中京 1R 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 |
レッドネビュラ |
吉村 |
実3.1 |
B▲ A○勝率11% EV-65% 詳細▼ |
前5走 過去走データ取得失敗 (horse_results 不在) |
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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.0% (オッズ暗示: 32.3%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 11.1% / 期待値 -66% ※ 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 |
ワイドアイリー |
幸 |
実37.1 |
B▽ A△勝率11% EV+312% 詳細▼ |
前5走 過去走データ取得失敗 (horse_results 不在) |
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) +289% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 2.7%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 11.1% / 期待値 +312% ※ 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 |
アースグリッパー |
松山 |
実10.0 |
B△ A△勝率11% EV+11% 詳細▼ |
|
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) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 10.0%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.1% / 期待値 +11% ※ 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 |
シャインロード |
松若 |
実94.3 |
B△ A▽勝率11% EV+947% 詳細▼ |
前5走 過去走データ取得失敗 (horse_results 不在) |
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) +933% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.0% (オッズ暗示: 1.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 11.1% / 期待値 +948% ※ 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 |
エルダークローネ |
☆田山 |
実1.6 |
B× A×勝率11% EV-82% 詳細▼ |
前5走 過去走データ取得失敗 (horse_results 不在) |
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) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 62.5%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 11.1% / 期待値 -82% ※ 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。 |
| 6 |
エコロメジャー |
岩田望 |
実8.0 |
B○ A▲勝率11% EV-11% 詳細▼ |
前5走 過去走データ取得失敗 (horse_results 不在) |
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 12.5%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.1% / 期待値 -11% ※ 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。 |
| 7 |
テーオージャスミン |
西塚 |
実85.7 |
B▽ A▽勝率11% EV+852% 詳細▼ |
前5走 過去走データ取得失敗 (horse_results 不在) |
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +800% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 1.2%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 11.1% / 期待値 +852% ※ 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。 |
| 8 |
クイーンズアイ |
太宰 |
実125.7 |
B△ A▽勝率11% EV+999% 詳細▼ |
前5走 過去走データ取得失敗 (horse_results 不在) |
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.0% (オッズ暗示: 0.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 11.1% / 期待値 +1297% ※ 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。 |
| 9 |
トム |
◇永島 |
実30.1 |
B▽ A△勝率11% EV+234% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +216% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 3.3%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 11.1% / 期待値 +234% ※ 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
AIの推奨本命の次点
出走馬全9頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-80% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
12.5% (オッズ暗示: 62.5%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 11.1% / 期待値 -82%
○AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 2位 (上位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+0% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
12.5% (オッズ暗示: 12.5%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 11.1% / 期待値 -11%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-66% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
11.0% (オッズ暗示: 32.3%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 11.1% / 期待値 -66%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+933% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
11.0% (オッズ暗示: 1.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 11.1% / 期待値 +948%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+999% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
11.0% (オッズ暗示: 0.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 11.1% / 期待値 +1297%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+5% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
10.5% (オッズ暗示: 10.0%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 11.1% / 期待値 +11%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+216% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.5% (オッズ暗示: 3.3%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 11.1% / 期待値 +234%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+289% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.5% (オッズ暗示: 2.7%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 11.1% / 期待値 +312%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+800% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.5% (オッズ暗示: 1.2%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 11.1% / 期待値 +852%
💡 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。
このレースの推奨馬券 2モデル並走
両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
レッドネビュラ |
吉村 |
実3.1 |
○詳細▼ |
前5走 過去走データ取得失敗 (horse_results 不在) |
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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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 |
ワイドアイリー |
幸 |
実37.1 |
△詳細▼ |
前5走 過去走データ取得失敗 (horse_results 不在) |
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) +312% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。 |
| 3 |
アースグリッパー |
松山 |
実10.0 |
△詳細▼ |
|
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 11.1% (オッズ暗示: 10.0%) ※ 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 |
シャインロード |
松若 |
実94.3 |
▽詳細▼ |
前5走 過去走データ取得失敗 (horse_results 不在) |
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) +947% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。 |
| 5 |
エルダークローネ |
☆田山 |
実1.6 |
×詳細▼ |
前5走 過去走データ取得失敗 (horse_results 不在) |
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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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。 |
| 6 |
エコロメジャー |
岩田望 |
実8.0 |
▲詳細▼ |
前5走 過去走データ取得失敗 (horse_results 不在) |
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 12.5%) ※ 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。 |
| 7 |
テーオージャスミン |
西塚 |
実85.7 |
▽詳細▼ |
前5走 過去走データ取得失敗 (horse_results 不在) |
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +852% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。 |
| 8 |
クイーンズアイ |
太宰 |
実125.7 |
▽詳細▼ |
前5走 過去走データ取得失敗 (horse_results 不在) |
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。 |
| 9 |
トム |
◇永島 |
実30.1 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +234% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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
AIの推奨本命の次点
出走馬全9頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-82% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
11.1% (オッズ暗示: 62.5%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-66% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
11.1% (オッズ暗示: 32.3%)
○AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 3位 (上位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-11% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
11.1% (オッズ暗示: 12.5%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+11% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
11.1% (オッズ暗示: 10.0%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+234% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
11.1% (オッズ暗示: 3.3%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+312% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
11.1% (オッズ暗示: 2.7%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+852% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
11.1% (オッズ暗示: 1.2%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+947% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
11.1% (オッズ暗示: 1.1%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+999% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
11.1% (オッズ暗示: 0.8%)
💡 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。
このレースの推奨馬券 2モデル並走
両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）
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