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-59% 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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 38.0% (オッズ暗示: 52.6%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 21.3% / 期待値 -59% ※ 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10.0 |
B△ A△勝率9% EV-13% 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 10.0%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.6% / 期待値 -14% ※ 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8.5 |
B▲ A▲勝率14% EV+19% 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) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.9% (オッズ暗示: 11.8%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.0% / 期待値 +19% ※ 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34.8 |
B▽ A▽勝率4% EV+45% 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) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 2.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.2% / 期待値 +45% ※ 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5.6 |
B○ A○勝率18% EV+1% 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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.0% (オッズ暗示: 17.9%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.1% / 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。 |
| 6 |
トップオンザヒル |
小沢 |
実64.3 |
B▽ A▽勝率3% EV+61% 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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.5% / 期待値 +62% ※ 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48.9 |
B▽ A▽勝率2% EV-6% 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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.9% / 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。 |
| 8 |
ダノンフィオーレ |
北村友 |
実20.2 |
B▽ A▽勝率4% EV-18% 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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 5.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.0% / 期待値 -18% ※ 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 推奨 |
川又 |
実12.0 |
B△ A△勝率10% EV+23% 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) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 8.3%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.3% / 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。 |
| 10 |
クイーンズワーフ |
★河原田 |
実12.2 |
B△ A△勝率9% EV+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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 8.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.6% / 期待値 +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 |
フクシマコウヨウ |
岩田康 |
実102.1 |
B▽ A▽勝率2% EV+95% 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.9% / 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。 |
| 12 |
トレヴィ |
丹内 |
実15.4 |
B▽ A▽勝率4% EV-30% 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 6.5%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.5% / 期待値 -31% ※ 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)
-28% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
38.0% (オッズ暗示: 52.6%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 21.3% / 期待値 -59%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-16% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
15.0% (オッズ暗示: 17.9%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 18.1% / 期待値 +1%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+0% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
11.9% (オッズ暗示: 11.8%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 14.0% / 期待値 +19%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+1% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
8.5% (オッズ暗示: 8.3%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 10.3% / 期待値 +23%
×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
6.9% (オッズ暗示: 10.0%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 8.6% / 期待値 -14%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-29% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
5.9% (オッズ暗示: 8.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 8.6% / 期待値 +5%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-45% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
3.6% (オッズ暗示: 6.5%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 4.5% / 期待値 -31%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+17% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
3.4% (オッズ暗示: 2.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 4.2% / 期待値 +45%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-35% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
3.2% (オッズ暗示: 5.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 4.0% / 期待値 -18%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-25% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
1.5% (オッズ暗示: 2.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 1.9% / 期待値 -6%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-1% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
1.5% (オッズ暗示: 1.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 2.5% / 期待値 +62%
×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
0.6% (オッズ暗示: 1.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 12位 / 勝率 1.9% / 期待値 +96%
💡 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
9
サンウリエル
実12.0倍
期待値 +2%
推奨 11.8〜30.0倍
¥100
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
このモデルは本レース見送り判定（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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 21.3% (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10.0 |
△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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 10.0%) ※ 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。 |
| 3 |
メイショウハッケイ |
▲和田陽 |
実8.5 |
▲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) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.0% (オッズ暗示: 11.8%) ※ 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。 |
| 4 |
マジカルシャイン |
◇古川奈 |
実34.8 |
▽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) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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 |
コスモレッド |
池添 |
実5.6 |
○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) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 18.1% (オッズ暗示: 17.9%) ※ 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。 |
| 6 |
トップオンザヒル |
小沢 |
実64.3 |
▽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) +61% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。 |
| 7 |
ルクスアドラー |
☆舟山 |
実48.9 |
▽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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。 |
| 8 |
ダノンフィオーレ |
北村友 |
実20.2 |
▽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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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 |
サンウリエル 推奨 |
川又 |
実12.0 |
△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) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.3% (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。 |
| 10 |
クイーンズワーフ |
★河原田 |
実12.2 |
△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) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 8.2%) ※ 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。 |
| 11 |
フクシマコウヨウ |
岩田康 |
実102.1 |
▽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) +95% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.9% (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。 |
| 12 |
トレヴィ |
丹内 |
実15.4 |
▽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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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)
-59% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
21.3% (オッズ暗示: 52.6%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+1% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
18.1% (オッズ暗示: 17.9%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+19% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
14.0% (オッズ暗示: 11.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+23% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
10.3% (オッズ暗示: 8.3%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-14% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
8.6% (オッズ暗示: 10.0%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+5% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
8.6% (オッズ暗示: 8.2%)
×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
4.5% (オッズ暗示: 6.5%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+45% (妙味あり)
AI 予想勝率
4.2% (オッズ暗示: 2.9%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-18% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
4.0% (オッズ暗示: 5.0%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+61% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
2.5% (オッズ暗示: 1.6%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-6% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
1.9% (オッズ暗示: 2.0%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+95% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
1.9% (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 (AI 期待値プラス判定)
A. 現行モデル (binary)
-
単勝
9
サンウリエル
実12.0倍
期待値 +23%
推奨 10.0〜30.0倍
¥100
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）
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