中京 3R 詳細AI予想
本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。
モデル
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ソニックブーム |
吉村 |
実33.8 |
B▽ A▽勝率3% EV+8% 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 3.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.2% / 期待値 +9% ※ 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 |
テーオーシュテルン |
◇永島 |
実120.0 |
B▽ A▽勝率1% EV+64% 詳細▼ |
|
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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.4% / 期待値 +65% ※ 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 |
タイセイグローバル |
角田和 |
実40.5 |
B▽ A▽勝率3% EV+17% 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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.5%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.9% / 期待値 +17% ※ 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 |
リアライズパリオ |
☆田山 |
実31.3 |
B△ A△勝率4% EV+39% 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 3.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.5% / 期待値 +40% ※ 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 |
ストラドーネ |
△柴田裕 |
実144.4 |
B▽ A▽勝率1% EV+98% 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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.7%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.4% / 期待値 +98% ※ 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 |
ダノンミッドナイト |
川田 |
実1.6 |
B🌟◎ A×勝率25% EV-60% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 44.2% (オッズ暗示: 62.5%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 24.9% / 期待値 -60% ※ 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 |
ダノンオブアイデア |
松山 |
実8.4 |
B△ A△勝率15% EV+28% 詳細▼ |
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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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 11.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 15.3% / 期待値 +28% ※ 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 |
ナムラヴンダー |
幸 |
実6.6 |
B▲ A▲勝率15% EV+0% 詳細▼ |
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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) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.2% (オッズ暗示: 15.2%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.3% / 期待値 +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。 |
| 9 |
オープンザパンドラ |
Ｍデムーロ |
実4.9 |
B○ A○勝率23% EV+12% 詳細▼ |
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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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 22.3% (オッズ暗示: 20.4%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 23.0% / 期待値 +13% ※ 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 |
ヴィスメンティス 推奨 |
荻野極 |
実17.3 |
B△ A△勝率8% EV+42% 詳細▼ |
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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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 5.8%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.2% / 期待値 +42% ※ 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10頭
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-29% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
44.2% (オッズ暗示: 62.5%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 24.9% / 期待値 -60%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+9% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
22.3% (オッズ暗示: 20.4%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 23.0% / 期待値 +13%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+0% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
15.2% (オッズ暗示: 15.2%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 15.3% / 期待値 +1%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-30% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
8.4% (オッズ暗示: 11.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 15.3% / 期待値 +28%
×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
3.0% (オッズ暗示: 5.8%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 8.2% / 期待値 +42%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-36% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
2.0% (オッズ暗示: 3.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 4.5% / 期待値 +40%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-31% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
2.0% (オッズ暗示: 3.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 3.2% / 期待値 +9%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-28% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
1.8% (オッズ暗示: 2.5%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 2.9% / 期待値 +17%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-34% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.5% (オッズ暗示: 0.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 1.4% / 期待値 +65%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-21% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
0.5% (オッズ暗示: 0.7%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 1.4% / 期待値 +98%
💡 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 (AI 期待値プラス判定)
A. 現行モデル (binary)
-
単勝
10
ヴィスメンティス
実17.3倍
期待値 -48%
推奨 33.3〜33.3倍
¥100
❌不的中
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ソニックブーム |
吉村 |
実33.8 |
▽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) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。 |
| 2 |
テーオーシュテルン |
◇永島 |
実120.0 |
▽詳細▼ |
|
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) +64% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.4% (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。 |
| 3 |
タイセイグローバル |
角田和 |
実40.5 |
▽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) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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 |
リアライズパリオ |
☆田山 |
実31.3 |
△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) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。 |
| 5 |
ストラドーネ |
△柴田裕 |
実144.4 |
▽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) +98% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。 |
| 6 |
ダノンミッドナイト |
川田 |
実1.6 |
×詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 24.9% (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。 |
| 7 |
ダノンオブアイデア |
松山 |
実8.4 |
△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) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.3% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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 |
ナムラヴンダー |
幸 |
実6.6 |
▲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) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.3% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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。 |
| 9 |
オープンザパンドラ |
Ｍデムーロ |
実4.9 |
○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) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 23.0% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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。 |
| 10 |
ヴィスメンティス 推奨 |
荻野極 |
実17.3 |
△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) +42% (妙味あり) AI 予想勝率 8.2% (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
AIの推奨本命の次点
出走馬全10頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-60% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
24.9% (オッズ暗示: 62.5%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+12% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
23.0% (オッズ暗示: 20.4%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+0% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
15.3% (オッズ暗示: 15.2%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+28% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
15.3% (オッズ暗示: 11.9%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+42% (妙味あり)
AI 予想勝率
8.2% (オッズ暗示: 5.8%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+39% (妙味あり)
AI 予想勝率
4.5% (オッズ暗示: 3.2%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+8% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
3.2% (オッズ暗示: 3.0%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+17% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
2.9% (オッズ暗示: 2.5%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+64% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
1.4% (オッズ暗示: 0.8%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+98% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
1.4% (オッズ暗示: 0.7%)
💡 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 (AI 期待値プラス判定)
A. 現行モデル (binary)
-
単勝
10
ヴィスメンティス
実17.3倍
期待値 +42%
推奨 12.2〜30.0倍
¥100
❌不的中
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）
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