小倉 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 |
シュタルク |
田口 |
実15.2 |
B▽ A△勝率7% 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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 6.6%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.1% / 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 |
サトノロザリー |
団野 |
実2.8 |
B△ A×勝率7% EV-80% 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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 35.7%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 7.1% / 期待値 -80% ※ 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 |
スズカローズキング |
飛田愛 |
実41.2 |
B△ A▽勝率7% EV+194% 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) +273% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 2.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 7.1% / 期待値 +194% ※ 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 |
ノボリスマイル |
太宰 |
実146.9 |
B▽ A▽勝率7% EV+949% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 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) +859% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 0.7%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 7.1% / 期待値 +949% ※ 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 |
モズオサキニ |
吉村 |
実12.0 |
B▽ A△勝率7% 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 8.3%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.1% / 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。 |
| 6 |
ハーブドーレ |
城戸 |
実168.6 |
B▽ A▽勝率7% EV+999% 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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 0.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 7.1% / 期待値 +1104% ※ 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 |
メイショウマドンナ |
▲森田 |
実9.3 |
B○ A△勝率7% EV-33% 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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 10.8%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.1% / 期待値 -34% ※ 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 |
トラステッド |
◇永島 |
実73.7 |
B▽ A▽勝率7% EV+426% 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) +305% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 1.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 7.1% / 期待値 +426% ※ 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 |
ワカワカ |
藤懸 |
実175.4 |
B▽ A▽勝率7% EV+999% 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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 0.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 7.1% / 期待値 +1153% ※ 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 |
メイショウボンテン |
△柴田裕 |
実208.0 |
B△ A▽勝率7% EV+999% 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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 0.5%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 7.1% / 期待値 +1386% ※ 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 |
アルムアポジェ |
◇今村 |
実3.0 |
B× A○勝率7% EV-78% 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) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 33.3%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 7.1% / 期待値 -79% ※ 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 |
アルウラメファ |
☆田山 |
実18.5 |
B▲ A▽勝率7% 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) +67% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 5.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.1% / 期待値 +32% ※ 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 |
ディアデムドール |
松若 |
実38.3 |
B▽ A▽勝率7% EV+173% 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) +110% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 2.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.1% / 期待値 +174% ※ 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 |
メイワキラリ |
鮫島良 |
実5.5 |
B× A▲勝率7% EV-60% 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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 18.2%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 7.1% / 期待値 -61% ※ 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14頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-73% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 33.3%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 7.1% / 期待値 -79%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-16% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 10.8%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 7.1% / 期待値 -34%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+67% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 5.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 7.1% / 期待値 +32%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+273% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 2.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 7.1% / 期待値 +194%
🌟◎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
9.1% (オッズ暗示: 0.5%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 14位 / 勝率 7.1% / 期待値 +1386%
×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
6.5% (オッズ暗示: 35.7%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 7.1% / 期待値 -80%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-64% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.5% (オッズ暗示: 18.2%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 7.1% / 期待値 -61%
△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)
+859% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.5% (オッズ暗示: 0.7%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 7.1% / 期待値 +949%
△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)
+999% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.5% (オッズ暗示: 0.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 12位 / 勝率 7.1% / 期待値 +1104%
🌟◎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
6.5% (オッズ暗示: 0.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 13位 / 勝率 7.1% / 期待値 +1153%
×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
5.5% (オッズ暗示: 8.3%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 7.1% / 期待値 -14%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-16% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
5.5% (オッズ暗示: 6.6%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 7.1% / 期待値 +9%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+110% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
5.5% (オッズ暗示: 2.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 7.1% / 期待値 +174%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+305% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
5.5% (オッズ暗示: 1.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 7.1% / 期待値 +426%
💡 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 |
シュタルク |
田口 |
実15.2 |
△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 7.1% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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。 |
| 2 |
サトノロザリー |
団野 |
実2.8 |
×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) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (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。 |
| 3 |
スズカローズキング |
飛田愛 |
実41.2 |
▽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) +194% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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。 |
| 4 |
ノボリスマイル |
太宰 |
実146.9 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 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) +949% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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。 |
| 5 |
モズオサキニ |
吉村 |
実12.0 |
△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 7.1% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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。 |
| 6 |
ハーブドーレ |
城戸 |
実168.6 |
▽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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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 |
メイショウマドンナ |
▲森田 |
実9.3 |
△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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (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。 |
| 8 |
トラステッド |
◇永島 |
実73.7 |
▽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) +426% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。 |
| 9 |
ワカワカ |
藤懸 |
実175.4 |
▽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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。 |
| 10 |
メイショウボンテン |
△柴田裕 |
実208.0 |
▽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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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 |
アルムアポジェ |
◇今村 |
実3.0 |
○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) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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。 |
| 12 |
アルウラメファ |
☆田山 |
実18.5 |
▽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) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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。 |
| 13 |
ディアデムドール |
松若 |
実38.3 |
▽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) +173% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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。 |
| 14 |
メイワキラリ |
鮫島良 |
実5.5 |
▲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) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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。 |
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14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
7.1% (オッズ暗示: 35.7%)
×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
7.1% (オッズ暗示: 33.3%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-61% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 18.2%)
×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
7.1% (オッズ暗示: 10.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-14% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 8.3%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+8% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 6.6%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+32% (妙味あり)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 5.4%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+173% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 2.6%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+194% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 2.4%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+426% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 1.4%)
△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)
+949% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 0.7%)
△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)
+999% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 0.6%)
🌟◎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
7.1% (オッズ暗示: 0.6%)
🌟◎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
7.1% (オッズ暗示: 0.5%)
💡 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
両モデルとも本レースは見送り判定(期待値プラスなし)
本サイトの予想は機械学習モデルによる参考情報です。過去の実績は将来の結果を保証しません。投資判断は自己責任でお願いします。本サイト運営者は損失について一切の責任を負いません。20歳未満の方は馬券を購入できません。