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 10:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	デルマトカチ	国分優	実140.4	B▽ A▽勝率1% EV+18% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均15.0着と低調）
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 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.8% / 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。
2	レッドブライトン	西村淳	実3.5	B▲ A▲勝率19% EV-32% 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／69日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京85R 4着/11頭+0.7秒 03/29 1中京65R 2着/16頭+0.2秒 03/15 1中京25R 3着/15頭+0.5秒 02/10 2京都46R 8着/15頭+1.0秒 12/14 5阪神41R 8着/11頭+3.0秒
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 3.0着 (安定) × 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 18.8% (オッズ暗示: 28.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 19.3% / 期待値 -32% ※ 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	チュオンソン	酒井	実46.9	B▽ A▽勝率3% EV+43% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 06/07 3阪神26R 5着/16頭+1.2秒 04/25 3京都15R 9着/12頭+1.7秒 03/22 1中京44R 9着/15頭+1.2秒 02/21 1阪神14R 13着/14頭+3.5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 7.7着 (不振) × 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 1.4% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.1% / 期待値 +44% ※ 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	シンゼンイセ	団野	実247.2	B▽ A▽勝率1% EV+107% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着／86日ぶりの実戦）
前5走 04/30 笠松8R 3着/10頭+1.8秒 03/28 2阪神13R 11着/16頭+1.7秒 03/15 1阪神83R 8着/16頭+1.6秒 02/21 1阪神13R 11着/15頭+1.9秒 02/07 2京都33R 8着/14頭+1.3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 7.3着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31% (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 12位 / 勝率 0.8% / 期待値 +108% ※ 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	スマートエラン	コレット	実11.2	B△ A△勝率10% EV+16% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（70日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟55R 11着/16頭+1.6秒 04/19 1福島43R 4着/16頭+0.2秒 10/19 4東京75R 5着/18頭+0.6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 6.7着 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 8.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 10.4% / 期待値 +16% ※ 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	コスモフィレンツェ	幸	実3.3	B○ A○勝率19% EV-36% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.7着と安定／前走2着／91日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都15R 2着/12頭+0.2秒 04/11 2阪神54R 4着/15頭+0.5秒 09/21 4阪神75R 2着/9頭+0.1秒 ― ―
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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 18.9% (オッズ暗示: 30.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.3% / 期待値 -36% ※ 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	マサハヤルージュ	吉村	実94.4	B▽ A▽勝率2% EV+63% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／62日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟85R 15着/16頭+3.1秒 05/03 1新潟21R 3着/16頭+0.1秒 04/26 3京都23R 13着/18頭+1.6秒 03/14 1中京12R 10着/16頭+2.0秒 01/31 2京都16R 8着/16頭+0.7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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.7% / 期待値 +64% ※ 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	アメジストブリエ	高倉	実156.1	B▽ A▽勝率1% EV+31% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（62日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都104R 7着/10頭+2.0秒 05/02 1新潟12R 9着/15頭+3.1秒 03/15 1中京25R 6着/15頭+1.4秒 03/01 1小倉122R 6着/16頭+0.7秒 ―
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 7.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (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 11位 / 勝率 0.8% / 期待値 +31% ※ 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	プロットシッケンズ	☆田山	実57.0	B▽ A▽勝率3% EV+85% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／118日ぶりの実戦）
前5走 03/29 2阪神25R 9着/12頭+2.2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 9.0着 (不振) △ ローテーション 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.2% / 期待値 +85% ※ 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	プレスバーン	川田	実2.6	B🌟◎ A◎勝率24% EV-36% 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2.7着と安定／前走3着／77日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都54R 3着/15頭+0.3秒 04/19 2阪神82R 2着/16頭+0.1秒 03/28 1中京55R 3着/15頭+0.2秒 01/18 1京都75R 8着/17頭+0.9秒 ―
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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 36.3% (オッズ暗示: 38.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 24.2% / 期待値 -37% ※ 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。
11	ラピス	Ｍデムーロ	実34.5	B△ A△勝率4% EV+26% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（140日ぶりの実戦）
前5走 03/07 1阪神54R 6着/13頭+1.1秒 02/10 2京都46R 5着/15頭+0.6秒 01/18 1京都75R 7着/17頭+0.9秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 △ ローテーション 140日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 2.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.7% / 期待値 +26% ※ 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。
12	フィンガーレイクス	富田	実8.9	B△ A△勝率13% EV+12% 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8.5着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 04/18 2阪神74R 10着/18頭+1.0秒 03/14 1中京14R 7着/16頭+0.7秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.7% (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。

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 ◎

プレスバーン

騎手川田

単勝オッズ

2.6倍

AI期待値

-5%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○6コスモフィレンツェ

3.3倍

EV -37%

▲A:▲2レッドブライトン

3.5倍

EV -34%

出走馬全12頭

◎A:◎10

プレスバーン

川田

2.6倍

-5%

›

○A:○6

コスモフィレンツェ

幸

3.3倍

-37%

›

▲A:▲2

レッドブライトン

西村淳

3.5倍

-34%

›

△A:△5

スマートエラン

コレット

11.2倍

›

△A:△12

フィンガーレイクス

富田

8.9倍

-22%

›

△A:△11

ラピス

Ｍデムーロ

34.5倍

-24%

›

▽A:▽9

プロットシッケンズ

☆田山

57.0倍

+8%

›

▽A:▽3

チュオンソン

酒井

46.9倍

-35%

›

▽A:▽7

マサハヤルージュ

吉村

94.4倍

+30%

›

▽A:▽1

デルマトカチ

国分優

140.4倍

-18%

›

▽A:▽8

アメジストブリエ

高倉

156.1倍

-16%

›

▽A:▽4

シンゼンイセ

団野

247.2倍

+31%

›

💡 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

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

3R 中京競馬場　発走 10:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	デルマトカチ	国分優	実140.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均15.0着と低調）
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 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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	レッドブライトン	西村淳	実3.5	▲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／69日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京85R 4着/11頭+0.7秒 03/29 1中京65R 2着/16頭+0.2秒 03/15 1中京25R 3着/15頭+0.5秒 02/10 2京都46R 8着/15頭+1.0秒 12/14 5阪神41R 8着/11頭+3.0秒
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 3.0着 (安定) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 19.3% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。
3	チュオンソン	酒井	実46.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 06/07 3阪神26R 5着/16頭+1.2秒 04/25 3京都15R 9着/12頭+1.7秒 03/22 1中京44R 9着/15頭+1.2秒 02/21 1阪神14R 13着/14頭+3.5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 7.7着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
4	シンゼンイセ	団野	実247.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着／86日ぶりの実戦）
前5走 04/30 笠松8R 3着/10頭+1.8秒 03/28 2阪神13R 11着/16頭+1.7秒 03/15 1阪神83R 8着/16頭+1.6秒 02/21 1阪神13R 11着/15頭+1.9秒 02/07 2京都33R 8着/14頭+1.3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 7.3着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +107% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
5	スマートエラン	コレット	実11.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（70日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟55R 11着/16頭+1.6秒 04/19 1福島43R 4着/16頭+0.2秒 10/19 4東京75R 5着/18頭+0.6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 6.7着 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.4% (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。
6	コスモフィレンツェ	幸	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2.7着と安定／前走2着／91日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都15R 2着/12頭+0.2秒 04/11 2阪神54R 4着/15頭+0.5秒 09/21 4阪神75R 2着/9頭+0.1秒 ― ―
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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 19.3% (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。
7	マサハヤルージュ	吉村	実94.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／62日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟85R 15着/16頭+3.1秒 05/03 1新潟21R 3着/16頭+0.1秒 04/26 3京都23R 13着/18頭+1.6秒 03/14 1中京12R 10着/16頭+2.0秒 01/31 2京都16R 8着/16頭+0.7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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +63% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
8	アメジストブリエ	高倉	実156.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（62日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都104R 7着/10頭+2.0秒 05/02 1新潟12R 9着/15頭+3.1秒 03/15 1中京25R 6着/15頭+1.4秒 03/01 1小倉122R 6着/16頭+0.7秒 ―
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 7.3着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 0.8% (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。
9	プロットシッケンズ	☆田山	実57.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／118日ぶりの実戦）
前5走 03/29 2阪神25R 9着/12頭+2.2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 9.0着 (不振) △ ローテーション 118日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +85% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
10	プレスバーン	川田	実2.6	◎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2.7着と安定／前走3着／77日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都54R 3着/15頭+0.3秒 04/19 2阪神82R 2着/16頭+0.1秒 03/28 1中京55R 3着/15頭+0.2秒 01/18 1京都75R 8着/17頭+0.9秒 ―
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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 24.2% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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。
11	ラピス	Ｍデムーロ	実34.5	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（140日ぶりの実戦）
前5走 03/07 1阪神54R 6着/13頭+1.1秒 02/10 2京都46R 5着/15頭+0.6秒 01/18 1京都75R 7着/17頭+0.9秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 △ ローテーション 140日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
12	フィンガーレイクス	富田	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8.5着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 04/18 2阪神74R 10着/18頭+1.0秒 03/14 1中京14R 7着/16頭+0.7秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

プレスバーン

騎手川田

単勝オッズ

2.6倍

AI期待値

-36%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6コスモフィレンツェ

3.3倍

EV -36%

▲2レッドブライトン

3.5倍

EV -32%

出走馬全12頭

◎10

プレスバーン

川田

2.6倍

-36%

›

○6

コスモフィレンツェ

幸

3.3倍

-36%

›

▲2

レッドブライトン

西村淳

3.5倍

-32%

›

△12

フィンガーレイクス

富田

8.9倍

+12%

›

△5

スマートエラン

コレット

11.2倍

+16%

›

△11

ラピス

Ｍデムーロ

34.5倍

+26%

›

▽9

プロットシッケンズ

☆田山

57.0倍

+85%

›

▽3

チュオンソン

酒井

46.9倍

+43%

›

▽7

マサハヤルージュ

吉村

94.4倍

+63%

›

▽1

デルマトカチ

国分優

140.4倍

+18%

›

▽8

アメジストブリエ

高倉

156.1倍

+31%

›

▽4

シンゼンイセ

団野

247.2倍

+107%

›

💡 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

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

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