測処理は、第１実施形態の場合と同様であってもよい。図１０は、本実施形態に係る馬券発行代行サーバ１のシステム制御部１４による買い目予測処理の一例を示すフローチャートである。

図１０に示すように、買い目予測部１４４は、オッズ変動情報提供処理のステップＳ９で取得された事前予想者（ｉ）の各購入履歴からレースＩＤを取得する。そして、買い目予測部１４４は、取得されたレースＩＤに対応するレース詳細情報をレース情報ＤＢ１２ｂから取得し、且つ取得されたレースＩＤに対応する最新のオッズをオッズ情報ＤＢ１２ｄから取得する（ステップＳ４１）。

次いで、買い目予測部１４４は、事前予想者（ｉ）の購入履歴のそれぞれから式別を取得する（ステップＳ４２）。次いで、買い目予測部１４４は、取得された式別の数を、式別ごとにカウントすることにより、式別ごとの購入比率を計算する（ステップＳ４３）。次いで、買い目予測部１４４は、購入履歴から取得された式別の中で購入比率が所定値以上である１又は複数の式別を、候補式別に決定する（ステップＳ４４）。次いで、購入履歴取得部１４３は、購入比率が所定値以上の候補式別が１つのみであるか否かを判定する（ステップＳ４５）。このとき、買い目予測部１４４は、候補式別が１つのみであると判定した場合には（ステップＳ４５：ＹＥＳ）、ステップＳ４６に進む。一方、買い目予測部１４４は、候補式別が複数あると判定した場合には（ステップＳ４５：ＮＯ）、ステップＳ４８に進む。

ステップＳ４６において、買い目予測部１４４は、候補式別を予測式別に決定する。次いで、買い目予測部１４４は、事前予想者（ｉ）の選択レースの予想情報と予測式別に基づいて、予測買い目を決定する（ステップＳ４７）。予測買い目の決定方法は、図７のステップ２４の場合と同様である。次いで、買い目予測部１４４は、ステップＳ５４に進む。

ステップＳ４８において、買い目予測部１４４は、レース条件の候補となる複数の項目のそれぞれについて、過去のレースで事前予想者（ｉ）が購入した馬券の買い目の競走馬を含む候補式別の買い目のオッズの比率の閾値を、レース条件ごとに計算する。例えば、買い目予測部１４４は、複数の項目のそれぞれについて、事前予想者（ｉ）の購入履歴から、項目に対応する各レース条件に合致するレースの購入履歴をそれぞれ特定する。買い目予測部１４４は、ステップＳ４１で取得されたレース詳細情報及びオッズに基づいて、過去の各レースのレース条件を特定可能である。次いで、買い目予測部１４４は、レース条件ごとに、特定された購入履歴の買い目情報に含まれる馬番の事前予想者（ｉ）の購入履歴から、候補式別を含む購入履歴を抽出する。買い目予測部１４４は、レース条件ごとに、特定された購入履歴の買い目情報に含まれる馬番又は枠番に基づいて、購入された馬券の買い目の競走馬を特定する。買い目予測部１４４は、特定された競走馬を含む買い目のオッズであって、候補式別の買い目のオッズを取得する。買い目予測部１４４は、レース条件と候補式別の組み合わせごとに、その候補式別の馬券が購入されたときの複数の候補式別のオッズの比率を計算する。次いで、買い目予測部１４４は、計算された比率に基づいて、レース条件ごとに、オッズの比率の閾値を計算する。なお、買い目予測部１４４は、着順を指定する式別と着順を指定しない式別が候補式別である場合、上述したように第１閾値と第２閾値とを決定してもよい。

次いで、買い目予測部１４４は、レース条件の項目を決定する（ステップＳ４９）。例えば、買い目予測部１４４は、項目ごとに、その項目に対応する複数のレース条件間における閾値の差を計算する。そして、買い目予測部１４４は、閾値の差が最も大きい項目を、レース条件の項目に決定する。

次いで、買い目予測部１４４は、選択レースのレースＩＤに対応するレース詳細情報をレース情報ＤＢ１２ｂから取得し、且つ選択レースのレースＩＤに対応する最新のオッズをオッズ情報ＤＢ１２ｄから取得する（ステップＳ５０）。次いで、買い目予測部１４４は、取得されたレース詳細情報又はオッズに基づいて、決定された項目におけるレース条件を特定する（ステップＳ５１）。次いで、買い目予測部１４４は、選択レースにおいて、事前予想者（ｉ）の予想馬を含む買い目のオッズであって、候補式別の買い目のオッズを取得する。そして、買い目予測部１４４は、取得されたオッズの比率を計算する（ステップＳ５２）。

次いで、買い目予測部１４４は、ステップＳ４８で決定された閾値のうち、選択レースのレース条件に対応する閾値と、選択レースにおけるオッズの比率とに基づいて、予測買い目を決定する（ステップＳ５３）。例えば、買い目予測部１４４は、オッズの比率が閾値以下である場合、着順を指定しない方の式別を予測式別に決定し、オッズの比率が閾値よりも大きい場合、着順を指定する方の式別を予測式別に決定してもよい。また例えば、買い目予測部１４４は、オッズの比率が閾値以下である場合、枠番を指定する式別を予測式別に決定し、オッズの比率が閾値よりも大きい場合、馬番を指定する方の式別を予測式別に決定してもよい。買い目予測部１４４は、事前予想者（ｉ）の選択レースの予想情報と予測式別に基づいて、予測買い目を決定してもよい。また、着順を指定する式別と着順を指定しない式別が候補式別である場合、買い目予測部１４４は、第１閾値と第２閾値とを用いて予測式別及び予測買い目を決定してもよい。例えば、選択レースにおけるオッズの比率の代表値が第１閾値以下である場合、買い目予測部１４４は、着順を指定しない式別を予測式別に決定してもよい。そして、買い目予測部１４４は、予測式別において、想馬を含む買い目を予測買い目に決定してもよい。また例えば、選択レースにおけるオッズの比率の代表値が第１閾値よりも大きい場合、買い目予測部１４４は、着順を指定する式別を予測式別に決定してもよい。そして、買い目予測部１４４は、予測式別において、予想馬を含む全通りの買い目を予測買い目に決定してもよい。また、買い目予測部１４４は、選択レースにおけるオッズの比率の代表値が第１閾値以下であり、着順を指定する式別の買い目のうち何れかの買い目のオッズと着順を指定しない式別のオッズとの比率が第２閾値よりも大きい場合、着順を指定する式別を予測式別に決定してもよい。そして、買い目予測部１４４は、予測式別において、オッズの比率が第２閾値以上である買い目を予測買い目に決定してもよい。次いで、買い目予測部１４４は、ステップＳ５４に進む。

ステップＳ５４において、オッズ変動予測部１４５は、決定された予測買い目の予測購入者数を１増加させて、買い目予測処理を終了させる。

以上説明したように、本実施形態によれば、システム制御部１４が、記憶部１２から、事前予想者が馬券を購入した過去のレースを示すレースＩＤに対応するレース詳細情報又はオッズと、選択レースのレースＩＤに対応するレース詳細情報又はオッズとを取得する。また、システム制御部１４が、取得された式別と、レース詳細情報又はオッズとに基づいて、事前予想者が選択レースで購入する馬券の買い目を予測する。従って、レースに関する情報に応じて購入する馬券の買い目が変わる事前予想者について、より的確に買い目を予測することができる。

［３．第３実施形態］
［３−１．馬券発売代行サーバ１の機能概要］
次に、第３実施形態における機能概要について説明する。本実施形態において、予想者特定部１４２は、事前予想者のうち、選択レースの馬券を現時点以降に購入しないと予測される予想者を除外予想者として特定する。そして、予想者特定部１４２は、事前予想者のうち除外予想者以外の予想者が選択レースで購入する馬券の買い目を予測する。選択レースの結果の予測を行ったとしても、実際には馬券を購入しないユーザも存在する。このようなユーザを除外することにより、オッズの変動予測の精度を高めることができる。その他の点において、第３実施形は第１実施形態又は第２実施形態と同様であってもよい。

例えば、予想者特定部１４２は、既に選択レースの馬券を購入している事前予想者を、除外予想者として特定してもよい。既に選択レースの馬券を購入しているユーザは、現時点以降に馬券を購入する蓋然性が低い。予想者特定部１４２は、事前予想者の選択レースの購入履歴が購入履歴ＤＢ１２ｇに登録されているか否かを判定することにより、事前予想者が既に選択レースの馬券を購入しているか否かを判定することができる。

また例えば、予想者特定部１４２は、過去のレースにおいて予想したのにもかかわらず馬券を購入しない蓋然性がある事前予想者、及び予想通りの買い目で馬券を購入しない蓋然性がある事前予想者の少なくとも何れか一方を、除外予想者として特定してもよい。例えば、予想者特定部１４２は、事前予想者の過去のレースにおける予想情報からレースＩＤを取得する。予想者特定部１４２は、取得したユーザＩＤに対応する購入履歴が購入履歴ＤＢ１２ｇに登録されているか否かを判定する。購入履歴ＤＢ１２ｇに購入履歴が登録されていない場合、予想者特定部１４２は、事前予想者は馬券を購入しなかったと判定する。予想者特定部１４２は、購入履歴ＤＢ１２ｇに登録されている購入履歴から買い目情報を取得する。予想者特定部１４２は、買い目情報に含まれる馬番又は枠番が示す１又は複数の競走馬の何れかの馬番が予想情報に含まれるか否かを判定する。買い目情報に含まれる馬番又は枠番が示す１又は複数の競走馬の何れかの馬番が予想情報に含まれていない場合、予想者特定部１４２は、事前予想者は予想通りの買い目で馬券を購入しなかったと判定する。予想者特定部１４２は、事前予想者が予想を行ったレースのうち、事前予想者が予想通りの買い目で馬券を購入したレースの比率を計算する。この比率を、予想対応購入比率という。そして、予想者特定部１４２は、計算した予想対応購入比率が所定値未満である事前予想者を、除外予想者に決定する。

ここで、予想者特定部１４２は、事前予想者が予想を行った過去のレースのうち、選択レースのレース条件と同じ条件のレースのみの予想情報及び購入履歴に基づいて、事前予想者が予想通りの買い目で馬券を購入したか否かを判定してもよい。レース条件によって、ユーザは、馬券を購入するか、又は予想通りの買い目で馬券を購入するかが変わる場合があるからである。レース条件の項目は、例えば予め定められてもよい。また例えば、予想者特定部１４２は、複数の項目の中から、レース条件の項目を決定してもよい。例えば、予想者特定部１４２は、項目ごとに、その項目に対応する複数のレース条件間における式別ごとの過去の予想対応購入比率の差を計算してもよい。そして、予想者特定部１４２は、予想対応購入比率の差が最も多い項目、又は予想対応購入比率の差が所定値以上の項目を、選択レースのレース条件の項目に決定してもよい。

また、予想者特定部１４２は、選択レースに関する所定の種類の情報のウェブページの閲覧回数又は閲覧時間に基づいて、事前予想者が選択レースで本気で馬券を購入する蓋然性があるか否かを判定してもよい。閲覧回数が多いほど又は閲覧時間が長いほど、事前予想者が選択レースで本気で馬券を購入する蓋然性が高い。例えば、予想者特定部１４２は、予想者特定部１４２は、閲覧履歴に基づいて、事前予想者が馬券を購入した過去の各レースについて、レースに関する情報のウェブページの閲覧回数又は閲覧時間を計算する。このとき、予想者特定部１４２は、現時点から選択レースの馬券の販売締切時刻までの残り時間を計算してもよい。そして、予想者特定部１４２は、過去のレースについて、その過去のレースの馬券の販売締切時刻から、計算した残り時間前の時点以前の閲覧回数又は閲覧時間を計算してもよい。予想者特定部１４２は、事前予想者のユーザＩＤと対象のレースのレースＩＤと、所定のページ種別とを含む閲覧履歴に数をカウントすることにより、その対象のレースのウェブページの閲覧回数を計算することができる。また、閲覧時間の場合、予想者特定部１４２は、事前予想者のユーザＩＤを含む閲覧履歴を閲覧履歴ＤＢ１２ｅから検索する。予想者特定部１４２は、検索された閲覧履歴を閲覧日時の順にソートする。予想者特定部１４２は、ソートされた閲覧履歴のうち、対象のレースのレースＩＤと、所定のページ種別とを含む閲覧履歴の閲覧日時から、その閲覧履歴の次の閲覧履歴の閲覧日時までの時間を、対象のレースの１つのウェブページの閲覧時間として計算してもよい。そして、予想者特定部１４２は、対象のレース及び所定のページ種別の閲覧時間の合計を計算してもよい。予想者特定部１４２は、計算された閲覧回数又は閲覧時間に基づいて、閲覧回数又は閲覧時間の閾値を決定する。例えば、予想者特定部１４２は、計算された閲覧回数又は閲覧時間の最小値、平均等を、閾値に決定してもよい。そして、予想者特定部１４２は、選択レースに関する情報のウェブページの閲覧回数又は閲覧時間が閾値未満である場合、事前予想者は選択レースで本気で馬券を購入する蓋然性がないと判定する。予想者特定部１４２は、この事前予想者を除外予想者に決定する。

ここで、予想者特定部１４２は、事前予想者が馬券を購入した過去のレースのうち、選択レースのレース条件と同じ条件のレースのみの閲覧回数又は閲覧時間に基づいて、閲覧回数又は閲覧時間の閾値を決定してもよい。レース条件によって、ユーザは、馬券を購入する前にレースの情報を閲覧する回数又は時間が変わる場合があるからである。この場合においても、レース条件の項目は、例えば予め定められてもよい。また例えば、予想者特定部１４２は、複数の項目の中から、レース条件の項目を決定してもよい。例えば、予想者特定部１４２は、項目ごとに、その項目に対応する複数のレース条件間における閲覧回数又は閲覧時間の差を計算してもよい。そして、予想者特定部１４２は、閲覧回数又は閲覧時間の差が最も多い項目、又は閲覧回数又は閲覧時間の差が所定値以上の項目を、レース条件の項目に決定してもよい。

また、予想者特定部１４２は、事前予想者の馬券の購入資金の残高に基づいて、事前予想者が選択レースで本気で馬券を購入する蓋然性があるか否かを判定してもよい。例えば、予想者特定部１４２は、購入資金変動履歴から事前予想者が馬券を購入したときの購入資金の残高を取得する。予想者特定部１４２は、購入資金変動履歴から取得した残高に基づいて、購入資金の残高の閾値を決定してもよい。閾値は、例えば購入資金の残高の最小値、平均値、中央値であってもよい。そして、予想者特定部１４２は、事前予想者の現在の購入資金の残高が閾値未満である場合、事前予想者は選択レースで本気で馬券を購入する蓋然性がないと判定してもよい。予想者特定部１４２は、この事前予想者を除外予想者に決定する。

予想者特定部１４２は、事前予想者の馬券の購入資金の口座への入金の履歴に基づいて、事前予想者が選択レースで本気で馬券を購入する蓋然性があるか否かを判定してもよい。例えば、予想者特定部１４２は、事前予想者が入金した時刻から、事前予想者が馬券を購入したレースの開始時刻までの経過時間を計算してもよい。入金が複数行われている場合、予想者特定部１４２は、馬券の購入時刻に最も近い入金時刻を用いて経過時間を計算してもよい。予想者特定部１４２は、計算した経過時間に基づいて、入金の閾時刻を決定してもよい。入金の閾時刻は、事前予想者が選択レース馬券を購入する場合に事前予想者が入金を行う可能性がある最も遅い時刻である。例えば、予想者特定部１４２は、計算した経過時間の代表値を計算してもよい。代表値は、例えば最小値、平均値等であってもよい。予想者特定部１４２は、選択レースの開始時刻から経過時間の代表値を減算して、入金の閾時刻を計算してもよい。予想者特定部１４２は、現在時刻が閾時刻よりも遅い場合、事前予想者は選択レースで本気で馬券を購入する蓋然性がないと判定してもよい。予想者特定部１４２は、この事前予想者を除外予想者に決定する。

予想者特定部１４２は、事前予想者の現在の購入資金の残高が閾値未満であり、且つ、現在時刻が閾時刻よりも遅い場合にのみ、この事前予想者を除外予想者に決定してもよい。

［３−２．情報処理システムの動作］
次に、情報処理システムＳＡの動作について、図１１乃至図１３を用いて説明する。オッズ変動情報提供処理及びオッズ変動予測処理は、第１実施形態の場合と同様であってもよい。図１１は、本実施形態に係る馬券発行代行サーバ１のシステム制御部１４による買い目予測処理の第１の例を示すフローチャートである。図１１において、図７と同様の処理については同様の符号が付されている。図１１に示す例は、購入履歴に基づいて除外予想者を特定する場合の処理例である。

図１１に示すように、予想者特定部１４２は、選択レースのレースＩＤと事前予想者（ｉ）のユーザＩＤとに対応する購入履歴を、購入履歴ＤＢ１２ｇから検索する（ステップＳ６１）。次いで、予想者特定部１４２は、検索の結果、購入履歴が見つかったか否かを判定する（ステップＳ６２）。このとき、予想者特定部１４２は、購入履歴が見つかったと判定した場合には（ステップＳ６２：ＹＥＳ）、買い目予測処理を終了させる。つまり、予想者特定部１４２は、事前予想者（ｉ）を除外予想者に決定する。一方、予想者特定部１４２は、購入履歴が見つからなかったと判定した場合には（ステップＳ６２：ＮＯ）、ステップＳ６３に進む。

ステップＳ６３において、予想者特定部１４２は、オッズ変動情報提供処理のステップＳ９で取得された事前予想者（ｉ）の各購入履歴からレースＩＤを取得する。そして、買い目予測部１４４は、取得されたレースＩＤに対応するレース詳細情報をレース情報ＤＢ１２ｂから取得し、且つ取得されたレースＩＤに対応する最新のオッズをオッズ情報ＤＢ１２ｄから取得する。次いで、予想者特定部１４２は、事前予想者（ｉ）のユーザＩＤに対応する予想情報のうち過去のレースの予想情報を、予想情報ＤＢ１２ｆから取得する（ステップＳ６４）。

次いで、予想者特定部１４２は、レース条件の候補となる複数の項目のそれぞれについて、予想対応購入比率を、レース条件ごとに計算する（ステップＳ６５）。例えば、予想者特定部１４２は、複数の項目のそれぞれについて、事前予想者（ｉ）の予想情報から、項目に対応する各レース条件に合致するレースの予想情報をそれぞれ特定する。予想者特定部１４２は、事前予想者（ｉ）の予想情報が登録されたレースごとに、そのレースの事前予想者（ｉ）の購入履歴があるか否かを判定する。予想者特定部１４２は、購入履歴があるレースについて、予想情報に含まれる馬番が示す予想馬の馬番又は枠番を購入履歴が含むか否かを判定する。次いで、予想者特定部１４２は、そして、予想者特定部１４２は、レース条件ごとに、予想馬の馬番又は枠番を購入履歴が含む予想情報の数を計算する。そして、予想者特定部１４２は、計算された予想情報の数に基づいて、予想対応購入比率をレース条件ごとに計算する。

次いで、予想者特定部１４２は、レース条件の項目を決定する（ステップＳ６６）。例えば、予想者特定部１４２は、項目ごとに、その項目に対応する複数のレース条件間における予想対応購入比率の差を計算する。そして、買い目予測部１４４は、予想対応購入比率の差が最も大きい項目を、レース条件の項目に決定する。

次いで、予想者特定部１４２は、選択レースのレースＩＤに対応するレース詳細情報をレース情報ＤＢ１２ｂから取得し、且つ選択レースのレースＩＤに対応する最新のオッズをオッズ情報ＤＢ１２ｄから取得する（ステップＳ６７）。次いで、予想者特定部１４２は、取得されたレース詳細情報又はオッズに基づいて、決定された項目における選択レースのレース条件を特定する（ステップＳ６８）。次いで、予想者特定部１４２は、ステップＳ６５で計算された予想対応購入比率のうち、選択レースのレース条件に対応する予想対応購入比率が所定値以上であるか否かを判定する（ステップＳ６９）。このとき、予想者特定部１４２は、選択レースのレース条件に対応する予想対応購入比率が所定値以上であると判定した場合には（ステップＳ６９：ＹＥＳ）、ステップＳ２１に進む。買い目予測部１４４は、図７の場合と同様にステップＳ２１〜Ｓ２５を実行して、買い目予測処理を終了させる。一方、予想者特定部１４２は、選択レースのレース条件に対応する予想対応購入比率が所定値未満であると判定した場合には（ステップＳ６９：ＮＯ）、買い目予測処理を終了させる。つまり、予想者特定部１４２は、事前予想者（ｉ）を除外予想者に決定する。

図１２は、本実施形態に係る馬券発行代行サーバ１のシステム制御部１４による買い目予測処理の第２の例を示すフローチャートである。図１２において、図１１と同様の処理については同様の符号が付されている。図１２に示す例は、レースのウェブページの閲覧回数に基づいて除外予想者を特定する場合の処理例である。

図１２に示すように、予想者特定部１４２は、図１１の場合と同様にステップＳ６１〜Ｓ６３を実行する。次いで、予想者特定部１４２は、事前予想者（ｉ）の各購入履歴から過去のレースのレースＩＤを取得する。次いで、予想者特定部１４２は、事前予想者（ｉ）のユーザＩＤに対応する閲覧履歴のうち、取得された過去のレースのレースＩＤに対応する閲覧履歴を閲覧履歴ＤＢ１２ｅから取得する（ステップＳ８１）。このとき、予想者特定部１４２は、閲覧履歴に含まれるＵＲＬに基づいて、所定の種類のウェブページの閲覧履歴を取得する。次いで、予想者特定部１４２は、現時点から選択レースの馬券の販売締切時刻までの残り時間を計算する。次いで、予想者特定部１４２は、過去のレースごとに、その過去のレースの馬券の販売締切時刻から、計算した残り時間前の時点以前の閲覧履歴を抽出する（ステップＳ８２）。次いで、予想者特定部１４２は、過去のレースごとに、抽出された閲覧履歴の数をカウントすることにより、閲覧回数を計算する（ステップＳ８３）。

次いで、予想者特定部１４２は、レース条件の候補となる複数の項目のそれぞれについて、閲覧回数の閾値を、レース条件ごとに計算する（ステップＳ８４）。例えば、予想者特定部１４２は、複数の項目のそれぞれについて、計算された閲覧回数から、項目に対応する各レース条件に合致するレースのウェブページの閲覧回数を特定する。予想者特定部１４２は、レース条件ごとに、閲覧回数の代表値を閾値として計算する。代表値は、例えば最小値等であってもよい。

次いで、予想者特定部１４２は、レース条件の項目を決定する（ステップＳ８５）。例えば、予想者特定部１４２は、項目ごとに、その項目に対応する複数のレース条件間における閲覧回数の代表値の差を計算する。そして、買い目予測部１４４は、閲覧回数の代表値の差が最も大きい項目を、レース条件の項目に決定する。

次いで、予想者特定部１４２は、図１１の場合と同様にステップＳ６７及びＳ６８を実行する。次いで、予想者特定部１４２は、選択レースのレースＩＤと事前予想者（ｉ）のユーザＩＤに対応する閲覧履歴を、閲覧履歴ＤＢ１２ｅから取得する（ステップＳ８６）。このとき、予想者特定部１４２は、所定の種類のウェブページの閲覧履歴を取得する。次いで、予想者特定部１４２は、取得された閲覧履歴の数をカウントすることにより、選択レースのウェブページの閲覧回数を計算する（ステップＳ８７）。次いで、予想者特定部１４２は、特定ステップＳ８４で計算された閾値のうち、選択レースのレース条件に対応する閾値を特定する。そして、予想者特定部１４２は、選択レースの閲覧回数が、選択レースのレース条件に対応する閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ８８）。このとき、予想者特定部１４２は、閲覧回数が閾値以上であると判定した場合には（ステップＳ８８：ＹＥＳ）、ステップＳ２１に進む。買い目予測部１４４は、図７の場合と同様にステップＳ２１〜Ｓ２５を実行して、買い目予測処理を終了させる。一方、予想者特定部１４２は、閲覧回数が閾値未満であると判定した場合には（ステップＳ８８：ＮＯ）、買い目予測処理を終了させる。つまり、予想者特定部１４２は、事前予想者（ｉ）を除外予想者に決定する。

図１３は、本実施形態に係る馬券発行代行サーバ１のシステム制御部１４による買い目予測処理の第３の例を示すフローチャートである。図１３において、図１１と同様の処理については同様の符号が付されている。図１３に示す例は、購入資金の残高に基づいて除外予想者を特定する場合の処理例である。

図１３に示すように、予想者特定部１４２は、図１１の場合と同様にステップＳ６１及びＳ６２を実行する。次いで、予想者特定部１４２は、事前予想者（ｉ）のユーザＩＤに対応する購入資金変動履歴を取得する（ステップＳ９１）。次いで、予想者特定部１４２は、購入資金の残高の閾値を決定する（ステップＳ９２）。例えば、予想者特定部１４２は、取得された購入資金変動履歴のうち、変動理由が、馬券の購入代金への資金の充当である購入資金変動履歴に含まれる変動前の購入資金の最小値等を、閾値に決定してもよい。次いで、予想者特定部１４２は、取得された購入資金変動履歴のうち最新の購入資金変動履歴から、変動後残高を現在の購入資金の残高として取得する。そして、予想者特定部１４２は、現在の残高が閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ９３）。このとき、予想者特定部１４２は、現在の残高が閾値以上であると判定した場合には（ステップＳ９３：ＹＥＳ）、ステップＳ２１に進む。買い目予測部１４４は、図７の場合と同様にステップＳ２１〜Ｓ２５を実行して、買い目予測処理を終了させる。一方、予想者特定部１４２は、現在の残高が閾値未満であると判定した場合には（ステップＳ９３：ＮＯ）、ステップＳ９４に進む。

ステップＳ９４において、予想者特定部１４２は、入金の閾時刻を決定する。例えば、予想者特定部１４２は、事前予想者（ｉ）の各購入履歴から過去のレースのレースＩＤ及び購入日時を取得する。次いで、予想者特定部１４２は、取得したレースＩＤに対応するレース詳細情報をレース情報ＤＢ１２ｂから取得する。次いで、予想者特定部１４２は、レース詳細情報から馬券の販売締切時刻を取得する。次いで、予想者特定部１４２は、ステップＳ９１で取得された購入資金変動履歴のうち変動理由が入金である購入資金変動履歴から、変動日時を取得する。次いで、予想者特定部１４２は、過去のレースごとに、購入日時よりも前である変動日時のうち、購入日時に最も近い変動日時を取得する。そして、予想者特定部１４２は、過去のレースごとに、特定した変動日時から販売締切時刻までの残り時間を計算する。そして、予想者特定部１４２は、例えば選択レースの馬券の販売締切時刻から、残り時間の最小値等を減算することにより。閾時刻を計算する。

次いで、予想者特定部１４２は、現在時刻が閾時刻よりも遅いか否かを判定する（ステップＳ９５）。このとき、予想者特定部１４２は、現在時刻が閾時刻よりも遅いと判定した場合には（ステップＳ９５：ＹＥＳ）、買い目予測処理を終了させる。つまり、予想者特定部１４２は、事前予想者（ｉ）を除外予想者に決定する。一方、予想者特定部１４２は、現在時刻が閾時刻よりも遅くはないと判定した場合には（ステップＳ９５：ＮＯ）、ステップＳ２１に進む。

以上説明したように、本実施形態によれば、システム制御部１４が、事前予想者のうち除外予想者を特定する。また、システム制御部１４が、事前予想者のうち、除外予想者以外の事前予想者が選択レースで購入する馬券の買い目を予測する。従って、オッズの変動の予測精度を高めることができる。

［４．第４実施形態］
［４−１．馬券発売代行サーバ１の機能概要］
次に、第４実施形態における機能概要を、図１４を用いて説明する。本実施形態において、オッズ変動予測部１４５は、事前予想者の過去のレースの購入履歴から馬券の購入金額を取得する。そして、オッズ変動予測部１４５は、取得した購入金額に基づいて、オッズの変動を予測する。これにより、オッズの変動の予測精度を高めることができる。その他の点において、第４実施形は第１実施形態〜第３実施形態と同様であってもよい。

例えば、オッズ変動予測部１４５は、購入履歴から取得した購入金額に基づいて、事前予想者の選択レースにおける馬券の購入金額を予測してもよい。この購入金額を予測購入金額という。予測購入金額は、例えば過去のレースの購入金額の代表値であってもよい。この場合の代表値は、例えば平均値、中央値等であってもよい。

ここで、オッズ変動予測部１４５は、事前予想者が馬券を購入した過去のレースのうち、選択レースのレース条件と同じ条件のレースのみの購入金額に基づいて、予測購入金額を決定してもよい。レース条件によって、ユーザは、購入金額を変える場合があるからである。レース条件の項目は、例えば予め定められてもよい。また例えば、オッズ変動予測部１４５は、複数の項目の中から、レース条件の項目を決定してもよい。例えば、オッズ変動予測部１４５は、項目ごとに、その項目に対応する複数のレース条件間における購入金額の差又は比率を計算してもよい。そして、予想者特定部１４２は、購入金額の差又は比率が最も大きい項目、又は購入金額の差又は比率が所定値以上の項目を、レース条件の項目に決定してもよい。

予想者特定部１４２は、予測買い目と予測購入金額とに基づいてオッズを計算する。このオッズを、予測オッズという。予測オッズは、予測された変動後のオッズである。具体的に、オッズ変動予測部１４５は、例えば選択レースで馬券を購入している全てのユーザの全ての購入履歴から、買い目及び購入金額を取得する。オッズ変動予測部１４５は、購入履歴から取得した買い目及び購入金額と、各事前予想者の予測買い目及び予測購入金額を用いて、式別ごとの予測オッズを計算する。オッズの計算方法が公知であるので、オッズの計算方法の詳細な説明は省略する。

オッズ変動情報提供部１４６は、オッズ変動予測部１４５により予測されたオッズを、要求ユーザのユーザ端末３に表示させてもよい。例えば、オッズ変動情報提供部１４６は、予測オッズを含むオッズ比較ページをユーザ端末３へ送信してもよい。図１４は、オッズ比較ページの一例を示す図である。図１４が図５と異なる点は、図１４においては、矢印１３１に変えて、予測オッズ１３２がオッズ比較表１３０内に表示されていることである。

なお、オッズ変動情報提供部１４６は、予測オッズに基づいて、上昇、下降、変化なし等を示す文字、画像、しるし等を、オッズの変動を示す情報としてユーザ端末３に表示させてもよい。例えば、オッズ変動情報提供部１４６は、現時点のオッズと予測オッズとの差又は比率に基づいて、上昇、下降、変化なし等を決定することができる。

［４−２．情報処理システムの動作］
次に、情報処理システムＳＡの動作について、図１５乃至図１７を用いて説明する。図１５は、本実施形態に係る馬券発行代行サーバ１のシステム制御部１４によるオッズ変動情報提供処理の一例を示すフローチャートである。図１５において、図６と同様の処理については同様の符号が付されている。

図１５に示すように、システム制御部１４は、図６の場合と同様に、ステップＳ１〜Ｓ６を実行する。次いで、オッズ変動予測部１４５は、予測リストを初期化する（ステップＳ１０１）。予測リストは、予測買い目と予測金額とのリストである。次いで、システム制御部１４は、ステップＳ８〜Ｓ１３を実行する。次いで、オッズ変動情報提供部１４６は、オッズ比較表のデータを生成する（ステップＳ１０２）。このとき、オッズ変動情報提供部１４６は、オッズ変動予測処理で計算された予測オッズを含むオッズ比較表のデータを生成する。次いで、オッズ変動情報提供部１４６は、生成されたオッズ比較表のデータをユーザ端末３へ送信して（ステップＳ１５）、オッズ変動情報提供処理を終了させる。

図１６は、本実施形態に係る馬券発行代行サーバ１のシステム制御部１４による買い目予測処理の一例を示すフローチャートである。図１６において、図７と同様の処理については同様の符号が付されている。図１６に示すように、買い目予測部１４４は、図７の場合と同様に、ステップＳ２１〜Ｓ２４を実行する。次いで、買い目予測部１４４は、オッズ変動情報提供処理のステップＳ９で取得された事前予想者（ｉ）の各購入履歴から購入金額を取得する（ステップＳ１１１）。次いで、買い目予測部１４４は、取得された購入金額に基づいて、予測金額を決定する（ステップＳ１１２）。例えば、買い目予測部１４４は、購入金額の平均値を予測金額に決定してもよい。次いで、買い目予測部１４４は、決定した予測買い目の買い目情報と予測金額とを対応付けて予測リストに追加して（ステップＳ１１３）、買い目予測処理を終了させる。

図１７は、本実施形態に係る馬券発売代行サーバ１のシステム制御部１４によるオッズ変動予測処理の一例を示すフローチャートである。図１７において、図８と同様の処理については同様の符号が付されている。

図１７に示すように、オッズ変動予測部１４５は、番号ｋを１に設定する（ステップＳ１２１）。次いで、オッズ変動予測部１４５は、選択レースのレースＩＤに対応する全ての購入履歴のうち、式別（ｋ）の買い目情報を含む購入履歴ＤＢ１２ｇから取得する（ステップＳ１２２）。式別（ｋ）は、選択連数に対応する式別のうちｋ番目の式別である。次いで、オッズ変動予測部１４５は、予測リストから、式別（ｋ）の買い目情報と予測金額とを取得する（ステップＳ１２３）。次いで、買い目予測部１４４は、取得された購入履歴に含まれる買い目情報及び購入金額と、予測リストから取得された買い目情報と予測金額とに基づいて、式別（ｋ）の各買い目の予測オッズを計算する（ステップＳ１２４）。

次いで、オッズ変動予測部１４５は、番号ｋが、選択連数に対応する式別の数未満であるか否かを判定する（ステップＳ１２５）。このとき、オッズ変動予測部１４５は、番号ｋが、選択連数に対応する式別の数未満であると判定した場合には（ステップＳ１２５：ＹＥＳ）、ステップＳ１２６に進む。ステップＳ１２６において、オッズ変動予測部１４５は、番号ｋを１増加させて、ステップＳ１２２に進む。一方、オッズ変動予測部１４５は、番号ｋが、選択連数に対応する式別の数未満ではないと判定した場合には（ステップＳ１２５：ＮＯ）、オッズ変動予測処理を終了させる。

以上説明したように、本実施形態によれば、システム制御部１４が、記憶部１２から、事前予想者を示すユーザＩＤに対応する購入金額を取得する。また、システム制御部１４が、予測された買い目と、購入金額とに基づいて、変動を予測する。従って、より的確にオッズの変動を予測することができる。

［５．第５実施形態］
［５−１．馬券発売代行サーバ１の機能概要］
次に、第５実施形態における機能概要を、図１８を用いて説明する。本実施形態において、買い目予測部１４４は、オッズ変動予測部１４５により予測された変動後のオッズを、買い目の予測にフィードバックして、事前予想者が選択レースで購入する馬券の買い目を再度予測する。そして、オッズ変動予測部１４５は、再度予測された買い目に基づいて、変動後のオッズを再度予測する。現時点のオッズのみをユーザが見た場合と、予測されたオッズの変動をユーザが見た場合とでは、ユーザは購入する馬券の買い目が変わるかもしれない。買い目予測部１４４が、予測されたオッズの変動を見たユーザが購入する蓋然性がある買い目を予測することで、オッズの変動の予測性を高めることができる。その他の点において、第５実施形態は第１実施形態〜第４実施形態と同様であってもよい。

前提条件として、最初に、買い目予測部１４４は、過去のレースで事前予想者が購入した馬券の買い目の少なくとも式別と、事前予想者が馬券を購入した過去のレースのオッズと、選択レースの所定時点のオッズとに基づいて、事前予想者が選択レースで購入する馬券の買い目を予測する。オッズを用いた買い目の予測方法は、例えば第２実施形態の方法であってもよい。所定時点のオッズは、例えば現時点のオッズであってもよいし、何らかの方法で予測した将来のオッズ又は最終のオッズであってもよい。図１８は、本実施形態におけるオッズの変動の過程を示す図である。図１８に示すように、最初の買い目の予測に対する入力は、所定時点のオッズである。

オッズ変動予測部１４５は、買い目予測部１４４により予測された買い目に基づいて、変動後のオッズを予測する。変動後のオッズの予測方法は、例えば第４実施形態の方法であってもよい。

買い目予測部１４４は、オッズ変動予測部１４５により予測された変動後のオッズを、選択レースの所定時点のオッズとして用いて、買い目を再度予測し、オッズ変動予測部１４５は、再度予測された買い目に基づいて、変動後のオッズを再度予測する。図１８に示すように、２回目以降の買い目の予測に対する入力は、予測されたオッズである。

再度予測を行う回数は、例えば予め定められてもよい。また例えば、買い目予測部１４４及びオッズ変動予測部１４５は、前回予測されたオッズと今回予測されたオッズとの差又は比率が所定値未満になるまで、買い目の再予測及びオッズの再予測を行ってもよい。すなわち、予測されるオッズが収束するまで再予測が行われる。

［５−２．情報処理システムの動作］
次に、情報処理システムＳＡの動作について、図１９及び図２０を用いて説明する。オッズ変動予測処理は、第１実施形態〜第４実施形態の場合と同様であってもよい。図１９は、本実施形態に係る馬券発行代行サーバ１のシステム制御部１４によるオッズ変動情報提供処理の一例を示すフローチャートである。図１９において、図１５と同様の処理については同様の符号が付されている。

図１９に示すように、システム制御部１４は、図１５の場合と同様に、ステップＳ１〜Ｓ６を実行する。次いで、買い目予測部１４４は、選択レースのレースＩＤに対応する最新のオッズを、参照オッズとしてオッズ情報ＤＢ１２ｄから取得する（ステップＳ１３１）。次いで、システム制御部１４は、図１５の場合と同様に、ステップＳ１０１、Ｓ８〜Ｓ１３を実行する。次いで、買い目予測部１４４は、参照オッズと、オッズ変動予測処理で計算された予測オッズとの差を、買い目ごとに計算する（ステップＳ１３２）。そして、買い目予測部１４４は、オッズの差の平均値を計算する。次いで、買い目予測部１４４は、オッズの差の平均値が所定値以上であるか否かを判定する（ステップＳ１３３）。このとき、買い目予測部１４４は、オッズの差の平均値が所定値以上であると判定した場合には（ステップＳ１３３：ＹＥＳ）、ステップＳ１３４に進む。ステップＳ１３４において、買い目予測部１４４は、予測オッズを新しい参照オッズに決定して、ステップＳ１０１に進む。一方、買い目予測部１４４は、オッズの差の平均値が所定値以上ではないと判定した場合には（ステップＳ１３３：ＮＯ）、ステップＳ１０２に進む。ステップＳ１０２において、オッズ変動情報提供部１４６は、オッズ変動予測処理で最後に計算された予測オッズを含むオッズ比較表のデータを生成する。そして、オッズ変動情報提供部１４６は、オッズ比較表のデータをユーザ端末３へ送信して（ステップＳ１５）、オッズ変動情報提供処理を終了させる。

図２０は、本実施形態に係る馬券発行代行サーバ１のシステム制御部１４による買い目予測処理の一例を示すフローチャートである。図２０において、図１０と同様の処理については同様の符号が付されている。

図２０に示すように、買い目予測部１４４は、オッズ変動情報提供処理のステップＳ９で取得された事前予想者（ｉ）の各購入履歴からレースＩＤを取得する。そして、買い目予測部１４４は、取得されたレースＩＤに対応するレース詳細情報をレース情報ＤＢ１２ｂから取得する（ステップＳ１４１）。次いで、買い目予測部１４４は、図１０の場合と同様に、ステップＳ４２〜Ｓ５１を実行する。ステップＳ４７を終えると、買い目予測部１４４は、ステップＳ１４３に進む。ステップＳ５１を終えると、買い目予測部１４４は、ステップＳ１４２に進む。ステップＳ１４２において、買い目予測部１４４は、選択レースにおいて、事前予想者（ｉ）の予想馬を含む買い目の参照オッズであって、候補式別の買い目の参照オッズを取得する。そして、買い目予測部１４４は、取得された参照オッズの比率を計算する（ステップ１４２）。次いで、買い目予測部１４４は、ステップＳ５３を実行して、ステップＳ１４３に進む。

ステップＳ１４３において、買い目予測部１４４は、事前予想者（ｉ）の各購入履歴から購入金額を取得する。次いで、買い目予測部１４４は、取得された購入金額に基づいて、予測金額を決定する（ステップＳ１４４）。次いで、買い目予測部１４４は、決定した予測買い目の買い目情報と予測金額とを対応付けて予測リストに追加して（ステップＳ１４５）、買い目予測処理を終了させる。

以上説明したように、本実施形態によれば、システム制御部１４が、記憶部１２から、事前予想者が馬券を購入した過去のレースを示すレースＩＤに対応するオッズを取得する。また、システム制御部１４が、取得された式別及びオッズと、選択レースの馬券の所定時点のオッズとに基づいて、事前予想者が選択レースで購入する馬券の買い目を予測する。また、システム制御部１４が、予測された買い目に基づいて、選択レースの馬券の変動後のオッズを予測する。また、システム制御部１４が、取得された式別及びオッズと、予測されたオッズとに基づいて、事前予想者が選択レースで購入する馬券の買い目を再予測する。また、システム制御部１４が、再予測された買い目に基づいて、選択レースの馬券の変動後のオッズを再予測する。従って、より的確にオッズの変動を予測することができる。

［６．第６実施形態］
［６−１．情報処理システムの構成及び機能概要］
次に、第６実施形態に係る情報処理システムＳＢの構成について、図２１を用いて説明する。図２１は、本実施形態に係る情報処理システムＳＢの概要構成の一例を示す図である。図２１において、図１と同様の要素については同様の符号が付されている。

図２１に示すように、情報処理システムＳＢは、馬券発売代行サーバ１と、主催元サーバ２と、複数のユーザ端末３と、予想投稿サイトサーバ４を含んで構成されている。そして、馬券発売代行サーバ１と主催元サーバ２と各ユーザ端末３と予想投稿サイトサーバ４は、ネットワークＮＷを介して相互にデータの送受信が可能になっている。

予想投稿サイトサーバ４は、ユーザからのレースの結果の予想が投稿される予想投稿サイトに関する各種の処理を行うサーバ装置である。投稿サイトは、競馬サイトとは別のサイトである。投稿サイトは、本発明のウェブサイトの一例である。予想投稿サイトサーバ４は、ユーザ端末３からの要求に応じて、投稿された予想の情報をユーザ端末３へ配信する。例えば、予想投稿サイトサーバ４は、ユーザが選択したレースについての予想の一覧を示すウェブページをユーザ端末３へ送信してもよい。このウェブページをレース予想一覧ページという。また、予想投稿サイトサーバ４は、ユーザが選択した予想者がこれまでの予想の一覧のウェブページをユーザ端末３へ送信してもよい。このウェブページを予想者予想一覧ページという。レース予想一覧ページ及び予想者予想一覧ページは、それぞれ本発明の予想情報の一例である。

図２２Ａは、レース予想一覧ページの一例を示す図である。図２２Ａに示すように、レース予想一覧ページは、予想レース識別情報２１０及び予想一覧２２０を含む。予想レース識別情報２１０は、レースの識別情報である。予想レース識別情報２１０は、例えばレースの開催日、レースが開催される競馬場、及びレース番号を含む。予想一覧２２０は、予想レース識別情報２１０で識別されるレースについて投稿された予想の一覧である。予想一覧２２０は、予想を投稿した予想者ごとに、予想馬の馬番、予想者ＩＤ等を含む。予想馬の馬番は、本命、対抗、単穴及び連下の馬番である。予想馬の馬番は、本発明の予想レース体情報の一例である。予想者ＩＤは、本発明の予想者識別情報の一例である。予想者ＩＤは、例えば予想を投稿したユーザのニックネーム等であってもよい。

図２２Ｂは、予想者予想一覧ページの一例を示す図である。 図２２Ｂに示すように、予想者予想一覧ページは、予想者ＩＤ３１０及び予想一覧３２０を含む。予想一覧３２０は、予想者ＩＤ３１０が示すユーザのこれまでの予想の一覧である。予想一覧３２０は、予想者が予想を行ったレースごとに、レースの開催日、レースが開催される競馬場、及びレース番号、予想馬の馬番を含む。

予想投稿サイトサーバ４は、所定の記憶部を備える。予想投稿サイトサーバ４の記憶部には、レース予想一覧ページ、予想者予想一覧ページ等のウェブページのＨＴＭＬ文書がＵＲＬに対応付けて記憶されている。ユーザは、競馬サイトと予想投稿サイトの両方に会員登録することができる。ユーザが予想投稿サイトに会員登録するとき、予想投稿サイトには、ユーザの予想者ＩＤが登録される。ユーザは、競馬サイトの会員情報ＤＢ１２ａに登録されるユーザＩＤ及びニックネームとは異なる予想者ＩＤを、予想投稿サイトに登録することができる。

［６−２．馬券発売代行サーバ１の機能概要］
競馬サイトで馬券を購入するユーザの中には、競馬サイトには予想を投稿しないユーザがいるかもしれない。競馬サイトに予想を投稿しないユーザの中には、予想投稿サイトに予想を投稿するユーザがいるかもしれない。予想投稿サイトの予想者ＩＤは、会員情報ＤＢ１２ａに登録されるユーザＩＤと関連付けられていない。この場合、予想者の買い目を予測することができない。そこで、購入履歴取得部１４３は、予想投稿サイトのウェブページの予想の情報と、購入履歴に基づいて、予想投稿サイトの予想者ＩＤと関連付けられるユーザＩＤを特定する。そして、購入履歴取得部１４３は、特定したユーザＩＤに対応する購入履歴を、事前予想者の購入履歴として取得する。その他の点において、第６実施形態は第１実施形態〜第５実施形態と同様であってもよい。

予想者特定部１４２は、予想投稿サイトから、選択レースで予想を行った予想者の予想者ＩＤを、ネットワークＮＷを介して取得する。具体的に、予想者特定部１４２は、選択レースの開催日、競馬場、及びレース番号に基づいて、選択レースのレース予想一覧ページのＵＲＬを生成する。予想者特定部１４２は、生成したＵＲＬを予想投稿サイトサーバ４へ送信することにより、予想投稿サイトサーバ４から選択レースのレース予想一覧ページを取得する。予想者特定部１４２は、取得したレース予想一覧ページに含まれる予想者の予想者ＩＤを、事前予想者の予想者ＩＤとして取得する。

購入履歴取得部１４３は、取得した事前予想者の予想者ＩＤと、過去のレースの開催日、競馬場及びレース番号に対応する予想の情報を、予想投稿サイトからネットワークＮＷを介して取得する。具体的に、購入履歴取得部１４３は、事前予想者の予想者ＩＤに基づいて、事前予想者の予想者予想一覧ページのＵＲＬを生成する。購入履歴取得部１４３は、生成したＵＲＬを予想投稿サイトサーバ４へ送信することにより、購入履歴取得部１４３は、予想投稿サイトサーバ４から事前予想者の予想者予想一覧ページを取得する。そして、購入履歴取得部１４３は、予想者予想一覧ページから過去のレースの予想レース識別情報及び予想馬の馬番を取得する。

購入履歴取得部１４３は、取得された予想馬の馬番と、購入履歴ＤＢ１２ｇに登録された購入履歴に含まれる買い目情報との一致度に基づいて、選択レースのレースＩＤに対応付けて購入履歴ＤＢ１２ｇに登録されたユーザＩＤの中から、予想者特定部１４２により取得された事前予想者の予想者ＩＤに関連付けられるユーザＩＤを特定する。一致度は、予想馬と買い目とが一致する程度である。例えば、購入履歴取得部１４３は、取得した予想者予想一覧ページに含まれる開催日、競馬場名及びレース番号に基づいて、過去のレースのレースＩＤを取得する。購入履歴取得部１４３は、過去のレースごとに、過去のレースのレースＩＤに対応する購入履歴を購入履歴ＤＢ１２ｇから取得する。購入履歴ＤＢ１２ｇは、取得した購入履歴を、購入履歴に含まれるユーザＩＤ別にグループ分けする。購入履歴取得部１４３は、購入履歴に含まれる買い目情報から馬番又は枠番を取得する。買い目情報から取得した馬番の全部が予想馬の馬番に含まれている場合、購入履歴取得部１４３は、予想馬と買い目とが一致すると判定してもよい。また、買い目情報から取得した枠番の全てについて、枠番の競走馬のうち何れかの競走馬の馬番が予想馬の馬番に含まれている場合、購入履歴取得部１４３は、予想馬と買い目とが一致すると判定してもよい。購入履歴取得部１４３は、ユーザごとに、予想馬と買い目とが一致する購入履歴の数を、一致度として計算してもよい。そして、購入履歴取得部１４３は、一致度が最も高いユーザＩＤを、事前予想者の予想者ＩＤに関連付けられるユーザＩＤとして特定してもよい。

購入履歴取得部１４３は、過去のレースごとに、一致度を決定してもよい。この一致度を中間一致度という。そして、購入履歴取得部１４３は、ユーザＩＤごとに、全てのレースの中間一致度の合計を、最終的な一致度として計算してもよい。例えば、購入履歴取得部１４３は、買い目の全ての競走馬が事前予想者の予想馬に含まれている場合、買い目の一部の競走馬が事前予想者の予想馬に含まれている場合よりも、中間一致度を高くしてもよい。また例えば、購入履歴取得部１４３は、買い目の競走馬が事前予想者の予想馬の中で期待度が高いほど、中間一致度を高くしてもよい。また例えば、購入履歴取得部１４３は、着順を指定する識別の場合、買い目の競走馬の着順が、事前予想者の予想馬における期待度の順序と一致している場合は、一致していない場合よりも中間一致度を高くしてもよい。

図２３Ａは、予想者Ｘの過去のレースの予想の一例を示す図である。予想者ＸのレースＲ１の予想馬の馬番は、期待度が高い順に６、２、５及び１である。予想者ＸのレースＲ２の予想馬の馬番は、期待度が高い順に７、１、９及び１１である。予想者ＸのレースＲ３の予想馬の馬番は、期待度が高い順に８、３、１２及び２である。図２３Ｂは、ユーザＢの過去のレースの買い目の一例を示す図である。ユーザＢのレースＲ１の買い目は馬単の６−２である。ユーザＢのレースＲ２の買い目は馬単の１−７である。ユーザＢのレースＲ３の買い目は馬単の３−８である。ユーザＢについては、３つのレースの全ての買い目のそれぞれの競走馬が、予想者Ｘの予想馬に含まれている。図２３Ｃは、ユーザＣの過去のレースの買い目の一例を示す図である。ユーザＣのレースＲ１の買い目は馬単の４−３である。ユーザＣのレースＲ２の買い目は馬単の７−１である。ユーザＣはレースＲ３の馬券を購入していない。ユーザＣについては、１つのレースの買い目の競走馬が、予想者Ｘの予想馬に含まれている。従って、購入履歴取得部１４３は、ユーザＢ及びＣのうち、ユーザＢのユーザＩＤを、予想者Ｘの予想者ＩＤに関連付けられるユーザＩＤに決定してもよい。

なお、購入履歴取得部１４３は、一致度が同一となる複数のユーザＩＤを特定するかもしれない。その場合、購入履歴取得部１４３は、例えば複数のユーザＩＤの全部を、事前予想者の予想者ＩＤに関連付けられるユーザＩＤに決定してもよい。

［６−３．情報処理システムの動作］
次に、情報処理システムＳＢの動作について、図２４及び図２５を用いて説明する。買い目予測処理及びオッズ変動予測処理は、第１実施形態〜第５実施形態の場合と同様であってもよい。図２４は、本実施形態に係る馬券発行代行サーバ１のシステム制御部１４によるオッズ変動情報提供処理の一例を示すフローチャートである。図２４において、図６と同様の処理については同様の符号が付されている。

図２４に示すように、システム制御部１４は、図６の場合と同様に、ステップＳ１〜Ｓ１２を実行する。ステップＳ１１において、買い目予測部１４４は、番号ｉが事前予想者の人数未満ではないと判定した場合には（ステップＳ１１：ＮＯ）、ステップＳ１５１に進む。ステップＳ１５１において、買い目予測部１４４は、予想投稿サイト対応処理を実行する。

図２５は、本実施形態に係る予想投稿サイト対応処理の一例を示すフローチャートである。図２５に示すように、予想者特定部１４２は、予想投稿サイトサーバ４から、選択レースのレース予想一覧ページのＨＴＭＬ文書を取得する（ステップＳ１６１）。具体的に、予想者特定部１４２は、選択レースのレース詳細情報に基づいて、選択レースの開催日、競馬場、及びレース番号を特定する。予想者特定部１４２は、開催日、競馬場、及びレース番号に基づいて、選択レースのレース予想一覧ページのＵＲＬを生成する。予想者特定部１４２は、生成したＵＲＬを予想投稿サイトサーバ４へ送信する。予想投稿サイトサーバ４は、受信したＵＲＬに対応するレース予想一覧ページのＨＴＭＬ文書を馬券発行代行サーバ１へ送信し、予想投稿サイトサーバ４はこのＨＴＭＬ文書を受信する。

次いで、予想者特定部１４２は、取得したＨＴＭＬ文書から、予想者ＩＤを取得する（ステップＳ１６２）。次いで、予想者特定部１４２は、番号ｉを１に設定する（ステップＳ１６３）。次いで、購入履歴取得部１４３は、予想投稿サイトサーバ４から、事前予想者（ｉ）の予想者予想ページのＨＴＭＬ文書を取得する（ステップＳ１６４）。事前予想者（ｉ）は、取得された予想者ＩＤが示す事前予想者のうちｉ番目の事前予想者である。具体的に、購入履歴取得部１４３は、事前予想者（ｉ）の予想者ＩＤに基づいて、事前予想者（ｉ）の予想者予想一覧ページのＵＲＬを生成する。購入履歴取得部１４３は、生成したＵＲＬを予想投稿サイトサーバ４へ送信する。予想投稿サイトサーバ４、受信したＵＲＬに対応する予想者予想一覧ページのＨＴＭＬ文書を馬券発行代行サーバ１へ送信し、購入履歴取得部１４３はこのＨＴＭＬ文書を受信する。次いで、購入履歴取得部１４３は、取得された予想者予想一覧ページのＨＴＭＬ文書に基づいて、事前予想者（ｉ）が予想を投稿した過去のレースのレースＩＤを特定する。具体的に、購入履歴取得部１４３は、ＨＴＭＬ文書から、レースごとに、開催日、競馬場名、レース番号を取得する。購入履歴取得部１４３は、競馬場名に対応する競馬場ＩＤを決定する。購入履歴取得部１４３は、開催日、競馬場ＩＤ、レース番号を含むレース詳細情報を、レース情報ＤＢ１２ｂから取得する。そして、購入履歴取得部１４３は、レース詳細情報から、レースＩＤを取得する。購入履歴取得部１４３は、取得したレースＩＤのうち、過去のレースのレースＩＤを特定する。過去のレースの特定方法は既に説明されている。

次いで、購入履歴取得部１４３は、特定した過去のレースのレースＩＤごとに、レースＩＤに対応する購入履歴を購入履歴ＤＢ１２ｇから取得する（ステップＳ１６６）。次いで、購入履歴取得部１４３は、過去のレースの少なくとも１つのレースの馬券を購入したユーザごとに、事前予想者（ｉ）の予想と買い目との一致度を計算する（ステップＳ１６７）。例えば、購入履歴取得部１４３は、予想者予想一覧ページのＨＴＭＬ文書から、過去の各レースの予想馬の馬番を取得する。また、購入履歴取得部１４３は、購入履歴からユーザＩＤを取得する。次いで、購入履歴取得部１４３は、取得したユーザＩＤごとに、ユーザＩＤに対応する予想情報が予想情報ＤＢ１２ｆに登録されているか否かを判定する。購入履歴取得部１４３は、予想情報が予想情報ＤＢ１２ｆに登録されていないユーザＩＤのみを、事前予想者（ｉ）の予想者ＩＤに関連付けられるユーザＩＤの候補に決定する。すなわち、購入履歴取得部１４３は、競馬サイトに予想を投稿したことがあるユーザを除外する。次いで、購入履歴取得部１４３は、取得された購入履歴を、候補のユーザＩＤでグループ分けする。次いで、購入履歴取得部１４３は、例えば候補のユーザＩＤごとに、購入履歴の買い目情報に含まれる馬番又は枠番が示す競走馬の馬番の全てが、事前予想者（ｉ）の予想馬に含まれる過去のレースの数を、一致度として計算する。

次いで、購入履歴取得部１４３は、候補のユーザＩＤのうち、計算された一致度が所定値以上であるユーザＩＤがあるか否かを判定する（ステップＳ１６７）。このとき、購入履歴取得部１４３は、一致度が所定値以上であるユーザＩＤがないと判定した場合には（ステップＳ１６７：ＮＯ）、ステップＳ１７１に進む。一方、購入履歴取得部１４３は、一致度が所定値以上であるユーザＩＤがあると判定した場合には（ステップＳ１６７：ＹＥＳ）、ステップＳ１６８進む。

ステップＳ１６８において、購入履歴取得部１４３は、購入履歴から取得したユーザＩＤのうち、一致度が最も高いユーザＩＤを、事前予想者（ｉ）のユーザＩＤに決定する。次いで、購入履歴取得部１４３は、事前予想者（ｉ）について決定されたユーザＩＤに対応する過去のレースの購入履歴を購入履歴取得部１４３から取得する（ステップＳ１６９）。次いで、買い目予測部１４４は、ステップＳ１６９で取得された購入履歴に基づいて、買い目予測処理を実行する（ステップＳ１７０）。

次いで、買い目予測部１４４は、番号ｉが事前予想者の人数未満であるか否かを判定する（ステップＳ１７１）。このとき、買い目予測部１４４は、番号ｉが事前予想者の人数未満であると判定した場合には（ステップＳ１７１：ＹＥＳ）、ステップＳ１７２に進む。ステップＳ１７２において、買い目予測部１４４は、番号ｉを１増加させて、ステップＳ１６４に進む。一方、買い目予測部１４４は、番号ｉが事前予想者の人数未満ではないと判定した場合には（ステップＳ１７１：ＮＯ）、予想投稿サイト対応処理を終了させる。

予想投稿サイト対応処理が終了すると、図１４に示すように、オッズ変動予測部１４５は、ステップＳ１０で実行された買い目予測処理で予測された買い目と、予想投稿サイト対応処理のステップＳ１７０で実行された買い目予測処理で予測された買い目とを用いて、オッズ予測処理を実行する（ステップＳ１３）。そして、オッズ変動情報提供部１４６は、ステップＳ１４及びＳ１５を実行して、オッズ変動情報提供処理を終了させる。

以上説明したように、本実施形態によれば、システム制御部１４が、予想投稿サイトから、選択レースを示す開催日、競馬場名及びレース番号に対応する予想者ＩＤをネットワークＮＷを介して取得する。また、システム制御部１４が、予想者ＩＤと、過去のレースを示す開催日、競馬場名及びレース番号とに対応する予想馬の馬番を、予想投稿サイトからネットワークＮＷを介して取得する。また、システム制御部１４が、記憶部１２から、過去のレースを示すレースＩＤに対応する購入履歴の買い目情報の馬番又は枠番を取得する。また、システム制御部１４が、取得された予想馬の馬番の馬番と、買い目情報の馬番又は枠番との一致度に基づいて、過去のレースを示すレースＩＤに対応する購入履歴に含まれるユーザＩＤの中から、予想者ＩＤに関連付けられるユーザＩＤを特定する。従って、事前予想者の予想者ＩＤと、その事前予想者と同一人物のユーザＩＤとが異なっていたとしても、事前予想者が過去のレースで購入した馬券の式別を取得することができる。

１ 馬券発売代行サーバ
２ 主催元サーバ
３ ユーザ端末
４ 予想投稿サイト
１１ 通信部
１２ 記憶部
１２ａ 会員情報ＤＢ
１２ｂ レース情報ＤＢ
１２ｃ 馬券情報ＤＢ
１２ｄ オッズ情報ＤＢ
１２ｅ 閲覧履歴ＤＢ
１２ｆ 予想情報ＤＢ
１２ｇ 購入情報ＤＢ
１２ｈ 資金履歴ＤＢ
１３ 入出力インターフェース
１４ システム制御部
１４ａ ＣＰＵ
１４ｂ ＲＯＭ
１４ｃ ＲＡＭ
１５ システムバス
１４１ 選択受付部
１４２ 予想者特定部
１４３ 購入履歴取得部
１４４ 買い目予測部
１４５ オッズ変動予測部
１４６ オッズ変動情報提供部
ＮＷ ネットワーク
ＳＡ、ＳＢ 情報処理システム

Claims (9)

1. 複数のレースのうち選択されたレースを識別する選択レース識別情報を受け付ける受付手段と、
   前記受付手段により受け付けられた前記選択レース識別情報が示すレースに出場する複数のレース体のうち何れかのレース体の入賞を予想した予想者を特定する特定手段と、
   前記複数のレースの何れかのレースの投票券を購入した購入者を識別する購入者識別情報と、購入された前記投票券の買い目の種類と、前記投票券が購入された前記レースを識別するレース識別情報とを対応付けて購入履歴として記憶する購入履歴記憶手段から、前記特定手段により特定された前記予想者を示す購入者識別情報と、過去のレースを示すレース識別情報とに対応する買い目の種類を取得する取得手段と、
   前記取得手段により取得された前記買い目の種類に基づいて、前記特定手段により特定された前記予想者が、前記選択されたレースで購入する投票券の買い目を予測する買い目予測手段と、
   前記買い目予測手段により予測された前記買い目に基づいて、前記選択されたレースの投票券のオッズの変動を予測する変動予測手段と、
   前記変動予測手段により予測されたオッズの変動を示す変動情報を表示させる制御手段と、
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 請求項１に記載の情報処理装置において、
   前記選択されたレースに出場する複数のレース体のうち選択されたレース体を示す選択情報を受け付ける選択情報受付手段を更に備え、
   前記特定手段は、前記選択されたレースについて、前記選択情報受付手段により受け付けられた前記選択情報が示すレース体が入賞すると予想した予想者を特定し、
   前記変動予測手段は、前記選択されたレースの投票券のうち、前記選択情報受付手段により受け付けられた前記選択情報が示すレース体を含む買い目の投票券のオッズの変動を予測することを特徴とする情報処理装置。
3. 請求項１又は２に記載の情報処理装置において、
   前記複数のレースのそれぞれごとに、レースを識別するレース識別情報と、前記レースに関するレース情報とを対応付けて記憶するレース情報記憶手段から、前記特定手段により特定された前記予想者が投票券を購入した過去のレースを示すレース識別情報に対応するレース情報と、前記受付手段により受け付けられた前記選択レース識別情報に対応するレース情報とを取得するレース情報取得手段を更に備え、
   前記買い目予測手段は、前記取得手段により取得された前記買い目の種類と、前記レース情報取得手段により取得された前記レース情報とに基づいて、前記予想者が前記選択されたレースで購入する投票券の買い目を予測することを特徴とする情報処理装置。
4. 請求項１乃至３の何れか１項に記載の情報処理装置において、
   前記特定手段により特定された前記予想者のうち、前記選択されたレースの投票券を現時点以降に購入しないと予測される予想者を特定する第２特定手段を更に備え、
   前記買い目予測手段は、前記特定手段により特定された予想者のうち、前記第２特定手段により特定された予想者以外の予想者が前記選択されたレースで購入する投票券の買い目を予測することを特徴とする情報処理装置。
5. 請求項１乃至４の何れか１項に記載の情報処理装置において、
   前記購入者識別情報、前記買い目の種類、前記レース識別情報、及び前記投票券の購入金額を対応付けて前記購入履歴として記憶する前記購入履歴記憶手段から、前記特定手段により特定された前記予想者を示す購入者識別情報に対応する購入金額を取得する購入金額取得手段を更に備え、
   前記変動予測手段は、前記買い目予測手段により予測された前記買い目と、前記購入金額取得手段により取得された前記購入金額とに基づいて、前記変動を予測することを特徴とする情報処理装置。
6. 請求項１乃至５の何れか１項に記載の情報処理装置において、
   前記複数のレースのそれぞれごとに、レースを識別するレース識別情報と、該レースの投票券のオッズとを対応付けて記憶するオッズ記憶手段から、前記特定手段により特定された前記予想者が投票券を購入した過去のレースを示すレース識別情報に対応するオッズを取得するオッズ取得手段を更に備え、
   前記買い目予測手段は、前記取得手段により取得された前記買い目の種類と、前記オッズ取得手段により取得されたオッズと、前記選択されたレースの投票券の所定時点のオッズとに基づいて、前記予想者が前記選択されたレースで購入する投票券の買い目を予測し、
   前記変動予測手段は、前記買い目予測手段により予測された前記買い目に基づいて、前記選択されたレースの投票券の変動後のオッズを予測し、
   前記買い目予測手段は、前記取得手段により取得された前記買い目の種類と、前記オッズ取得手段により取得されたオッズと、前記変動予測手段により予測された前記オッズとに基づいて、前記予想者が前記選択されたレースで購入する投票券の買い目を再予測し、
   前記変動予測手段は、前記買い目予測手段により再予測された前記買い目に基づいて、前記選択されたレースの投票券の変動後のオッズを再予測することを特徴とする情報処理装置。
7. 請求項１乃至６の何れか１項に記載の情報処理装置において、
   前記特定手段は、前記複数のレースの何れかのレースに出場する複数のレース体のうち入賞すると予想されたレース体を示す予想レース体情報と、該レース体が入賞すると予想した予想者を識別する予想者識別情報と、該レースを識別する予想レース識別情報とを含む予想情報を配信するウェブサイトから、前記選択されたレースを示す予想レース識別情報に対応する予想者識別情報をネットワークを介して取得し、
   前記特定手段により取得された前記予想者識別情報と、過去のレースを示す予想レース識別情報とに対応する予想レース体情報を含む予想情報を、前記ウェブサイトから前記ネットワークを介して取得する予想情報取得手段と、
   前記購入者識別情報、前記買い目の種類、前記レース識別情報、及び投票されたレース体を示す投票レース体情報を対応付けて前記購入履歴として記憶する前記購入履歴記憶手段から、前記予想情報取得手段により取得された前記予想情報に含まれる予想レース識別情報が示すレースを示すレース識別情報に対応する投票レース体情報を取得する投票レース体情報取得手段と、
   前記予想情報取得手段により取得された前記予想情報に含まれる予想レース体情報と、前記投票レース体情報取得手段により取得された前記投票レース体情報との一致度に基づいて、該予想情報に含まれる予想レース識別情報が示すレースを示すレース識別情報に対応付けて前記購入履歴記憶手段に記憶された購入者識別情報の中から、前記特定手段により取得された前記予想者識別情報に関連付けられる購入者識別情報を特定する購入者特定手段と、
   を更に備え、
   前記取得手段は、前記購入者特定手段により特定された前記購入者識別情報に対応する買い目の種類を取得することを特徴とする情報処理装置。
8. コンピュータにより実行される情報処理方法であって、
   複数のレースのうち選択されたレースを識別する選択レース識別情報を受け付ける受付ステップと、
   前記受付ステップにより受け付けられた前記選択レース識別情報が示すレースに出場する複数のレース体のうち何れかのレース体の入賞を予想した予想者を特定する特定ステップと、
   前記複数のレースの何れかのレースの投票券を購入した購入者を識別する購入者識別情報と、購入された前記投票券の買い目の種類と、前記投票券が購入された前記レースを識別するレース識別情報とを対応付けて購入履歴として記憶する購入履歴記憶手段から、前記特定ステップにより特定された前記予想者を示す購入者識別情報と、過去のレースを示すレース識別情報とに対応する買い目の種類を取得する取得ステップと、
   前記取得ステップにより取得された前記買い目の種類に基づいて、前記特定ステップにより特定された前記予想者が、前記選択されたレースで購入する投票券の買い目を予測する買い目予測ステップと、
   前記買い目予測ステップにより予測された前記買い目に基づいて、前記選択されたレースの投票券のオッズの変動を予測する変動予測ステップと、
   前記変動予測ステップにより予測されたオッズの変動を示す変動情報を表示させる制御ステップと、
   を含むことを特徴とする情報処理方法。
9. コンピュータを、
   複数のレースのうち選択されたレースを識別する選択レース識別情報を受け付ける受付手段、
   前記受付手段により受け付けられた前記選択レース識別情報が示すレースに出場する複数のレース体のうち何れかのレース体の入賞を予想した予想者を特定する特定手段、
   前記複数のレースの何れかのレースの投票券を購入した購入者を識別する購入者識別情報と、購入された前記投票券の買い目の種類と、前記投票券が購入された前記レースを識別するレース識別情報とを対応付けて購入履歴として記憶する購入履歴記憶手段から、前記特定手段により特定された前記予想者を示す購入者識別情報と、過去のレースを示すレース識別情報とに対応する買い目の種類を取得する取得手段、
   前記取得手段により取得された前記買い目の種類に基づいて、前記特定手段により特定された前記予想者が、前記選択されたレースで購入する投票券の買い目を予測する買い目予測手段、
   前記買い目予測手段により予測された前記買い目に基づいて、前記選択されたレースの投票券のオッズの変動を予測する変動予測手段、及び、
   前記変動予測手段により予測されたオッズの変動を示す変動情報を表示させる制御手段、
   として機能させることを特徴とする情報処理プログラム。

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