福島 3R 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 |
ウッケン |
▲上里 |
実72.4 |
B▽ A▽勝率6% EV+350% 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) +352% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 6.2% / 期待値 +350% ※ 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 |
エコロゼット 推奨 |
菊沢 |
実20.4 |
B△ A▽勝率6% EV+26% 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% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 4.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.2% / 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 |
ウインベルチェーロ |
原 |
実89.6 |
B▽ A▽勝率6% EV+448% 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) +459% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 6.1% / 期待値 +448% ※ 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 |
ヤマニンリンキング |
大野 |
実17.7 |
B△ A◎勝率6% EV+13% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 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 4位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 5.6%) ◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 6.4% / 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。 |
| 5 |
シュタットパーク |
小崎 |
実130.2 |
B▽ A▽勝率6% EV+696% 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) +713% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 0.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 6.1% / 期待値 +697% ※ 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 |
ミナヅキ |
石橋脩 |
実8.3 |
B○ A△勝率6% EV-48% 詳細▼ |
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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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 12.0%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.2% / 期待値 -48% ※ 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 |
オーブレーヌ 推奨 |
▲石神道 |
実29.3 |
B▽ A▽勝率6% EV+82% 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 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +83% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.2% / 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。 |
| 8 |
ソアサージュ |
吉田豊 |
実215.4 |
B▽ A▽勝率6% EV+999% 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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 0.5%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 6.2% / 期待値 +1240% ※ 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 |
ヴァルカンテソーロ |
戸崎圭 |
実1.3 |
B× A△勝率6% EV-91% 詳細▼ |
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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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 76.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.2% / 期待値 -92% ※ 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 |
ホウオウショパン |
木幡巧 |
実101.2 |
B▽ A△勝率6% EV+549% 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 14位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +532% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.0%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.4% / 期待値 +549% ※ 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 |
ギリーカラム 推奨 |
岩田康 |
実22.5 |
B△ A▽勝率6% EV+37% 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 11 ◎ 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 6.2% (オッズ暗示: 4.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 6.1% / 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。 |
| 12 |
レイナエヴィータ |
小林脩 |
実67.4 |
B▽ A○勝率6% EV+332% 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) +321% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.5%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 6.4% / 期待値 +333% ※ 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 |
ブライスフェアリー |
松岡 |
実30.8 |
B▽ A▽勝率6% EV+91% 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) +92% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.2%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.2% / 期待値 +92% ※ 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 |
スティールシップ |
嶋田 |
実90.8 |
B▽ A▲勝率6% EV+482% 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) +467% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.1%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 6.4% / 期待値 +483% ※ 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 |
チャンピオンホープ |
三浦 |
実13.2 |
B▲ A▽勝率6% EV-17% 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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 7.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.2% / 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。 |
| 16 |
ヴォンサクレ |
武藤 |
実53.2 |
B▽ A▽勝率6% EV+230% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +232% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 6.2% / 期待値 +231% ※ 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16頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-92% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.2% (オッズ暗示: 76.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 6.2% / 期待値 -92%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-48% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.2% (オッズ暗示: 12.0%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 6.2% / 期待値 -48%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-18% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
6.2% (オッズ暗示: 7.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 6.2% / 期待値 -18%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 4位 (中位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+10% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
6.2% (オッズ暗示: 5.6%)
◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 6.4% / 期待値 +14%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+27% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
6.2% (オッズ暗示: 4.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 6.2% / 期待値 +27%
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+40% (妙味あり)
AI 予想勝率
6.2% (オッズ暗示: 4.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 14位 / 勝率 6.1% / 期待値 +38%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+83% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.2% (オッズ暗示: 3.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 6.2% / 期待値 +82%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+92% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.2% (オッズ暗示: 3.2%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 6.2% / 期待値 +92%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+232% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.2% (オッズ暗示: 1.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 6.2% / 期待値 +231%
△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)
+321% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.2% (オッズ暗示: 1.5%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 6.4% / 期待値 +333%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+352% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.2% (オッズ暗示: 1.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 12位 / 勝率 6.2% / 期待値 +350%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+459% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.2% (オッズ暗示: 1.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 15位 / 勝率 6.1% / 期待値 +448%
△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)
+467% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.2% (オッズ暗示: 1.1%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 6.4% / 期待値 +483%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 14位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+532% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.2% (オッズ暗示: 1.0%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 6.4% / 期待値 +549%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+713% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.2% (オッズ暗示: 0.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 16位 / 勝率 6.1% / 期待値 +697%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+999% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.2% (オッズ暗示: 0.5%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 13位 / 勝率 6.2% / 期待値 +1240%
💡 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
11
ギリーカラム
実22.5倍
期待値 +37%
推奨 16.3〜30.0倍
100円
❌不的中
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
7
オーブレーヌ
実29.3倍
期待値 +83%
推奨 16.0〜30.0倍
100円
❌不的中
-
単勝
11
ギリーカラム
実22.5倍
期待値 +40%
推奨 16.0〜30.0倍
100円
❌不的中
-
単勝
2
エコロゼット
実20.4倍
期待値 +27%
推奨 16.0〜30.0倍
100円
❌不的中
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ウッケン |
▲上里 |
実72.4 |
▽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) +350% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。 |
| 2 |
エコロゼット 推奨 |
菊沢 |
実20.4 |
▽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) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。 |
| 3 |
ウインベルチェーロ |
原 |
実89.6 |
▽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) +448% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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。 |
| 4 |
ヤマニンリンキング |
大野 |
実17.7 |
◎詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 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) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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 |
シュタットパーク |
小崎 |
実130.2 |
▽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) +696% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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。 |
| 6 |
ミナヅキ |
石橋脩 |
実8.3 |
△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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 12.0%) ※ 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。 |
| 7 |
オーブレーヌ 推奨 |
▲石神道 |
実29.3 |
▽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 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +82% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。 |
| 8 |
ソアサージュ |
吉田豊 |
実215.4 |
▽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 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。 |
| 9 |
ヴァルカンテソーロ |
戸崎圭 |
実1.3 |
△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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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。 |
| 10 |
ホウオウショパン |
木幡巧 |
実101.2 |
△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 4位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +549% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (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。 |
| 11 |
ギリーカラム 推奨 |
岩田康 |
実22.5 |
▽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 11 ◎ 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 6.1% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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。 |
| 12 |
レイナエヴィータ |
小林脩 |
実67.4 |
○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 2位 (上位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +332% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。 |
| 13 |
ブライスフェアリー |
松岡 |
実30.8 |
▽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) +91% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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 |
スティールシップ |
嶋田 |
実90.8 |
▲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) +482% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (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。 |
| 15 |
チャンピオンホープ |
三浦 |
実13.2 |
▽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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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。 |
| 16 |
ヴォンサクレ |
武藤 |
実53.2 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +230% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (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。 |
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16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)
+13% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
6.4% (オッズ暗示: 5.6%)
○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)
+332% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.4% (オッズ暗示: 1.5%)
○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)
+482% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.4% (オッズ暗示: 1.1%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 4位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+549% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.4% (オッズ暗示: 1.0%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-92% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.2% (オッズ暗示: 76.9%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-48% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.2% (オッズ暗示: 12.0%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-18% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
6.2% (オッズ暗示: 7.6%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+26% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
6.2% (オッズ暗示: 4.9%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+82% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.2% (オッズ暗示: 3.4%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+91% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.2% (オッズ暗示: 3.2%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+230% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.2% (オッズ暗示: 1.9%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+350% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.2% (オッズ暗示: 1.4%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+999% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.2% (オッズ暗示: 0.5%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+37% (妙味あり)
AI 予想勝率
6.1% (オッズ暗示: 4.4%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+448% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.1% (オッズ暗示: 1.1%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+696% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.1% (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
11
ギリーカラム
実22.5倍
期待値 +37%
推奨 16.3〜30.0倍
100円
❌不的中
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
7
オーブレーヌ
実29.3倍
期待値 +83%
推奨 16.0〜30.0倍
100円
❌不的中
-
単勝
11
ギリーカラム
実22.5倍
期待値 +40%
推奨 16.0〜30.0倍
100円
❌不的中
-
単勝
2
エコロゼット
実20.4倍
期待値 +27%
推奨 16.0〜30.0倍
100円
❌不的中
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