新潟 4R 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 |
サンマルオブウォー |
▲上里 |
実81.8 |
B△ A▽勝率6% EV+421% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 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) +401% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 1.2%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 6.2% / 期待値 +421% ※ 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 |
パチクリベスクリ |
丸田 |
実87.1 |
B▽ A▽勝率6% EV+432% 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 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +434% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 1.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 6.2% / 期待値 +432% ※ 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 |
プリプリプリン |
▲佐藤 |
実3.3 |
B△ A×勝率6% EV-78% 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 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 30.3%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.2% / 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 |
スノーランス |
石橋脩 |
実8.5 |
B△ A△勝率7% EV-40% 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 11.8%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.0% / 期待値 -41% ※ 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 |
シャインネージュ 推奨 |
★谷原 |
実18.3 |
B▲ A△勝率7% EV+26% 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 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎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 10.1% (オッズ暗示: 5.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.0% / 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。 |
| 6 |
ナーシリーヤ |
松岡 |
実22.0 |
B▽ A▽勝率6% EV+38% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 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) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 4.5%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 6.2% / 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。 |
| 7 |
セイウンヤオヨロズ |
△石神道 |
実6.8 |
B× A○勝率7% EV-53% 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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 14.7%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 7.0% / 期待値 -53% ※ 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 |
メイショウバリスタ |
菊沢 |
実35.4 |
B▽ A▽勝率6% EV+115% 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) +106% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 2.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 6.2% / 期待値 +115% ※ 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 |
ロジザボード 推奨 |
斎藤 |
実12.7 |
B○ A△勝率7% EV-13% 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) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 7.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.0% / 期待値 -13% ※ 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 |
スウィートラキ |
木幡初 |
実70.1 |
B▽ A▽勝率7% EV+382% 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) +309% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 1.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.0% / 期待値 +383% ※ 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 |
スウェーバック |
野中 |
実36.1 |
B▽ A▽勝率7% EV+148% 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) +51% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 2.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.0% / 期待値 +148% ※ 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 |
ジョイベル |
木幡育 |
実162.9 |
B▽ A▽勝率6% EV+885% 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 8位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +899% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 0.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 6.2% / 期待値 +885% ※ 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 |
フジテンクウ |
▲石田 |
実110.6 |
B▽ A▽勝率7% EV+659% 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) +516% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 0.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 7.0% / 期待値 +660% ※ 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 |
マナイアカラニ |
戸崎圭 |
実3.8 |
B× A×勝率7% EV-73% 詳細▼ |
|
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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 26.3%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 7.0% / 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。 |
| 15 |
オレンジキャンパス |
武藤 |
実7.0 |
B× A▲勝率7% EV-51% 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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 14.3%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 7.0% / 期待値 -51% ※ 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)
-62% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
10.1% (オッズ暗示: 26.3%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 7.0% / 期待値 -73%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+28% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
10.1% (オッズ暗示: 7.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 7.0% / 期待値 -13%
🌟◎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
10.1% (オッズ暗示: 5.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 7.0% / 期待値 +27%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-80% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.1% (オッズ暗示: 30.3%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 6.2% / 期待値 -79%
×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
6.1% (オッズ暗示: 11.8%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 7.0% / 期待値 -41%
△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)
+401% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.1% (オッズ暗示: 1.2%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 13位 / 勝率 6.2% / 期待値 +421%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+434% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.1% (オッズ暗示: 1.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 14位 / 勝率 6.2% / 期待値 +432%
△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)
+899% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.1% (オッズ暗示: 0.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 15位 / 勝率 6.2% / 期待値 +885%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-60% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
5.8% (オッズ暗示: 14.7%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 7.0% / 期待値 -53%
×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
5.8% (オッズ暗示: 14.3%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 7.0% / 期待値 -51%
△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)
+28% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
5.8% (オッズ暗示: 4.5%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 6.2% / 期待値 +39%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+106% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
5.8% (オッズ暗示: 2.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 12位 / 勝率 6.2% / 期待値 +115%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+309% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
5.8% (オッズ暗示: 1.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 7.0% / 期待値 +383%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+516% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
5.6% (オッズ暗示: 0.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 7.0% / 期待値 +660%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+51% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
4.2% (オッズ暗示: 2.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 7.0% / 期待値 +148%
💡 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
5
シャインネージュ
実18.3倍
期待値 +85%
推奨 10.0〜30.0倍
200円
-
単勝
9
ロジザボード
実12.7倍
期待値 +28%
推奨 10.0〜30.0倍
100円
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
サンマルオブウォー |
▲上里 |
実81.8 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 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) +421% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (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。 |
| 2 |
パチクリベスクリ |
丸田 |
実87.1 |
▽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 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +432% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (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。 |
| 3 |
プリプリプリン |
▲佐藤 |
実3.3 |
×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 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 6.2% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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 |
スノーランス |
石橋脩 |
実8.5 |
△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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 11.8%) ※ 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。 |
| 5 |
シャインネージュ 推奨 |
★谷原 |
実18.3 |
△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 5 ◎ 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 7.0% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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 |
ナーシリーヤ |
松岡 |
実22.0 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 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) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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 |
セイウンヤオヨロズ |
△石神道 |
実6.8 |
○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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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。 |
| 8 |
メイショウバリスタ |
菊沢 |
実35.4 |
▽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) +115% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (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 |
ロジザボード 推奨 |
斎藤 |
実12.7 |
△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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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 |
スウィートラキ |
木幡初 |
実70.1 |
▽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) +382% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.0% (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。 |
| 11 |
スウェーバック |
野中 |
実36.1 |
▽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) +148% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.0% (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。 |
| 12 |
ジョイベル |
木幡育 |
実162.9 |
▽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 15位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +885% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (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。 |
| 13 |
フジテンクウ |
▲石田 |
実110.6 |
▽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) +659% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.0% (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 |
マナイアカラニ |
戸崎圭 |
実3.8 |
×詳細▼ |
|
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) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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 |
オレンジキャンパス |
武藤 |
実7.0 |
▲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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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。 |
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)
-73% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
7.0% (オッズ暗示: 26.3%)
×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
7.0% (オッズ暗示: 14.7%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-51% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
7.0% (オッズ暗示: 14.3%)
×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
7.0% (オッズ暗示: 11.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-13% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
7.0% (オッズ暗示: 7.9%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+26% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
7.0% (オッズ暗示: 5.5%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+148% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.0% (オッズ暗示: 2.8%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+382% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.0% (オッズ暗示: 1.4%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+659% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.0% (オッズ暗示: 0.9%)
×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
6.2% (オッズ暗示: 30.3%)
△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)
+38% (妙味あり)
AI 予想勝率
6.2% (オッズ暗示: 4.5%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+115% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.2% (オッズ暗示: 2.8%)
△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)
+421% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.2% (オッズ暗示: 1.2%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+432% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.2% (オッズ暗示: 1.1%)
△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)
+885% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.2% (オッズ暗示: 0.6%)
💡 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
5
シャインネージュ
実18.3倍
期待値 +28%
推奨 14.3〜30.0倍
200円
-
単勝
9
ロジザボード
実12.7倍
期待値 -11%
推奨 14.3〜30.0倍
100円
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