DEEP LEARNING PREDICTION SYSTEM / 深層学習予測システム
2026-04-03 船橋
Ensemble Neural Network Analysis / アンサンブル型ニューラルネットワーク分析 - 12 Races
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今すぐ無料登録 → 1R サラ３歳
🕐 14:45発走 📏 1200m 🐴 9頭
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Ensemble Deep Neural Network / アンサンブル型深層ニューラルネットワーク
XGBoost + LSTM Hybrid Architecture / 勾配ブースティング+長短期記憶ハイブリッド構造
OPTIMIZED / 最適化済
Model Architecture
Multi-Layer Perceptron + Gradient Boosting
Feature Engineering
127 Features w/ PCA Dimensionality Reduction
Training Dataset
48,392 Historical Races (2019-2025)
Optimization
Adam Optimizer w/ L2 Regularization (λ=0.001)
Cross-Val Score
0
/ 10000
Validation Accuracy
78.2%
Training Loss
0.324
Inference Time
264ms
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無料公開1位
5 ハッピーデイジー
🎂 牝3 ⚖️ 54kg 🏇 濱田達 🏠 (船)川島一
PT値 89.00
Win Prob. / 勝率 40.38%
Model Certainty / 確信度 94.5%
Expected Value / 期待値 -15.0%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
91.6
Stamina Rating / スタミナ評価
82.7
Form Trend / 調子傾向
47.2
Track Compatibility / コース適性
98.4
Distance Fitness / 距離適性
99.7
Jockey Factor / 騎手要因
66.2
2位
8 キャッスルギフト
🎂 牡3 ⚖️ 56kg 🏇 小杉亮 🏠 (船)渋谷博
PT値 84.00
Win Prob. / 勝率 33.84%
Model Certainty / 確信度 91.5%
Expected Value / 期待値 +7.5%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
90.8
Stamina Rating / スタミナ評価
82.2
Form Trend / 調子傾向
14.7
Track Compatibility / コース適性
91.6
Distance Fitness / 距離適性
83.3
Jockey Factor / 騎手要因
70.4
有力候補
4 アークローズ
🎂 牝3 ⚖️ 54kg 🏇 笠野雄 🏠 (船)山中尊
PT値 77.00
Win Prob. / 勝率 16.67%
Model Certainty / 確信度 74.6%
Expected Value / 期待値 +2.8%
有力候補
2 フィカスリラータ
🎂 牝3 ⚖️ 54kg 🏇 藤田凌 🏠 (船)山中尊
PT値 76.00
Win Prob. / 勝率 12.75%
Model Certainty / 確信度 78.6%
Expected Value / 期待値 +11.6%
有力候補
1 ユウユウスター
🎂 牡3 ⚖️ 56kg 🏇 仲野光 🏠 (船)渋谷博
PT値 80.00
Win Prob. / 勝率 26.61%
Model Certainty / 確信度 79.8%
Expected Value / 期待値 +4.8%
2R サラ３歳
🕐 15:15発走 📏 1200m 🐴 11頭
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Training Dataset
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Optimization
Adam Optimizer w/ L2 Regularization (λ=0.001)
Cross-Val Score
0
/ 10000
Validation Accuracy
74.2%
Training Loss
0.199
Inference Time
314ms
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無料公開1位
3 フレイムキャット
🎂 牡3 ⚖️ 56kg 🏇 笹川翼 🏠 (船)米谷
PT値 89.00
Win Prob. / 勝率 38.41%
Model Certainty / 確信度 95.9%
Expected Value / 期待値 -5.3%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
84.7
Stamina Rating / スタミナ評価
98.2
Form Trend / 調子傾向
50.0
Track Compatibility / コース適性
82.0
Distance Fitness / 距離適性
98.2
Jockey Factor / 騎手要因
71.2
2位
2 マハラージャ
🎂 牡3 ⚖️ 56kg 🏇 山中悠 🏠 (船)阿井
PT値 83.00
Win Prob. / 勝率 27.63%
Model Certainty / 確信度 80.9%
Expected Value / 期待値 +10.6%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
90.7
Stamina Rating / スタミナ評価
88.1
Form Trend / 調子傾向
14.5
Track Compatibility / コース適性
84.3
Distance Fitness / 距離適性
89.3
Jockey Factor / 騎手要因
76.1
有力候補
6 ジオパークムーン
🎂 牝3 ⚖️ 52kg 🏇 所蛍 🏠 (船)森泰斗
PT値 82.00
Win Prob. / 勝率 29.71%
Model Certainty / 確信度 80.3%
Expected Value / 期待値 +9.7%
有力候補
4 ルミナスストーン
🎂 牝3 ⚖️ 54kg 🏇 和田譲 🏠 (船)林幻
PT値 77.00
Win Prob. / 勝率 16.67%
Model Certainty / 確信度 74.6%
Expected Value / 期待値 +2.8%
有力候補
5 レオソルジャー
🎂 牡3 ⚖️ 56kg 🏇 仲野光 🏠 (船)渡邊貴
PT値 79.00
Win Prob. / 勝率 20.44%
Model Certainty / 確信度 77.0%
Expected Value / 期待値 +15.1%
3R サラ４歳以上
🕐 15:45発走 📏 1500m 🐴 12頭
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Training Loss
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Inference Time
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2 キャラメルスライム
🎂 牝4 ⚖️ 54kg 🏇 木間塚龍 🏠 (船)大津
PT値 87.00
Win Prob. / 勝率 39.94%
Model Certainty / 確信度 96.4%
Expected Value / 期待値 +14.3%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
92.6
Stamina Rating / スタミナ評価
87.1
Form Trend / 調子傾向
26.2
Track Compatibility / コース適性
93.8
Distance Fitness / 距離適性
90.6
Jockey Factor / 騎手要因
62.7
2位
3 ジンガブリッツ
🎂 牡4 ⚖️ 56kg 🏇 張田昂 🏠 (川)茂木
PT値 83.00
Win Prob. / 勝率 34.56%
Model Certainty / 確信度 83.0%
Expected Value / 期待値 +19.7%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
93.7
Stamina Rating / スタミナ評価
76.4
Form Trend / 調子傾向
10.7
Track Compatibility / コース適性
89.2
Distance Fitness / 距離適性
81.3
Jockey Factor / 騎手要因
68.8
有力候補
8 サーフプラチナム
🎂 牝4 ⚖️ 54kg 🏇 山口達 🏠 (船)林正人
PT値 78.00
Win Prob. / 勝率 18.09%
Model Certainty / 確信度 81.4%
Expected Value / 期待値 -3.4%
有力候補
4 レイワエポック
🎂 牝4 ⚖️ 54kg 🏇 山中悠 🏠 (船)阿井
PT値 76.00
Win Prob. / 勝率 19.34%
Model Certainty / 確信度 75.7%
Expected Value / 期待値 -6.0%
有力候補
10 シンキングファーザ
🎂 牡6 ⚖️ 53kg 🏇 山本大 🏠 (船)佐藤裕
PT値 79.00
Win Prob. / 勝率 25.32%
Model Certainty / 確信度 83.1%
Expected Value / 期待値 +5.1%
4R サラ４歳以上
🕐 16:20発走 📏 1200m 🐴 12頭
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0
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Validation Accuracy
74.2%
Training Loss
0.181
Inference Time
328ms
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4 デルマカタスカシ
🎂 牝6 ⚖️ 54kg 🏇 小杉亮 🏠 (船)坂本昇
PT値 89.00
Win Prob. / 勝率 43.19%
Model Certainty / 確信度 92.5%
Expected Value / 期待値 +0.1%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
91.5
Stamina Rating / スタミナ評価
84.7
Form Trend / 調子傾向
50.0
Track Compatibility / コース適性
96.1
Distance Fitness / 距離適性
92.9
Jockey Factor / 騎手要因
74.3
2位
5 マリノテレージア
🎂 牝4 ⚖️ 54kg 🏇 篠谷葵 🏠 (船)石井
PT値 85.00
Win Prob. / 勝率 32.74%
Model Certainty / 確信度 91.1%
Expected Value / 期待値 +16.8%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
84.9
Stamina Rating / スタミナ評価
92.4
Form Trend / 調子傾向
24.6
Track Compatibility / コース適性
95.2
Distance Fitness / 距離適性
86.9
Jockey Factor / 騎手要因
63.7
有力候補
3 マジカルレインボー
🎂 牝4 ⚖️ 54kg 🏇 仲野光 🏠 (船)阿井
PT値 78.00
Win Prob. / 勝率 17.73%
Model Certainty / 確信度 74.3%
Expected Value / 期待値 -14.0%
有力候補
11 ルジュウェール
🎂 牡4 ⚖️ 56kg 🏇 笹川翼 🏠 (船)山中尊
PT値 80.00
Win Prob. / 勝率 21.20%
Model Certainty / 確信度 80.3%
Expected Value / 期待値 +18.2%
有力候補
7 クラヴィウス
🎂 牡4 ⚖️ 56kg 🏇 山中悠 🏠 (船)佐々清
PT値 76.00
Win Prob. / 勝率 19.97%
Model Certainty / 確信度 74.9%
Expected Value / 期待値 +10.1%
5R サラ４歳以上
🕐 16:50発走 📏 1200m 🐴 12頭
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74.5%
Training Loss
0.249
Inference Time
101ms
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1 ビービープリメーロ
🎂 牝4 ⚖️ 54kg 🏇 本田重 🏠 (船)新井
PT値 89.00
Win Prob. / 勝率 40.97%
Model Certainty / 確信度 98.0%
Expected Value / 期待値 +17.6%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
92.1
Stamina Rating / スタミナ評価
94.6
Form Trend / 調子傾向
25.5
Track Compatibility / コース適性
85.1
Distance Fitness / 距離適性
92.2
Jockey Factor / 騎手要因
94.2
2位
8 ジェイルブレイク
🎂 牡4 ⚖️ 56kg 🏇 本橋孝 🏠 (船)阿井
PT値 84.00
Win Prob. / 勝率 33.84%
Model Certainty / 確信度 91.5%
Expected Value / 期待値 +7.5%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
90.8
Stamina Rating / スタミナ評価
82.2
Form Trend / 調子傾向
14.7
Track Compatibility / コース適性
91.6
Distance Fitness / 距離適性
83.3
Jockey Factor / 騎手要因
70.4
有力候補
3 チーフルガール
🎂 牝5 ⚖️ 54kg 🏇 矢野貴 🏠 (船)岩崎
PT値 78.00
Win Prob. / 勝率 17.73%
Model Certainty / 確信度 74.3%
Expected Value / 期待値 -14.0%
有力候補
4 アミラジオネ
🎂 牝4 ⚖️ 54kg 🏇 澤田龍 🏠 (船)山田信
PT値 77.00
Win Prob. / 勝率 16.67%
Model Certainty / 確信度 74.6%
Expected Value / 期待値 +2.8%
有力候補
6 デルマルドラ
🎂 牡5 ⚖️ 56kg 🏇 西村栄 🏠 (船)坂本昇
PT値 80.00
Win Prob. / 勝率 22.08%
Model Certainty / 確信度 77.2%
Expected Value / 期待値 -2.5%
6R ダンデライオン賞
🕐 17:20発走 📏 1600m 🐴 7頭
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Cross-Val Score
0
/ 10000
Validation Accuracy
78.6%
Training Loss
0.250
Inference Time
231ms
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無料公開1位
7 ジーティーファラオ
🎂 牡4 ⚖️ 56kg 🏇 矢野貴 🏠 (船)山田信
PT値 90.00
Win Prob. / 勝率 38.58%
Model Certainty / 確信度 95.5%
Expected Value / 期待値 -18.8%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
95.7
Stamina Rating / スタミナ評価
98.1
Form Trend / 調子傾向
50.0
Track Compatibility / コース適性
84.3
Distance Fitness / 距離適性
99.3
Jockey Factor / 騎手要因
75.7
2位
2 ミッドナイトホーク
🎂 セン5 ⚖️ 56kg 🏇 篠谷葵 🏠 (船)石井
PT値 86.00
Win Prob. / 勝率 35.01%
Model Certainty / 確信度 85.9%
Expected Value / 期待値 +5.5%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
88.3
Stamina Rating / スタミナ評価
88.9
Form Trend / 調子傾向
24.9
Track Compatibility / コース適性
79.9
Distance Fitness / 距離適性
94.2
Jockey Factor / 騎手要因
77.3
有力候補
3 アヴェッリーノ
🎂 牡6 ⚖️ 56kg 🏇 木間塚龍 🏠 (船)斉藤敏
PT値 75.00
Win Prob. / 勝率 13.27%
Model Certainty / 確信度 76.0%
Expected Value / 期待値 -8.7%
有力候補
6 スティールキャノン
🎂 セン4 ⚖️ 56kg 🏇 張田昂 🏠 (船)張田
PT値 79.00
Win Prob. / 勝率 18.94%
Model Certainty / 確信度 78.0%
Expected Value / 期待値 -14.4%
有力候補
1 グレック
🎂 牡5 ⚖️ 54kg 🏇 所蛍 🏠 (船)田中力
PT値 77.00
Win Prob. / 勝率 17.32%
Model Certainty / 確信度 79.9%
Expected Value / 期待値 -3.3%
7R ダイヤモンドスプリント
🕐 17:55発走 📏 1200m 🐴 9頭
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0
/ 10000
Validation Accuracy
78.5%
Training Loss
0.220
Inference Time
120ms
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無料公開1位
9 アッカーマン
🎂 セン4 ⚖️ 57kg 🏇 本田重 🏠 (船)川島一
PT値 88.00
Win Prob. / 勝率 43.88%
Model Certainty / 確信度 92.2%
Expected Value / 期待値 +19.6%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
96.0
Stamina Rating / スタミナ評価
80.5
Form Trend / 調子傾向
47.8
Track Compatibility / コース適性
90.5
Distance Fitness / 距離適性
90.3
Jockey Factor / 騎手要因
59.8
2位
7 サンマルシップ
🎂 牡8 ⚖️ 55kg 🏇 御神本訓 🏠 (船)川島一
PT値 85.00
Win Prob. / 勝率 36.19%
Model Certainty / 確信度 94.4%
Expected Value / 期待値 +18.0%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
93.0
Stamina Rating / スタミナ評価
93.3
Form Trend / 調子傾向
16.2
Track Compatibility / コース適性
84.0
Distance Fitness / 距離適性
88.4
Jockey Factor / 騎手要因
82.2
有力候補
5 レーザーショー
🎂 牡5 ⚖️ 57kg 🏇 本橋孝 🏠 (船)川島一
PT値 82.00
Win Prob. / 勝率 27.38%
Model Certainty / 確信度 89.5%
Expected Value / 期待値 -1.1%
有力候補
2 サトノムスタング
🎂 牡8 ⚖️ 57kg 🏇 篠谷葵 🏠 (船)川島一
PT値 81.00
Win Prob. / 勝率 25.50%
Model Certainty / 確信度 85.0%
Expected Value / 期待値 +1.1%
有力候補
6 ナイトオブバンド
🎂 牡6 ⚖️ 57kg 🏇 町田直 🏠 (船)米谷
PT値 74.00
Win Prob. / 勝率 11.07%
Model Certainty / 確信度 74.9%
Expected Value / 期待値 +19.4%
8R サラ４歳以上
🕐 18:30発走 📏 1500m 🐴 12頭
AI
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XGBoost + LSTM Hybrid Architecture / 勾配ブースティング+長短期記憶ハイブリッド構造
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Multi-Layer Perceptron + Gradient Boosting
Feature Engineering
127 Features w/ PCA Dimensionality Reduction
Training Dataset
48,392 Historical Races (2019-2025)
Optimization
Adam Optimizer w/ L2 Regularization (λ=0.001)
Cross-Val Score
0
/ 10000
Validation Accuracy
75.6%
Training Loss
0.334
Inference Time
230ms
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無料公開1位
10 トゥアオウフ
🎂 牡4 ⚖️ 56kg 🏇 笹川翼 🏠 (船)山田信
PT値 89.00
Win Prob. / 勝率 37.12%
Model Certainty / 確信度 93.5%
Expected Value / 期待値 -7.9%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
88.0
Stamina Rating / スタミナ評価
78.6
Form Trend / 調子傾向
36.2
Track Compatibility / コース適性
95.8
Distance Fitness / 距離適性
83.1
Jockey Factor / 騎手要因
92.1
2位
2 バスキュラリティ
🎂 牡4 ⚖️ 56kg 🏇 和田譲 🏠 (船)林幻
PT値 85.00
Win Prob. / 勝率 34.94%
Model Certainty / 確信度 89.3%
Expected Value / 期待値 -12.3%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
88.1
Stamina Rating / スタミナ評価
83.6
Form Trend / 調子傾向
28.0
Track Compatibility / コース適性
87.7
Distance Fitness / 距離適性
77.4
Jockey Factor / 騎手要因
85.6
有力候補
8 ゴールドパートナー
🎂 牡4 ⚖️ 56kg 🏇 山口達 🏠 (船)林正人
PT値 82.00
Win Prob. / 勝率 28.73%
Model Certainty / 確信度 82.4%
Expected Value / 期待値 -4.6%
有力候補
6 ダシータピット
🎂 牡4 ⚖️ 56kg 🏇 笠野雄 🏠 (船)山中尊
PT値 74.00
Win Prob. / 勝率 10.67%
Model Certainty / 確信度 74.6%
Expected Value / 期待値 +19.4%
有力候補
3 プロメテドール
🎂 牝4 ⚖️ 51kg 🏇 加藤雄 🏠 (船)川島一
PT値 77.00
Win Prob. / 勝率 21.78%
Model Certainty / 確信度 81.0%
Expected Value / 期待値 -13.4%
9R 馬い！野菜たがやす倶楽部
🕐 19:05発走 📏 1200m 🐴 10頭
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48,392 Historical Races (2019-2025)
Optimization
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Cross-Val Score
0
/ 10000
Validation Accuracy
78.2%
Training Loss
0.291
Inference Time
242ms
上位5頭 PT値ランキング
無料公開1位
2 ラストショット
🎂 牡4 ⚖️ 56kg 🏇 本田重 🏠 (船)新井
PT値 88.00
Win Prob. / 勝率 39.53%
Model Certainty / 確信度 98.0%
Expected Value / 期待値 -10.3%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
91.5
Stamina Rating / スタミナ評価
78.3
Form Trend / 調子傾向
48.0
Track Compatibility / コース適性
91.0
Distance Fitness / 距離適性
83.4
Jockey Factor / 騎手要因
80.5
2位
7 スマイルプラス
🎂 牝4 ⚖️ 54kg 🏇 矢野貴 🏠 (船)山田信
PT値 85.00
Win Prob. / 勝率 36.19%
Model Certainty / 確信度 94.4%
Expected Value / 期待値 +18.0%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
93.0
Stamina Rating / スタミナ評価
93.3
Form Trend / 調子傾向
16.2
Track Compatibility / コース適性
84.0
Distance Fitness / 距離適性
88.4
Jockey Factor / 騎手要因
82.2
有力候補
5 ケイアイワカポノ
🎂 セン4 ⚖️ 56kg 🏇 笹川翼 🏠 (船)田中力
PT値 80.00
Win Prob. / 勝率 23.37%
Model Certainty / 確信度 85.4%
Expected Value / 期待値 +1.9%
有力候補
10 コトリノウタウウタ
🎂 牝4 ⚖️ 54kg 🏇 福原杏 🏠 (浦)水野史
PT値 82.00
Win Prob. / 勝率 24.62%
Model Certainty / 確信度 87.6%
Expected Value / 期待値 -10.7%
有力候補
4 レトロブーム
🎂 牝4 ⚖️ 54kg 🏇 實川純 🏠 (船)渡邊貴
PT値 75.00
Win Prob. / 勝率 13.75%
Model Certainty / 確信度 69.2%
Expected Value / 期待値 +0.4%
10R 鳥待月スプリント
🕐 19:35発走 📏 1200m 🐴 11頭
AI
AI予想解説 Powered by Keiba Intelligence
Ensemble Deep Neural Network / アンサンブル型深層ニューラルネットワーク
XGBoost + LSTM Hybrid Architecture / 勾配ブースティング+長短期記憶ハイブリッド構造
OPTIMIZED / 最適化済
Model Architecture
Multi-Layer Perceptron + Gradient Boosting
Feature Engineering
127 Features w/ PCA Dimensionality Reduction
Training Dataset
48,392 Historical Races (2019-2025)
Optimization
Adam Optimizer w/ L2 Regularization (λ=0.001)
Cross-Val Score
0
/ 10000
Validation Accuracy
75.9%
Training Loss
0.303
Inference Time
246ms
上位5頭 PT値ランキング
無料公開1位
7 ゴールデンスイープ
🎂 牝5 ⚖️ 51kg 🏇 山本大 🏠 (船)山下
PT値 89.00
Win Prob. / 勝率 37.21%
Model Certainty / 確信度 95.2%
Expected Value / 期待値 +2.0%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
92.7
Stamina Rating / スタミナ評価
91.9
Form Trend / 調子傾向
50.0
Track Compatibility / コース適性
99.0
Distance Fitness / 距離適性
81.9
Jockey Factor / 騎手要因
88.3
2位
4 ブライトフラッシュ
🎂 牡4 ⚖️ 56kg 🏇 和田譲 🏠 (船)川島一
PT値 84.00
Win Prob. / 勝率 30.87%
Model Certainty / 確信度 85.3%
Expected Value / 期待値 +16.7%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
88.3
Stamina Rating / スタミナ評価
91.1
Form Trend / 調子傾向
30.0
Track Compatibility / コース適性
93.5
Distance Fitness / 距離適性
95.1
Jockey Factor / 騎手要因
73.4
有力候補
9 マイベネラブル
🎂 牡5 ⚖️ 56kg 🏇 野畑凌 🏠 (船)川島一
PT値 80.00
Win Prob. / 勝率 25.26%
Model Certainty / 確信度 85.6%
Expected Value / 期待値 -17.8%
有力候補
11 セントラルガバナー
🎂 セン5 ⚖️ 56kg 🏇 御神本訓 🏠 (小)田中正
PT値 82.00
Win Prob. / 勝率 24.97%
Model Certainty / 確信度 80.6%
Expected Value / 期待値 +14.0%
有力候補
2 ビッグバンド
🎂 セン9 ⚖️ 56kg 🏇 澤田龍 🏠 (船)新井
PT値 74.00
Win Prob. / 勝率 13.10%
Model Certainty / 確信度 71.1%
Expected Value / 期待値 -6.6%
11R 春和景明特別
🕐 20:10発走 📏 1600m 🐴 11頭
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XGBoost + LSTM Hybrid Architecture / 勾配ブースティング+長短期記憶ハイブリッド構造
OPTIMIZED / 最適化済
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Multi-Layer Perceptron + Gradient Boosting
Feature Engineering
127 Features w/ PCA Dimensionality Reduction
Training Dataset
48,392 Historical Races (2019-2025)
Optimization
Adam Optimizer w/ L2 Regularization (λ=0.001)
Cross-Val Score
0
/ 10000
Validation Accuracy
77.9%
Training Loss
0.154
Inference Time
386ms
上位5頭 PT値ランキング
無料公開1位
10 スマイルモア
🎂 牡5 ⚖️ 57kg 🏇 澤田龍 🏠 (船)張田
PT値 86.00
Win Prob. / 勝率 41.95%
Model Certainty / 確信度 97.7%
Expected Value / 期待値 -14.5%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
91.1
Stamina Rating / スタミナ評価
78.5
Form Trend / 調子傾向
47.9
Track Compatibility / コース適性
83.3
Distance Fitness / 距離適性
77.7
Jockey Factor / 騎手要因
69.9
2位
1 ケイアイメビウス
🎂 牡7 ⚖️ 57kg 🏇 笹川翼 🏠 (船)佐藤裕
PT値 81.00
Win Prob. / 勝率 26.85%
Model Certainty / 確信度 86.8%
Expected Value / 期待値 +13.2%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
82.0
Stamina Rating / スタミナ評価
74.8
Form Trend / 調子傾向
28.2
Track Compatibility / コース適性
82.0
Distance Fitness / 距離適性
88.0
Jockey Factor / 騎手要因
71.0
有力候補
11 スターオブフェイス
🎂 牡7 ⚖️ 57kg 🏇 藤本現 🏠 (船)佐々功
PT値 80.00
Win Prob. / 勝率 24.66%
Model Certainty / 確信度 83.3%
Expected Value / 期待値 +18.2%
有力候補
5 ネイビースター
🎂 セン6 ⚖️ 57kg 🏇 藤田凌 🏠 (船)米谷
PT値 81.00
Win Prob. / 勝率 32.81%
Model Certainty / 確信度 86.1%
Expected Value / 期待値 +17.8%
有力候補
7 アメストリス
🎂 牝4 ⚖️ 55kg 🏇 野畑凌 🏠 (船)稲益
PT値 79.00
Win Prob. / 勝率 20.76%
Model Certainty / 確信度 85.0%
Expected Value / 期待値 +17.1%
12R ラナンキュラス特別
🕐 20:50発走 📏 1800m 🐴 14頭
AI
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Ensemble Deep Neural Network / アンサンブル型深層ニューラルネットワーク
XGBoost + LSTM Hybrid Architecture / 勾配ブースティング+長短期記憶ハイブリッド構造
OPTIMIZED / 最適化済
Model Architecture
Multi-Layer Perceptron + Gradient Boosting
Feature Engineering
127 Features w/ PCA Dimensionality Reduction
Training Dataset
48,392 Historical Races (2019-2025)
Optimization
Adam Optimizer w/ L2 Regularization (λ=0.001)
Cross-Val Score
0
/ 10000
Validation Accuracy
74.6%
Training Loss
0.275
Inference Time
292ms
上位5頭 PT値ランキング
無料公開1位
14 ストラーダレアーレ
🎂 牡4 ⚖️ 56kg 🏇 笹川翼 🏠 (船)米谷
PT値 88.00
Win Prob. / 勝率 39.59%
Model Certainty / 確信度 96.9%
Expected Value / 期待値 +18.6%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
92.9
Stamina Rating / スタミナ評価
84.4
Form Trend / 調子傾向
26.0
Track Compatibility / コース適性
93.5
Distance Fitness / 距離適性
88.9
Jockey Factor / 騎手要因
87.2
2位
4 ノンリミタシオン
🎂 牡6 ⚖️ 56kg 🏇 山口達 🏠 (船)林正人
PT値 83.00
Win Prob. / 勝率 26.97%
Model Certainty / 確信度 86.3%
Expected Value / 期待値 -7.2%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
84.1
Stamina Rating / スタミナ評価
84.4
Form Trend / 調子傾向
28.5
Track Compatibility / コース適性
92.0
Distance Fitness / 距離適性
94.5
Jockey Factor / 騎手要因
90.5
有力候補
11 ゴッドトレジャー
🎂 牡4 ⚖️ 56kg 🏇 町田直 🏠 (船)石崎
PT値 76.00
Win Prob. / 勝率 19.12%
Model Certainty / 確信度 79.1%
Expected Value / 期待値 +4.8%
有力候補
13 マーゴットフェスタ
🎂 牡4 ⚖️ 56kg 🏇 矢野貴 🏠 (船)森泰斗
PT値 83.00
Win Prob. / 勝率 26.36%
Model Certainty / 確信度 82.3%
Expected Value / 期待値 -9.9%
有力候補
1 エクメディノキセキ
🎂 セン6 ⚖️ 56kg 🏇 篠谷葵 🏠 (船)石井
PT値 78.00
Win Prob. / 勝率 22.98%
Model Certainty / 確信度 77.5%
Expected Value / 期待値 +7.4%
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Technical Specifications & Disclaimer / 技術仕様・免責事項
Model Architecture / モデル構造
- Primary Model / 主要モデル: Ensemble Neural Network (XGBoost + LSTM)
- Feature Engineering / 特徴量エンジニアリング: 127-dimensional feature space with PCA compression
- Training Data / 学習データ: 48,392 historical races spanning 2019-2025
- Validation Method / 検証方法: 5-Fold Cross-Validation with stratified sampling
- Regularization / 正則化: L2 (Ridge) with λ=0.001, Dropout rate=0.3
Performance Metrics / パフォーマンス指標
- Win Probability / 勝率: Softmax probability distribution across all contenders
- Model Certainty / モデル確信度: Inverse of prediction entropy (Shannon entropy)
- Expected Value / 期待値: Kelly Criterion-based bet sizing recommendation
- Risk Assessment / リスク評価: Variance-based volatility measurement
⚠️ Important Notice / 重要なお知らせ
このAI予測システムは機械学習アルゴリズムによる統計的分析結果です。過去のパフォーマンスは将来の結果を保証するものではありません。馬券購入は自己責任でお願いします。