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 |
ジューンガレン |
浜中 |
実10.5 |
B△ A△勝率10% EV+3% 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 9.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.9% / 期待値 +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 |
ホウオウプレマ |
池添 |
実3.1 |
B◎ A×勝率15% EV-53% 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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 26.0% (オッズ暗示: 32.3%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 14.9% / 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。 |
| 3 |
オンザボー |
☆舟山 |
実5.2 |
B▲ A▲勝率13% EV-29% 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 3位 (上位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.2% (オッズ暗示: 19.2%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.5% / 期待値 -30% ※ 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 |
スワッグウォーク |
武豊 |
実3.1 |
B○ A○勝率15% EV-54% 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 2位 (上位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 26.0% (オッズ暗示: 32.3%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 14.8% / 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。 |
| 5 |
サーギュスターヴ |
丹内 |
実49.3 |
B▽ A▽勝率7% EV+239% 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 9位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.9% / 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。 |
| 6 |
ボンジュールパリ |
横山武 |
実8.3 |
B△ A△勝率11% EV-11% 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 4位 (中位評価) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 12.0%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.7% / 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。 |
| 7 |
ロゼプレミア |
鮫島駿 |
実9.8 |
B△ A△勝率10% EV-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 5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 8.2% (オッズ暗示: 10.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 9.6% / 期待値 -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。 |
| 8 |
チャームジュネーヴ |
原田和 |
実107.0 |
B▽ A▽勝率6% EV+530% 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) -16% (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 10位 / 勝率 5.9% / 期待値 +531% ※ 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 |
デルマハッコウダ |
落合玄 |
実28.9 |
B▽ A▽勝率7% EV+96% 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 8位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (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 9位 / 勝率 6.8% / 期待値 +96% ※ 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 |
グラブザクラウン |
横山典 |
実21.9 |
B▽ A▽勝率7% EV+54% 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 4.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.0% / 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。 |
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)
-20% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
26.0% (オッズ暗示: 32.3%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 14.9% / 期待値 -54%
○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)
-20% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
26.0% (オッズ暗示: 32.3%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 14.8% / 期待値 -54%
○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)
-21% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
15.2% (オッズ暗示: 19.2%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 13.5% / 期待値 -30%
△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)
-30% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
8.4% (オッズ暗示: 12.0%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 10.7% / 期待値 -11%
△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)
-20% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
8.2% (オッズ暗示: 10.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 9.6% / 期待値 -6%
△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)
-14% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
8.2% (オッズ暗示: 9.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 9.9% / 期待値 +4%
△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)
-37% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
2.9% (オッズ暗示: 4.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 7.0% / 期待値 +54%
△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)
-21% (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 9位 / 勝率 6.8% / 期待値 +96%
△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)
-12% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
1.8% (オッズ暗示: 2.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 6.9% / 期待値 +240%
△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)
-16% (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 10位 / 勝率 5.9% / 期待値 +531%
💡 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 |
ジューンガレン |
浜中 |
実10.5 |
△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 5位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 9.5%) ※ 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。 |
| 2 |
ホウオウプレマ |
池添 |
実3.1 |
×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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.9% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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 |
オンザボー |
☆舟山 |
実5.2 |
▲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 3位 (上位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.5% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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。 |
| 4 |
スワッグウォーク |
武豊 |
実3.1 |
○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 2位 (上位評価) ×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 14.8% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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 |
サーギュスターヴ |
丹内 |
実49.3 |
▽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 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 6.9% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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 |
ボンジュールパリ |
横山武 |
実8.3 |
△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 4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 10.7% (オッズ暗示: 12.0%) ※ 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 |
ロゼプレミア |
鮫島駿 |
実9.8 |
△詳細▼ |
|
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 6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 9.6% (オッズ暗示: 10.2%) ※ 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 |
チャームジュネーヴ |
原田和 |
実107.0 |
▽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) +530% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (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。 |
| 9 |
デルマハッコウダ |
落合玄 |
実28.9 |
▽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 9位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +96% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.8% (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。 |
| 10 |
グラブザクラウン |
横山典 |
実21.9 |
▽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) +54% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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。 |
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)
-54% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
14.9% (オッズ暗示: 32.3%)
○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)
-54% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
14.8% (オッズ暗示: 32.3%)
○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)
-30% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
13.5% (オッズ暗示: 19.2%)
△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)
-11% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
10.7% (オッズ暗示: 12.0%)
△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)
+3% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
9.9% (オッズ暗示: 9.5%)
△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)
-6% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
9.6% (オッズ暗示: 10.2%)
△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)
+54% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.0% (オッズ暗示: 4.6%)
△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
6.9% (オッズ暗示: 2.0%)
△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)
+96% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.8% (オッズ暗示: 3.5%)
△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)
+530% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
5.9% (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
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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