福島 7R 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 |
ライヴギムレット |
野中 |
実217.4 |
B▽ A▽勝率7% EV+999% 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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 0.5%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 6.7% / 期待値 +1349% ※ 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 |
サイモングリーマン |
木幡育 |
実258.0 |
B▽ A▽勝率7% EV+999% 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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 0.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 6.7% / 期待値 +1620% ※ 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 |
チェイサー |
▲佐藤 |
実3.1 |
B× A○勝率7% EV-79% 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) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 32.3%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 6.7% / 期待値 -79% ※ 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 |
イントゥザウインド |
坂井 |
実2.4 |
B× A×勝率7% EV-84% 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 41.7%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 6.7% / 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。 |
| 5 |
キタノドンカルロ |
柴田大 |
実6.9 |
B○ A▲勝率7% EV-54% 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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 14.5%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3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。 |
| 6 |
ラヴィプランドール |
小林脩 |
実85.1 |
B▽ A▽勝率7% EV+467% 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) +452% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 1.2%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.7% / 期待値 +467% ※ 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 |
ユイノサダハル |
江田照 |
実12.4 |
B△ A△勝率7% EV-17% 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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 8.1%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.7% / 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。 |
| 8 |
ジュングロワール |
石川 |
実35.5 |
B△ A▽勝率7% EV+136% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 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) +141% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 2.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.7% / 期待値 +137% ※ 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 |
ファナティカル |
原 |
実15.3 |
B▽ A△勝率7% EV+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 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 6.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.7% / 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。 |
| 10 |
パワポケグッド |
▲上里 |
実155.2 |
B▽ A▽勝率7% EV+934% 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) +956% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 0.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 6.7% / 期待値 +935% ※ 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 |
リアルパラダイス |
木幡巧 |
実106.0 |
B▽ A▽勝率7% EV+606% 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) +587% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 0.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 6.7% / 期待値 +607% ※ 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 |
マイトリックスター |
▲石田 |
実101.3 |
B△ A▽勝率7% EV+575% 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) +589% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 1.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 6.7% / 期待値 +575% ※ 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 |
ファイアリービート |
大野 |
実10.2 |
B▲ A△勝率7% EV-32% 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 9.8%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.7% / 期待値 -32% ※ 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 |
スルーザゴールド |
杉原 |
実69.2 |
B▽ A▽勝率7% EV+361% 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 9位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +357% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 1.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.7% / 期待値 +361% ※ 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 |
テキサスバローズ |
菊沢 |
実20.6 |
B▽ A▽勝率7% EV+37% 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) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 4.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.7% / 期待値 +37% ※ 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)
-79% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.8% (オッズ暗示: 32.3%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 6.7% / 期待値 -79%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-53% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.8% (オッズ暗示: 14.5%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 6.7% / 期待値 -54%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-31% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.8% (オッズ暗示: 9.8%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 6.7% / 期待値 -32%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-16% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
6.8% (オッズ暗示: 8.1%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 6.7% / 期待値 -17%
△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)
+141% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.8% (オッズ暗示: 2.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 6.7% / 期待値 +137%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+589% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.8% (オッズ暗示: 1.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 6.7% / 期待値 +575%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+956% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.8% (オッズ暗示: 0.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 13位 / 勝率 6.7% / 期待値 +935%
🌟◎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
6.8% (オッズ暗示: 0.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 15位 / 勝率 6.7% / 期待値 +1620%
△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)
+357% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.6% (オッズ暗示: 1.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 6.7% / 期待値 +361%
×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
6.5% (オッズ暗示: 41.7%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 6.7% / 期待値 -84%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-1% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
6.5% (オッズ暗示: 6.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 6.7% / 期待値 +2%
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+33% (妙味あり)
AI 予想勝率
6.5% (オッズ暗示: 4.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 6.7% / 期待値 +37%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+452% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.5% (オッズ暗示: 1.2%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 6.7% / 期待値 +467%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+587% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.5% (オッズ暗示: 0.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 12位 / 勝率 6.7% / 期待値 +607%
🌟◎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
6.5% (オッズ暗示: 0.5%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 14位 / 勝率 6.7% / 期待値 +1349%
💡 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
両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ライヴギムレット |
野中 |
実217.4 |
▽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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (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。 |
| 2 |
サイモングリーマン |
木幡育 |
実258.0 |
▽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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。 |
| 3 |
チェイサー |
▲佐藤 |
実3.1 |
○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) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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。 |
| 4 |
イントゥザウインド |
坂井 |
実2.4 |
×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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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 |
キタノドンカルロ |
柴田大 |
実6.9 |
▲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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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。 |
| 6 |
ラヴィプランドール |
小林脩 |
実85.1 |
▽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) +467% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (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。 |
| 7 |
ユイノサダハル |
江田照 |
実12.4 |
△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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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 |
ジュングロワール |
石川 |
実35.5 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 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 8位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +136% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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 |
ファナティカル |
原 |
実15.3 |
△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 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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。 |
| 10 |
パワポケグッド |
▲上里 |
実155.2 |
▽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) +934% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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 |
リアルパラダイス |
木幡巧 |
実106.0 |
▽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) +606% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (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。 |
| 12 |
マイトリックスター |
▲石田 |
実101.3 |
▽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) +575% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (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。 |
| 13 |
ファイアリービート |
大野 |
実10.2 |
△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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 9.8%) ※ 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 |
スルーザゴールド |
杉原 |
実69.2 |
▽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 9位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +361% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (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。 |
| 15 |
テキサスバローズ |
菊沢 |
実20.6 |
▽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) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 6.7% (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。 |
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)
-84% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 41.7%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-79% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 32.3%)
×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: 14.5%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-32% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 9.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-17% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 8.1%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+2% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 6.5%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+37% (妙味あり)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 4.9%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 8位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+136% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 2.8%)
△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)
+361% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 1.4%)
🌟◎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
6.7% (オッズ暗示: 1.2%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+575% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 1.0%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+606% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 0.9%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+934% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 0.6%)
🌟◎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
6.7% (オッズ暗示: 0.5%)
🌟◎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
6.7% (オッズ暗示: 0.4%)
💡 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
両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）
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