小倉 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 |
アマノガワギンガ |
中井 |
実72.1 |
B▽ A▽勝率7% EV+415% 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) +412% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 1.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 7.1% / 期待値 +415% ※ 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 |
ワンダーリュクス |
▲森田 |
実41.0 |
B▽ A▽勝率7% EV+192% 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) +191% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 2.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.1% / 期待値 +193% ※ 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 |
ムーヴザニードル |
長岡 |
実65.2 |
B▽ A▽勝率7% EV+365% 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) +363% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 1.5%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 7.1% / 期待値 +366% ※ 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 |
クラリノ |
富田 |
実46.4 |
B▽ A▽勝率7% EV+231% 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) +229% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 2.2%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 7.1% / 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。 |
| 5 |
サンライズマシュー |
国分恭 |
実54.7 |
B▽ A▽勝率7% EV+290% 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) +288% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 1.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 7.1% / 期待値 +291% ※ 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 |
ジリアート |
◇今村 |
実3.0 |
B○ A×勝率7% EV-78% 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) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 33.3%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 7.1% / 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。 |
| 7 |
チヨ |
☆田山 |
実8.4 |
B△ A△勝率7% 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 11.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.1% / 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。 |
| 8 |
ゴールデンテティス |
加藤 |
実6.5 |
B△ A△勝率7% EV-53% 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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 15.4%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.1% / 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。 |
| 9 |
ヒロウッドテール |
鮫島良 |
実42.8 |
B◎ A▽勝率7% EV+205% 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) +322% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 2.3%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 7.1% / 期待値 +206% ※ 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 |
メイショウツキヨ |
△柴田裕 |
実78.3 |
B▽ A▽勝率7% EV+459% 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) +456% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 1.3%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 7.1% / 期待値 +459% ※ 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 |
エイシンミスリル 推奨 |
幸 |
実16.6 |
B▽ A△勝率7% EV+18% 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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 6.0%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.1% / 期待値 +19% ※ 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 |
ネッカーズルム |
高杉 |
実4.3 |
B▲ A○勝率7% EV-69% 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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 23.3%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 7.1% / 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。 |
| 13 |
シュプリームレルム |
西村淳 |
実5.0 |
B× A▲勝率7% EV-64% 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) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 20.0%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 7.1% / 期待値 -64% ※ 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 |
ジージージェット |
吉村 |
実26.2 |
B△ A▽勝率7% EV+87% 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) +86% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 3.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.1% / 期待値 +87% ※ 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)
+322% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.9% (オッズ暗示: 2.3%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 7.1% / 期待値 +206%
×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
7.1% (オッズ暗示: 33.3%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 7.1% / 期待値 -79%
×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
7.1% (オッズ暗示: 23.3%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 7.1% / 期待値 -69%
×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
7.1% (オッズ暗示: 15.4%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 7.1% / 期待値 -54%
×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
7.1% (オッズ暗示: 11.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 7.1% / 期待値 -40%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+86% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 3.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 7.1% / 期待値 +87%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+191% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 2.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 7.1% / 期待値 +193%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+229% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 2.2%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 7.1% / 期待値 +231%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+288% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 1.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 7.1% / 期待値 +291%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+363% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 1.5%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 12位 / 勝率 7.1% / 期待値 +366%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+412% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 1.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 13位 / 勝率 7.1% / 期待値 +415%
🌟◎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
7.1% (オッズ暗示: 1.3%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 14位 / 勝率 7.1% / 期待値 +459%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-70% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.0% (オッズ暗示: 20.0%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 7.1% / 期待値 -64%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-1% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
6.0% (オッズ暗示: 6.0%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 7.1% / 期待値 +19%
💡 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
エイシンミスリル
実16.6倍
期待値 +18%
推奨 14.0〜30.0倍
100円
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
アマノガワギンガ |
中井 |
実72.1 |
▽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) +415% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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 |
ワンダーリュクス |
▲森田 |
実41.0 |
▽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) +192% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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 |
ムーヴザニードル |
長岡 |
実65.2 |
▽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) +365% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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。 |
| 4 |
クラリノ |
富田 |
実46.4 |
▽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) +231% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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 |
サンライズマシュー |
国分恭 |
実54.7 |
▽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) +290% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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 |
ジリアート |
◇今村 |
実3.0 |
×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) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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。 |
| 7 |
チヨ |
☆田山 |
実8.4 |
△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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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。 |
| 8 |
ゴールデンテティス |
加藤 |
実6.5 |
△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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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。 |
| 9 |
ヒロウッドテール |
鮫島良 |
実42.8 |
▽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) +205% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。 |
| 10 |
メイショウツキヨ |
△柴田裕 |
実78.3 |
▽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) +459% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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 |
エイシンミスリル 推奨 |
幸 |
実16.6 |
△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) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。 |
| 12 |
ネッカーズルム |
高杉 |
実4.3 |
○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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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 |
シュプリームレルム |
西村淳 |
実5.0 |
▲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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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。 |
| 14 |
ジージージェット |
吉村 |
実26.2 |
▽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) +87% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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。 |
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)
-79% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 33.3%)
×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
7.1% (オッズ暗示: 23.3%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-64% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 20.0%)
×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
7.1% (オッズ暗示: 15.4%)
×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
7.1% (オッズ暗示: 11.9%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+18% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 6.0%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+87% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 3.8%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+192% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 2.4%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+205% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 2.3%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+231% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 2.2%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+290% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 1.8%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+365% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 1.5%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+415% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 1.4%)
🌟◎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
7.1% (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)
-
単勝
11
エイシンミスリル
実16.6倍
期待値 +18%
推奨 14.0〜30.0倍
100円
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）
本サイトの予想は機械学習モデルによる参考情報です。過去の実績は将来の結果を保証しません。投資判断は自己責任でお願いします。本サイト運営者は損失について一切の責任を負いません。20歳未満の方は馬券を購入できません。
