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	タナコクシテンホウ	幸	実16.0	B△ A△勝率10% EV+54% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 2回5日中京1R 6着/9頭 ― ― ― ―
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 5.5着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 6.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.7% / 期待値 +54% ※ 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	クールタロウ	吉村	実4.6	B▲ A▲勝率16% EV-27% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 2回2日中京1R 5着/9頭 ― ― ― ―
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 4.5着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.0% (オッズ暗示: 21.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.8% / 期待値 -27% ※ 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	シャローフォレスト	松若	実3.4	B○ A○勝率17% EV-41% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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 3 ◎ 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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.5% (オッズ暗示: 29.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.1% / 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。
4	サウンドファイト	☆田山	実8.9	B△ A△勝率13% EV+11% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 2回4日中京3R 8着/10頭+1.0秒 ― ― ― ―
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 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 11.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.6% / 期待値 +12% ※ 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	ルブラッシュノモー	△柴田裕	実305.8	B▽ A▽勝率6% 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10.0着と低調）
前5走 2回6日新潟2R 10着/11頭+6.0秒 ― ― ― ―
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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +57% (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 8位 / 勝率 6.4% / 期待値 +1861% ※ 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	マーゴットマシェリ	団野	実1.8	B🌟◎ A×勝率18% EV-67% 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（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 6 ◎ 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 36.8% (オッズ暗示: 55.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 18.1% / 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。
7	サンプラザマツモト	長岡	実200.4	B▽ A▽勝率6% 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11.0着と低調）
前5走 2回7日福島5R 11着/15頭+7.0秒 ― ― ― ―
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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.3% / 期待値 +1167% ※ 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	ジュエルシップ	国分恭	実81.6	B△ A△勝率8% EV+516% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回6日中京2R 7着/9頭 ― ― ― ―
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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.6% / 期待値 +516% ※ 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	ヤマトクオーレ	▲森田	実265.5	B▽ A▽勝率6% 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10.0着と低調）
前5走 2回4日中京3R 10着/10頭+10.0秒 ― ― ― ―
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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.4% / 期待値 +1603% ※ 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 ×

マーゴットマシェリ

騎手団野

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-33%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○3シャローフォレスト

3.4倍

EV -16%

▲A:▲2クールタロウ

4.6倍

EV -3%

出走馬全9頭

◎A:×6

マーゴットマシェリ

団野

1.8倍

-33%

›

○A:○3

シャローフォレスト

松若

3.4倍

-16%

›

▲A:▲2

クールタロウ

吉村

4.6倍

-3%

›

△A:△4

サウンドファイト

☆田山

8.9倍

-16%

›

△A:△1

タナコクシテンホウ

幸

16.0倍

-12%

›

△A:△8

ジュエルシップ

国分恭

81.6倍

+0%

›

▽A:▽7

サンプラザマツモト

長岡

200.4倍

+3%

›

▽A:▽9

ヤマトクオーレ

▲森田

265.5倍

+37%

›

▽A:▽5

ルブラッシュノモー

△柴田裕

305.8倍

+57%

›

💡 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	タナコクシテンホウ	幸	実16.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 2回5日中京1R 6着/9頭 ― ― ― ―
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 5.5着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +54% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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。
2	クールタロウ	吉村	実4.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 2回2日中京1R 5着/9頭 ― ― ― ―
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 4.5着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.8% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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。
3	シャローフォレスト	松若	実3.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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 3 ◎ 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.1% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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。
4	サウンドファイト	☆田山	実8.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 2回4日中京3R 8着/10頭+1.0秒 ― ― ― ―
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 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.6% (オッズ暗示: 11.2%) ※ 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。
5	ルブラッシュノモー	△柴田裕	実305.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 2回6日新潟2R 10着/11頭+6.0秒 ― ― ― ―
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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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 6.4% (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。
6	マーゴットマシェリ	団野	実1.8	×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（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 6 ◎ 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) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 18.1% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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。
7	サンプラザマツモト	長岡	実200.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 2回7日福島5R 11着/15頭+7.0秒 ― ― ― ―
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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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 6.3% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
8	ジュエルシップ	国分恭	実81.6	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回6日中京2R 7着/9頭 ― ― ― ―
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 7.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +516% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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	ヤマトクオーレ	▲森田	実265.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 2回4日中京3R 10着/10頭+10.0秒 ― ― ― ―
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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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 6.4% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

マーゴットマシェリ

騎手団野

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-67%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3シャローフォレスト

3.4倍

EV -41%

▲2クールタロウ

4.6倍

EV -27%

出走馬全9頭

×6

マーゴットマシェリ

団野

1.8倍

-67%

›

○3

シャローフォレスト

松若

3.4倍

-41%

›

▲2

クールタロウ

吉村

4.6倍

-27%

›

△4

サウンドファイト

☆田山

8.9倍

+11%

›

△1

タナコクシテンホウ

幸

16.0倍

+54%

›

△8

ジュエルシップ

国分恭

81.6倍

+516%

›

▽9

ヤマトクオーレ

▲森田

265.5倍

+999%

›

▽5

ルブラッシュノモー

△柴田裕

305.8倍

+999%

›

▽7

サンプラザマツモト

長岡

200.4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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