うまサイエンス
本記事では、うまサイエンス独自のAIモデルにより算出した
「複勝率（＝3着以内に入る確率）」をもとに、
的中率とオッズのバランス＝回収率を考えるためのデータを掲載しています。
人気・印ではなく、
「数字として信頼できる馬はどれか」
「オッズとの歪みがありそうな馬はどれか」
を確認するための資料としてご活用ください。
目次
札幌
※複勝率は「その馬が3着以内に入る確率」をAIが推定した数値です。
数値が高い＝必ず買い、ではなく
オッズとの組み合わせで回収率を考える指標としてご覧ください。
11R:札幌記念
札幌
芝2000m
晴
良(標準馬場)
ペース：H
予想前半3F：35.3
芝2000m
晴
良(標準馬場)
ペース：H
予想前半3F：35.3
| 複勝率 | 馬番 | 馬名 | 能力 | 性齢 | 斤量 | 騎手 | 脚質 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 49.8% | 7 | ショウヘイ | D | 牡4 | 58.0 | 川田将 |  |
| 46.9% | 10 | アドマイヤテラ | B+ | 牡5 | 58.0 | 坂井瑠 | |
| 29.5% | 4 | マジックサンズ | D | 牡4 | 58.0 | 横山和 |  |
| 26.1% | 5 | エコロヴァルツ | S | 牡5 | 58.0 | 横山武 |  |
| 25.0% | 8 | サクラファレル | C | 牡4 | 58.0 | 佐々木 |  |
| 20.8% | 14 | レディネス | D | 牡4 | 58.0 | 横山典 |  |
| 17.3% | 2 | イガッチ | D | 牡4 | 58.0 | 吉田隼 |  |
| 14.0% | 13 | グランディア | D | セン7 | 58.0 | 西村淳 |  |
| 12.4% | 16 | ホウオウビスケッツ | C | 牡6 | 58.0 | 岩田康 |  |
| 10.8% | 1 | オニャンコポン | D | セン7 | 58.0 | 横山琉 | |
| 10.7% | 12 | ゼンダンハヤブサ | D | 牡4 | 58.0 | 酒井学 | |
| 10.5% | 3 | ピンクジン | D | 牝6 | 56.0 | 黛弘人 |  |
| 9.6% | 6 | ローシャムパーク | D | 牡7 | 58.0 | 池添謙 | |
| 8.1% | 9 | マイネルモーント | D | 牡6 | 58.0 | 斎藤新 | |
| 4.7% | 11 | アラタ | B+ | 牡9 | 58.0 | 大野拓 | |
| 3.7% | 15 | シェイクユアハート | D | 牡6 | 58.0 | 古川吉 | |
札幌芝2000mの気になるデータ ※2013-2024までのデータ（さかなちゃん調べ）
枠別複勝率
| 1枠 | 2枠 | 3枠 | 4枠 | 5枠 | 6枠 | 7枠 | 8枠 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 26.2% | 23.1% | 21.7% | 22.5% | 23.0% | 22.0% | 20.9% | 16.2% |
ペース傾向：傾向無し
データで選ぶ全レース予想・注目軸馬
競馬で重視すべきなのは、
的中率 × オッズ ＝ 回収率 という考え方です。
うまサイエンスでは、独自の機械学習モデルを用いて
各出走馬の複勝率を算出し、
データに基づいて「安定度の高い一頭」を抽出しています。
本来は回収率（期待値）を直接判断できる指標を提供することが理想ですが、
現時点ではモデル精度の観点から、
複勝率を暫定的な評価指標として採用しています。
現在は、複勝率が70％を超える馬を
データ的に信頼度の高い「注目軸馬」として位置づけています。
無料予想では一部レースのみの公開となりますが、
有料版では以下の内容を提供しています。
- 全レース予想（障害レースを除く） └ 無料重賞予想と同一ロジックで全レースを分析
- 各レースごとに複勝率を数値で可視化
- 複勝率70％超の馬を注目軸馬として明示
- 月額500円台で利用可能
今後はモデル精度の向上にあわせて、
回収率・期待値によりフォーカスした情報も
段階的に提供していく予定です。
データとロジックを軸に、長期的な回収率を重視した競馬を実践したい方は、
ぜひご覧ください。
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