札幌 8R 詳細AI予想
本レースの全馬 AI 評価と推奨馬券を掲載します。期待値プラスと判定した馬のみ買い目に含めています。
モデル
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ビービーバザーク 推奨 |
▲和田陽 |
実14.3 |
B△ A▽勝率8% EV+15% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +55% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 7.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 8.1% / 期待値 +16% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 2 |
マーベリックシチー 推奨 |
鮫島駿 |
実25.5 |
B△ A▽勝率8% EV+106% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +176% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 3.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 8.1% / 期待値 +106% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 3 |
カフェブーケット |
☆長浜 |
実69.8 |
B▽ A▽勝率8% EV+464% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +358% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 1.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 8.1% / 期待値 +465% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 4 |
リュミナーズ |
佐々木 |
実52.9 |
B○ A△勝率9% EV+366% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +486% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 1.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.8% / 期待値 +367% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 5 |
ジェネラスキング |
横山武 |
実7.0 |
B▲ A◎勝率9% EV-38% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 14.3%) ◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 8.8% / 期待値 -38% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 6 |
ザハント |
小沢 |
実43.5 |
B▽ A▽勝率8% EV+251% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +73% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 2.3%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 8.1% / 期待値 +252% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 7 |
オンザムービー |
横山和 |
実3.3 |
B× A△勝率8% EV-73% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 30.3%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.1% / 期待値 -73% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 8 |
タイキルッジェーロ 推奨 |
北村友 |
実12.1 |
B◎ A○勝率9% EV+6% 詳細▼ |
前5走 過去走データ取得失敗 (horse_results 不在) |
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 8.3%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 8.8% / 期待値 +7% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 9 |
ハイライトニング |
池添 |
実33.2 |
B△ A▲勝率9% EV+192% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +260% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 3.0%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.8% / 期待値 +193% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 10 |
ファンタイムギフト |
丹内 |
実9.5 |
B× A▽勝率8% EV-23% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 10.5%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.1% / 期待値 -23% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 11 |
アルニラム |
古川吉 |
実122.9 |
B▽ A▽勝率8% EV+894% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +366% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 0.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 8.1% / 期待値 +894% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 12 |
ピエナオルカ |
▲小林美 |
実2.3 |
B× A△勝率8% EV-81% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 43.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.1% / 期待値 -81% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
AI評価
🌟◎鉄板本命 ◎本命 ○対抗 ▲注目
△押さえ ▽下位 ×推奨外
/ 期待値 100円賭けたときの想定利益率
/ オッズ 実=リアル取得済 推定=推定オッズ
AIの推奨本命の次点
出走馬全12頭
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+34% (妙味あり)
AI 予想勝率
11.1% (オッズ暗示: 8.3%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 8.8% / 期待値 +7%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+486% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
11.1% (オッズ暗示: 1.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 8.8% / 期待値 +367%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-24% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
10.9% (オッズ暗示: 14.3%)
◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 8.8% / 期待値 -38%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+55% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.9% (オッズ暗示: 7.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 8.1% / 期待値 +16%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+176% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.9% (オッズ暗示: 3.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 8.1% / 期待値 +106%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+260% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.9% (オッズ暗示: 3.0%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 8.8% / 期待値 +193%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-69% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
9.5% (オッズ暗示: 30.3%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 8.1% / 期待値 -73%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-85% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.6% (オッズ暗示: 43.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 8.1% / 期待値 -81%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+358% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.6% (オッズ暗示: 1.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 8.1% / 期待値 +465%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-62% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
4.0% (オッズ暗示: 10.5%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 8.1% / 期待値 -23%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+73% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
4.0% (オッズ暗示: 2.3%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 8.1% / 期待値 +252%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+366% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
3.8% (オッズ暗示: 0.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 12位 / 勝率 8.1% / 期待値 +894%
💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。印は推奨モデル (B) 基準、「A:」は A モデルの評価。買い目は期待値プラスのみ推奨。
このレースの推奨馬券 2モデル並走 (AI 期待値プラス判定)
A. 現行モデル (binary)
-
単勝
2
マーベリックシチー
実25.5倍
期待値 +177%
推奨 10.0〜30.0倍
200円
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
2
マーベリックシチー
実25.5倍
期待値 +177%
推奨 10.0〜30.0倍
400円
-
単勝
1
ビービーバザーク
実14.3倍
期待値 +55%
推奨 10.0〜30.0倍
200円
-
単勝
8
タイキルッジェーロ
実12.1倍
期待値 +34%
推奨 10.0〜30.0倍
200円
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ビービーバザーク 推奨 |
▲和田陽 |
実14.3 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 2 |
マーベリックシチー 推奨 |
鮫島駿 |
実25.5 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +106% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 3 |
カフェブーケット |
☆長浜 |
実69.8 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +464% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 4 |
リュミナーズ |
佐々木 |
実52.9 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +366% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 5 |
ジェネラスキング |
横山武 |
実7.0 |
◎詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 6 |
ザハント |
小沢 |
実43.5 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +251% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 7 |
オンザムービー |
横山和 |
実3.3 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 8 |
タイキルッジェーロ 推奨 |
北村友 |
実12.1 |
○詳細▼ |
前5走 過去走データ取得失敗 (horse_results 不在) |
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 9 |
ハイライトニング |
池添 |
実33.2 |
▲詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +192% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 10 |
ファンタイムギフト |
丹内 |
実9.5 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 10.5%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 11 |
アルニラム |
古川吉 |
実122.9 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +894% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 12 |
ピエナオルカ |
▲小林美 |
実2.3 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
AI評価
🌟◎鉄板本命 ◎本命 ○対抗 ▲注目
△押さえ ▽下位 ×推奨外
/ 期待値 100円賭けたときの想定利益率
/ オッズ 実=リアル取得済 推定=推定オッズ
AIの推奨本命の次点
出走馬全12頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-38% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
8.8% (オッズ暗示: 14.3%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+6% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
8.8% (オッズ暗示: 8.3%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+192% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.8% (オッズ暗示: 3.0%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+366% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.8% (オッズ暗示: 1.9%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-81% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
8.1% (オッズ暗示: 43.5%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-73% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
8.1% (オッズ暗示: 30.3%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-23% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
8.1% (オッズ暗示: 10.5%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+15% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
8.1% (オッズ暗示: 7.0%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+106% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.1% (オッズ暗示: 3.9%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+251% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.1% (オッズ暗示: 2.3%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+464% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.1% (オッズ暗示: 1.4%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+894% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.1% (オッズ暗示: 0.8%)
💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。買い目は期待値プラスのみ推奨。
このレースの推奨馬券 2モデル並走 (AI 期待値プラス判定)
A. 現行モデル (binary)
-
単勝
2
マーベリックシチー
実25.5倍
期待値 +106%
推奨 12.4〜30.0倍
200円
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
2
マーベリックシチー
実25.5倍
期待値 +106%
推奨 12.4〜30.0倍
400円
-
単勝
1
ビービーバザーク
実14.3倍
期待値 +16%
推奨 12.4〜30.0倍
200円
-
単勝
8
タイキルッジェーロ
実12.1倍
期待値 +7%
推奨 11.3〜30.0倍
200円
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