札幌 9R 詳細AI予想
本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。
モデル
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ウィルサヴァイブ 推奨 |
横山典 |
実16.5 |
B△ A△勝率13% EV+110% 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) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 6.1%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.8% / 期待値 +110% ※ 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 |
テルヒコウ |
武豊 |
実2.1 |
B○ A×勝率19% EV-60% 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 29.6% (オッズ暗示: 47.6%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 18.9% / 期待値 -60% ※ 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 |
フォルテフィオーレ |
丹内 |
実12.3 |
B△ A△勝率12% EV+48% 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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 8.1%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 12.1% / 期待値 +49% ※ 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 |
ウインアクトゥール 推奨 |
原田和 |
実26.2 |
B▽ A▽勝率10% EV+161% 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 3.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 10.0% / 期待値 +161% ※ 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 |
ウインベラーノ 推奨 |
斎藤 |
実18.9 |
B△ A△勝率12% EV+135% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 5.3%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 12.5% / 期待値 +136% ※ 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 |
ジョイエッロ |
横山武 |
実2.5 |
B🌟◎ A○勝率18% EV-54% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 30.5% (オッズ暗示: 40.0%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.4% / 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。 |
| 7 |
サタデーサンライズ |
北村友 |
実6.6 |
B▲ A▲勝率15% EV+1% 詳細▼ |
前5走 05/25 2東京1011R 15着/18頭+1.6秒 |
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 15.3% (オッズ暗示: 15.2%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.4% / 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。 |
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7頭
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-24% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
30.5% (オッズ暗示: 40.0%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 18.4% / 期待値 -54%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-38% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
29.6% (オッズ暗示: 47.6%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 18.9% / 期待値 -60%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+0% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
15.3% (オッズ暗示: 15.2%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 15.4% / 期待値 +2%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-11% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
7.3% (オッズ暗示: 8.1%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 12.1% / 期待値 +49%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+19% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
7.2% (オッズ暗示: 6.1%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 12.8% / 期待値 +110%
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+34% (妙味あり)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 5.3%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 12.5% / 期待値 +136%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-19% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
3.1% (オッズ暗示: 3.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 10.0% / 期待値 +161%
💡 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
4
ウインアクトゥール
実26.2倍
期待値 -19%
推奨 32.4〜32.4倍
¥300
❌不的中
-
単勝
5
ウインベラーノ
実18.9倍
期待値 +34%
推奨 14.1〜30.0倍
¥400
❌不的中2着
-
単勝
1
ウィルサヴァイブ
実16.5倍
期待値 +19%
推奨 13.8〜30.0倍
¥400
❌不的中3着
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 |
ウィルサヴァイブ 推奨 |
横山典 |
実16.5 |
△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) +110% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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。 |
| 2 |
テルヒコウ |
武豊 |
実2.1 |
×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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 18.9% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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。 |
| 3 |
フォルテフィオーレ |
丹内 |
実12.3 |
△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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +48% (妙味あり) AI 予想勝率 12.1% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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 |
ウインアクトゥール 推奨 |
原田和 |
実26.2 |
▽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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +161% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.0% (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。 |
| 5 |
ウインベラーノ 推奨 |
斎藤 |
実18.9 |
△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) +135% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (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。 |
| 6 |
ジョイエッロ |
横山武 |
実2.5 |
○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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 18.4% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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。 |
| 7 |
サタデーサンライズ |
北村友 |
実6.6 |
▲詳細▼ |
前5走 05/25 2東京1011R 15着/18頭+1.6秒 |
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) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.4% (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。 |
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7頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-60% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
18.9% (オッズ暗示: 47.6%)
×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
18.4% (オッズ暗示: 40.0%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+1% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
15.4% (オッズ暗示: 15.2%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+110% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
12.8% (オッズ暗示: 6.1%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+135% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
12.5% (オッズ暗示: 5.3%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+48% (妙味あり)
AI 予想勝率
12.1% (オッズ暗示: 8.1%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+161% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.0% (オッズ暗示: 3.8%)
💡 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 (AI 期待値プラス判定)
A. 現行モデル (binary)
-
単勝
4
ウインアクトゥール
実26.2倍
期待値 +161%
推奨 10.0〜30.0倍
¥300
❌不的中
-
単勝
5
ウインベラーノ
実18.9倍
期待値 +136%
推奨 10.0〜30.0倍
¥400
❌不的中2着
-
単勝
1
ウィルサヴァイブ
実16.5倍
期待値 +110%
推奨 10.0〜30.0倍
¥400
❌不的中3着
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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