札幌 5R 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 |
ジャストワナフライ |
☆舟山 |
実61.7 |
B▽ A▽勝率3% EV+105% 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 8位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 1.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.3% / 期待値 +106% ※ 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 |
サトノフルーク |
佐々木 |
実1.4 |
B🌟◎ A×勝率26% EV-63% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 46.0% (オッズ暗示: 71.4%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 25.9% / 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。 |
| 3 |
コスモトップ |
西村淳 |
実12.9 |
B△ A△勝率9% EV+10% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 7.8%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.5% / 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。 |
| 4 |
リアライズセレスト |
武豊 |
実12.6 |
B△ A△勝率13% EV+69% 詳細▼ |
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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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 7.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 13.5% / 期待値 +70% ※ 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 |
ローザベッラ |
丹内 |
実24.9 |
B△ A△勝率6% EV+46% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 4.0%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.9% / 期待値 +46% ※ 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 |
レゾンフォルテ |
横山和 |
実7.1 |
B▲ A▲勝率16% EV+12% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○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) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.8% (オッズ暗示: 14.1%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.9% / 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。 |
| 7 |
マイネルラビリンス |
▲和田陽 |
実107.5 |
B▽ A▽勝率3% EV+222% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 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) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 0.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.0% / 期待値 +223% ※ 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 |
ミラマルニ |
黛 |
実127.9 |
B▽ A▽勝率2% EV+139% 詳細▼ |
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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 10位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.9% / 期待値 +139% ※ 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 |
ノヴァヴェローチェ |
北村友 |
実6.6 |
B○ A○勝率16% EV+7% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○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) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.8% (オッズ暗示: 15.2%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.3% / 期待値 +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。 |
| 10 |
サンライズジャポネ |
鮫島駿 |
実31.5 |
B▽ A▽勝率6% EV+84% 詳細▼ |
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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 7位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 3.2%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.9% / 期待値 +85% ※ 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10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)
-36% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
46.0% (オッズ暗示: 71.4%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 25.9% / 期待値 -64%
○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)
+4% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
15.8% (オッズ暗示: 15.2%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 16.3% / 期待値 +8%
○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)
+12% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
15.8% (オッズ暗示: 14.1%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 15.9% / 期待値 +13%
△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)
-6% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
7.5% (オッズ暗示: 7.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 13.5% / 期待値 +70%
△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)
-31% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
5.4% (オッズ暗示: 7.8%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 8.5% / 期待値 +10%
△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)
-26% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
3.0% (オッズ暗示: 4.0%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 5.9% / 期待値 +46%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 7位 (中位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-11% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.8% (オッズ暗示: 3.2%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 5.9% / 期待値 +85%
△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)
+14% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
1.9% (オッズ暗示: 1.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 3.3% / 期待値 +106%
△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)
+45% (妙味あり)
AI 予想勝率
1.4% (オッズ暗示: 0.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 3.0% / 期待値 +223%
△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)
-27% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
0.6% (オッズ暗示: 0.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 1.9% / 期待値 +139%
💡 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 |
ジャストワナフライ |
☆舟山 |
実61.7 |
▽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 8位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +105% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.3% (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 |
サトノフルーク |
佐々木 |
実1.4 |
×詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 25.9% (オッズ暗示: 71.4%) ※ 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 |
コスモトップ |
西村淳 |
実12.9 |
△詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 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) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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。 |
| 4 |
リアライズセレスト |
武豊 |
実12.6 |
△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) +69% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 13.5% (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。 |
| 5 |
ローザベッラ |
丹内 |
実24.9 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 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) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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。 |
| 6 |
レゾンフォルテ |
横山和 |
実7.1 |
▲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 3位 (上位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.9% (オッズ暗示: 14.1%) ※ 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。 |
| 7 |
マイネルラビリンス |
▲和田陽 |
実107.5 |
▽詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 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) +222% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.0% (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。 |
| 8 |
ミラマルニ |
黛 |
実127.9 |
▽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 10位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +139% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.9% (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。 |
| 9 |
ノヴァヴェローチェ |
北村友 |
実6.6 |
○詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 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) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.3% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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 |
サンライズジャポネ |
鮫島駿 |
実31.5 |
▽詳細▼ |
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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 7位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +84% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (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。 |
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10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)
-64% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
25.9% (オッズ暗示: 71.4%)
○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)
+7% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
16.3% (オッズ暗示: 15.2%)
○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)
+12% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
15.9% (オッズ暗示: 14.1%)
△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)
+69% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
13.5% (オッズ暗示: 7.9%)
△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)
+10% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
8.5% (オッズ暗示: 7.8%)
△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)
+46% (妙味あり)
AI 予想勝率
5.9% (オッズ暗示: 4.0%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 7位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+84% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
5.9% (オッズ暗示: 3.2%)
△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)
+105% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
3.3% (オッズ暗示: 1.6%)
△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)
+222% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
3.0% (オッズ暗示: 0.9%)
△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)
+139% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
1.9% (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
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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