【2026/03/29のAI予想】LightGBMが弾き出した単勝期待値リスト
本日は、自作の競馬予測AI(LightGBM・アンサンブルモデル運用)が抽出した期待値リストを公開します。
当ラボのAIは、過去の膨大なレースデータから「純粋な強さ」を客観的にスコアリングし、オッズとの歪み(期待値)を突くことを目的とした単勝特化型モデルです。直近1年間のシミュレーション(Out-of-Sample)において、単勝回収率100%超えのベースラインを叩き出したロジックに基づいて稼働しています。
⚠️ ご覧いただく前の前提条件(システム仕様)
当システムの予想を参考にするにあたり、以下のアーキテクチャ仕様をご理解ください。
- 前日オッズでの算出: 本記事の「期待勝率」および「予想配当期待値(EV)」は、前日の予想オッズをベースに算出しています。本番環境の自動投票システムは直前オッズを取得して動くため、オッズの変動によって実際の買い目が見送られる(または別の馬が浮上する)場合があります。
- 穴馬特化のボラティリティ: 当AIは「勝率の高い本命馬」ではなく「過小評価されている穴馬」を狙撃するようチューニングされています。全体平均の的中率は単勝で約4%、複勝で約16%程度です。短期的な不適中はシステムの仕様(想定内のドローダウン)であり、長期的な試行回数による期待値の収束を前提としています。
- 免責事項: 競馬に絶対はありません。馬券の購入は必ず自己責任の範囲でお願いいたします。
🔥 本日の勝負馬(メインピック)
前日段階で予想期待値(EV)が1.1を超えている本命稼働リストです。
※赤字はAIが絶対的な能力差を感知している高確率ゾーン(予測確率0.9超え)の馬です。
| 開催 | レース | 馬番 | 馬名 | 予測順位 | 予測確率 | 期待勝率 | 単勝オッズ | 予想期待値(EV) |
| 中山 | 2R | 9 | スカット | 3 | 0.810 | 0.078 | 14.2 | 1.101 |
| 阪神 | 2R | 5 | ボクサークラブ | 4 | 0.630 | 0.076 | 14.9 | 1.130 |
| 中山 | 3R | 11 | マイネルラジェム | 9 | 0.436 | 0.019 | 61.8 | 1.185 |
| 阪神 | 3R | 9 | ナムラオットー | 10 | 0.417 | 0.037 | 29.9 | 1.113 |
| 中山 | 5R | 13 | ウインターブレス | 1 | 0.923 | 0.287 | 3.9 | 1.119 |
| 中山 | 8R | 10 | アルニラム | 10 | 0.479 | 0.019 | 58.0 | 1.112 |
| 中京 | 10R | 14 | テーオーマルコーニ | 2 | 0.933 | 0.160 | 7.6 | 1.219 |
⚡ 本日の準勝負馬(サブピック)
予測確率・期待値ともに高い基準をクリアしていますが、「同じレース内に他にも期待値が高い馬が潜んでいる(期待値の衝突)」などの理由から、システム上「準勝負」のフラグが立っているリストです。
直前のオッズ変動や、他馬のオッズ低下次第ではメインの勝負馬に昇格するポテンシャルを持っています。
| 開催 | レース | 馬番 | 馬名 | 予測順位 | 予測確率 | 期待勝率 | 単勝オッズ | 予想期待値(EV) |
| 中京 | 2R | 12 | マイカラー | 5 | 0.641 | 0.076 | 15.2 | 1.153 |
| 中京 | 4R | 5 | ルージュフローラ | 7 | 0.625 | 0.039 | 31.6 | 1.234 |
| 中京 | 5R | 12 | フキョウワオン | 2 | 0.905 | 0.160 | 7.5 | 1.202 |
| 阪神 | 5R | 4 | キングジェネシス | 6 | 0.333 | 0.040 | 29.6 | 1.171 |
| 阪神 | 9R | 7 | リアルフォルゴーレ | 3 | 0.844 | 0.078 | 15.7 | 1.218 |
| 中山 | 10R | 2 | ポッドロワール | 1 | 0.911 | 0.160 | 7.8 | 1.251 |
| 阪神 | 10R | 11 | アロンディ | 1 | 0.909 | 0.160 | 7.0 | 1.122 |
| 中山 | 11R | 13 | ミッキーヌチバナ | 9 | 0.467 | 0.072 | 15.6 | 1.120 |
| 中京 | 12R | 16 | フィーチャリング | 3 | 0.854 | 0.078 | 15.6 | 1.210 |
| 阪神 | 12R | 9 | ズバットマサムネ | 10 | 0.417 | 0.037 | 31.6 | 1.176 |
エンジニア的考察
直近の機械学習モデルのチューニングにより、AIの学習プロセスから「オッズによるバイアス」を完全に排除し、純粋な着順予測と期待値算出のロジックを分離することに成功しました。
上記リストの「マイネルラジェム(単勝61.8倍)」や「アルニラム(単勝58.0倍)」のように、予測確率は低いものの、それを補って余りあるオッズの歪み(EV1.1以上)が発生している馬をシステムが正確に捕捉しています。
本日のレースで、この計算されたエッジ(優位性)が市場のオッズの歪みをどこまで捉えきれるか。結果を楽しみに見守りたいと思います。







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