札幌 6R 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 |
エスカレイト |
▲小林美 |
実7.6 |
B○ A○勝率15% EV+11% 詳細▼ |
前5走 07/20 1函館1211R 11着/12頭+1.6秒 |
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) +71% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 22.6% (オッズ暗示: 13.2%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 14.6% / 期待値 +11% ※ 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 |
グッバイウェーブ |
黛 |
実44.1 |
B▽ A▽勝率7% EV+221% 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 2.3%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.3% / 期待値 +221% ※ 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 |
パドゼフィール 推奨 |
松本 |
実14.8 |
B△ A△勝率9% EV+33% 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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 6.8%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 9.0% / 期待値 +33% ※ 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 |
セガンティーニ |
斎藤 |
実8.4 |
B△ A△勝率12% EV+2% 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 11.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.3% / 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。 |
| 5 |
メモリーデイズ |
小沢 |
実9.7 |
B△ A△勝率11% EV+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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 10.3%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 10.6% / 期待値 +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 |
シェーンルスカ |
丹内 |
実107.3 |
B▽ A▽勝率7% EV+617% 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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.7% / 期待値 +618% ※ 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 |
テーオーナタリー |
★河原田 |
実7.6 |
B▲ A▲勝率13% EV-1% 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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 13.2%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.9% / 期待値 -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 |
ウーマンズパワー |
横山琉 |
実1.6 |
B🌟◎ A×勝率18% EV-71% 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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 44.8% (オッズ暗示: 62.5%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 18.0% / 期待値 -71% ※ 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 |
アスコットアイ 推奨 |
▲和田陽 |
実18.9 |
B▽ A▽勝率9% EV+63% 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 5.3%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.6% / 期待値 +63% ※ 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)
-28% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
44.8% (オッズ暗示: 62.5%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 18.0% / 期待値 -71%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+71% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
22.6% (オッズ暗示: 13.2%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 14.6% / 期待値 +11%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-23% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
10.1% (オッズ暗示: 13.2%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 12.9% / 期待値 -2%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-29% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
8.5% (オッズ暗示: 11.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 12.3% / 期待値 +3%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-43% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
5.9% (オッズ暗示: 10.3%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 10.6% / 期待値 +2%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-55% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
3.0% (オッズ暗示: 6.8%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 9.0% / 期待値 +33%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-43% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
3.0% (オッズ暗示: 5.3%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 8.6% / 期待値 +63%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-42% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.3% (オッズ暗示: 2.3%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 7.3% / 期待値 +221%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-15% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
0.8% (オッズ暗示: 0.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 6.7% / 期待値 +618%
💡 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
9
アスコットアイ
実18.9倍
期待値 -43%
推奨 32.9〜32.9倍
¥200
❌不的中
-
単勝
3
パドゼフィール
実14.8倍
期待値 -55%
推奨 32.9〜32.9倍
¥100
❌不的中
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 |
エスカレイト |
▲小林美 |
実7.6 |
○詳細▼ |
前5走 07/20 1函館1211R 11着/12頭+1.6秒 |
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) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.6% (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。 |
| 2 |
グッバイウェーブ |
黛 |
実44.1 |
▽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) +221% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.3% (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。 |
| 3 |
パドゼフィール 推奨 |
松本 |
実14.8 |
△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) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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 |
セガンティーニ |
斎藤 |
実8.4 |
△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) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.3% (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。 |
| 5 |
メモリーデイズ |
小沢 |
実9.7 |
△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) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.6% (オッズ暗示: 10.3%) ※ 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。 |
| 6 |
シェーンルスカ |
丹内 |
実107.3 |
▽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) +617% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (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。 |
| 7 |
テーオーナタリー |
★河原田 |
実7.6 |
▲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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.9% (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。 |
| 8 |
ウーマンズパワー |
横山琉 |
実1.6 |
×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) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 18.0% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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 |
アスコットアイ 推奨 |
▲和田陽 |
実18.9 |
▽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) +63% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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9頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-71% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
18.0% (オッズ暗示: 62.5%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+11% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
14.6% (オッズ暗示: 13.2%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-2% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
12.9% (オッズ暗示: 13.2%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+2% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
12.3% (オッズ暗示: 11.9%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+2% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
10.6% (オッズ暗示: 10.3%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+33% (妙味あり)
AI 予想勝率
9.0% (オッズ暗示: 6.8%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+63% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.6% (オッズ暗示: 5.3%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+221% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.3% (オッズ暗示: 2.3%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+617% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 0.9%)
💡 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
9
アスコットアイ
実18.9倍
期待値 +63%
推奨 11.6〜30.0倍
¥200
❌不的中
-
単勝
3
パドゼフィール
実14.8倍
期待値 +33%
推奨 11.1〜30.0倍
¥100
❌不的中
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）
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