中京 5R 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 |
リトルスカーレット |
▲川端 |
実58.4 |
B▽ A▽勝率9% EV+410% 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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.7%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.7% / 期待値 +410% ※ 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 |
エイシンビーコン |
Ｍデムーロ |
実4.8 |
B○ A○勝率18% EV-15% 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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.8% (オッズ暗示: 20.8%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.7% / 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。 |
| 3 |
レイクラシック |
西村淳 |
実1.2 |
B🌟◎ A×勝率22% EV-74% 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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 61.6% (オッズ暗示: 83.3%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 21.7% / 期待値 -74% ※ 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 |
ワンダーデリエール 推奨 |
☆田山 |
実27.2 |
B△ A△勝率10% EV+177% 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) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 3.7%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.2% / 期待値 +178% ※ 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 |
ゼンノインヴォーク |
幸 |
実7.8 |
B▲ A▲勝率15% EV+17% 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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 12.8%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.1% / 期待値 +18% ※ 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 |
ウインヘリオドール |
国分恭 |
実41.6 |
B△ A△勝率10% EV+295% 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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 2.4%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 9.5% / 期待値 +296% ※ 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 |
アステルディーヴァ |
◇永島 |
実42.4 |
B△ A△勝率10% EV+304% 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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 2.4%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.5% / 期待値 +305% ※ 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 |
シンゼンイセ |
▲森田 |
実124.8 |
B▽ A▽勝率8% EV+846% 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.6% / 期待値 +846% ※ 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8頭
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-26% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
61.6% (オッズ暗示: 83.3%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 21.7% / 期待値 -74%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-15% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
17.8% (オッズ暗示: 20.8%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 17.7% / 期待値 -15%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-21% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
10.1% (オッズ暗示: 12.8%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 15.1% / 期待値 +18%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+7% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
4.0% (オッズ暗示: 3.7%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 10.2% / 期待値 +178%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-5% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.3% (オッズ暗示: 2.4%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 9.5% / 期待値 +296%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-8% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.2% (オッズ暗示: 2.4%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 9.5% / 期待値 +305%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-4% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
1.6% (オッズ暗示: 1.7%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 8.7% / 期待値 +410%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-45% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.4% (オッズ暗示: 0.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 7.6% / 期待値 +846%
💡 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
4
ワンダーデリエール
実27.2倍
期待値 +8%
推奨 25.3〜30.0倍
¥300
❌不的中2着
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 |
リトルスカーレット |
▲川端 |
実58.4 |
▽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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +410% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。 |
| 2 |
エイシンビーコン |
Ｍデムーロ |
実4.8 |
○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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.7% (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。 |
| 3 |
レイクラシック |
西村淳 |
実1.2 |
×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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 21.7% (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。 |
| 4 |
ワンダーデリエール 推奨 |
☆田山 |
実27.2 |
△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) +177% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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 |
ゼンノインヴォーク |
幸 |
実7.8 |
▲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) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.1% (オッズ暗示: 12.8%) ※ 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。 |
| 6 |
ウインヘリオドール |
国分恭 |
実41.6 |
△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) +295% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.5% (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。 |
| 7 |
アステルディーヴァ |
◇永島 |
実42.4 |
△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) +304% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.5% (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。 |
| 8 |
シンゼンイセ |
▲森田 |
実124.8 |
▽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) +846% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。 |
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8頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-74% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
21.7% (オッズ暗示: 83.3%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-15% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
17.7% (オッズ暗示: 20.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+17% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
15.1% (オッズ暗示: 12.8%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+177% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.2% (オッズ暗示: 3.7%)
🌟◎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
9.5% (オッズ暗示: 2.4%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+295% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.5% (オッズ暗示: 2.4%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+410% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.7% (オッズ暗示: 1.7%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+846% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.6% (オッズ暗示: 0.8%)
💡 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
4
ワンダーデリエール
実27.2倍
期待値 +178%
推奨 10.0〜30.0倍
¥300
❌不的中2着
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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