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 |
ステイアンビシャス |
佐々木 |
実29.1 |
B▽ A▽勝率7% EV+114% 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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 3.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 7.4% / 期待値 +114% ※ 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 |
アスクガンバーレ |
岩田康 |
実6.9 |
B△ A▲勝率11% EV-26% 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 14.5%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.7% / 期待値 -26% ※ 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 |
ロードアマルフィ |
石川倭 |
実4.4 |
B○ A○勝率11% EV-49% 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.0% (オッズ暗示: 22.7%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 11.4% / 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。 |
| 4 |
マテンロウカナロア |
横山和 |
実3.2 |
B× A×勝率13% EV-59% 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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.0% (オッズ暗示: 31.2%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 12.7% / 期待値 -59% ※ 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 |
ココデイック |
西塚 |
実12.5 |
B▽ A▽勝率8% EV-3% 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 8.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.7% / 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。 |
| 6 |
グランセレスト |
丹内 |
実7.7 |
B△ A△勝率10% EV-22% 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) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.0% (オッズ暗示: 13.0%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 10.1% / 期待値 -22% ※ 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 |
ステラデルークス |
横山武 |
実18.4 |
B▽ A▽勝率7% EV+33% 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 5.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 7.2% / 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。 |
| 8 |
タイセイジェイド |
西村淳 |
実11.0 |
B△ A△勝率9% EV+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 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 9.1%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 9.2% / 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。 |
| 9 |
ゼルダ |
和田陽 |
実999.9 |
B▽ A▽勝率5% EV+999% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +158% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.6% / 期待値 +4470% ※ 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 |
セイントホース |
★河原田 |
実7.6 |
B▲ A△勝率10% EV-21% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.0% (オッズ暗示: 13.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.3% / 期待値 -21% ※ 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。 |
| 11 |
カフジクロミエ 推奨 |
古川吉 |
実17.1 |
B▽ A▽勝率9% EV+49% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +65% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 5.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.8% / 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11頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-52% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
15.0% (オッズ暗示: 31.2%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 12.7% / 期待値 -59%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-34% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
15.0% (オッズ暗示: 22.7%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 11.4% / 期待値 -50%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+13% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
15.0% (オッズ暗示: 13.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 10.3% / 期待値 -21%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+15% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
15.0% (オッズ暗示: 13.0%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 10.1% / 期待値 -22%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-32% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
9.9% (オッズ暗示: 14.5%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 10.7% / 期待値 -26%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+9% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
9.9% (オッズ暗示: 9.1%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 9.2% / 期待値 +1%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+65% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.7% (オッズ暗示: 5.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 8.8% / 期待値 +50%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-47% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
4.2% (オッズ暗示: 8.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 7.7% / 期待値 -4%
×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
3.4% (オッズ暗示: 5.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 7.2% / 期待値 +33%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-18% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.8% (オッズ暗示: 3.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 7.4% / 期待値 +114%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+158% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
0.3% (オッズ暗示: 0.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 4.6% / 期待値 +4470%
💡 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
11
カフジクロミエ
実17.1倍
期待値 +66%
推奨 10.3〜30.0倍
¥200
❌不的中
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
11
カフジクロミエ
実17.1倍
期待値 +66%
推奨 10.3〜30.0倍
¥200
❌不的中
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ステイアンビシャス |
佐々木 |
実29.1 |
▽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) +114% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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 |
アスクガンバーレ |
岩田康 |
実6.9 |
▲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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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。 |
| 3 |
ロードアマルフィ |
石川倭 |
実4.4 |
○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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.4% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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 |
マテンロウカナロア |
横山和 |
実3.2 |
×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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.7% (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。 |
| 5 |
ココデイック |
西塚 |
実12.5 |
▽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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 8.0%) ※ 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 |
グランセレスト |
丹内 |
実7.7 |
△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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 13.0%) ※ 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 |
ステラデルークス |
横山武 |
実18.4 |
▽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) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 7.2% (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。 |
| 8 |
タイセイジェイド |
西村淳 |
実11.0 |
△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 8 ◎ 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 9.2% (オッズ暗示: 9.1%) ※ 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。 |
| 9 |
ゼルダ |
和田陽 |
実999.9 |
▽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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 0.1%) ※ 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。 |
| 10 |
セイントホース |
★河原田 |
実7.6 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.3% (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。 |
| 11 |
カフジクロミエ 推奨 |
古川吉 |
実17.1 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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。 |
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11頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-59% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
12.7% (オッズ暗示: 31.2%)
×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
11.4% (オッズ暗示: 22.7%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-26% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
10.7% (オッズ暗示: 14.5%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-21% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
10.3% (オッズ暗示: 13.2%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-22% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
10.1% (オッズ暗示: 13.0%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+0% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
9.2% (オッズ暗示: 9.1%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+49% (妙味あり)
AI 予想勝率
8.8% (オッズ暗示: 5.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-4% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
7.7% (オッズ暗示: 8.0%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+114% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.4% (オッズ暗示: 3.4%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+33% (妙味あり)
AI 予想勝率
7.2% (オッズ暗示: 5.4%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+999% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
4.6% (オッズ暗示: 0.1%)
💡 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
11
カフジクロミエ
実17.1倍
期待値 +50%
推奨 11.4〜30.0倍
¥200
❌不的中
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
11
カフジクロミエ
実17.1倍
期待値 +50%
推奨 11.4〜30.0倍
¥200
❌不的中
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