新潟 10R 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 |
ショービット |
▲水沼 |
実62.8 |
B▽ A▽勝率1% EV-28% 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.1% / 期待値 -29% ※ 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 |
ネクストドア 推奨 |
吉田豊 |
実11.4 |
B△ A△勝率10% EV+9% 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 11.1% (オッズ暗示: 8.8%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 9.6% / 期待値 +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 |
ブルーリファール |
石橋脩 |
実9.0 |
B△ A△勝率10% EV-13% 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) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 11.1%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.6% / 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。 |
| 4 |
パーシヴァル |
石川 |
実6.3 |
B× A▲勝率10% EV-34% 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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 15.9%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.5% / 期待値 -34% ※ 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 |
ゴットタレント |
杉原 |
実5.2 |
B○ A○勝率14% EV-27% 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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.1% (オッズ暗示: 19.2%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.9% / 期待値 -28% ※ 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 |
マーゴットライズ |
木幡巧 |
実26.3 |
B▽ A▽勝率3% EV-19% 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 3.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.1% / 期待値 -20% ※ 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 |
ロジキセキ |
田口 |
実11.7 |
B▽ A▽勝率5% EV-40% 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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 8.5%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.1% / 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。 |
| 8 |
エーデルクラフト |
大野 |
実7.6 |
B▲ A△勝率10% EV-20% 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 3位 (上位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 13.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.5% / 期待値 -20% ※ 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 |
トップデュオ |
岩田望 |
実4.1 |
B◎ A◎勝率22% EV-9% 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.8% (オッズ暗示: 24.4%) ◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 22.0% / 期待値 -10% ※ 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 |
カンフーヒーロー |
野中 |
実75.0 |
B▽ A▽勝率1% EV-35% 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.3%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.9% / 期待値 -35% ※ 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 |
エルアン |
田辺 |
実9.9 |
B△ A▽勝率8% EV-24% 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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 10.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.6% / 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。 |
| 12 |
トウシンライオット |
▲石田 |
実30.3 |
B▽ A▽勝率2% EV-29% 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 3.3%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 2.3% / 期待値 -29% ※ 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 |
パワポケウォーズ |
▲佐藤 |
実69.2 |
B▽ A▽勝率1% EV-40% 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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.9% / 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。 |
| 14 |
コスモメイウェザー |
柴田大 |
実33.8 |
B▽ A▽勝率3% EV+3% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 3.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 3.1% / 期待値 +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14頭
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-27% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
17.8% (オッズ暗示: 24.4%)
◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 22.0% / 期待値 -10%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-11% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
17.1% (オッズ暗示: 19.2%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 13.9% / 期待値 -28%
○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)
-16% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
11.1% (オッズ暗示: 13.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 10.5% / 期待値 -20%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-0% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
11.1% (オッズ暗示: 11.1%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 9.6% / 期待値 -14%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+26% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
11.1% (オッズ暗示: 8.8%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 9.6% / 期待値 +9%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-22% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
7.9% (オッズ暗示: 10.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 7.6% / 期待値 -25%
×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
7.0% (オッズ暗示: 15.9%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 10.5% / 期待値 -34%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-22% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 8.5%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 5.1% / 期待値 -41%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-27% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.8% (オッズ暗示: 3.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 3.1% / 期待値 -20%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-27% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.4% (オッズ暗示: 3.3%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 2.3% / 期待値 -29%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-18% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.4% (オッズ暗示: 3.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 3.1% / 期待値 +3%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-34% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.1% (オッズ暗示: 1.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 12位 / 勝率 1.1% / 期待値 -29%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-49% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.7% (オッズ暗示: 1.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 13位 / 勝率 0.9% / 期待値 -40%
×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
0.7% (オッズ暗示: 1.3%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 14位 / 勝率 0.9% / 期待値 -35%
💡 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
2
ネクストドア
実11.4倍
期待値 +26%
推奨 10.0〜30.0倍
¥100
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ショービット |
▲水沼 |
実62.8 |
▽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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。 |
| 2 |
ネクストドア 推奨 |
吉田豊 |
実11.4 |
△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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.6% (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。 |
| 3 |
ブルーリファール |
石橋脩 |
実9.0 |
△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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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 |
パーシヴァル |
石川 |
実6.3 |
▲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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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。 |
| 5 |
ゴットタレント |
杉原 |
実5.2 |
○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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.9% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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 |
マーゴットライズ |
木幡巧 |
実26.3 |
▽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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。 |
| 7 |
ロジキセキ |
田口 |
実11.7 |
▽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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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。 |
| 8 |
エーデルクラフト |
大野 |
実7.6 |
△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 4位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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。 |
| 9 |
トップデュオ |
岩田望 |
実4.1 |
◎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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.0% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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。 |
| 10 |
カンフーヒーロー |
野中 |
実75.0 |
▽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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (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。 |
| 11 |
エルアン |
田辺 |
実9.9 |
▽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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 10.1%) ※ 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。 |
| 12 |
トウシンライオット |
▲石田 |
実30.3 |
▽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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。 |
| 13 |
パワポケウォーズ |
▲佐藤 |
実69.2 |
▽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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (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。 |
| 14 |
コスモメイウェザー |
柴田大 |
実33.8 |
▽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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.1% (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。 |
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14頭
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-10% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
22.0% (オッズ暗示: 24.4%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-28% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
13.9% (オッズ暗示: 19.2%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-34% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
10.5% (オッズ暗示: 15.9%)
△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)
-20% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
10.5% (オッズ暗示: 13.2%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-14% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
9.6% (オッズ暗示: 11.1%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+9% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
9.6% (オッズ暗示: 8.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-25% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
7.6% (オッズ暗示: 10.1%)
×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
5.1% (オッズ暗示: 8.5%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-20% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
3.1% (オッズ暗示: 3.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+3% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
3.1% (オッズ暗示: 3.0%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-29% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.3% (オッズ暗示: 3.3%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-29% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
1.1% (オッズ暗示: 1.6%)
×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
0.9% (オッズ暗示: 1.4%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-35% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.9% (オッズ暗示: 1.3%)
💡 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
2
ネクストドア
実11.4倍
期待値 +9%
推奨 10.4〜30.0倍
¥100
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