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📊 AI予測の着順分布 → ROI分析 → 本命ランキング
全期間累計 (確定レースのみ)
AIモデルが◎(1位)・○(2位)・▲(3位)と評価した選手が実際に何着だったかの分布。 ◎の1着率がAI勝率の平均と一致していれば較正は健全。
■ 評価順位別の着順分布
◎ (1位評価) n=3228
1着 42.8% · 連対 64.8% · 3着内 75.9% · 平均 2.53着
1着
1383 (43%)
2着
708 (22%)
3着
359 (11%)
4着
239 (7%)
5着
199 (6%)
6着
147 (5%)
7着
129 (4%)
8着
10 (0%)
9着
17 (1%)
着外
37 (1%)
○ (2位評価) n=3228
1着 23.6% · 連対 46.9% · 3着内 62.4% · 平均 3.22着
1着
762 (24%)
2着
753 (23%)
3着
498 (15%)
4着
369 (11%)
5着
305 (9%)
6着
263 (8%)
7着
211 (7%)
8着
13 (0%)
9着
18 (1%)
着外
36 (1%)
▲ (3位評価) n=3228
1着 12.6% · 連対 30.0% · 3着内 47.1% · 平均 3.89着
1着
408 (13%)
2着
561 (17%)
3着
552 (17%)
4着
502 (16%)
5着
413 (13%)
6着
380 (12%)
7着
337 (10%)
8着
20 (1%)
9着
15 (0%)
着外
40 (1%)
■ ◎の分布 — モデル別
男子モデル n=2955
1着 40.5% · 連対 62.8% · 3着内 74.4% · 平均 2.62着
1着
1198 (41%)
2着
657 (22%)
3着
343 (12%)
4着
233 (8%)
5着
191 (6%)
6着
144 (5%)
7着
126 (4%)
8着
10 (0%)
9着
17 (1%)
着外
36 (1%)
ガールズモデル n=273
1着 67.8% · 連対 86.4% · 3着内 92.3% · 平均 1.64着
1着
185 (68%)
2着
51 (19%)
3着
16 (6%)
4着
6 (2%)
5着
8 (3%)
6着
3 (1%)
7着
3 (1%)
着外
1 (0%)
■ ◎の分布 — 勝率帯別
帯の予測値と1着率が一致していれば較正どおり (例: 45-60%帯なら1着率もその範囲)
<25% n=81
1着 19.8% · 連対 37.0% · 3着内 53.1% · 平均 3.78着
1着
16 (20%)
2着
14 (17%)
3着
13 (16%)
4着
13 (16%)
5着
8 (10%)
6着
3 (4%)
7着
5 (6%)
8着
3 (4%)
9着
3 (4%)
着外
3 (4%)
25-35% n=878
1着 31.0% · 連対 53.3% · 3着内 66.9% · 平均 2.99着
1着
272 (31%)
2着
196 (22%)
3着
119 (14%)
4着
92 (10%)
5着
67 (8%)
6着
60 (7%)
7着
53 (6%)
8着
4 (0%)
9着
7 (1%)
着外
8 (1%)
35-45% n=974
1着 36.7% · 連対 59.8% · 3着内 73.3% · 平均 2.70着
1着
357 (37%)
2着
225 (23%)
3着
132 (14%)
4着
74 (8%)
5着
75 (8%)
6着
51 (5%)
7着
45 (5%)
8着
1 (0%)
9着
4 (0%)
着外
10 (1%)
45-60% n=821
1着 47.4% · 連対 73.0% · 3着内 81.2% · 平均 2.26着
1着
389 (47%)
2着
210 (26%)
3着
68 (8%)
4着
51 (6%)
5着
42 (5%)
6着
26 (3%)
7着
19 (2%)
8着
2 (0%)
9着
3 (0%)
着外
11 (1%)
60%+ n=474
1着 73.6% · 連対 86.9% · 3着内 92.6% · 平均 1.61着
1着
349 (74%)
2着
63 (13%)
3着
27 (6%)
4着
9 (2%)
5着
7 (1%)
6着
7 (1%)
7着
7 (1%)
着外
5 (1%)