札幌 10R 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 |
スカイサーベイ |
北村友 |
実3.8 |
B▲ A○勝率15% EV-43% 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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.5% (オッズ暗示: 26.3%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 14.8% / 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。 |
| 2 |
ヨシヒロ |
原田和 |
実96.3 |
B▽ A▽勝率7% EV+590% 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) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.2% / 期待値 +591% ※ 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 |
エボルヴィング 推奨 |
佐々木 |
実14.1 |
B▽ A▽勝率9% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 7.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 9.2% / 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 |
メイショウアイル |
横山琉 |
実4.9 |
B△ A△勝率14% EV-31% 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.5% (オッズ暗示: 20.4%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 14.0% / 期待値 -32% ※ 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 |
バルティカ |
岩田望 |
実8.5 |
B△ A△勝率12% EV+3% 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 11.8%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 12.2% / 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。 |
| 6 |
デルマジュテーム 推奨 |
的場 |
実13.6 |
B△ A△勝率11% EV+54% 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) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 7.4%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 11.4% / 期待値 +55% ※ 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 |
レーヴドロペラ |
松山 |
実5.3 |
B◎ A▲勝率15% EV-22% 詳細▼ |
前5走 05/25 2東京1011R 14着/18頭+1.4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) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 26.5% (オッズ暗示: 18.9%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.5% / 期待値 -23% ※ 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 |
ビーオンザカバー |
横山武 |
実3.0 |
B○ A◎勝率17% EV-49% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 18.0% (オッズ暗示: 33.3%) ◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 16.7% / 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8頭
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+40% (妙味あり)
AI 予想勝率
26.5% (オッズ暗示: 18.9%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 14.5% / 期待値 -23%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-46% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
18.0% (オッズ暗示: 33.3%)
◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 16.7% / 期待値 -50%
×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
15.5% (オッズ暗示: 26.3%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 14.8% / 期待値 -44%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-24% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
15.5% (オッズ暗示: 20.4%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 14.0% / 期待値 -32%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-27% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
8.6% (オッズ暗示: 11.8%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 12.2% / 期待値 +3%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+16% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
8.6% (オッズ暗示: 7.4%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 11.4% / 期待値 +55%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-16% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
5.9% (オッズ暗示: 7.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 9.2% / 期待値 +30%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+28% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
1.3% (オッズ暗示: 1.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 7.2% / 期待値 +591%
💡 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
6
デルマジュテーム
実13.6倍
期待値 +16%
推奨 11.7〜30.0倍
¥200
❌不的中
-
単勝
3
エボルヴィング
実14.1倍
期待値 -16%
推奨 16.8〜30.0倍
¥100
❌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 |
スカイサーベイ |
北村友 |
実3.8 |
○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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.8% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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。 |
| 2 |
ヨシヒロ |
原田和 |
実96.3 |
▽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 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +590% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。 |
| 3 |
エボルヴィング 推奨 |
佐々木 |
実14.1 |
▽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) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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 |
メイショウアイル |
横山琉 |
実4.9 |
△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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.0% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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。 |
| 5 |
バルティカ |
岩田望 |
実8.5 |
△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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 11.8%) ※ 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。 |
| 6 |
デルマジュテーム 推奨 |
的場 |
実13.6 |
△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% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.4% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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。 |
| 7 |
レーヴドロペラ |
松山 |
実5.3 |
▲詳細▼ |
前5走 05/25 2東京1011R 14着/18頭+1.4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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.5% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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。 |
| 8 |
ビーオンザカバー |
横山武 |
実3.0 |
◎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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 16.7% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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8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
16.7% (オッズ暗示: 33.3%)
×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
14.8% (オッズ暗示: 26.3%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-23% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
14.5% (オッズ暗示: 18.9%)
×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
14.0% (オッズ暗示: 20.4%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+3% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
12.2% (オッズ暗示: 11.8%)
🌟◎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
11.4% (オッズ暗示: 7.4%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+29% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
9.2% (オッズ暗示: 7.1%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+590% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.2% (オッズ暗示: 1.0%)
💡 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
6
デルマジュテーム
実13.6倍
期待値 +55%
推奨 10.0〜30.0倍
¥200
❌不的中
-
単勝
3
エボルヴィング
実14.1倍
期待値 +30%
推奨 10.9〜30.0倍
¥100
❌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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