WINSportsAI

楽天 vs ロッテ AI予想 2026/06/30

18:00 開始 · 楽天モバイル · PL 公式戦
📅 予想生成: 2026-06-23 09:30 🔄 最終更新: 2026-06-23 09:30 🧠 モデル: WINSportsAI v3.0 📊 リーグ: パ・リーグ
// AI Pick: 楽天 (信頼度 low)
楽天 (ホーム)
51%
フェアオッズ 1.96
VS
ロッテ (アウェイ)
49%
フェアオッズ 2.04

WINSportsAI v3.0 (Elo+FIP+Park+Bullpen+League+Weather+Fatigue+Form+H2H) は 楽天 勝利を 51% で予測。フェアオッズは 1.96。市場オッズ ホーム 1.96 / アウェイ 2.04。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 (楽天モバイル)

楽天モバイル 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。

チーム楽天モバイル での試合数勝率得点傾向
楽天7試合5勝 2敗 (71.4%)平均得点 3.14
ロッテこの球場での記録なし

楽天モバイル はホームチーム 楽天 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 7 試合のうち、ホーム側が 71% 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
ウレーニャ
ERA 3.35 | WHIP 1.46 | DIPS 3.68
リーグ平均ERA 2.64 比較: 0.71
チームローテ平均 ERA: 2.48 (5名)

ウレーニャ の今季成績は ERA 3.35。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 ロッテ 戦は今季初対戦、ローテ内では他に 早川隆久・瀧中瞭太 等が控える。

// AWAY STARTER
廣池康志郎
ERA 3.09 | WHIP 1.11 | DIPS 3.52
リーグ平均ERA 2.64 比較: 0.45
チームローテ平均 ERA: 3.82 (5名)

廣池康志郎 の今季成績は ERA 3.09。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 楽天 戦は今季初対戦、ローテ内では他に 小島和哉・西野勇士 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: ウレーニャ -21.3 Elo / 廣池康志郎 -13.5 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。

// 楽天 BULLPEN
中継ぎ平均ERA 3.33 (リーグ平均 2.92)
登板数合計 119 / 疲労水準
投手ERAWHIP登板IP疲労
加治屋蓮2.21.351816.1⚠️ 高
内星龍6.481.081616.2⚠️ 高
藤平尚真0.560.751616⚠️ 高
鈴木翔天2.571.211614⚠️ 高
西垣雅矢6.591.541613.2⚠️ 高
田中千晴3.461.771513⚠️ 高
// ロッテ BULLPEN
中継ぎ平均ERA 2.78 (リーグ平均 2.92)
登板数合計 100 / 疲労水準
投手ERAWHIP登板IP疲労
横山陸人2.651.061717⚠️ 高
鈴木昭汰1.81.271615⚠️ 高
澤田圭佑1.80.81515⚠️ 高
ロング2.040.911417.2
高野脩汰5.841.381312.1
八木彬1.130.561016

中継ぎ平均ERAの比較から、ロッテ 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19 ℃
降水量0 mm
風速6.2 m/s (強風・本塁打増)
天候コード (Open-Meteo)3
サマリー強風6m/s
打撃ボーナス (両軍)6 / 6 Elo
投手ボーナス (両軍)0 / 0 Elo

当日予報: 強風6m/s。気温 19℃、風速 6.2m/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。

項目楽天ロッテ
連戦日数0 日0 日
カード内試合番号第3戦第3戦
疲労ペナルティ (Elo)-4-4

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。

項目楽天ロッテ
チームOPS0.6410.652
リーグ平均OPS0.658
OPS差 (vs リーグ)-0.017-0.006
直近10戦勝率--
フォーム調整 (Elo)-6.8-2.4
直近勢い調整 (Elo)00
対戦相性調整 (Elo)00

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。

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。

マーケット楽天 勝率フェアオッズロッテ 勝率フェアオッズ
ホーム -1.5 / アウェイ +1.533%3.0367%1.49
ホーム -0.5 / アウェイ +0.543%2.3357%1.75
勝敗のみ (1X2 / マネーライン)51%1.9649%2.04
ホーム +0.5 / アウェイ -0.559%1.6941%2.44
ホーム +1.5 / アウェイ -1.569%1.4531%3.23

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1470.5 Elo
アウェイ総合戦力1463.4 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)-21.3 / -13.5 Elo
中継ぎ・抑え補正-11.4 / +1.3 Elo
パークファクター×0
リーグ補正 (CL vs PL 交流戦)0 Elo
フォーム補正 (OPS差)-6.8 / -2.4 Elo
直近勢い補正0 / 0 Elo
対戦相性補正 (H2H)0 / 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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