川崎 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 |
ココカコニコ |
本田紀（川崎） |
実61.7 |
B△ A△勝率2% EV+10% 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 6位 (中位評価) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 1.6%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 1.8% / 期待値 +11% ※ 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 |
ジャストザクイーン |
和田譲（大井） |
実9.7 |
B▲ A▲勝率10% EV+0% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○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) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.7% (オッズ暗示: 10.3%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.4% / 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。 |
| 3 |
ラムールサンセール |
櫻井光（川崎） |
実23.3 |
B△ A△勝率3% EV-29% 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 5位 (中位評価) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 4.3%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 3.0% / 期待値 -30% ※ 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 |
ジョリージャイヴ 推奨 |
野畑凌（川崎） |
実5.2 |
B○ A○勝率29% EV+51% 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) +94% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 37.4% (オッズ暗示: 19.2%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 29.1% / 期待値 +51% ※ 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 |
カンシャカンゲキ |
池谷匠（川崎） |
実11.1 |
B△ A△勝率6% EV-36% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 9.0%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.7% / 期待値 -37% ※ 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 |
ジャンヌマシェリ |
矢野貴（大井） |
実1.2 |
B🌟◎ A🌟◎勝率50% EV-40% 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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 49.0% (オッズ暗示: 83.3%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 50.0% / 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。 |
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6頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-41% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
49.0% (オッズ暗示: 83.3%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 50.0% / 期待値 -40%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+94% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
37.4% (オッズ暗示: 19.2%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 29.1% / 期待値 +51%
○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)
+23% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
12.7% (オッズ暗示: 10.3%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 10.4% / 期待値 +1%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-95% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.4% (オッズ暗示: 9.0%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 5.7% / 期待値 -37%
△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)
-90% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.4% (オッズ暗示: 4.3%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 3.0% / 期待値 -30%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 6位 (中位評価)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-97% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.0% (オッズ暗示: 1.6%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 1.8% / 期待値 +11%
💡 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
4
ジョリージャイヴ
¥300
確定4.9倍
期待値 +94%
🎯的中1着確定 4.9倍1,470円
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
4
ジョリージャイヴ
¥500
確定4.9倍
期待値 +94%
🎯的中1着確定 4.9倍2,450円
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ココカコニコ |
本田紀（川崎） |
実61.7 |
△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 6位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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 |
ジャストザクイーン |
和田譲（大井） |
実9.7 |
▲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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○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) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 10.3%) ※ 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。 |
| 3 |
ラムールサンセール |
櫻井光（川崎） |
実23.3 |
△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 5位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.0% (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。 |
| 4 |
ジョリージャイヴ 推奨 |
野畑凌（川崎） |
実5.2 |
○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) +51% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 29.1% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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 |
カンシャカンゲキ |
池谷匠（川崎） |
実11.1 |
△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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 5.7% (オッズ暗示: 9.0%) ※ 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。 |
| 6 |
ジャンヌマシェリ |
矢野貴（大井） |
実1.2 |
🌟◎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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 50.0% (オッズ暗示: 83.3%) ※ 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。 |
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6頭
×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
50.0% (オッズ暗示: 83.3%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+51% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
29.1% (オッズ暗示: 19.2%)
○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)
+0% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
10.4% (オッズ暗示: 10.3%)
×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
5.7% (オッズ暗示: 9.0%)
△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)
-30% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
3.0% (オッズ暗示: 4.3%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 6位 (中位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+10% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
1.8% (オッズ暗示: 1.6%)
💡 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
4
ジョリージャイヴ
¥300
確定4.9倍
期待値 +51%
🎯的中1着確定 4.9倍1,470円
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
4
ジョリージャイヴ
¥500
確定4.9倍
期待値 +51%
🎯的中1着確定 4.9倍2,450円
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