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 |
フィーユレアル |
▲上里 |
実50.4 |
B▽ A▽勝率7% EV+228% 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) +236% (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 13位 / 勝率 6.5% / 期待値 +229% ※ 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 |
ヒロイックヴァース |
▲石田 |
実4.7 |
B○ A×勝率7% EV-68% 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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 21.3%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.6% / 期待値 -69% ※ 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 |
ゴットタレント 推奨 |
杉原 |
実19.9 |
B△ A▽勝率7% EV+29% 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) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 5.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 6.5% / 期待値 +30% ※ 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 |
トランセンコ |
木幡育 |
実85.3 |
B▽ A▽勝率7% EV+456% 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) +468% (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 14位 / 勝率 6.5% / 期待値 +457% ※ 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 |
グラスフェザー |
木幡巧 |
実81.3 |
B▽ A△勝率7% EV+456% 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) +442% (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 4位 / 勝率 6.8% / 期待値 +456% ※ 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 |
アーティキュレート |
菊沢 |
実9.2 |
B△ A▽勝率7% EV-39% 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 10.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.5% / 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。 |
| 7 |
ニシノトマラナイ |
▲佐藤 |
実32.5 |
B▽ A▽勝率7% EV+112% 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) +116% (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 12位 / 勝率 6.5% / 期待値 +112% ※ 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 |
レヴェンドール |
▲石神道 |
実123.8 |
B▽ A▽勝率7% EV+707% 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) +725% (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 6.5% / 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 |
ディメンシア |
野中 |
実122.4 |
B▽ A△勝率7% EV+737% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 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) +716% (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 5位 / 勝率 6.8% / 期待値 +738% ※ 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 |
ペイシャオーヴァル |
松岡 |
実143.0 |
B▽ A△勝率7% EV+878% 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 15位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +853% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 0.7%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.8% / 期待値 +879% ※ 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 |
ルストラーレ |
原 |
実51.5 |
B▽ A○勝率7% EV+252% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 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) +243% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 1.9%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 6.8% / 期待値 +252% ※ 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 |
ジュンヴィヴァン |
荻野極 |
実57.4 |
B▽ A▲勝率7% EV+292% 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 10位 (中位評価) 🌟◎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 6.7% (オッズ暗示: 1.7%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 6.8% / 期待値 +293% ※ 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 |
レアリゼソンレーヴ 推奨 |
三浦 |
実20.8 |
B△ A▽勝率7% EV+37% 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) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 4.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.6% / 期待値 +38% ※ 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 |
サングラント |
戸崎圭 |
実6.6 |
B▲ A×勝率7% EV-54% 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 14 ◎ 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 6.7% (オッズ暗示: 15.2%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 6.8% / 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。 |
| 15 |
クリムゾンリーフ |
坂井 |
実1.8 |
B× A×勝率7% EV-88% 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 55.6%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.5% / 期待値 -88% ※ 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)
-88% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 55.6%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 6.5% / 期待値 -88%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-69% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 21.3%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 6.6% / 期待値 -69%
×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
6.7% (オッズ暗示: 15.2%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 6.8% / 期待値 -55%
×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
6.7% (オッズ暗示: 10.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 6.5% / 期待値 -40%
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+32% (妙味あり)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 5.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 6.5% / 期待値 +30%
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+38% (妙味あり)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 4.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 6.6% / 期待値 +38%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+116% (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 12位 / 勝率 6.5% / 期待値 +112%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+236% (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 13位 / 勝率 6.5% / 期待値 +229%
△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)
+243% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 1.9%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 6.8% / 期待値 +252%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 10位 (中位評価)
🌟◎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
6.7% (オッズ暗示: 1.7%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 6.8% / 期待値 +293%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+442% (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 4位 / 勝率 6.8% / 期待値 +456%
🌟◎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
6.7% (オッズ暗示: 1.2%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 14位 / 勝率 6.5% / 期待値 +457%
△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)
+716% (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 5位 / 勝率 6.8% / 期待値 +738%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+725% (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 6.5% / 期待値 +708%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 15位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+853% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 0.7%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 6.8% / 期待値 +879%
💡 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
3
ゴットタレント
実19.9倍
期待値 +29%
推奨 15.3〜30.0倍
100円
❌不的中
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
13
レアリゼソンレーヴ
実20.8倍
期待値 +38%
推奨 15.0〜30.0倍
100円
❌不的中
-
単勝
3
ゴットタレント
実19.9倍
期待値 +32%
推奨 15.0〜30.0倍
100円
❌不的中
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
フィーユレアル |
▲上里 |
実50.4 |
▽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) +228% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (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。 |
| 2 |
ヒロイックヴァース |
▲石田 |
実4.7 |
×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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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。 |
| 3 |
ゴットタレント 推奨 |
杉原 |
実19.9 |
▽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) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.5% (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。 |
| 4 |
トランセンコ |
木幡育 |
実85.3 |
▽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) +456% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (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。 |
| 5 |
グラスフェザー |
木幡巧 |
実81.3 |
△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) +456% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.8% (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。 |
| 6 |
アーティキュレート |
菊沢 |
実9.2 |
▽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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 10.9%) ※ 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 |
ニシノトマラナイ |
▲佐藤 |
実32.5 |
▽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) +112% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (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。 |
| 8 |
レヴェンドール |
▲石神道 |
実123.8 |
▽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 6.5% (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 |
ディメンシア |
野中 |
実122.4 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 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 5位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +737% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.8% (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。 |
| 10 |
ペイシャオーヴァル |
松岡 |
実143.0 |
△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 6位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +878% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。 |
| 11 |
ルストラーレ |
原 |
実51.5 |
○詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 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) +252% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.8% (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。 |
| 12 |
ジュンヴィヴァン |
荻野極 |
実57.4 |
▲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 3位 (上位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +292% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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 |
レアリゼソンレーヴ 推奨 |
三浦 |
実20.8 |
▽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) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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。 |
| 14 |
サングラント |
戸崎圭 |
実6.6 |
×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 14 ◎ 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 6.8% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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。 |
| 15 |
クリムゾンリーフ |
坂井 |
実1.8 |
×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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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
×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
6.8% (オッズ暗示: 15.2%)
○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)
+252% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.8% (オッズ暗示: 1.9%)
○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)
+292% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.8% (オッズ暗示: 1.7%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+456% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.8% (オッズ暗示: 1.2%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 5位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+737% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.8% (オッズ暗示: 0.8%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 6位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+878% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.8% (オッズ暗示: 0.7%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-69% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.6% (オッズ暗示: 21.3%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+37% (妙味あり)
AI 予想勝率
6.6% (オッズ暗示: 4.8%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-88% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.5% (オッズ暗示: 55.6%)
×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
6.5% (オッズ暗示: 10.9%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+29% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
6.5% (オッズ暗示: 5.0%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+112% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.5% (オッズ暗示: 3.1%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+228% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.5% (オッズ暗示: 2.0%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+456% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.5% (オッズ暗示: 1.2%)
🌟◎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
6.5% (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)
-
単勝
3
ゴットタレント
実19.9倍
期待値 +29%
推奨 15.3〜30.0倍
100円
❌不的中
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
13
レアリゼソンレーヴ
実20.8倍
期待値 +38%
推奨 15.0〜30.0倍
100円
❌不的中
-
単勝
3
ゴットタレント
実19.9倍
期待値 +32%
推奨 15.0〜30.0倍
100円
❌不的中
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