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 |
デイトナチャンプ |
武豊 |
実1.9 |
B🌟◎ A×勝率21% EV-60% 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 1 ◎ 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 40.5% (オッズ暗示: 52.6%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 21.0% / 期待値 -60% ※ 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 |
ナハトナナレオン |
佐々木 |
実9.5 |
B△ A△勝率10% EV-2% 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 10.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.3% / 期待値 -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。 |
| 3 |
メイショウハッケイ |
▲和田陽 |
実9.1 |
B▲ A▲勝率15% EV+38% 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) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.9% (オッズ暗示: 11.0%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.3% / 期待値 +39% ※ 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 |
マジカルシャイン |
◇古川奈 |
実37.8 |
B▽ A▽勝率3% EV+22% 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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 2.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.2% / 期待値 +22% ※ 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 |
コスモレッド |
池添 |
実5.8 |
B○ A○勝率19% EV+11% 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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.0% (オッズ暗示: 17.2%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.2% / 期待値 +12% ※ 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 |
トップオンザヒル |
小沢 |
実71.2 |
B▽ A▽勝率2% EV+23% 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) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.7% / 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。 |
| 7 |
ルクスアドラー |
☆舟山 |
実52.9 |
B▽ A▽勝率2% EV-8% 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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.7% / 期待値 -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。 |
| 8 |
ダノンフィオーレ |
北村友 |
実19.5 |
B▽ A▽勝率4% EV-26% 詳細▼ |
|
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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 5.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.8% / 期待値 -27% ※ 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 |
サンウリエル |
川又 |
実13.2 |
B△ A△勝率7% EV-5% 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 7.6%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.1% / 期待値 -6% ※ 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 |
クイーンズワーフ |
★河原田 |
実12.8 |
B△ A△勝率8% EV0% 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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 7.8%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.8% / 期待値 -1% ※ 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 |
フクシマコウヨウ |
岩田康 |
実98.1 |
B▽ A▽勝率2% EV+69% 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.7% / 期待値 +70% ※ 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 |
トレヴィ |
丹内 |
実14.2 |
B▽ A▽勝率7% EV+1% 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 7.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.1% / 期待値 +1% ※ 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)
-23% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
40.5% (オッズ暗示: 52.6%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 21.0% / 期待値 -60%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-13% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
15.0% (オッズ暗示: 17.2%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 19.2% / 期待値 +12%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+8% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
11.9% (オッズ暗示: 11.0%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 15.3% / 期待値 +39%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-34% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.9% (オッズ暗示: 10.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 10.3% / 期待値 -2%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-19% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
6.1% (オッズ暗示: 7.6%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 7.1% / 期待値 -6%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-25% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
5.9% (オッズ暗示: 7.8%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 7.8% / 期待値 -1%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-40% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
4.2% (オッズ暗示: 7.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 7.1% / 期待値 +1%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-37% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
3.2% (オッズ暗示: 5.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 3.8% / 期待値 -27%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-8% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.4% (オッズ暗示: 2.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 3.2% / 期待値 +22%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-18% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
1.5% (オッズ暗示: 1.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 1.7% / 期待値 -8%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+10% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
1.5% (オッズ暗示: 1.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 1.7% / 期待値 +23%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-36% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.7% (オッズ暗示: 1.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 12位 / 勝率 1.7% / 期待値 +70%
💡 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 |
デイトナチャンプ |
武豊 |
実1.9 |
×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 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 21.0% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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 |
ナハトナナレオン |
佐々木 |
実9.5 |
△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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.3% (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。 |
| 3 |
メイショウハッケイ |
▲和田陽 |
実9.1 |
▲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) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 15.3% (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。 |
| 4 |
マジカルシャイン |
◇古川奈 |
実37.8 |
▽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) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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 |
コスモレッド |
池添 |
実5.8 |
○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) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 19.2% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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 |
トップオンザヒル |
小沢 |
実71.2 |
▽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) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.7% (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。 |
| 7 |
ルクスアドラー |
☆舟山 |
実52.9 |
▽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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (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。 |
| 8 |
ダノンフィオーレ |
北村友 |
実19.5 |
▽詳細▼ |
|
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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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 |
サンウリエル |
川又 |
実13.2 |
△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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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 |
クイーンズワーフ |
★河原田 |
実12.8 |
△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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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。 |
| 11 |
フクシマコウヨウ |
岩田康 |
実98.1 |
▽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) +69% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.7% (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。 |
| 12 |
トレヴィ |
丹内 |
実14.2 |
▽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) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.1% (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。 |
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)
-60% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
21.0% (オッズ暗示: 52.6%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+11% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
19.2% (オッズ暗示: 17.2%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+38% (妙味あり)
AI 予想勝率
15.3% (オッズ暗示: 11.0%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-2% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
10.3% (オッズ暗示: 10.5%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-1% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
7.8% (オッズ暗示: 7.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-6% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 7.6%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+1% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 7.0%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-27% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
3.8% (オッズ暗示: 5.1%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+22% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
3.2% (オッズ暗示: 2.6%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-8% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
1.7% (オッズ暗示: 1.9%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+23% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
1.7% (オッズ暗示: 1.4%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+69% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
1.7% (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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