函館 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 |
サンオブザサン |
斎藤 |
実13.7 |
B▽ A▽勝率7% EV-2% 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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 7.3%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.1% / 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。 |
| 2 |
バンダムソレール 推奨 |
★河原田 |
実19.6 |
B▲ A▽勝率7% EV+40% 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) +78% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 5.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 7.1% / 期待値 +40% ※ 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 |
チャーチルデュース |
武豊 |
実6.3 |
B△ A▲勝率7% EV-55% 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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 15.9%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 7.1% / 期待値 -55% ※ 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 |
コウソクユノ |
☆長浜 |
実14.9 |
B▽ A▽勝率7% EV+6% 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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 6.7%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8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。 |
| 5 |
ディープマウンテン |
△鷲頭 |
実25.9 |
B▽ A▽勝率7% EV+84% 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) +69% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 3.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 7.1% / 期待値 +85% ※ 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 |
イトシサ |
☆舟山 |
実10.1 |
B○ A△勝率7% EV-27% 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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 9.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.1% / 期待値 -28% ※ 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 |
フロムザムーン |
▲大久保 |
実53.6 |
B△ A▽勝率7% EV+282% 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) +388% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 1.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 7.1% / 期待値 +283% ※ 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 |
ホウオウライセンス |
横山武 |
実16.7 |
B▽ A▽勝率7% EV+19% 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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 6.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 7.1% / 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。 |
| 9 |
ペガサスウィンド |
鮫島駿 |
実11.3 |
B▽ A△勝率7% EV-19% 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 8.8%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.1% / 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。 |
| 10 |
ダノンアクション |
横山和 |
実11.6 |
B▽ A△勝率7% EV-17% 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 8.6%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.1% / 期待値 -17% ※ 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 |
ルージュプルーヴ 推奨 |
小沢 |
実16.6 |
B▽ A▽勝率7% EV+18% 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) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 6.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 7.1% / 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。 |
| 12 |
モンロワイヤル |
丹内 |
実6.1 |
B△ A○勝率7% EV-56% 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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 16.4%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 7.1% / 期待値 -56% ※ 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。 |
| 13 |
レースクイーン 推奨 |
横山琉 |
実18.7 |
B▽ A▽勝率7% EV+33% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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 6.6% (オッズ暗示: 5.3%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 7.1% / 期待値 +34% ※ 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。 |
| 14 |
メイショウセンドウ |
吉田隼 |
実4.1 |
B× A×勝率7% EV-70% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 24.4%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 7.1% / 期待値 -71% ※ 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14頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-63% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 24.4%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 7.1% / 期待値 -71%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-8% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 9.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 7.1% / 期待値 -28%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+78% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 5.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 12位 / 勝率 7.1% / 期待値 +40%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+388% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 1.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 14位 / 勝率 7.1% / 期待値 +283%
×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
6.6% (オッズ暗示: 16.4%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 7.1% / 期待値 -56%
×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
6.6% (オッズ暗示: 15.9%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 7.1% / 期待値 -55%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-24% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
6.6% (オッズ暗示: 8.6%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 7.1% / 期待値 -17%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-10% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
6.6% (オッズ暗示: 7.3%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 7.1% / 期待値 -2%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-2% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
6.6% (オッズ暗示: 6.7%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 7.1% / 期待値 +6%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+8% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
6.6% (オッズ暗示: 6.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 7.1% / 期待値 +19%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+22% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
6.6% (オッズ暗示: 5.3%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 7.1% / 期待値 +34%
🌟◎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
6.6% (オッズ暗示: 3.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 13位 / 勝率 7.1% / 期待値 +85%
×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
5.5% (オッズ暗示: 8.8%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 7.1% / 期待値 -19%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-8% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
5.5% (オッズ暗示: 6.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 7.1% / 期待値 +19%
💡 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
バンダムソレール
実19.6倍
期待値 +39%
推奨 14.0〜30.0倍
100円
-
単勝
13
レースクイーン
実18.7倍
期待値 +33%
推奨 14.0〜30.0倍
100円
-
単勝
11
ルージュプルーヴ
実16.6倍
期待値 +18%
推奨 14.0〜30.0倍
100円
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
2
バンダムソレール
実19.6倍
期待値 +78%
推奨 11.0〜30.0倍
200円
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
サンオブザサン |
斎藤 |
実13.7 |
▽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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 7.3%) ※ 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。 |
| 2 |
バンダムソレール 推奨 |
★河原田 |
実19.6 |
▽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) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 7.1% (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。 |
| 3 |
チャーチルデュース |
武豊 |
実6.3 |
▲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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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。 |
| 4 |
コウソクユノ |
☆長浜 |
実14.9 |
▽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) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 6.7%) ※ 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。 |
| 5 |
ディープマウンテン |
△鷲頭 |
実25.9 |
▽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) +84% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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。 |
| 6 |
イトシサ |
☆舟山 |
実10.1 |
△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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 9.9%) ※ 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。 |
| 7 |
フロムザムーン |
▲大久保 |
実53.6 |
▽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) +282% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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 |
ホウオウライセンス |
横山武 |
実16.7 |
▽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) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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 |
ペガサスウィンド |
鮫島駿 |
実11.3 |
△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 7.1% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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。 |
| 10 |
ダノンアクション |
横山和 |
実11.6 |
△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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 8.6%) ※ 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。 |
| 11 |
ルージュプルーヴ 推奨 |
小沢 |
実16.6 |
▽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) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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 |
モンロワイヤル |
丹内 |
実6.1 |
○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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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。 |
| 13 |
レースクイーン 推奨 |
横山琉 |
実18.7 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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。 |
| 14 |
メイショウセンドウ |
吉田隼 |
実4.1 |
×詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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。 |
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14頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-71% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 24.4%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-56% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 16.4%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-55% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 15.9%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-28% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 9.9%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-19% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 8.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-17% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 8.6%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-2% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 7.3%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+6% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 6.7%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+18% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 6.0%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+19% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 6.0%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+33% (妙味あり)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 5.3%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+40% (妙味あり)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 5.1%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+84% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 3.9%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+282% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 1.9%)
💡 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
バンダムソレール
実19.6倍
期待値 +39%
推奨 14.0〜30.0倍
100円
-
単勝
13
レースクイーン
実18.7倍
期待値 +33%
推奨 14.0〜30.0倍
100円
-
単勝
11
ルージュプルーヴ
実16.6倍
期待値 +18%
推奨 14.0〜30.0倍
100円
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
2
バンダムソレール
実19.6倍
期待値 +78%
推奨 11.0〜30.0倍
200円
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