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 10:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	グルード	☆田山	実21.7	B△ A△勝率9% EV+92% 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 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 4.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.9% / 期待値 +92% ※ 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	サウンドシェリー	幸	実5.7	B▲ A▲勝率16% EV-10% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
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 3位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.3% (オッズ暗示: 17.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.7% / 期待値 -10% ※ 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	デュアルサイン	吉村	実4.4	B○ A○勝率17% EV-23% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
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 2位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.9% (オッズ暗示: 22.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.3% / 期待値 -24% ※ 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	ゴールドシューター	富田	実78.6	B▽ A▽勝率8% EV+498% 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 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 8位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.6% / 期待値 +498% ※ 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	ティフォシ	Ｍデムーロ	実25.8	B▽ A▽勝率8% EV+113% 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 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 7位 (中位評価) × 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 2.7% (オッズ暗示: 3.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.3% / 期待値 +113% ※ 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	テラレガル	松若	実14.3	B△ A△勝率11% EV+56% 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 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 5位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 7.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 11.0% / 期待値 +57% ※ 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	グラシアレスインク	団野	実10.2	B△ A△勝率12% EV+18% 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 4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 7.7% (オッズ暗示: 9.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.6% / 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。
8	ホウオウワールド	コレット	実1.7	B🌟◎ A×勝率20% EV-66% 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 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 1位 (最上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 45.9% (オッズ暗示: 58.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 19.7% / 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。

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 ×

ホウオウワールド

騎手コレット

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-21%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○3デュアルサイン

4.4倍

EV -7%

▲A:▲2サウンドシェリー

5.7倍

EV -18%

出走馬全8頭

◎A:×8

ホウオウワールド

コレット

1.7倍

-21%

›

○A:○3

デュアルサイン

吉村

4.4倍

-7%

›

▲A:▲2

サウンドシェリー

幸

5.7倍

-18%

›

△A:△7

グラシアレスインク

団野

10.2倍

-21%

›

△A:△6

テラレガル

松若

14.3倍

-33%

›

△A:△1

グルード

☆田山

21.7倍

-41%

›

▽A:▽5

ティフォシ

Ｍデムーロ

25.8倍

-30%

›

▽A:▽4

ゴールドシューター

富田

78.6倍

-3%

›

💡 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 10:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	グルード	☆田山	実21.7	△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 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) +92% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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。
2	サウンドシェリー	幸	実5.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
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 3位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.7% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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。
3	デュアルサイン	吉村	実4.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
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 2位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.3% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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。
4	ゴールドシューター	富田	実78.6	▽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 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 8位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +498% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
5	ティフォシ	Ｍデムーロ	実25.8	▽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 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 7位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +113% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (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。
6	テラレガル	松若	実14.3	△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 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 5位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +56% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.0% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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	グラシアレスインク	団野	実10.2	△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 4位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.6% (オッズ暗示: 9.8%) ※ 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。
8	ホウオウワールド	コレット	実1.7	×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 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 1位 (最上位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 19.7% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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

ホウオウワールド

騎手コレット

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-66%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3デュアルサイン

4.4倍

EV -23%

▲2サウンドシェリー

5.7倍

EV -10%

出走馬全8頭

×8

ホウオウワールド

コレット

1.7倍

-66%

›

○3

デュアルサイン

吉村

4.4倍

-23%

›

▲2

サウンドシェリー

幸

5.7倍

-10%

›

△7

グラシアレスインク

団野

10.2倍

+18%

›

△6

テラレガル

松若

14.3倍

+56%

›

△1

グルード

☆田山

21.7倍

+92%

›

▽5

ティフォシ

Ｍデムーロ

25.8倍

+113%

›

▽4

ゴールドシューター

富田

78.6倍

+498%

›

💡 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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