大井 3R 詳細AI予想
本レースの全馬 AI 評価と推奨馬券を掲載します。期待値プラスと判定した馬のみ買い目に含めています。
モデル
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
イントゥザライト |
鷹見陸（大井） |
実2.8 |
B▲ A○勝率28% EV-21% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 35.7%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 28.0% / 期待値 -22% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 2 |
ゴールドシュミット |
矢野貴（大井） |
実8.5 |
B△ A▲勝率11% EV-7% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 11.8%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.9% / 期待値 -8% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 3 |
シンゼンアカギ 推奨 |
藤田凌（大井） |
実14.1 |
B◎ A△勝率8% EV+11% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +850% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 67.4% (オッズ暗示: 7.1%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.9% / 期待値 +12% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 4 |
シャークリング |
和田譲（大井） |
実1.5 |
B○ A🌟◎勝率50% EV-24% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 22.0% (オッズ暗示: 66.7%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 50.4% / 期待値 -24% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 5 |
フレンドトネール |
野畑凌（川崎） |
実17.2 |
B△ A△勝率3% EV-51% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 5.8%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 2.8% / 期待値 -51% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
AI評価
🌟◎鉄板本命 ◎本命 ○対抗 ▲注目
△押さえ ▽下位 ×推奨外
／ 期待値 100円賭けたときの想定利益率
／ オッズ 実=リアル取得済 推定=推定オッズ
／ 馬名横のグレーバッジ 脚質（過去の上がり3F傾向からの推定）
AIの推奨本命の次点
出走馬全5頭
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+850% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
67.4% (オッズ暗示: 7.1%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 7.9% / 期待値 +12%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-67% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
22.0% (オッズ暗示: 66.7%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 50.4% / 期待値 -24%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-79% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
7.4% (オッズ暗示: 35.7%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 28.0% / 期待値 -22%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-74% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
3.1% (オッズ暗示: 11.8%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 10.9% / 期待値 -8%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-98% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.1% (オッズ暗示: 5.8%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 2.8% / 期待値 -51%
💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。印は推奨モデル (B) 基準、「A:」は A モデルの評価。買い目は期待値プラスのみ推奨。
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このレースの推奨馬券 2モデル並走 (AI 期待値プラス判定)
A. 市場込みモデル
このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
3
シンゼンアカギ
¥1,600
実14.1倍
期待値 +850%
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
イントゥザライト |
鷹見陸（大井） |
実2.8 |
○詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 28.0% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 2 |
ゴールドシュミット |
矢野貴（大井） |
実8.5 |
▲詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 11.8%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 3 |
シンゼンアカギ 推奨 |
藤田凌（大井） |
実14.1 |
△詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 4 |
シャークリング |
和田譲（大井） |
実1.5 |
🌟◎詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 50.4% (オッズ暗示: 66.7%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
| 5 |
フレンドトネール |
野畑凌（川崎） |
実17.2 |
△詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。 |
AI評価
🌟◎鉄板本命 ◎本命 ○対抗 ▲注目
△押さえ ▽下位 ×推奨外
／ 期待値 100円賭けたときの想定利益率
／ オッズ 実=リアル取得済 推定=推定オッズ
／ 馬名横のグレーバッジ 脚質（過去の上がり3F傾向からの推定）
AIの推奨本命の次点
出走馬全5頭
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-24% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
50.4% (オッズ暗示: 66.7%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-22% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
28.0% (オッズ暗示: 35.7%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-8% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
10.9% (オッズ暗示: 11.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+11% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
7.9% (オッズ暗示: 7.1%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-51% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
2.8% (オッズ暗示: 5.8%)
💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。買い目は期待値プラスのみ推奨。
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このレースの推奨馬券 2モデル並走 (AI 期待値プラス判定)
A. 市場込みモデル
このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
3
シンゼンアカギ
¥1,600
実14.1倍
期待値 +12%
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