福島 2R 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 |
ワイルドミュール |
荻野極 |
実9.3 |
B△ A▽勝率7% EV-39% 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 10.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.6% / 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。 |
| 2 |
ビレッジルイーザ |
▲佐藤 |
実8.9 |
B△ A▽勝率7% EV-41% 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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 11.2%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.6% / 期待値 -42% ※ 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 |
エルミー |
三浦 |
実6.3 |
B▲ A△勝率7% EV-54% 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 15.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.7% / 期待値 -54% ※ 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 |
イセッセイ |
小林脩 |
実116.7 |
B▽ A▽勝率7% EV+637% 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) +678% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 0.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 6.6% / 期待値 +638% ※ 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 |
タマモチョコチップ |
菊沢 |
実4.0 |
B○ A△勝率7% EV-71% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 6.7% (オッズ暗示: 25.0%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.6% / 期待値 -72% ※ 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 |
サイモンセレーノ |
▲石神道 |
実2.6 |
B× A△勝率7% EV-84% 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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 38.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.6% / 期待値 -84% ※ 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 |
キミガハマ |
小崎 |
実51.1 |
B▽ A▽勝率7% EV+221% 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) +240% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 2.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 6.6% / 期待値 +222% ※ 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 |
アルバニクス |
▲上里 |
実130.0 |
B▽ A▽勝率7% EV+707% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +766% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 0.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 6.6% / 期待値 +708% ※ 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 |
アインプロージット 推奨 |
坂井 |
実24.5 |
B▽ A▽勝率7% EV+53% 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 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +63% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 4.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.6% / 期待値 +54% ※ 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 |
ベアエクスプレス |
松岡 |
実78.0 |
B▽ A○勝率7% EV+409% 詳細▼ |
|
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 11位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +420% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 1.3%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 6.9% / 期待値 +410% ※ 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 |
ゼフィリア 推奨 |
原 |
実26.9 |
B▽ A▽勝率7% EV+73% 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) +79% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 3.7%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 6.6% / 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。 |
| 12 |
ホウライブラック |
▲石田 |
実32.1 |
B▽ A◎勝率7% EV+117% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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) +113% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 3.1%) ◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 6.9% / 期待値 +118% ※ 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 |
メイショウミズホ |
大野 |
実111.4 |
B▽ A▽勝率7% EV+610% 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 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +642% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 0.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 6.6% / 期待値 +610% ※ 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 |
セイスイカルメン |
木幡巧 |
実113.2 |
B▽ A▲勝率7% EV+663% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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 13位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +654% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 0.9%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 6.9% / 期待値 +664% ※ 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。 |
| 15 |
アジュアカレンツ |
武藤 |
実15.1 |
B△ A▽勝率7% EV-4% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 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 6.7% (オッズ暗示: 6.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.6% / 期待値 -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15頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-83% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 38.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 6.6% / 期待値 -84%
×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
6.7% (オッズ暗示: 25.0%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 6.6% / 期待値 -72%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-58% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 15.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 6.7% / 期待値 -54%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-41% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 11.2%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 6.6% / 期待値 -42%
×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
6.7% (オッズ暗示: 10.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 6.6% / 期待値 -39%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+0% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 6.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 6.6% / 期待値 -4%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+63% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 4.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 6.6% / 期待値 +54%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+79% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 3.7%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 6.6% / 期待値 +73%
△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)
+113% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 3.1%)
◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 6.9% / 期待値 +118%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+240% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 2.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 12位 / 勝率 6.6% / 期待値 +222%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 11位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+420% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 1.3%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 6.9% / 期待値 +410%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+642% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 0.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 13位 / 勝率 6.6% / 期待値 +610%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 13位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+654% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 0.9%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 6.9% / 期待値 +664%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+678% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 0.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 14位 / 勝率 6.6% / 期待値 +638%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+766% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 0.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 15位 / 勝率 6.6% / 期待値 +708%
💡 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)
このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
11
ゼフィリア
実26.9倍
期待値 +79%
推奨 15.0〜30.0倍
200円
-
単勝
9
アインプロージット
実24.5倍
期待値 +63%
推奨 15.0〜30.0倍
100円
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ワイルドミュール |
荻野極 |
実9.3 |
▽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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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。 |
| 2 |
ビレッジルイーザ |
▲佐藤 |
実8.9 |
▽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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 11.2%) ※ 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 |
エルミー |
三浦 |
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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (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 |
イセッセイ |
小林脩 |
実116.7 |
▽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) +637% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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 |
タマモチョコチップ |
菊沢 |
実4.0 |
△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) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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。 |
| 6 |
サイモンセレーノ |
▲石神道 |
実2.6 |
△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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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。 |
| 7 |
キミガハマ |
小崎 |
実51.1 |
▽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) +221% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (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 |
アルバニクス |
▲上里 |
実130.0 |
▽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) +707% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (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。 |
| 9 |
アインプロージット 推奨 |
坂井 |
実24.5 |
▽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 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +53% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。 |
| 10 |
ベアエクスプレス |
松岡 |
実78.0 |
○詳細▼ |
|
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 2位 (上位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +409% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。 |
| 11 |
ゼフィリア 推奨 |
原 |
実26.9 |
▽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) +73% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。 |
| 12 |
ホウライブラック |
▲石田 |
実32.1 |
◎詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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) +117% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。 |
| 13 |
メイショウミズホ |
大野 |
実111.4 |
▽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 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +610% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。 |
| 14 |
セイスイカルメン |
木幡巧 |
実113.2 |
▲詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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) +663% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。 |
| 15 |
アジュアカレンツ |
武藤 |
実15.1 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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。 |
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15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)
+117% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.9% (オッズ暗示: 3.1%)
○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)
+409% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.9% (オッズ暗示: 1.3%)
○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)
+663% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.9% (オッズ暗示: 0.9%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-54% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 15.9%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-84% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.6% (オッズ暗示: 38.5%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-72% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.6% (オッズ暗示: 25.0%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-42% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.6% (オッズ暗示: 11.2%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-39% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.6% (オッズ暗示: 10.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-4% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
6.6% (オッズ暗示: 6.6%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+53% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.6% (オッズ暗示: 4.1%)
🌟◎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
6.6% (オッズ暗示: 3.7%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+221% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.6% (オッズ暗示: 2.0%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+610% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.6% (オッズ暗示: 0.9%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+637% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.6% (オッズ暗示: 0.9%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+707% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.6% (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)
このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
11
ゼフィリア
実26.9倍
期待値 +79%
推奨 15.0〜30.0倍
200円
-
単勝
9
アインプロージット
実24.5倍
期待値 +63%
推奨 15.0〜30.0倍
100円
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