中京 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

3R 中京競馬場　発走 10:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コパノマハロ	横山武	実58.4	B△ A△勝率9% EV+432% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 1.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 9.1% / 期待値 +433% ※ 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	ショウナンバトレニ	松山	実2.7	B○ A○勝率20% EV-45% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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 2位 (上位評価) × 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 21.4% (オッズ暗示: 37.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.1% / 期待値 -46% ※ 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	ドリームオブコージ	岡田	実112.0	B▽ A▽勝率7% EV+714% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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 7位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.3% / 期待値 +714% ※ 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	ダンスコマンド	西村淳	実15.3	B△ A△勝率11% EV+74% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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 4位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 6.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.4% / 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。
5	ディープナイト	幸	実119.8	B▽ A▽勝率7% EV+768% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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 8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 0.6% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.3% / 期待値 +769% ※ 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	ドラゴンバルド	川田	実1.5	B🌟◎ A×勝率21% EV-68% 詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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 1位 (最上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 60.5% (オッズ暗示: 66.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 21.1% / 期待値 -68% ※ 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	ソウカイファンキー	松若	実11.2	B▲ A▲勝率14% EV+59% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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 3位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 8.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.2% / 期待値 +60% ※ 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	リリーギャラクシー	田口	実26.5	B△ A△勝率10% EV+153% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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 5位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 3.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.6% / 期待値 +153% ※ 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の本命

AI評価1位Aモデル ×

ドラゴンバルド

騎手川田

単勝オッズ

1.5倍

AI期待値

-9%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○2ショウナンバトレニ

2.7倍

EV -42%

▲A:▲7ソウカイファンキー

11.2倍

EV -22%

出走馬全8頭

◎A:×6

ドラゴンバルド

川田

1.5倍

-9%

›

○A:○2

ショウナンバトレニ

松山

2.7倍

-42%

›

▲A:▲7

ソウカイファンキー

松若

11.2倍

-22%

›

△A:△4

ダンスコマンド

西村淳

15.3倍

-26%

›

△A:△8

リリーギャラクシー

田口

26.5倍

-22%

›

△A:△1

コパノマハロ

横山武

58.4倍

-1%

›

▽A:▽3

ドリームオブコージ

岡田

112.0倍

+20%

›

▽A:▽5

ディープナイト

幸

119.8倍

-22%

›

💡 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

両モデルとも見送り

3R 中京競馬場　発走 10:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コパノマハロ	横山武	実58.4	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) +432% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (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	ショウナンバトレニ	松山	実2.7	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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 2位 (上位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 20.1% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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。
3	ドリームオブコージ	岡田	実112.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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 7位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +714% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.3% (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。
4	ダンスコマンド	西村淳	実15.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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 4位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +74% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.4% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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。
5	ディープナイト	幸	実119.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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 8位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +768% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.3% (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。
6	ドラゴンバルド	川田	実1.5	×詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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 1位 (最上位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 21.1% (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。
7	ソウカイファンキー	松若	実11.2	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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 3位 (上位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +59% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 14.2% (オッズ暗示: 8.9%) ※ 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。
8	リリーギャラクシー	田口	実26.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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 5位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +153% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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の本命

AI評価1位

ドラゴンバルド

騎手川田

単勝オッズ

1.5倍

AI期待値

-68%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2ショウナンバトレニ

2.7倍

EV -45%

▲7ソウカイファンキー

11.2倍

EV +59%

出走馬全8頭

×6

ドラゴンバルド

川田

1.5倍

-68%

›

○2

ショウナンバトレニ

松山

2.7倍

-45%

›

▲7

ソウカイファンキー

松若

11.2倍

+59%

›

△4

ダンスコマンド

西村淳

15.3倍

+74%

›

△8

リリーギャラクシー

田口

26.5倍

+153%

›

△1

コパノマハロ

横山武

58.4倍

+432%

›

▽3

ドリームオブコージ

岡田

112.0倍

+714%

›

▽5

ディープナイト

幸

119.8倍

+768%

›

💡 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

両モデルとも見送り

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