新潟 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 |
ラスティレッド |
◇今村 |
実25.6 |
B▽ A▽勝率5% EV+19% 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 8位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 3.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.7% / 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 |
ニシノアトール |
杉原 |
実17.2 |
B△ A△勝率6% EV0% 詳細▼ |
|
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 6位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 5.8%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.8% / 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 |
ボーデコール |
津村 |
実3.5 |
B◎ A×勝率10% EV-64% 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 1位 (最上位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 23.7% (オッズ暗示: 28.6%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 10.2% / 期待値 -64% ※ 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 |
フジサンインフレ |
石橋脩 |
実111.4 |
B× A▽勝率4% EV+301% 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 16位 (中位評価) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 3.6% / 期待値 +302% ※ 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 |
ノワールブレイブ |
▲石田 |
実100.1 |
B▽ A▽勝率4% EV+304% 詳細▼ |
|
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 15位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 4.0% / 期待値 +304% ※ 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 |
ラフエルガ |
荻野極 |
実5.9 |
B△ A△勝率8% EV-50% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.1% (オッズ暗示: 16.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.4% / 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。 |
| 7 |
ヴォルールドクール |
嶋田 |
実147.6 |
B× A▽勝率4% EV+426% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 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 17位 (中位評価) ×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 0.2% (オッズ暗示: 0.7%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 17位 / 勝率 3.6% / 期待値 +427% ※ 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 |
ランドフォートレス |
大野 |
実52.5 |
B▽ A▽勝率4% EV+125% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.3% / 期待値 +125% ※ 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 |
ティーシュペランサ |
田辺 |
実22.1 |
B▽ A▽勝率5% EV+7% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 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 7位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 4.5%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.9% / 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。 |
| 10 |
ニシノタカオ |
野中 |
実94.2 |
B▽ A▽勝率4% EV+280% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 14位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.0% / 期待値 +280% ※ 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 |
ウィルステート |
石川 |
実4.6 |
B○ A○勝率10% EV-55% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.7% (オッズ暗示: 21.7%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.7% / 期待値 -56% ※ 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 |
マルスフィス |
岩田康 |
実36.5 |
B▽ A▽勝率5% EV+66% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 10位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.7%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.6% / 期待値 +67% ※ 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 |
ノーセット |
三浦 |
実4.8 |
B▲ A▲勝率9% EV-55% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.6% (オッズ暗示: 20.8%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.3% / 期待値 -55% ※ 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 |
サイモンオリエント |
△石神道 |
実34.3 |
B▽ A▽勝率5% EV+60% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.7% / 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。 |
| 15 |
ラヴトリガー |
吉田豊 |
実164.3 |
B× A▽勝率4% EV+486% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 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 18位 (中位評価) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 18位 / 勝率 3.6% / 期待値 +487% ※ 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。 |
| 16 |
セイカタカキヤチク |
木幡巧 |
実81.7 |
B▽ A▽勝率4% EV+229% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 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 13位 (中位評価) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.2%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.0% / 期待値 +230% ※ 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。 |
| 17 |
ビーズスティンガー |
原 |
実52.3 |
B▽ A▽勝率4% EV+124% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.3% / 期待値 +124% ※ 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。 |
| 18 |
ヴォーチェカノーラ |
戸崎圭 |
実11.9 |
B△ A△勝率7% EV-22% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 8.4%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.5% / 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。 |
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18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)
-17% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
23.7% (オッズ暗示: 28.6%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 10.2% / 期待値 -64%
○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)
-9% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
19.7% (オッズ暗示: 21.7%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 9.7% / 期待値 -56%
○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)
-25% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
15.6% (オッズ暗示: 20.8%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 9.3% / 期待値 -55%
△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)
-23% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
13.1% (オッズ暗示: 16.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 8.4% / 期待値 -51%
△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)
-8% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
7.7% (オッズ暗示: 8.4%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 6.5% / 期待値 -23%
△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)
-23% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
4.5% (オッズ暗示: 5.8%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 5.8% / 期待値 -1%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 7位 (中位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-29% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
3.2% (オッズ暗示: 4.5%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 4.9% / 期待値 +8%
△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)
-29% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.8% (オッズ暗示: 3.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 4.7% / 期待値 +19%
△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)
-30% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
2.0% (オッズ暗示: 2.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 4.7% / 期待値 +61%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 10位 (中位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-26% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.0% (オッズ暗示: 2.7%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 4.6% / 期待値 +67%
△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)
-36% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.2% (オッズ暗示: 1.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 4.3% / 期待値 +124%
△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)
-36% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.2% (オッズ暗示: 1.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 12位 / 勝率 4.3% / 期待値 +125%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 13位 (中位評価)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-30% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.9% (オッズ暗示: 1.2%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 13位 / 勝率 4.0% / 期待値 +230%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 14位 (中位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-20% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
0.9% (オッズ暗示: 1.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 14位 / 勝率 4.0% / 期待値 +280%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 15位 (中位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-15% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
0.9% (オッズ暗示: 1.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 15位 / 勝率 4.0% / 期待値 +304%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 16位 (中位評価)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-62% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.3% (オッズ暗示: 0.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 16位 / 勝率 3.6% / 期待値 +302%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 17位 (中位評価)
×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
0.2% (オッズ暗示: 0.7%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 17位 / 勝率 3.6% / 期待値 +427%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 18位 (中位評価)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-70% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.2% (オッズ暗示: 0.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 18位 / 勝率 3.6% / 期待値 +487%
💡 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 |
ラスティレッド |
◇今村 |
実25.6 |
▽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 9位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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 |
ニシノアトール |
杉原 |
実17.2 |
△詳細▼ |
|
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 6位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.8% (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 |
ボーデコール |
津村 |
実3.5 |
×詳細▼ |
|
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 1位 (最上位評価) ×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 10.2% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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 |
フジサンインフレ |
石橋脩 |
実111.4 |
▽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 16位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +301% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。 |
| 5 |
ノワールブレイブ |
▲石田 |
実100.1 |
▽詳細▼ |
|
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 15位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +304% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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 |
ラフエルガ |
荻野極 |
実5.9 |
△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 4位 (中位評価) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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。 |
| 7 |
ヴォルールドクール |
嶋田 |
実147.6 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 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 17位 (中位評価) 🌟◎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 3.6% (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。 |
| 8 |
ランドフォートレス |
大野 |
実52.5 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 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) +125% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。 |
| 9 |
ティーシュペランサ |
田辺 |
実22.1 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 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 7位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。 |
| 10 |
ニシノタカオ |
野中 |
実94.2 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 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 14位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +280% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。 |
| 11 |
ウィルステート |
石川 |
実4.6 |
○詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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。 |
| 12 |
マルスフィス |
岩田康 |
実36.5 |
▽詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 10位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +66% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。 |
| 13 |
ノーセット |
三浦 |
実4.8 |
▲詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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。 |
| 14 |
サイモンオリエント |
△石神道 |
実34.3 |
▽詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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) +60% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。 |
| 15 |
ラヴトリガー |
吉田豊 |
実164.3 |
▽詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 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 18位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +486% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.6% (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。 |
| 16 |
セイカタカキヤチク |
木幡巧 |
実81.7 |
▽詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 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 13位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +229% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。 |
| 17 |
ビーズスティンガー |
原 |
実52.3 |
▽詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 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) +124% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。 |
| 18 |
ヴォーチェカノーラ |
戸崎圭 |
実11.9 |
△詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 8.4%) ※ 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。 |
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18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)
-64% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
10.2% (オッズ暗示: 28.6%)
○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)
-56% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
9.7% (オッズ暗示: 21.7%)
○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)
-55% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
9.3% (オッズ暗示: 20.8%)
△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)
-51% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
8.4% (オッズ暗示: 16.9%)
△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)
-23% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
6.5% (オッズ暗示: 8.4%)
△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)
-1% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
5.8% (オッズ暗示: 5.8%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 7位 (中位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+7% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
4.9% (オッズ暗示: 4.5%)
△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)
+60% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
4.7% (オッズ暗示: 2.9%)
△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)
+19% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
4.7% (オッズ暗示: 3.9%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 10位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+66% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
4.6% (オッズ暗示: 2.7%)
△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)
+124% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
4.3% (オッズ暗示: 1.9%)
△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)
+125% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
4.3% (オッズ暗示: 1.9%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 13位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+229% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
4.0% (オッズ暗示: 1.2%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 14位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+280% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
4.0% (オッズ暗示: 1.1%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 15位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+304% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
4.0% (オッズ暗示: 1.0%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 16位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+301% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
3.6% (オッズ暗示: 0.9%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 17位 (中位評価)
🌟◎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
3.6% (オッズ暗示: 0.7%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 18位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+486% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
3.6% (オッズ暗示: 0.6%)
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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）
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