WINSportsAI

広島 vs 日本ハム AI予想 2026/06/17

18:00 開始 · マツダスタジアム · セ/パ 公式戦
📅 予想生成: 2026-06-15 19:55 🔄 最終更新: 2026-06-15 19:55 🧠 モデル: WINSportsAI v3.0 📊 リーグ: 交流戦
// AI Pick: 日本ハム (信頼度 low)
広島 (ホーム)
45.8%
フェアオッズ 2.18
VS
日本ハム (アウェイ)
54.2%
フェアオッズ 1.84

WINSportsAI v3.0 (Elo+FIP+Park+Bullpen+League+Weather+Fatigue+Form+H2H) は 日本ハム 勝利を 54.2% で予測。フェアオッズは 1.84。市場オッズ ホーム 2.18 / アウェイ 1.84。本ページでは過去対戦・球場別成績・先発投手の対戦相手別データ・中継ぎ疲労・天気予報・連戦疲労・ハンデオッズの全パターンを5,000字超の徹底解析でカバーします。

① 過去5戦の対戦履歴 (Head-to-Head)

過去にこの2チームが対戦した試合のうち、結果が確定済の直近最大5試合を抽出。AI予想の的中状況も合わせて表示します。対戦傾向はモデルの「相性補正 (matchup_adj)」に反映され、特定の組み合わせで強い/弱いチームを学習します。

公開済みの過去対戦データなし (シーズン序盤・対戦カード前のため)。過去対戦履歴は試合消化後に随時自動追記されます。

② 球場別成績データ (マツダスタジアム)

マツダスタジアム における両チームの過去通算成績を集計します。パークファクター (球場の打高/投高傾向) と組み合わせて、その球場での試合展開を予測する重要指標です。

チームマツダスタジアム での試合数勝率得点傾向
広島5試合2勝 3敗 (40.0%)平均得点 2.40
日本ハムこの球場での記録なし

マツダスタジアム はホームチーム 広島 の本拠地球場 (パークファクター ×0)。 中立的な球場。先発投手と中継ぎ陣の出来がストレートに勝敗に反映される。 この球場における両チーム合計 5 試合のうち、ホーム側が 40% で勝利。

③ 先発投手の対戦相手別過去成績

先発投手の今季 ERA / WHIP / DIPS、リーグ平均との比較、チームローテーション全体の平均ERAから、両軍の先発戦力を多角的に評価します。

// HOME STARTER
玉村昇悟
ERA 1.64 | WHIP 1.09 | DIPS 2.94
リーグ平均ERA 2.64 比較: -1.00
チームローテ平均 ERA: 2.15 (5名)

玉村昇悟 の今季成績は ERA 1.64。同じローテ内の他4名と比較して上位の安定感を見せています。 対 日本ハム 戦は今季初対戦、ローテ内では他に 栗林良吏・岡本駿 等が控える。

// AWAY STARTER
細野晴希
ERA 2.9 | WHIP 0.84 | DIPS 3.44
リーグ平均ERA 2.64 比較: 0.26
チームローテ平均 ERA: 2.88 (5名)

細野晴希 の今季成績は ERA 2.9。同じローテ内の他4名と比較して下位の安定感を見せています。 対 広島 戦は今季初対戦、ローテ内では他に 北山亘基・加藤貴之 等が控える。

先発投手の ERA 差は WINSportsAI v3.0 の最重要特徴量の1つで、1.0 ERA の差につき ±30 Elo の調整が入ります (本試合: 玉村昇悟 +30 Elo / 細野晴希 -7.8 Elo)。

④ 中継ぎ陣の疲労状況詳細

中継ぎ陣の平均ERA、各リリーフ投手の登板数・WHIP・疲労水準を可視化。終盤の継投で勝敗が動きやすい NPB では中継ぎ層の安定感がそのまま勝率に直結します。

// 広島 BULLPEN
中継ぎ平均ERA 2.61 (リーグ平均 2.92)
登板数合計 98 / 疲労水準
投手ERAWHIP登板IP疲労
森浦大輔3.861.211514⚠️ 高
ハーン00.571514⚠️ 高
中﨑翔太3.461.081413
髙太一00.61311.2
鈴木健矢3.091.631111.2
塹江敦哉00.771110.1
// 日本ハム BULLPEN
中継ぎ平均ERA 3.12 (リーグ平均 2.92)
登板数合計 93 / 疲労水準
投手ERAWHIP登板IP疲労
上原健太4.811515⚠️ 高
島本浩也1.691.411510.2⚠️ 高
柳川大晟1.2911414
田中正義2.310.431211.2
玉井大翔2.790.83119.2
齋藤友貴哉5.632108

中継ぎ平均ERAの比較から、広島 が中継ぎ層の安定感で優位。 登板過多の投手 (今季15登板以上) が複数いる場合、7回以降で起用が苦しくなり接戦になるとリリーフ崩壊のリスクが高まります。

⑤ 天気予報詳細 (Open-Meteo)

試合当日の気温・降水量・風速を Open-Meteo (気象庁互換) API から取得し、打撃/投手それぞれへの影響度を Elo に変換しています。屋外球場のみ天気影響が大きく、ドーム球場 (東京ドーム / 京セラドーム / バンテリンドーム / ベルーナドーム / みずほPayPay) は天候影響なしです。

気温25.6 ℃
降水量0 mm
風速4.2 m/s
天候コード (Open-Meteo)1
サマリー通常
打撃ボーナス (両軍)0 / 0 Elo
投手ボーナス (両軍)0 / 0 Elo

当日予報: 通常。気温 25.6℃、風速 4.2m/s。 平穏な気象条件。試合は実力どおりの展開が予想されます。

⑥ 連戦疲労 (前3日の試合履歴)

直近3日の試合履歴から連戦日数とカード内試合番号を算出し、疲労ペナルティ (Elo) を適用します。NPB では月間6カード×3連戦が基本なので、第3戦 + 連戦5日目以上は中継ぎ陣に高負荷がかかります。

項目広島日本ハム
連戦日数1 日1 日
カード内試合番号第2戦第2戦
疲労ペナルティ (Elo)00

両チームとも連戦疲労はほぼ無し。実力どおりの展開が予想されます。 カード内試合番号が進むほど (第3戦) ローテ後半・中継ぎ消耗の影響が出やすくなります。

⑦ チームフォーム + 直近10戦勢い

チームの直近 OPS とリーグ平均との差分、直近10戦の勝率を組み合わせ、「絶好調」「不調」のトレンドをモデルに織り込みます。

項目広島日本ハム
チームOPS0.5910.705
リーグ平均OPS0.656
OPS差 (vs リーグ)-0.0650.049
直近10戦勝率--
フォーム調整 (Elo)-2619.6
直近勢い調整 (Elo)00
対戦相性調整 (Elo)30

OPS (出塁率+長打率) はチームの総合得点能力を表します。リーグ平均との差が ±0.030 を超えると打線として「絶好調 / 不調」の指標になります。 広島 は打線が不調 (リーグ平均-0.065 OPS)。 日本ハム は打線が好調。

⑧ ハンデオッズ表 (Run Line / Asian Handicap)

マネーライン (勝敗のみ) だけでなく、ハンデ ±0.5 / ±1.5 (Run Line) の各パターンでの予測勝率とフェアオッズを表示します。ブックメーカーがハンデオッズを提供する際の理論値として活用できます。

マーケット広島 勝率フェアオッズ日本ハム 勝率フェアオッズ
ホーム -1.5 / アウェイ +1.527.8%3.672.2%1.39
ホーム -0.5 / アウェイ +0.537.8%2.6562.2%1.61
勝敗のみ (1X2 / マネーライン)45.8%2.1854.2%1.85
ホーム +0.5 / アウェイ -0.553.8%1.8646.2%2.16
ホーム +1.5 / アウェイ -1.563.8%1.5736.2%2.76

各ハンデの勝率は WINSportsAI v3.0 の予測モデルから派生した近似値です。実際のスポーツブックでは流動性・マージン (vig) の関係でオッズに 5〜8% のマージンが乗っています。 フェアオッズ (理論値) と市場提示オッズの差分が +5% を超えれば期待値プラスのベットチャンスです (例: フェア 1.80 → ブック 1.95 で +EV)。

⑨ モデル内訳 (Elo 統合計算)

ホーム総合戦力1478.6 Elo
アウェイ総合戦力1507.9 Elo
ホームアドバンテージ+28 Elo
先発投手補正 (ホーム/アウェイ)+30 / -7.8 Elo
中継ぎ・抑え補正+12.6 / +5.1 Elo
パークファクター×0
リーグ補正 (CL vs PL 交流戦)-25 Elo
フォーム補正 (OPS差)-26 / +19.6 Elo
直近勢い補正0 / 0 Elo
対戦相性補正 (H2H)+3 / 0 Elo

各補正は WINSportsAI v3.0 の独立した特徴量として Elo に加減算され、最終的な勝率は 1 / (1 + 10^((Elo差)/400)) のロジスティック関数で確率化されます。詳細は 方法論ページ を参照。

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📖 予想モデル v3.0 について

WINSportsAI v3.0 は以下の特徴量を統合した Elo ベースの NPB 勝敗予想モデルです:

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