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8.4 |
B△ A▽勝率7% EV-44% 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 11.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.6% / 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。 |
| 2 |
ビレッジルイーザ |
▲佐藤 |
実11.0 |
B△ A▽勝率7% EV-27% 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 9.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.6% / 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。 |
| 3 |
エルミー |
三浦 |
実6.1 |
B▲ A△勝率7% EV-59% 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 6.7% (オッズ暗示: 16.4%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.7% / 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。 |
| 4 |
イセッセイ |
小林脩 |
実91.5 |
B▽ A▽勝率7% EV+503% 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) +509% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 1.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 6.6% / 期待値 +503% ※ 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4.5 |
B○ A△勝率7% EV-70% 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) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 22.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.6% / 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。 |
| 6 |
サイモンセレーノ |
▲石神道 |
実2.8 |
B× A△勝率7% EV-81% 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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 35.7%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.6% / 期待値 -82% ※ 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33.6 |
B▽ A▽勝率7% EV+121% 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) +124% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 3.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 6.6% / 期待値 +122% ※ 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104.4 |
B▽ A▽勝率7% EV+588% 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) +596% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 1.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 6.6% / 期待値 +589% ※ 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21.7 |
B▽ A▽勝率7% EV+43% 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) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 4.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 6.6% / 期待値 +43% ※ 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55.0 |
B▽ A○勝率7% EV+280% 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) +266% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 1.8%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 6.9% / 期待値 +280% ※ 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21.6 |
B▽ A▽勝率7% EV+42% 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) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 4.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10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。 |
| 12 |
ホウライブラック |
▲石田 |
実26.8 |
B▽ A◎勝率7% EV+85% 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) +78% (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 1位 / 勝率 6.9% / 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。 |
| 13 |
メイショウミズホ |
大野 |
実86.2 |
B▽ A▽勝率7% EV+468% 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) +474% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 1.2%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 6.6% / 期待値 +468% ※ 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78.1 |
B▽ A▲勝率7% EV+440% 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 12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 3位 / 勝率 6.9% / 期待値 +440% ※ 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11.3 |
B△ A▽勝率7% EV-25% 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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 8.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.6% / 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。 |
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)
-81% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 35.7%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 6.6% / 期待値 -82%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-70% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 22.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 6.6% / 期待値 -70%
×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
6.7% (オッズ暗示: 16.4%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 6.7% / 期待値 -59%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-44% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 11.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 6.6% / 期待値 -45%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-27% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 9.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 6.6% / 期待値 -27%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-25% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 8.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 6.6% / 期待値 -25%
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+44% (妙味あり)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 4.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 6.6% / 期待値 +42%
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+44% (妙味あり)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 4.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 6.6% / 期待値 +43%
△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)
+78% (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 1位 / 勝率 6.9% / 期待値 +85%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+124% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 3.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 12位 / 勝率 6.6% / 期待値 +122%
△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)
+266% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 1.8%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 6.9% / 期待値 +280%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 12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 3位 / 勝率 6.9% / 期待値 +440%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+474% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 1.2%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 13位 / 勝率 6.6% / 期待値 +468%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+509% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 1.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 14位 / 勝率 6.6% / 期待値 +503%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+596% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 1.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 15位 / 勝率 6.6% / 期待値 +589%
💡 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
9
アインプロージット
実21.7倍
期待値 +44%
推奨 15.0〜30.0倍
100円
-
単勝
11
ゼフィリア
実21.6倍
期待値 +43%
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8.4 |
▽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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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。 |
| 2 |
ビレッジルイーザ |
▲佐藤 |
実11.0 |
▽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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 9.1%) ※ 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 |
エルミー |
三浦 |
実6.1 |
△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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (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。 |
| 4 |
イセッセイ |
小林脩 |
実91.5 |
▽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) +503% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。 |
| 5 |
タマモチョコチップ |
菊沢 |
実4.5 |
△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) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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 |
サイモンセレーノ |
▲石神道 |
実2.8 |
△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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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。 |
| 7 |
キミガハマ |
小崎 |
実33.6 |
▽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) +121% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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104.4 |
▽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) +588% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (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 |
アインプロージット 推奨 |
坂井 |
実21.7 |
▽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 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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 |
ベアエクスプレス |
松岡 |
実55.0 |
○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) +280% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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 |
ゼフィリア 推奨 |
原 |
実21.6 |
▽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) +42% (妙味あり) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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。 |
| 12 |
ホウライブラック |
▲石田 |
実26.8 |
◎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) +85% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.9% (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。 |
| 13 |
メイショウミズホ |
大野 |
実86.2 |
▽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) +468% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。 |
| 14 |
セイスイカルメン |
木幡巧 |
実78.1 |
▲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) +440% (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。 |
| 15 |
アジュアカレンツ |
武藤 |
実11.3 |
▽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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.6% (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。 |
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)
+85% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.9% (オッズ暗示: 3.7%)
○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)
+280% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.9% (オッズ暗示: 1.8%)
○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)
+440% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.9% (オッズ暗示: 1.3%)
×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
6.7% (オッズ暗示: 16.4%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-82% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.6% (オッズ暗示: 35.7%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-70% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.6% (オッズ暗示: 22.2%)
×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
6.6% (オッズ暗示: 11.9%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-27% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
6.6% (オッズ暗示: 9.1%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-25% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
6.6% (オッズ暗示: 8.8%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+42% (妙味あり)
AI 予想勝率
6.6% (オッズ暗示: 4.6%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+43% (妙味あり)
AI 予想勝率
6.6% (オッズ暗示: 4.6%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+121% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.6% (オッズ暗示: 3.0%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+468% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.6% (オッズ暗示: 1.2%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+503% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.6% (オッズ暗示: 1.1%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+588% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.6% (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)
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
9
アインプロージット
実21.7倍
期待値 +44%
推奨 15.0〜30.0倍
100円
-
単勝
11
ゼフィリア
実21.6倍
期待値 +43%
推奨 15.0〜30.0倍
100円
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