中京 8R 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 |
ジェシーテソーロ 推奨 |
幸 |
実16.6 |
B△ A▽勝率7% EV+18% 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) +50% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 6.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.2% / 期待値 +19% ※ 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 |
ダンツシタン |
太宰 |
実4.1 |
B◎ A◎勝率19% EV-20% 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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.2% (オッズ暗示: 24.4%) ◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 19.3% / 期待値 -21% ※ 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 |
アイブリンク |
松山 |
実8.7 |
B▽ A▽勝率7% EV-37% 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 11.5%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.2% / 期待値 -38% ※ 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 |
ジョータルマエ |
鮫島良 |
実4.9 |
B○ A○勝率16% EV-19% 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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.0% (オッズ暗示: 20.4%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.4% / 期待値 -20% ※ 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 |
ユウトザユウト |
坂井 |
実8.2 |
B▲ A△勝率10% EV-14% 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 12.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.4% / 期待値 -15% ※ 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 |
ナチュラルリバー |
富田 |
実67.3 |
B× A×勝率1% EV-56% 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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.5%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.6% / 期待値 -57% ※ 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 |
ハギノコラソン |
荻野極 |
実6.0 |
B△ A▲勝率12% EV-30% 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 16.7%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.6% / 期待値 -31% ※ 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 |
マハートマーベル |
吉村 |
実17.6 |
B▽ A▽勝率4% EV-35% 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 5.7%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 3.7% / 期待値 -36% ※ 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 |
テイエムパイロット |
柴田裕 |
実8.3 |
B△ A△勝率10% EV-13% 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 12.0%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 10.4% / 期待値 -14% ※ 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 |
ノボリクレバー |
団野 |
実11.8 |
B▽ A△勝率8% EV-7% 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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 8.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.8% / 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。 |
| 11 |
キングオブフジ |
中井 |
実20.4 |
B▽ A▽勝率4% EV-22% 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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 4.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.8% / 期待値 -23% ※ 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 |
メイショウジェンマ |
角田和 |
実38.7 |
B▽ A▽勝率2% EV-32% 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.7% / 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。 |
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12頭
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-13% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
21.2% (オッズ暗示: 24.4%)
◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 19.3% / 期待値 -21%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-22% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
16.0% (オッズ暗示: 20.4%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 16.4% / 期待値 -20%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-14% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
10.5% (オッズ暗示: 12.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 10.4% / 期待値 -15%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-38% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
10.3% (オッズ暗示: 16.7%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 11.6% / 期待値 -31%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-14% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
10.3% (オッズ暗示: 12.0%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 10.4% / 期待値 -14%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+50% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.0% (オッズ暗示: 6.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 7.2% / 期待値 +19%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-43% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.5% (オッズ暗示: 11.5%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 7.2% / 期待値 -38%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-23% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
6.5% (オッズ暗示: 8.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 7.8% / 期待値 -8%
×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
3.6% (オッズ暗示: 5.7%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 3.7% / 期待値 -36%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-26% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
3.6% (オッズ暗示: 4.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 3.8% / 期待値 -23%
×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
1.6% (オッズ暗示: 2.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 1.7% / 期待値 -33%
×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
0.7% (オッズ暗示: 1.5%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 12位 / 勝率 0.6% / 期待値 -57%
💡 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)
このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
1
ジェシーテソーロ
実16.6倍
期待値 +50%
推奨 11.1〜30.0倍
¥200
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ジェシーテソーロ 推奨 |
幸 |
実16.6 |
▽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) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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 |
ダンツシタン |
太宰 |
実4.1 |
◎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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.3% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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。 |
| 3 |
アイブリンク |
松山 |
実8.7 |
▽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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 11.5%) ※ 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 |
ジョータルマエ |
鮫島良 |
実4.9 |
○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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.4% (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。 |
| 5 |
ユウトザユウト |
坂井 |
実8.2 |
△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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 12.2%) ※ 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。 |
| 6 |
ナチュラルリバー |
富田 |
実67.3 |
×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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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 |
ハギノコラソン |
荻野極 |
実6.0 |
▲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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.6% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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。 |
| 8 |
マハートマーベル |
吉村 |
実17.6 |
▽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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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。 |
| 9 |
テイエムパイロット |
柴田裕 |
実8.3 |
△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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 12.0%) ※ 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。 |
| 10 |
ノボリクレバー |
団野 |
実11.8 |
△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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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。 |
| 11 |
キングオブフジ |
中井 |
実20.4 |
▽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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。 |
| 12 |
メイショウジェンマ |
角田和 |
実38.7 |
▽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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (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。 |
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12頭
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-21% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
19.3% (オッズ暗示: 24.4%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-20% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
16.4% (オッズ暗示: 20.4%)
×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
11.6% (オッズ暗示: 16.7%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-15% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
10.4% (オッズ暗示: 12.2%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-14% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
10.4% (オッズ暗示: 12.0%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-8% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
7.8% (オッズ暗示: 8.5%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-38% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
7.2% (オッズ暗示: 11.5%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+18% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
7.2% (オッズ暗示: 6.0%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-23% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
3.8% (オッズ暗示: 4.9%)
×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
3.7% (オッズ暗示: 5.7%)
×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
1.7% (オッズ暗示: 2.6%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-57% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.6% (オッズ暗示: 1.5%)
💡 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)
このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
1
ジェシーテソーロ
実16.6倍
期待値 +19%
推奨 14.0〜30.0倍
¥200
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