札幌 5R 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 |
ジャストワナフライ |
☆舟山 |
実36.7 |
B▽ A▽勝率6% EV+110% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 8位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 2.7%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.7% / 期待値 +111% ※ 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 |
サトノフルーク |
佐々木 |
実1.4 |
B🌟◎ A×勝率25% EV-64% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 49.2% (オッズ暗示: 71.4%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 25.3% / 期待値 -65% ※ 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 |
コスモトップ |
西村淳 |
実15.9 |
B△ A△勝率8% EV+32% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 5位 (中位評価) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 6.3%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.3% / 期待値 +32% ※ 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 |
リアライズセレスト |
武豊 |
実9.5 |
B△ A△勝率13% EV+25% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 4位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 10.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 13.2% / 期待値 +25% ※ 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 |
ローザベッラ |
丹内 |
実23.9 |
B△ A△勝率6% EV+37% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 4.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.7% / 期待値 +37% ※ 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 |
レゾンフォルテ |
横山和 |
実9.1 |
B▲ A▲勝率13% EV+19% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 11.0%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.2% / 期待値 +20% ※ 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 |
マイネルラビリンス |
▲和田陽 |
実66.9 |
B▽ A▽勝率3% EV+96% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 9位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.5%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.9% / 期待値 +96% ※ 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 |
ミラマルニ |
黛 |
実103.1 |
B▽ A▽勝率3% EV+202% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 10位 (中位評価) ◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.9% / 期待値 +203% ※ 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 |
ノヴァヴェローチェ |
北村友 |
実6.8 |
B○ A○勝率17% EV+15% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.9% (オッズ暗示: 14.7%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.9% / 期待値 +15% ※ 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 |
サンライズジャポネ |
鮫島駿 |
実30.8 |
B▽ A▽勝率6% EV+76% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 7位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 3.2%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.7% / 期待値 +77% ※ 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10頭
◎AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 1位 (最上位評価)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-31% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
49.2% (オッズ暗示: 71.4%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 25.3% / 期待値 -65%
○AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 2位 (上位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+14% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
16.9% (オッズ暗示: 14.7%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 16.9% / 期待値 +15%
○AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 3位 (上位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-15% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
9.3% (オッズ暗示: 11.0%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 13.2% / 期待値 +20%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 4位 (中位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-14% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 10.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 13.2% / 期待値 +25%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 5位 (中位評価)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-47% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
3.3% (オッズ暗示: 6.3%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 8.3% / 期待値 +32%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 6位 (中位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-24% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
3.2% (オッズ暗示: 4.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 5.7% / 期待値 +37%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 7位 (中位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-7% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
3.0% (オッズ暗示: 3.2%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 5.7% / 期待値 +77%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 8位 (中位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+11% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
3.0% (オッズ暗示: 2.7%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 5.7% / 期待値 +111%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 9位 (中位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-3% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
1.4% (オッズ暗示: 1.5%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 2.9% / 期待値 +96%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 10位 (中位評価)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+49% (妙味あり)
AI 予想勝率
1.4% (オッズ暗示: 1.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 2.9% / 期待値 +203%
💡 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
両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ジャストワナフライ |
☆舟山 |
実36.7 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 8位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +110% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。 |
| 2 |
サトノフルーク |
佐々木 |
実1.4 |
×詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 25.3% (オッズ暗示: 71.4%) ※ 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。 |
| 3 |
コスモトップ |
西村淳 |
実15.9 |
△詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 5位 (中位評価) ◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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。 |
| 4 |
リアライズセレスト |
武豊 |
実9.5 |
△詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 4位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 13.2% (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。 |
| 5 |
ローザベッラ |
丹内 |
実23.9 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) ◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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 |
レゾンフォルテ |
横山和 |
実9.1 |
▲詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 13.2% (オッズ暗示: 11.0%) ※ 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。 |
| 7 |
マイネルラビリンス |
▲和田陽 |
実66.9 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 9位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +96% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。 |
| 8 |
ミラマルニ |
黛 |
実103.1 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 10位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +202% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。 |
| 9 |
ノヴァヴェローチェ |
北村友 |
実6.8 |
○詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.9% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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。 |
| 10 |
サンライズジャポネ |
鮫島駿 |
実30.8 |
▽詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 7位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +76% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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10頭
◎AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 1位 (最上位評価)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-65% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
25.3% (オッズ暗示: 71.4%)
○AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 2位 (上位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+15% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
16.9% (オッズ暗示: 14.7%)
○AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 3位 (上位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+19% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
13.2% (オッズ暗示: 11.0%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 4位 (中位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+25% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
13.2% (オッズ暗示: 10.5%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 5位 (中位評価)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+32% (妙味あり)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 6.3%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 6位 (中位評価)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+37% (妙味あり)
AI 予想勝率
5.7% (オッズ暗示: 4.2%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 7位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+76% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
5.7% (オッズ暗示: 3.2%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 8位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+110% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
5.7% (オッズ暗示: 2.7%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 9位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+96% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
2.9% (オッズ暗示: 1.5%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 10位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+202% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
2.9% (オッズ暗示: 1.0%)
💡 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
両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）
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