中京 1R 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

1R 中京競馬場　発走 09:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スマートメモリー	吉村	実14.8	B△ A△勝率8% EV+21% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 4.5% (オッズ暗示: 6.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.2% / 期待値 +21% ※ 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	インディジャズ	松山	実6.1	B△ A△勝率12% EV-25% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.0% (オッズ暗示: 16.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.3% / 期待値 -25% ※ 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	ヤマトデュノール	▲森田	実396.0	B▽ A▽勝率5% EV+999% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調）
前5走 2回1日中京2R 13着/13頭+9.0秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +99% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.4% / 期待値 +2045% ※ 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	ナムラメアリー	田口	実24.6	B▽ A▽勝率7% EV+67% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 4.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.8% / 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。
5	バクソウシャチョウ	団野	実4.2	B▲ A▲勝率14% EV-41% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.5% (オッズ暗示: 23.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.8% / 期待値 -42% ※ 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	ラホーヤアイズ	松若	実9.1	B△ A△勝率11% EV-3% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.5着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 7.7% (オッズ暗示: 11.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 10.7% / 期待値 -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	メイケイリチャード	△柴田裕	実49.5	B▽ A▽勝率7% EV+249% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.1% / 期待値 +250% ※ 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	カツダルマ	幸	実3.2	B◎ A×勝率15% EV-51% 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走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 23.9% (オッズ暗示: 31.2%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 15.1% / 期待値 -52% ※ 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	アームズラムレイ	岩田望	実3.3	B○ A○勝率15% EV-50% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 23.9% (オッズ暗示: 30.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.0% / 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。
10	キシュウマミー	国分恭	実170.4	B▽ A▽勝率6% EV+855% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.6% / 期待値 +856% ※ 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 ×

カツダルマ

騎手幸

単勝オッズ

3.2倍

AI期待値

-23%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○9アームズラムレイ

3.3倍

EV -21%

▲A:▲5バクソウシャチョウ

4.2倍

EV -13%

出走馬全10頭

◎A:×8

カツダルマ

幸

3.2倍

-23%

›

○A:○9

アームズラムレイ

岩田望

3.3倍

-21%

›

▲A:▲5

バクソウシャチョウ

団野

4.2倍

-13%

›

△A:△2

インディジャズ

松山

6.1倍

-14%

›

△A:△6

ラホーヤアイズ

松若

9.1倍

-30%

›

△A:△1

スマートメモリー

吉村

14.8倍

-32%

›

▽A:▽4

ナムラメアリー

田口

24.6倍

-35%

›

▽A:▽7

メイケイリチャード

△柴田裕

49.5倍

-6%

›

▽A:▽10

キシュウマミー

国分恭

170.4倍

-14%

›

▽A:▽3

ヤマトデュノール

▲森田

396.0倍

+99%

›

💡 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

1R 中京競馬場　発走 09:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スマートメモリー	吉村	実14.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
2	インディジャズ	松山	実6.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.3% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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。
3	ヤマトデュノール	▲森田	実396.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調）
前5走 2回1日中京2R 13着/13頭+9.0秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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	ナムラメアリー	田口	実24.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +67% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。
5	バクソウシャチョウ	団野	実4.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 13.8% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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	ラホーヤアイズ	松若	実9.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.5着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 11.0%) ※ 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。
7	メイケイリチャード	△柴田裕	実49.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +249% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
8	カツダルマ	幸	実3.2	×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走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.1% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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。
9	アームズラムレイ	岩田望	実3.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 15.0% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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。
10	キシュウマミー	国分恭	実170.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +855% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

カツダルマ

騎手幸

単勝オッズ

3.2倍

AI期待値

-51%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9アームズラムレイ

3.3倍

EV -50%

▲5バクソウシャチョウ

4.2倍

EV -41%

出走馬全10頭

×8

カツダルマ

幸

3.2倍

-51%

›

○9

アームズラムレイ

岩田望

3.3倍

-50%

›

▲5

バクソウシャチョウ

団野

4.2倍

-41%

›

△2

インディジャズ

松山

6.1倍

-25%

›

△6

ラホーヤアイズ

松若

9.1倍

-3%

›

△1

スマートメモリー

吉村

14.8倍

+21%

›

▽7

メイケイリチャード

△柴田裕

49.5倍

+249%

›

▽4

ナムラメアリー

田口

24.6倍

+67%

›

▽10

キシュウマミー

国分恭

170.4倍

+855%

›

▽3

ヤマトデュノール

▲森田

396.0倍

+999%

›

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

両モデルとも見送り

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