新潟 2R 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 |
エレクトス |
石川 |
実76.9 |
B▽ A▽勝率1% EV-19% 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 12位 (中位評価) ×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 0.8% (オッズ暗示: 1.3%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.1% / 期待値 -19% ※ 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 |
リコルディオーロ |
▲佐藤 |
実29.4 |
B▽ A▽勝率3% EV-16% 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 8位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (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 2.8% / 期待値 -16% ※ 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 |
モミスケ |
武藤 |
実39.1 |
B▽ A▽勝率2% EV-15% 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 10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 1.8% (オッズ暗示: 2.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.2% / 期待値 -15% ※ 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 |
ピウモッソ |
斎藤 |
実3.3 |
B◎ A○勝率20% EV-32% 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 1位 (最上位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 23.1% (オッズ暗示: 30.3%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.4% / 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。 |
| 5 |
ランズエンド |
◇今村 |
実9.5 |
B△ A△勝率9% EV-15% 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 4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 9.8% (オッズ暗示: 10.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.9% / 期待値 -15% ※ 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 |
ユイチャンファイト |
菊沢 |
実92.2 |
B▽ A▽勝率1% EV-3% 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 14位 (中位評価) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.1% / 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。 |
| 7 |
サザンキンレンカ |
丸山 |
実85.3 |
B▽ A▽勝率1% EV-10% 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 13位 (中位評価) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.2%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.1% / 期待値 -10% ※ 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 |
アレックスケー |
石橋脩 |
実16.6 |
B△ A△勝率5% EV-21% 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 5位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 6.0%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.7% / 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。 |
| 9 |
スクワミッシュ |
戸崎圭 |
実3.5 |
B○ A◎勝率24% EV-15% 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 2位 (上位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.9% (オッズ暗示: 28.6%) ◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 24.1% / 期待値 -16% ※ 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 |
ライヴバーボン |
▲石田 |
実16.7 |
B△ A△勝率5% EV-23% 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 6位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 6.0%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.6% / 期待値 -24% ※ 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 |
イニシャルポイント |
原 |
実4.1 |
B▲ A▲勝率19% EV-21% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.9% (オッズ暗示: 24.4%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 19.1% / 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。 |
| 12 |
ミカミッチー |
横山典 |
実30.4 |
B▽ A▽勝率3% EV+1% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 3.3%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.3% / 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。 |
| 13 |
オンアロール |
田口 |
実17.8 |
B▽ A▽勝率5% EV-18% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 5.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.6% / 期待値 -19% ※ 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。 |
| 14 |
コパノフラメンコ |
柴田大 |
実43.8 |
B▽ A▽勝率2% EV-5% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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 11位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.3%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 2.2% / 期待値 -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。 |
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14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)
-24% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
23.1% (オッズ暗示: 30.3%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 20.4% / 期待値 -33%
○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)
-27% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
20.9% (オッズ暗示: 28.6%)
◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 24.1% / 期待値 -16%
○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)
-14% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
20.9% (オッズ暗示: 24.4%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 19.1% / 期待値 -22%
△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)
-6% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
9.8% (オッズ暗示: 10.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 8.9% / 期待値 -15%
△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)
-19% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
4.9% (オッズ暗示: 6.0%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 4.7% / 期待値 -22%
△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)
-18% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
4.9% (オッズ暗示: 6.0%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 4.6% / 期待値 -24%
△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)
-27% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
4.1% (オッズ暗示: 5.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 4.6% / 期待値 -19%
△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)
-17% (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 2.8% / 期待値 -16%
△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)
-15% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.8% (オッズ暗示: 3.3%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 3.3% / 期待値 +1%
△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)
-30% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.8% (オッズ暗示: 2.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 2.2% / 期待値 -15%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 11位 (中位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-22% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
1.8% (オッズ暗示: 2.3%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 2.2% / 期待値 -5%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 12位 (中位評価)
×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
0.8% (オッズ暗示: 1.3%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 12位 / 勝率 1.1% / 期待値 -19%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 13位 (中位評価)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-36% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.8% (オッズ暗示: 1.2%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 13位 / 勝率 1.1% / 期待値 -10%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 14位 (中位評価)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-31% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.8% (オッズ暗示: 1.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 14位 / 勝率 1.1% / 期待値 -3%
💡 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 |
エレクトス |
石川 |
実76.9 |
▽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 12位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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 |
リコルディオーロ |
▲佐藤 |
実29.4 |
▽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 9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 2.8% (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。 |
| 3 |
モミスケ |
武藤 |
実39.1 |
▽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 10位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。 |
| 4 |
ピウモッソ |
斎藤 |
実3.3 |
○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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 20.4% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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 |
ランズエンド |
◇今村 |
実9.5 |
△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 4位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 10.5%) ※ 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。 |
| 6 |
ユイチャンファイト |
菊沢 |
実92.2 |
▽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 14位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。 |
| 7 |
サザンキンレンカ |
丸山 |
実85.3 |
▽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 13位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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 |
アレックスケー |
石橋脩 |
実16.6 |
△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 5位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。 |
| 9 |
スクワミッシュ |
戸崎圭 |
実3.5 |
◎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 1位 (最上位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.1% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。 |
| 10 |
ライヴバーボン |
▲石田 |
実16.7 |
△詳細▼ |
|
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 6位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。 |
| 11 |
イニシャルポイント |
原 |
実4.1 |
▲詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.1% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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。 |
| 12 |
ミカミッチー |
横山典 |
実30.4 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。 |
| 13 |
オンアロール |
田口 |
実17.8 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。 |
| 14 |
コパノフラメンコ |
柴田大 |
実43.8 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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 11位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (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。 |
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14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)
-16% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
24.1% (オッズ暗示: 28.6%)
○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)
-33% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
20.4% (オッズ暗示: 30.3%)
○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)
-22% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
19.1% (オッズ暗示: 24.4%)
△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)
-15% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
8.9% (オッズ暗示: 10.5%)
△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)
-22% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
4.7% (オッズ暗示: 6.0%)
△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)
-24% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
4.6% (オッズ暗示: 6.0%)
△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)
-19% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
4.6% (オッズ暗示: 5.6%)
△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)
+1% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
3.3% (オッズ暗示: 3.3%)
△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)
-16% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.8% (オッズ暗示: 3.4%)
△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)
-15% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.2% (オッズ暗示: 2.6%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 11位 (中位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-5% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.2% (オッズ暗示: 2.3%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 12位 (中位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-19% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
1.1% (オッズ暗示: 1.3%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 13位 (中位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-10% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
1.1% (オッズ暗示: 1.2%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 14位 (中位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-3% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
1.1% (オッズ暗示: 1.1%)
💡 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
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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