川崎 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 |
ジョリージャイヴ |
野畑凌（川崎） |
推定— |
B× A×勝率24% EV-61% 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 1位 (最上位評価) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 23.8% / 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。 |
| 2 |
シナノマルス 推奨 |
加藤雄（川崎） |
実17.3 |
B△ A△勝率18% EV+212% 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) +213% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 18.1% (オッズ暗示: 5.8%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 18.1% / 期待値 +212% ※ 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 |
イクノナイト |
菅原涼（大井） |
実3.9 |
B○ A○勝率22% EV-15% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.4% (オッズ暗示: 25.6%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.8% / 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。 |
| 4 |
ガーキンバイパー |
佐野遥（川崎） |
実1.5 |
B▲ A▲勝率21% EV-69% 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 3位 (上位評価) ×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 18.1% (オッズ暗示: 66.7%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 20.5% / 期待値 -69% ※ 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 |
タイムオブリバー |
池谷匠（川崎） |
実3.2 |
B△ A△勝率16% EV-49% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 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 4位 (中位評価) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 18.1% (オッズ暗示: 31.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 15.9% / 期待値 -49% ※ 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
／ 馬名横のグレーバッジ 脚質（過去の上がり3F傾向からの推定）
AIの推奨本命の次点
出走馬全5頭
◎AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 1位 (最上位評価)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-55% (大幅な期待値マイナス)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 23.8% / 期待値 -61%
○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)
-28% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
18.4% (オッズ暗示: 25.6%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 21.8% / 期待値 -15%
○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)
-73% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
18.1% (オッズ暗示: 66.7%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 20.5% / 期待値 -69%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 4位 (中位評価)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-42% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
18.1% (オッズ暗示: 31.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 15.9% / 期待値 -49%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+213% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
18.1% (オッズ暗示: 5.8%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 18.1% / 期待値 +212%
💡 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。
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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. 市場込みモデル
-
単勝
2
シナノマルス
実17.3倍
期待値 +212%
❌不的中3着単勝 17.3倍
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
2
シナノマルス
実17.3倍
期待値 +213%
❌不的中3着単勝 17.3倍
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ジョリージャイヴ |
野畑凌（川崎） |
推定— |
×詳細▼ |
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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 1位 (最上位評価) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) ※ 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 |
シナノマルス 推奨 |
加藤雄（川崎） |
実17.3 |
△詳細▼ |
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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) +212% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 18.1% (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。 |
| 3 |
イクノナイト |
菅原涼（大井） |
実3.9 |
○詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.8% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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。 |
| 4 |
ガーキンバイパー |
佐野遥（川崎） |
実1.5 |
▲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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 20.5% (オッズ暗示: 66.7%) ※ 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 |
タイムオブリバー |
池谷匠（川崎） |
実3.2 |
△詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 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 5位 (中位評価) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.9% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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
／ 馬名横のグレーバッジ 脚質（過去の上がり3F傾向からの推定）
AIの推奨本命の次点
出走馬全5頭
◎AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 1位 (最上位評価)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-61% (大幅な期待値マイナス)
○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)
-15% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
21.8% (オッズ暗示: 25.6%)
○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)
-69% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
20.5% (オッズ暗示: 66.7%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+212% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
18.1% (オッズ暗示: 5.8%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 5位 (中位評価)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-49% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
15.9% (オッズ暗示: 31.2%)
💡 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。
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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. 市場込みモデル
-
単勝
2
シナノマルス
実17.3倍
期待値 +212%
❌不的中3着単勝 17.3倍
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
2
シナノマルス
実17.3倍
期待値 +213%
❌不的中3着単勝 17.3倍
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