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DEEP LEARNING PREDICTION SYSTEM / 深層学習予測システム
PRO MEMBER EXCLUSIVE
2026-05-07 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
1R ３歳
🕐 14:45発走 📏 1200m 🐴 12頭
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
67.7%
Training Loss
0.319
Inference Time
235ms
AI Recommended Betting Strategy / AI推奨馬単買い目
PRO限定Multi-Dimensional Performance Analysis / 多次元パフォーマンス分析（全12頭）
PRO限定 ◎ 6 ジュンピリカ 本命 PT: 158.0
Win Prob. / 勝率 32.00%
Model Certainty / 確信度 70.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
50.0
Stamina Rating / スタミナ評価
50.0
Form Trend / 調子傾向
+0.0
Track Compatibility / コース適性
50.0
Distance Fitness / 距離適性
50.0
Jockey Factor / 騎手要因
100.0
○ 5 キュレーション 対抗 PT: 138.0
Win Prob. / 勝率 29.28%
Model Certainty / 確信度 68.9%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
50.0
Stamina Rating / スタミナ評価
50.0
Form Trend / 調子傾向
+0.0
Track Compatibility / コース適性
50.0
Distance Fitness / 距離適性
50.0
Jockey Factor / 騎手要因
88.7
▲ 10 コンシェルディー 単穴 PT: 132.0
Win Prob. / 勝率 28.18%
Model Certainty / 確信度 68.5%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
50.0
Stamina Rating / スタミナ評価
50.0
Form Trend / 調子傾向
+0.0
Track Compatibility / コース適性
50.0
Distance Fitness / 距離適性
50.0
Jockey Factor / 騎手要因
78.4
△ 1 カミカゼスカイ 連下最上位 PT: 129.0
Win Prob. / 勝率 27.43%
Model Certainty / 確信度 68.4%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
△ 7 ハッピーデイジー 連下 PT: 123.0
Win Prob. / 勝率 26.33%
Model Certainty / 確信度 68.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
△ 4 ウォニョン 連下 PT: 122.0
Win Prob. / 勝率 26.22%
Model Certainty / 確信度 68.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
△ 11 マハラージャ 連下 PT: 120.0
Win Prob. / 勝率 25.99%
Model Certainty / 確信度 67.8%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
☆ 2 ナックナック 補欠 PT: 118.0
Win Prob. / 勝率 25.35%
Model Certainty / 確信度 67.7%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
☆ 3 リトルエース 補欠 PT: 117.0
Win Prob. / 勝率 25.24%
Model Certainty / 確信度 67.7%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
☆ 8 アイディンラヴァー 補欠 PT: 116.0
Win Prob. / 勝率 25.12%
Model Certainty / 確信度 67.6%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
9 オールインアリス 無 PT: 70.0
Win Prob. / 勝率 19.58%
Model Certainty / 確信度 65.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
12 ミツゲツ 無 PT: 70.0
Win Prob. / 勝率 19.58%
Model Certainty / 確信度 65.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
2R ３歳
🕐 15:15発走 📏 1200m 🐴 12頭
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
66.3%
Training Loss
0.240
Inference Time
121ms
AI Recommended Betting Strategy / AI推奨馬単買い目
PRO限定Multi-Dimensional Performance Analysis / 多次元パフォーマンス分析（全12頭）
PRO限定 ◎ 1 アースブルー 本命 PT: 155.0
Win Prob. / 勝率 32.00%
Model Certainty / 確信度 70.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
50.0
Stamina Rating / スタミナ評価
50.0
Form Trend / 調子傾向
+0.0
Track Compatibility / コース適性
50.0
Distance Fitness / 距離適性
50.0
Jockey Factor / 騎手要因
100.0
○ 3 レオソルジャー 対抗 PT: 141.0
Win Prob. / 勝率 27.97%
Model Certainty / 確信度 68.2%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
50.0
Stamina Rating / スタミナ評価
50.0
Form Trend / 調子傾向
+0.0
Track Compatibility / コース適性
50.0
Distance Fitness / 距離適性
50.0
Jockey Factor / 騎手要因
89.1
▲ 5 シシリアンマインド 単穴 PT: 133.0
Win Prob. / 勝率 25.50%
Model Certainty / 確信度 67.2%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
50.0
Stamina Rating / スタミナ評価
50.0
Form Trend / 調子傾向
+0.0
Track Compatibility / コース適性
50.0
Distance Fitness / 距離適性
50.0
Jockey Factor / 騎手要因
78.6
△ 10 マックスハート 連下最上位 PT: 125.0
Win Prob. / 勝率 23.03%
Model Certainty / 確信度 66.2%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
△ 6 ターンイットアップ 連下 PT: 124.0
Win Prob. / 勝率 22.37%
Model Certainty / 確信度 66.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
△ 7 ピタカゲ 連下 PT: 122.0
Win Prob. / 勝率 21.85%
Model Certainty / 確信度 65.8%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
△ 8 ユリシスバタフライ 連下 PT: 121.0
Win Prob. / 勝率 21.59%
Model Certainty / 確信度 65.6%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
☆ 9 リュウノキャロット 補欠 PT: 120.0
Win Prob. / 勝率 20.94%
Model Certainty / 確信度 65.5%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
☆ 11 モンキーコアラ 補欠 PT: 119.0
Win Prob. / 勝率 20.68%
Model Certainty / 確信度 65.4%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
☆ 2 グリーンアンシェル 補欠 PT: 118.0
Win Prob. / 勝率 20.42%
Model Certainty / 確信度 65.3%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
☆ 4 グランドサークル 補欠 PT: 117.0
Win Prob. / 勝率 20.16%
Model Certainty / 確信度 65.1%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
☆ 12 エターナルフィズ 補欠 PT: 116.0
Win Prob. / 勝率 19.90%
Model Certainty / 確信度 65.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
3R Ｃ２
🕐 15:45発走 📏 1500m 🐴 12頭
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
68.0%
Training Loss
0.317
Inference Time
268ms
AI Recommended Betting Strategy / AI推奨馬単買い目
PRO限定Multi-Dimensional Performance Analysis / 多次元パフォーマンス分析（全12頭）
PRO限定 ◎ 3 クラヴィウス 本命 PT: 158.0
Win Prob. / 勝率 32.00%
Model Certainty / 確信度 70.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
50.0
Stamina Rating / スタミナ評価
50.0
Form Trend / 調子傾向
+0.0
Track Compatibility / コース適性
50.0
Distance Fitness / 距離適性
50.0
Jockey Factor / 騎手要因
100.0
○ 11 バルクヘッド 対抗 PT: 144.0
Win Prob. / 勝率 29.97%
Model Certainty / 確信度 69.2%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
50.0
Stamina Rating / スタミナ評価
50.0
Form Trend / 調子傾向
+0.0
Track Compatibility / コース適性
50.0
Distance Fitness / 距離適性
50.0
Jockey Factor / 騎手要因
89.1
▲ 10 レイワエポック 単穴 PT: 127.0
Win Prob. / 勝率 27.60%
Model Certainty / 確信度 68.2%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
50.0
Stamina Rating / スタミナ評価
50.0
Form Trend / 調子傾向
+0.0
Track Compatibility / コース適性
50.0
Distance Fitness / 距離適性
50.0
Jockey Factor / 騎手要因
78.0
△ 5 ビジューメファ 連下最上位 PT: 126.0
Win Prob. / 勝率 27.08%
Model Certainty / 確信度 68.2%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
△ 8 サンマルディライト 連下 PT: 125.0
Win Prob. / 勝率 26.57%
Model Certainty / 確信度 68.1%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
△ 7 エウクレイア 連下 PT: 124.0
Win Prob. / 勝率 26.45%
Model Certainty / 確信度 68.1%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
△ 6 アルセリア 連下 PT: 123.0
Win Prob. / 勝率 26.33%
Model Certainty / 確信度 68.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
☆ 1 エリセイラ 補欠 PT: 122.0
Win Prob. / 勝率 25.82%
Model Certainty / 確信度 68.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
☆ 4 ソウ 補欠 PT: 118.0
Win Prob. / 勝率 25.35%
Model Certainty / 確信度 67.7%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
☆ 9 ノメンターノ 補欠 PT: 117.0
Win Prob. / 勝率 25.24%
Model Certainty / 確信度 67.7%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
☆ 12 ルナティックアイ 補欠 PT: 116.0
Win Prob. / 勝率 25.12%
Model Certainty / 確信度 67.6%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
2 ザボドフスキー 無 PT: 70.0
Win Prob. / 勝率 19.58%
Model Certainty / 確信度 65.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
4R ３歳
🕐 16:20発走 📏 1200m 🐴 12頭
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
68.0%
Training Loss
0.341
Inference Time
150ms
AI Recommended Betting Strategy / AI推奨馬単買い目
PRO限定Multi-Dimensional Performance Analysis / 多次元パフォーマンス分析（全12頭）
PRO限定 ◎ 1 エピジェネティクス 本命 PT: 157.0
Win Prob. / 勝率 32.00%
Model Certainty / 確信度 70.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
50.0
Stamina Rating / スタミナ評価
50.0
Form Trend / 調子傾向
+0.0
Track Compatibility / コース適性
50.0
Distance Fitness / 距離適性
50.0
Jockey Factor / 騎手要因
100.0
○ 11 イチザペガサス 対抗 PT: 140.0
Win Prob. / 勝率 29.60%
Model Certainty / 確信度 69.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
50.0
Stamina Rating / スタミナ評価
50.0
Form Trend / 調子傾向
+0.0
Track Compatibility / コース適性
50.0
Distance Fitness / 距離適性
50.0
Jockey Factor / 騎手要因
88.9
▲ 9 フレイムキャット 単穴 PT: 134.0
Win Prob. / 勝率 28.50%
Model Certainty / 確信度 68.7%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
50.0
Stamina Rating / スタミナ評価
50.0
Form Trend / 調子傾向
+0.0
Track Compatibility / コース適性
50.0
Distance Fitness / 距離適性
50.0
Jockey Factor / 騎手要因
78.5
△ 12 ドジッコ 連下最上位 PT: 125.0
Win Prob. / 勝率 27.04%
Model Certainty / 確信度 68.2%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
△ 7 トーケンマティーニ 連下 PT: 123.0
Win Prob. / 勝率 26.41%
Model Certainty / 確信度 68.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
△ 3 セッティングセイル 連下 PT: 122.0
Win Prob. / 勝率 26.29%
Model Certainty / 確信度 68.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
△ 8 モーニンジェーピー 連下 PT: 121.0
Win Prob. / 勝率 26.17%
Model Certainty / 確信度 67.9%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
☆ 5 エイシンジンジャー 補欠 PT: 120.0
Win Prob. / 勝率 25.65%
Model Certainty / 確信度 67.9%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
☆ 6 モンビジュー 補欠 PT: 119.0
Win Prob. / 勝率 25.54%
Model Certainty / 確信度 67.8%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
☆ 4 ゴーレム 補欠 PT: 117.0
Win Prob. / 勝率 25.30%
Model Certainty / 確信度 67.7%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
☆ 10 キタノマヒロ 補欠 PT: 116.0
Win Prob. / 勝率 25.18%
Model Certainty / 確信度 67.6%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
2 クラバエル 無 PT: 70.0
Win Prob. / 勝率 19.58%
Model Certainty / 確信度 65.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
5R Ｃ２
🕐 16:50発走 📏 1200m 🐴 12頭
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
68.0%
Training Loss
0.153
Inference Time
253ms
AI Recommended Betting Strategy / AI推奨馬単買い目
PRO限定Multi-Dimensional Performance Analysis / 多次元パフォーマンス分析（全12頭）
PRO限定 ◎ 10 デルマルドラ 本命 PT: 158.0
Win Prob. / 勝率 32.00%
Model Certainty / 確信度 70.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
50.0
Stamina Rating / スタミナ評価
50.0
Form Trend / 調子傾向
+0.0
Track Compatibility / コース適性
50.0
Distance Fitness / 距離適性
50.0
Jockey Factor / 騎手要因
100.0
○ 1 ダンガリー 対抗 PT: 134.0
Win Prob. / 勝率 28.81%
Model Certainty / 確信度 68.6%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
50.0
Stamina Rating / スタミナ評価
50.0
Form Trend / 調子傾向
+0.0
Track Compatibility / コース適性
50.0
Distance Fitness / 距離適性
50.0
Jockey Factor / 騎手要因
88.5
▲ 9 チーフルガール 単穴 PT: 133.0
Win Prob. / 勝率 28.30%
Model Certainty / 確信度 68.6%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
50.0
Stamina Rating / スタミナ評価
50.0
Form Trend / 調子傾向
+0.0
Track Compatibility / コース適性
50.0
Distance Fitness / 距離適性
50.0
Jockey Factor / 騎手要因
78.4
△ 2 キャラメルスライム 連下最上位 PT: 132.0
Win Prob. / 勝率 27.78%
Model Certainty / 確信度 68.5%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
△ 7 スカーレットクロス 連下 PT: 126.0
Win Prob. / 勝率 26.68%
Model Certainty / 確信度 68.2%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
△ 5 アイビーブリッツ 連下 PT: 122.0
Win Prob. / 勝率 26.22%
Model Certainty / 確信度 68.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
△ 6 スクラマサクス 連下 PT: 121.0
Win Prob. / 勝率 26.10%
Model Certainty / 確信度 67.9%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
☆ 11 マジカルレインボー 補欠 PT: 120.0
Win Prob. / 勝率 25.59%
Model Certainty / 確信度 67.8%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
☆ 8 レジェンド 補欠 PT: 119.0
Win Prob. / 勝率 25.47%
Model Certainty / 確信度 67.8%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
☆ 12 マケタラアカン 補欠 PT: 118.0
Win Prob. / 勝率 25.35%
Model Certainty / 確信度 67.7%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
☆ 3 クリノフローレンス 補欠 PT: 117.0
Win Prob. / 勝率 25.24%
Model Certainty / 確信度 67.7%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
4 レターフロムパリ 無 PT: 70.0
Win Prob. / 勝率 19.58%
Model Certainty / 確信度 65.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
6R 馬い！淡路洲本農園しまにしき玉ねぎ記念
🕐 17:20発走 📏 1200m 🐴 12頭
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
67.3%
Training Loss
0.262
Inference Time
334ms
AI Recommended Betting Strategy / AI推奨馬単買い目
PRO限定Multi-Dimensional Performance Analysis / 多次元パフォーマンス分析（全12頭）
PRO限定 ◎ 8 ワールドクライシス 本命 PT: 158.0
Win Prob. / 勝率 32.00%
Model Certainty / 確信度 70.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
50.0
Stamina Rating / スタミナ評価
50.0
Form Trend / 調子傾向
+0.0
Track Compatibility / コース適性
50.0
Distance Fitness / 距離適性
50.0
Jockey Factor / 騎手要因
100.0
○ 7 デルマカタスカシ 対抗 PT: 140.0
Win Prob. / 勝率 29.51%
Model Certainty / 確信度 69.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
50.0
Stamina Rating / スタミナ評価
50.0
Form Trend / 調子傾向
+0.0
Track Compatibility / コース適性
50.0
Distance Fitness / 距離適性
50.0
Jockey Factor / 騎手要因
88.9
▲ 6 アミラジオネ 単穴 PT: 128.0
Win Prob. / 勝率 27.71%
Model Certainty / 確信度 68.3%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
50.0
Stamina Rating / スタミナ評価
50.0
Form Trend / 調子傾向
+0.0
Track Compatibility / コース適性
50.0
Distance Fitness / 距離適性
50.0
Jockey Factor / 騎手要因
78.1
△ 5 スティールチャーム 連下最上位 PT: 127.0
Win Prob. / 勝率 27.20%
Model Certainty / 確信度 68.2%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
△ 4 サーフプラチナム 連下 PT: 125.0
Win Prob. / 勝率 26.57%
Model Certainty / 確信度 68.1%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
△ 3 フィオーレ 連下 PT: 124.0
Win Prob. / 勝率 26.45%
Model Certainty / 確信度 68.1%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
△ 11 リーヴルワンダー 連下 PT: 123.0
Win Prob. / 勝率 26.33%
Model Certainty / 確信度 68.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
☆ 10 ウインコンパス 補欠 PT: 120.0
Win Prob. / 勝率 25.59%
Model Certainty / 確信度 67.8%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
12 タイニービキニ 無 PT: 70.0
Win Prob. / 勝率 19.58%
Model Certainty / 確信度 65.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
1 カンナギ 無 PT: 70.0
Win Prob. / 勝率 19.58%
Model Certainty / 確信度 65.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
9 ラヴォタ 無 PT: 70.0
Win Prob. / 勝率 19.58%
Model Certainty / 確信度 65.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
2 スマイルナゴミ 無 PT: 70.0
Win Prob. / 勝率 19.58%
Model Certainty / 確信度 65.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
7R ナイスサドル特別
🕐 17:55発走 📏 1600m 🐴 11頭
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
68.2%
Training Loss
0.300
Inference Time
183ms
AI Recommended Betting Strategy / AI推奨馬単買い目
PRO限定Multi-Dimensional Performance Analysis / 多次元パフォーマンス分析（全11頭）
PRO限定 ◎ 2 アルコア 本命 PT: 146.0
Win Prob. / 勝率 32.00%
Model Certainty / 確信度 70.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
50.0
Stamina Rating / スタミナ評価
50.0
Form Trend / 調子傾向
+0.0
Track Compatibility / コース適性
50.0
Distance Fitness / 距離適性
50.0
Jockey Factor / 騎手要因
100.0
○ 9 ジャストアダッシュ 対抗 PT: 143.0
Win Prob. / 勝率 31.20%
Model Certainty / 確信度 69.8%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
50.0
Stamina Rating / スタミナ評価
50.0
Form Trend / 調子傾向
+0.0
Track Compatibility / コース適性
50.0
Distance Fitness / 距離適性
50.0
Jockey Factor / 騎手要因
89.8
▲ 1 ムーンリットビーチ 単穴 PT: 130.0
Win Prob. / 勝率 29.05%
Model Certainty / 確信度 68.9%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
50.0
Stamina Rating / スタミナ評価
50.0
Form Trend / 調子傾向
+0.0
Track Compatibility / コース適性
50.0
Distance Fitness / 距離適性
50.0
Jockey Factor / 騎手要因
78.9
△ 8 レジェンドマスター 連下最上位 PT: 129.0
Win Prob. / 勝率 28.52%
Model Certainty / 確信度 68.9%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
△ 6 ブレイブメンロード 連下 PT: 127.0
Win Prob. / 勝率 27.85%
Model Certainty / 確信度 68.8%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
△ 11 ラウターユーベル 連下 PT: 125.0
Win Prob. / 勝率 27.58%
Model Certainty / 確信度 68.6%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
△ 3 ジョイセブン 連下 PT: 123.0
Win Prob. / 勝率 27.31%
Model Certainty / 確信度 68.5%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
☆ 5 ダイセンシリウス 補欠 PT: 119.0
Win Prob. / 勝率 26.37%
Model Certainty / 確信度 68.2%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
☆ 4 ユウブルボン 補欠 PT: 116.0
Win Prob. / 勝率 25.97%
Model Certainty / 確信度 68.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
10 ミクニフラッシュ 無 PT: 70.0
Win Prob. / 勝率 19.59%
Model Certainty / 確信度 65.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
7 ステラゲイル 無 PT: 70.0
Win Prob. / 勝率 19.59%
Model Certainty / 確信度 65.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
8R 閃光スプリント
🕐 18:30発走 📏 1200m 🐴 8頭
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
67.8%
Training Loss
0.326
Inference Time
336ms
AI Recommended Betting Strategy / AI推奨馬単買い目
PRO限定Multi-Dimensional Performance Analysis / 多次元パフォーマンス分析（全8頭）
PRO限定 ◎ 2 サンマルシップ 本命 PT: 158.0
Win Prob. / 勝率 32.00%
Model Certainty / 確信度 70.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
50.0
Stamina Rating / スタミナ評価
50.0
Form Trend / 調子傾向
+0.0
Track Compatibility / コース適性
50.0
Distance Fitness / 距離適性
50.0
Jockey Factor / 騎手要因
100.0
○ 3 レーザーショー 対抗 PT: 133.0
Win Prob. / 勝率 28.70%
Model Certainty / 確信度 68.6%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
50.0
Stamina Rating / スタミナ評価
50.0
Form Trend / 調子傾向
+0.0
Track Compatibility / コース適性
50.0
Distance Fitness / 距離適性
50.0
Jockey Factor / 騎手要因
88.4
▲ 5 ゼウスビスティー 単穴 PT: 131.0
Win Prob. / 勝率 28.06%
Model Certainty / 確信度 68.5%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
50.0
Stamina Rating / スタミナ評価
50.0
Form Trend / 調子傾向
+0.0
Track Compatibility / コース適性
50.0
Distance Fitness / 距離適性
50.0
Jockey Factor / 騎手要因
78.3
△ 6 サトノムスタング 連下最上位 PT: 130.0
Win Prob. / 勝率 27.55%
Model Certainty / 確信度 68.4%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
△ 1 ヒビキ 連下 PT: 129.0
Win Prob. / 勝率 27.03%
Model Certainty / 確信度 68.4%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
△ 8 ゾディアックレーヴ 連下 PT: 125.0
Win Prob. / 勝率 26.57%
Model Certainty / 確信度 68.1%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
7 ツウカイリアル 無 PT: 70.0
Win Prob. / 勝率 19.58%
Model Certainty / 確信度 65.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
4 アイゴールド 無 PT: 70.0
Win Prob. / 勝率 19.58%
Model Certainty / 確信度 65.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
9R 菜の花スプリント
🕐 19:05発走 📏 1200m 🐴 12頭
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
67.1%
Training Loss
0.155
Inference Time
116ms
AI Recommended Betting Strategy / AI推奨馬単買い目
PRO限定Multi-Dimensional Performance Analysis / 多次元パフォーマンス分析（全12頭）
PRO限定 ◎ 10 ポッドボウ 本命 PT: 155.0
Win Prob. / 勝率 32.00%
Model Certainty / 確信度 70.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
50.0
Stamina Rating / スタミナ評価
50.0
Form Trend / 調子傾向
+0.0
Track Compatibility / コース適性
50.0
Distance Fitness / 距離適性
50.0
Jockey Factor / 騎手要因
100.0
○ 11 スピリットサージ 対抗 PT: 141.0
Win Prob. / 勝率 29.92%
Model Certainty / 確信度 69.2%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
50.0
Stamina Rating / スタミナ評価
50.0
Form Trend / 調子傾向
+0.0
Track Compatibility / コース適性
50.0
Distance Fitness / 距離適性
50.0
Jockey Factor / 騎手要因
89.1
▲ 2 ミライヘノテンシ 単穴 PT: 135.0
Win Prob. / 勝率 28.80%
Model Certainty / 確信度 68.8%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
50.0
Stamina Rating / スタミナ評価
50.0
Form Trend / 調子傾向
+0.0
Track Compatibility / コース適性
50.0
Distance Fitness / 距離適性
50.0
Jockey Factor / 騎手要因
78.7
△ 8 エドノビートイン 連下最上位 PT: 128.0
Win Prob. / 勝率 27.55%
Model Certainty / 確信度 68.4%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
△ 6 フレンドシルバー 連下 PT: 124.0
Win Prob. / 勝率 26.67%
Model Certainty / 確信度 68.2%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
△ 7 コパノディラン 連下 PT: 123.0
Win Prob. / 勝率 26.55%
Model Certainty / 確信度 68.1%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
△ 12 ヘマソラール 連下 PT: 122.0
Win Prob. / 勝率 26.43%
Model Certainty / 確信度 68.1%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
5 シベリアンポラリス 無 PT: 70.0
Win Prob. / 勝率 19.58%
Model Certainty / 確信度 65.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
9 ヴィオレンツァ 無 PT: 70.0
Win Prob. / 勝率 19.58%
Model Certainty / 確信度 65.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
4 インファンタ 無 PT: 70.0
Win Prob. / 勝率 19.58%
Model Certainty / 確信度 65.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
3 スイートアマレット 無 PT: 70.0
Win Prob. / 勝率 19.58%
Model Certainty / 確信度 65.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
1 ウワサノデコピン 無 PT: 70.0
Win Prob. / 勝率 19.58%
Model Certainty / 確信度 65.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
10R 群青特別
🕐 19:40発走 📏 1600m 🐴 11頭
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
68.3%
Training Loss
0.300
Inference Time
119ms
AI Recommended Betting Strategy / AI推奨馬単買い目
PRO限定Multi-Dimensional Performance Analysis / 多次元パフォーマンス分析（全11頭）
PRO限定 ◎ 4 ラブリービュー 本命 PT: 143.0
Win Prob. / 勝率 32.00%
Model Certainty / 確信度 70.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
50.0
Stamina Rating / スタミナ評価
50.0
Form Trend / 調子傾向
+0.0
Track Compatibility / コース適性
50.0
Distance Fitness / 距離適性
50.0
Jockey Factor / 騎手要因
100.0
○ 9 アオイイーグル 対抗 PT: 137.0
Win Prob. / 勝率 30.76%
Model Certainty / 確信度 69.6%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
50.0
Stamina Rating / スタミナ評価
50.0
Form Trend / 調子傾向
+0.0
Track Compatibility / コース適性
50.0
Distance Fitness / 距離適性
50.0
Jockey Factor / 騎手要因
89.6
▲ 2 ハードワイヤード 単穴 PT: 135.0
Win Prob. / 勝率 30.08%
Model Certainty / 確信度 69.5%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
50.0
Stamina Rating / スタミナ評価
50.0
Form Trend / 調子傾向
+0.0
Track Compatibility / コース適性
50.0
Distance Fitness / 距離適性
50.0
Jockey Factor / 騎手要因
79.4
△ 6 プラセボ 連下最上位 PT: 132.0
Win Prob. / 勝率 29.26%
Model Certainty / 確信度 69.2%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
△ 8 マテリアルガール 連下 PT: 131.0
Win Prob. / 勝率 28.72%
Model Certainty / 確信度 69.2%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
△ 10 タイムモーメント 連下 PT: 123.0
Win Prob. / 勝率 27.60%
Model Certainty / 確信度 68.6%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
△ 3 ページェント 連下 PT: 121.0
Win Prob. / 勝率 27.32%
Model Certainty / 確信度 68.5%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
☆ 1 オーシンスキャット 補欠 PT: 120.0
Win Prob. / 勝率 26.78%
Model Certainty / 確信度 68.4%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
☆ 5 マコトロクサノホコ 補欠 PT: 117.0
Win Prob. / 勝率 26.37%
Model Certainty / 確信度 68.2%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
7 ペルマナント 無 PT: 70.0
Win Prob. / 勝率 19.60%
Model Certainty / 確信度 65.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
11 ディオスバリエンテ 無 PT: 70.0
Win Prob. / 勝率 19.60%
Model Certainty / 確信度 65.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
11R 天真爛漫賞
🕐 20:15発走 📏 1600m 🐴 14頭
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
67.6%
Training Loss
0.279
Inference Time
354ms
AI Recommended Betting Strategy / AI推奨馬単買い目
PRO限定Multi-Dimensional Performance Analysis / 多次元パフォーマンス分析（全14頭）
PRO限定 ◎ 2 クリスタルケイブ 本命 PT: 142.0
Win Prob. / 勝率 32.00%
Model Certainty / 確信度 70.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
50.0
Stamina Rating / スタミナ評価
50.0
Form Trend / 調子傾向
+0.0
Track Compatibility / コース適性
50.0
Distance Fitness / 距離適性
50.0
Jockey Factor / 騎手要因
100.0
○ 11 チャプリ 対抗 PT: 141.0
Win Prob. / 勝率 31.46%
Model Certainty / 確信度 69.9%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
50.0
Stamina Rating / スタミナ評価
50.0
Form Trend / 調子傾向
+0.0
Track Compatibility / コース適性
50.0
Distance Fitness / 距離適性
50.0
Jockey Factor / 騎手要因
89.9
▲ 8 グランピクニック 単穴 PT: 138.0
Win Prob. / 勝率 30.63%
Model Certainty / 確信度 69.7%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
50.0
Stamina Rating / スタミナ評価
50.0
Form Trend / 調子傾向
+0.0
Track Compatibility / コース適性
50.0
Distance Fitness / 距離適性
50.0
Jockey Factor / 騎手要因
79.7
△ 10 ピエフォール 連下最上位 PT: 131.0
Win Prob. / 勝率 29.24%
Model Certainty / 確信度 69.2%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
△ 6 タイセイバンクール 連下 PT: 127.0
Win Prob. / 勝率 28.27%
Model Certainty / 確信度 69.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
△ 12 マシュー 連下 PT: 125.0
Win Prob. / 勝率 27.99%
Model Certainty / 確信度 68.8%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
△ 4 キタサンシデン 連下 PT: 124.0
Win Prob. / 勝率 27.85%
Model Certainty / 確信度 68.8%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
☆ 5 プレヴナンス 補欠 PT: 118.0
Win Prob. / 勝率 26.60%
Model Certainty / 確信度 68.3%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
☆ 7 ナリノヴァニーユ 補欠 PT: 115.0
Win Prob. / 勝率 26.17%
Model Certainty / 確信度 68.1%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
14 ニシノアウェイク 無 PT: 70.0
Win Prob. / 勝率 19.60%
Model Certainty / 確信度 65.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
3 ブレイヴアウト 無 PT: 70.0
Win Prob. / 勝率 19.60%
Model Certainty / 確信度 65.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
9 セイウンハルカニ 無 PT: 70.0
Win Prob. / 勝率 19.60%
Model Certainty / 確信度 65.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
13 マクト 無 PT: 70.0
Win Prob. / 勝率 19.60%
Model Certainty / 確信度 65.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
1 クラジャンク 無 PT: 70.0
Win Prob. / 勝率 19.60%
Model Certainty / 確信度 65.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
12R イチゴ特別
🕐 20:50発走 📏 1800m 🐴 13頭
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
67.4%
Training Loss
0.277
Inference Time
121ms
AI Recommended Betting Strategy / AI推奨馬単買い目
PRO限定Multi-Dimensional Performance Analysis / 多次元パフォーマンス分析（全13頭）
PRO限定 ◎ 8 ゴッドトレジャー 本命 PT: 154.0
Win Prob. / 勝率 32.00%
Model Certainty / 確信度 70.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
50.0
Stamina Rating / スタミナ評価
50.0
Form Trend / 調子傾向
+0.0
Track Compatibility / コース適性
50.0
Distance Fitness / 距離適性
50.0
Jockey Factor / 騎手要因
100.0
○ 6 グレイトフルペイン 対抗 PT: 148.0
Win Prob. / 勝率 30.87%
Model Certainty / 確信度 69.6%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
50.0
Stamina Rating / スタミナ評価
50.0
Form Trend / 調子傾向
+0.0
Track Compatibility / コース適性
50.0
Distance Fitness / 距離適性
50.0
Jockey Factor / 騎手要因
89.6
▲ 2 ラップランド 単穴 PT: 128.0
Win Prob. / 勝率 28.04%
Model Certainty / 確信度 68.5%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
Feature Importance Analysis / 特徴量重要度分析
Speed Index / スピード指数
50.0
Stamina Rating / スタミナ評価
50.0
Form Trend / 調子傾向
+0.0
Track Compatibility / コース適性
50.0
Distance Fitness / 距離適性
50.0
Jockey Factor / 騎手要因
78.3
△ 13 アルマヴィーヴァ 連下最上位 PT: 126.0
Win Prob. / 勝率 27.39%
Model Certainty / 確信度 68.3%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
△ 12 ハイエストコード 連下 PT: 125.0
Win Prob. / 勝率 26.87%
Model Certainty / 確信度 68.3%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
△ 1 ロードアスタリスク 連下 PT: 124.0
Win Prob. / 勝率 26.75%
Model Certainty / 確信度 68.2%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
△ 7 ビービーシャーンス 連下 PT: 123.0
Win Prob. / 勝率 26.63%
Model Certainty / 確信度 68.2%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
☆ 5 ティナバローズ 補欠 PT: 118.0
Win Prob. / 勝率 25.62%
Model Certainty / 確信度 67.9%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
☆ 4 ファイアーサイン 補欠 PT: 116.0
Win Prob. / 勝率 25.38%
Model Certainty / 確信度 67.7%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
10 ミズイロアウダクス 無 PT: 70.0
Win Prob. / 勝率 19.58%
Model Certainty / 確信度 65.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
3 ソルテア 無 PT: 70.0
Win Prob. / 勝率 19.58%
Model Certainty / 確信度 65.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
11 サマーストーリー 無 PT: 70.0
Win Prob. / 勝率 19.58%
Model Certainty / 確信度 65.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
9 フォートウィリアム 無 PT: 70.0
Win Prob. / 勝率 19.58%
Model Certainty / 確信度 65.0%
Risk / リスク Low
Expected Value / 期待値 -25.0%
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。