中京 5R 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 |
インヴァイト |
加藤 |
実77.3 |
B▽ A▽勝率6% EV+331% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 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 12位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +395% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 1.3%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 5.6% / 期待値 +332% ※ 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 |
ワンダーヴァレル |
高倉 |
実23.8 |
B▽ A▽勝率6% EV+32% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 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 8位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 4.2%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.6% / 期待値 +33% ※ 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 |
イルミナジーティー |
吉村 |
実28.2 |
B○ A△勝率7% EV+92% 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) +89% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 3.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.8% / 期待値 +92% ※ 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 |
ペガサスジルシ |
西村淳 |
実13.5 |
B△ A△勝率7% EV-8% 詳細▼ |
|
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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 7.4%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.8% / 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。 |
| 5 |
セコンドトゥベスト |
岩田望 |
実6.9 |
B× A○勝率7% EV-53% 詳細▼ |
|
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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 14.5%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 6.8% / 期待値 -53% ※ 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 |
スレイクイーン |
西塚 |
実38.0 |
B▽ A▽勝率6% EV+112% 詳細▼ |
|
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 9位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +143% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 2.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 5.6% / 期待値 +112% ※ 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 |
ラヴエナストロ |
◇永島 |
実78.3 |
B▽ A▽勝率6% EV+337% 詳細▼ |
|
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) +401% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 1.3%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 5.6% / 期待値 +337% ※ 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 |
リアライズアリス |
松若 |
実9.3 |
B△ A▽勝率6% EV-48% 詳細▼ |
|
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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 10.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.6% / 期待値 -48% ※ 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 |
セイロンブリーズ |
コレット |
実23.0 |
B▽ A▽勝率6% EV+47% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 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 7位 (中位評価) ◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 4.3%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.4% / 期待値 +48% ※ 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。 |
| 10 |
ノーブルクインダム |
国分恭 |
実49.9 |
B▽ A▽勝率6% EV+178% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +219% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 2.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 5.6% / 期待値 +179% ※ 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。 |
| 11 |
セルヴァジオ |
富田 |
実9.9 |
B△ A▲勝率7% EV-32% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 10.1%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 6.8% / 期待値 -33% ※ 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。 |
| 12 |
ファルカータ |
坂井 |
実1.7 |
B▲ A×勝率7% EV-88% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 58.8%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 6.8% / 期待値 -88% ※ 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。 |
| 13 |
トレッチェ |
幸 |
実36.1 |
B▽ A△勝率7% EV+145% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +92% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 2.8%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.8% / 期待値 +146% ※ 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。 |
| 14 |
ヒーナシャム |
酒井 |
実102.9 |
B▽ A▽勝率7% EV+600% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +372% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 1.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.8% / 期待値 +601% ※ 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。 |
| 15 |
マルモリキャスター |
泉谷 |
実78.6 |
B▽ A▽勝率7% EV+435% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +380% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 1.3%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.8% / 期待値 +435% ※ 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。 |
| 16 |
ダーコ |
☆田山 |
実42.4 |
B▽ A▽勝率6% EV+136% 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 16 ◎ 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 10位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +171% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 2.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 5.6% / 期待値 +137% ※ 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16頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-54% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 14.5%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 6.8% / 期待値 -53%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+89% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 3.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 6.8% / 期待値 +92%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-89% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.4% (オッズ暗示: 58.8%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 6.8% / 期待値 -88%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-40% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.4% (オッズ暗示: 10.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 5.6% / 期待値 -48%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-37% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.4% (オッズ暗示: 10.1%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 6.8% / 期待値 -33%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-13% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
6.4% (オッズ暗示: 7.4%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 6.8% / 期待値 -8%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 7位 (中位評価)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+47% (妙味あり)
AI 予想勝率
6.4% (オッズ暗示: 4.3%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 6.4% / 期待値 +48%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 8位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+52% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.4% (オッズ暗示: 4.2%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 5.6% / 期待値 +33%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 9位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+143% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.4% (オッズ暗示: 2.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 12位 / 勝率 5.6% / 期待値 +112%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 10位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+171% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.4% (オッズ暗示: 2.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 13位 / 勝率 5.6% / 期待値 +137%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+219% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.4% (オッズ暗示: 2.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 14位 / 勝率 5.6% / 期待値 +179%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 12位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+395% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.4% (オッズ暗示: 1.3%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 15位 / 勝率 5.6% / 期待値 +332%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+401% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.4% (オッズ暗示: 1.3%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 16位 / 勝率 5.6% / 期待値 +337%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+380% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.1% (オッズ暗示: 1.3%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 6.8% / 期待値 +435%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+92% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
5.3% (オッズ暗示: 2.8%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 6.8% / 期待値 +146%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+372% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
4.6% (オッズ暗示: 1.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 6.8% / 期待値 +601%
💡 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 |
インヴァイト |
加藤 |
実77.3 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 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 15位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +331% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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 |
ワンダーヴァレル |
高倉 |
実23.8 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 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 11位 (中位評価) ◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。 |
| 3 |
イルミナジーティー |
吉村 |
実28.2 |
△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) +92% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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。 |
| 4 |
ペガサスジルシ |
西村淳 |
実13.5 |
△詳細▼ |
|
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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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 |
セコンドトゥベスト |
岩田望 |
実6.9 |
○詳細▼ |
|
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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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 |
スレイクイーン |
西塚 |
実38.0 |
▽詳細▼ |
|
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 12位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +112% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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 |
ラヴエナストロ |
◇永島 |
実78.3 |
▽詳細▼ |
|
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) +337% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。 |
| 8 |
リアライズアリス |
松若 |
実9.3 |
▽詳細▼ |
|
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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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 |
セイロンブリーズ |
コレット |
実23.0 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 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 9位 (中位評価) ◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。 |
| 10 |
ノーブルクインダム |
国分恭 |
実49.9 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +178% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。 |
| 11 |
セルヴァジオ |
富田 |
実9.9 |
▲詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 10.1%) ※ 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。 |
| 12 |
ファルカータ |
坂井 |
実1.7 |
×詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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。 |
| 13 |
トレッチェ |
幸 |
実36.1 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +145% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。 |
| 14 |
ヒーナシャム |
酒井 |
実102.9 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +600% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。 |
| 15 |
マルモリキャスター |
泉谷 |
実78.6 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +435% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。 |
| 16 |
ダーコ |
☆田山 |
実42.4 |
▽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 16 ◎ 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 13位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +136% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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16頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-88% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.8% (オッズ暗示: 58.8%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-53% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.8% (オッズ暗示: 14.5%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-33% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.8% (オッズ暗示: 10.1%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-8% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
6.8% (オッズ暗示: 7.4%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+92% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.8% (オッズ暗示: 3.5%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+145% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.8% (オッズ暗示: 2.8%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+435% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.8% (オッズ暗示: 1.3%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+600% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.8% (オッズ暗示: 1.0%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 9位 (中位評価)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+47% (妙味あり)
AI 予想勝率
6.4% (オッズ暗示: 4.3%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-48% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
5.6% (オッズ暗示: 10.8%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 11位 (中位評価)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+32% (妙味あり)
AI 予想勝率
5.6% (オッズ暗示: 4.2%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 12位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+112% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
5.6% (オッズ暗示: 2.6%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 13位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+136% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
5.6% (オッズ暗示: 2.4%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+178% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
5.6% (オッズ暗示: 2.0%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 15位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+331% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
5.6% (オッズ暗示: 1.3%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+337% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
5.6% (オッズ暗示: 1.3%)
💡 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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