札幌 2R 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 |
ヒアカムズザサン |
佐々木 |
実18.6 |
B△ A△勝率8% EV+49% 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 5.4%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.1% / 期待値 +50% ※ 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 |
マイネルリコルディ |
斎藤 |
実3.6 |
B○ A○勝率16% EV-43% 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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.4% (オッズ暗示: 27.8%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.6% / 期待値 -44% ※ 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 |
ステラルミノーザ |
☆長浜 |
実47.8 |
B▽ A▽勝率7% EV+239% 詳細▼ |
|
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 8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 1.7% (オッズ暗示: 2.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.1% / 期待値 +240% ※ 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 |
ニーナラルゴ |
原田和 |
実4.0 |
B▲ A▲勝率15% EV-40% 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 4 ◎ 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 20.9% (オッズ暗示: 25.0%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.8% / 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 |
ロードレスポンス |
横山和 |
実9.2 |
B△ A△勝率11% EV+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 5 ◎ 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 7.7% (オッズ暗示: 10.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 11.0% / 期待値 +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。 |
| 6 |
ジオ |
丹内 |
実5.1 |
B△ A△勝率14% EV-30% 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 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 14.3% (オッズ暗示: 19.6%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 13.6% / 期待値 -31% ※ 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 |
ブライトシーン |
▲遠藤 |
実82.3 |
B▽ A▽勝率7% EV+461% 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 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.2%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.8% / 期待値 +461% ※ 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 |
ブルーリボン |
▲小林美 |
実28.9 |
B▽ A▽勝率7% EV+109% 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 8 ◎ 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 2.7% (オッズ暗示: 3.5%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.2% / 期待値 +109% ※ 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 |
ブラッグス |
北村友 |
実3.2 |
B◎ A◎勝率16% EV-49% 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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.4% (オッズ暗示: 31.2%) ◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 15.8% / 期待値 -50% ※ 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9頭
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-22% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
24.4% (オッズ暗示: 31.2%)
◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 15.8% / 期待値 -50%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-12% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
24.4% (オッズ暗示: 27.8%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 15.6% / 期待値 -44%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-16% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
20.9% (オッズ暗示: 25.0%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 14.8% / 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
14.3% (オッズ暗示: 19.6%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 13.6% / 期待値 -31%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-29% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
7.7% (オッズ暗示: 10.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 11.0% / 期待値 +1%
△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)
-48% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
2.8% (オッズ暗示: 5.4%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 8.1% / 期待値 +50%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-22% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.7% (オッズ暗示: 3.5%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 7.2% / 期待値 +109%
△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)
-20% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
1.7% (オッズ暗示: 2.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 7.1% / 期待値 +240%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+0% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
1.2% (オッズ暗示: 1.2%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 6.8% / 期待値 +461%
💡 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 |
ヒアカムズザサン |
佐々木 |
実18.6 |
△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) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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 |
マイネルリコルディ |
斎藤 |
実3.6 |
○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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.6% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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 |
ステラルミノーザ |
☆長浜 |
実47.8 |
▽詳細▼ |
|
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 8位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +239% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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 |
ニーナラルゴ |
原田和 |
実4.0 |
▲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 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 14.8% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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。 |
| 5 |
ロードレスポンス |
横山和 |
実9.2 |
△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 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.0% (オッズ暗示: 10.9%) ※ 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。 |
| 6 |
ジオ |
丹内 |
実5.1 |
△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 6 ◎ 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 13.6% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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。 |
| 7 |
ブライトシーン |
▲遠藤 |
実82.3 |
▽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 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +461% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.8% (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。 |
| 8 |
ブルーリボン |
▲小林美 |
実28.9 |
▽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 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +109% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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。 |
| 9 |
ブラッグス |
北村友 |
実3.2 |
◎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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.8% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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9頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-50% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
15.8% (オッズ暗示: 31.2%)
×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
15.6% (オッズ暗示: 27.8%)
×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
14.8% (オッズ暗示: 25.0%)
×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
13.6% (オッズ暗示: 19.6%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+1% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
11.0% (オッズ暗示: 10.9%)
△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)
+49% (妙味あり)
AI 予想勝率
8.1% (オッズ暗示: 5.4%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+109% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.2% (オッズ暗示: 3.5%)
△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)
+239% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 2.1%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+461% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.8% (オッズ暗示: 1.2%)
💡 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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