中京 9R 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 |
トモジャシャトー |
大江圭 |
実29.0 |
B▽ A▽勝率7% EV+91% 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 3.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.7% / 期待値 +91% ※ 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 |
メイショウヘール 推奨 |
中村 |
実20.8 |
B△ A△勝率8% EV+69% 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) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 4.8%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.3% / 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。 |
| 3 |
ガイ |
草野 |
実93.5 |
B▽ A▽勝率6% EV+439% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △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 10位 / 勝率 5.8% / 期待値 +440% ※ 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 |
ボールドハーテッド |
五十嵐 |
実2.8 |
B▲ A×勝率15% EV-55% 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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.6% (オッズ暗示: 35.7%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 15.4% / 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。 |
| 5 |
オンクラウドナイン |
▲水沼 |
実48.7 |
B▽ A▽勝率7% EV+221% 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 2.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.6% / 期待値 +222% ※ 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 |
セイフウサツキ |
難波 |
実8.1 |
B△ A△勝率11% EV-15% 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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 12.3%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 10.7% / 期待値 -16% ※ 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 |
テーオーレガシー |
小牧加 |
実5.5 |
B△ A△勝率12% EV-33% 詳細▼ |
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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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.6% (オッズ暗示: 18.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.1% / 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。 |
| 8 |
ゴールデンステップ |
高田 |
実2.9 |
B◎ A○勝率15% EV-55% 詳細▼ |
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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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.3% (オッズ暗示: 34.5%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 14.8% / 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。 |
| 9 |
メラーキ |
▲坂口 |
実44.7 |
B▽ A▽勝率7% EV+216% 詳細▼ |
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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) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 2.2%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.1% / 期待値 +216% ※ 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 |
サスツルギ |
上野 |
実7.6 |
B○ A▲勝率12% EV-6% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 19.3% (オッズ暗示: 13.2%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.5% / 期待値 -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。 |
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10頭
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-29% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
24.3% (オッズ暗示: 34.5%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 14.8% / 期待値 -55%
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+46% (妙味あり)
AI 予想勝率
19.3% (オッズ暗示: 13.2%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 12.5% / 期待値 -7%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-54% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
16.6% (オッズ暗示: 35.7%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 15.4% / 期待値 -55%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-9% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
16.6% (オッズ暗示: 18.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 12.1% / 期待値 -33%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-23% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
9.5% (オッズ暗示: 12.3%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 10.7% / 期待値 -16%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+12% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
5.4% (オッズ暗示: 4.8%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 8.3% / 期待値 +69%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-14% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
3.0% (オッズ暗示: 3.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 6.7% / 期待値 +91%
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+33% (妙味あり)
AI 予想勝率
3.0% (オッズ暗示: 2.2%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 7.1% / 期待値 +216%
×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
1.4% (オッズ暗示: 2.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 6.6% / 期待値 +222%
△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 10位 / 勝率 5.8% / 期待値 +440%
💡 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)
-
単勝
2
メイショウヘール
実20.8倍
期待値 +12%
推奨 18.5〜30.0倍
¥200
❌不的中
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
トモジャシャトー |
大江圭 |
実29.0 |
▽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) +91% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。 |
| 2 |
メイショウヘール 推奨 |
中村 |
実20.8 |
△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) +69% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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 |
ガイ |
草野 |
実93.5 |
▽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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +439% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.8% (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。 |
| 4 |
ボールドハーテッド |
五十嵐 |
実2.8 |
×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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.4% (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。 |
| 5 |
オンクラウドナイン |
▲水沼 |
実48.7 |
▽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) +221% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。 |
| 6 |
セイフウサツキ |
難波 |
実8.1 |
△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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 12.3%) ※ 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。 |
| 7 |
テーオーレガシー |
小牧加 |
実5.5 |
△詳細▼ |
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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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.1% (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。 |
| 8 |
ゴールデンステップ |
高田 |
実2.9 |
○詳細▼ |
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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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.8% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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。 |
| 9 |
メラーキ |
▲坂口 |
実44.7 |
▽詳細▼ |
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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) +216% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。 |
| 10 |
サスツルギ |
上野 |
実7.6 |
▲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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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10頭
×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
15.4% (オッズ暗示: 35.7%)
×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
14.8% (オッズ暗示: 34.5%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-7% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
12.5% (オッズ暗示: 13.2%)
×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
12.1% (オッズ暗示: 18.2%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-16% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
10.7% (オッズ暗示: 12.3%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+69% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 4.8%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+216% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 2.2%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+91% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 3.4%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+221% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.6% (オッズ暗示: 2.1%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+439% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
5.8% (オッズ暗示: 1.1%)
💡 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)
-
単勝
2
メイショウヘール
実20.8倍
期待値 +72%
推奨 12.1〜30.0倍
¥200
❌不的中
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）
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