中京 6R 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

6R 中京競馬場　発走 15:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スーパージョック	松若	実72.5	B▽ A▽勝率1% EV-25% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 04/25 2東京112R 8着/13頭+1.5秒 04/05 2阪神47R 10着/15頭+1.9秒 02/22 1小倉1010R 16着/16頭+2.3秒 01/25 1京都98R 4着/10頭+0.5秒 01/04 1京都19R 4着/13頭+0.7秒
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 11.3着 (不振) △ ローテーション 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.0% / 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。
2	モズケイスター	柴田裕	実17.4	B△ A△勝率6% EV+5% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／105日ぶりの実戦）
前5走 04/11 2阪神58R 1着/16頭勝利 03/22 1阪神1012R 2着/12頭+0.9秒 01/17 1京都67R 2着/15頭+0.2秒 12/28 5阪神87R 2着/16頭+0.6秒 11/30 4京都84R 2着/16頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 105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 6.5% (オッズ暗示: 5.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.1% / 期待値 +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	ヤマニンバロネス	太宰	実42.3	B▽ A▽勝率3% EV+17% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調／132日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神812R 8着/13頭+0.5秒 02/22 1東京812R 14着/16頭+1.7秒 01/18 1京都79R 3着/16頭+0.3秒 10/26 3京都912R 6着/16頭+0.6秒 08/02 1札幌312R 5着/14頭+1.3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 8.3着 (不振) △ ローテーション 132日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.8% / 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。
4	ステラスプレンダー	国分優	実201.2	B× A×勝率0% EV-64% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.7着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都59R 11着/11頭+1.6秒 04/18 1福島311R 13着/15頭+2.2秒 01/31 1小倉310R 14着/16頭+1.5秒 11/24 3福島62R 1着/15頭勝利 10/18 4新潟14R 8着/14頭+1.7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 12.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.2% / 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。
5	アリエスキング	Ｍデムーロ	実29.4	B▽ A▽勝率3% EV-18% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/31 3京都129R 5着/10頭+1.0秒 04/12 2阪神68R 4着/11頭+0.3秒 11/02 4東京1112R 11着/13頭+1.0秒 10/19 3京都712R 11着/14頭+2.1秒 08/10 3中京68R 3着/12頭+0.5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 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.8% / 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。
6	ゼロヴィジビリティ	坂井	実2.4	B🌟◎ A◎勝率26% 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走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／83日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都46R 1着/16頭勝利 04/11 2阪神52R 1着/16頭勝利 06/29 2小倉26R 3着/10頭+0.3秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 34.0% (オッズ暗示: 41.7%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 26.3% / 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。
7	ホウオウゴールド	田山	実66.0	B× A▽勝率1% EV-31% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／70日ぶりの実戦）
前5走 05/16 2東京710R 7着/12頭+1.2秒 04/18 2阪神79R 5着/14頭+0.7秒 03/28 1中京56R 1着/16頭勝利 02/15 1東京67R 5着/16頭+0.6秒 01/24 1中山87R 3着/16頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.0% / 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。
8	ジェミート	角田和	実47.7	B▽ A▽勝率1% EV-35% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率67%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/30 2東京119R 9着/16頭+1.2秒 03/21 1中京37R 1着/16頭勝利 01/12 1京都57R 8着/16頭+0.7秒 12/13 5阪神38R 3着/16頭+0.7秒 11/23 4京都66R 2着/16頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.4% / 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。
9	ポートデラメール	団野	実4.6	B▲ A▲勝率17% EV-23% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／112日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神312R 2着/15頭+0.1秒 01/18 1京都79R 7着/16頭+0.7秒 11/08 4京都19R 2着/16頭+0.2秒 09/07 4阪神26R 1着/15頭勝利 10/05 5京都19R 8着/10頭+0.9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 3.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 112日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.1% (オッズ暗示: 21.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.7% / 期待値 -23% ※ 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	モズタチアガレ	西塚	実84.6	B▽ A▽勝率1% EV-19% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／112日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神312R 8着/15頭+0.9秒 03/08 1阪神612R 3着/13頭+1.5秒 02/14 2京都57R 1着/15頭勝利 02/07 1小倉58R 7着/12頭+1.2秒 10/11 3京都312R 5着/16頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 112日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.0% / 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。
11	チュウワチーフ	コレット	実23.9	B△ A△勝率5% EV+17% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／118日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京612R 4着/16頭+0.3秒 03/08 1阪神612R 2着/13頭+1.5秒 02/14 1東京58R 7着/16頭+0.8秒 11/23 5東京58R 4着/16頭+0.4秒 10/26 4東京912R 1着/16頭勝利
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 4.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 4.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.9% / 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。
12	エブリーポッシブル	岩田望	実4.6	B○ A○勝率20% EV-7% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／80日ぶりの実戦）
前5走 05/06 園田11R 5着/11頭+0.9秒 04/05 2阪神49R 4着/12頭+0.5秒 02/01 2京都26R 1着/16頭勝利 11/29 5東京79R 4着/12頭+0.5秒 10/18 3京都66R 1着/16頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.9% (オッズ暗示: 21.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.2% / 期待値 -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。
13	ヘリテージブルーム	松山	実7.9	B△ A△勝率11% EV-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走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／62日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京106R 1着/14頭勝利 05/03 3京都46R 2着/16頭+0.0秒 03/15 1中京210R 8着/12頭+1.3秒 12/21 5中京69R 3着/16頭+0.2秒 11/02 4東京112R 1着/14頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 12.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.5% / 期待値 -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。
14	ザックザク	西村淳	実31.4	B▽ A▽勝率3% EV-12% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／前走3着／125日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神1012R 3着/12頭+0.9秒 02/21 1阪神17R 1着/16頭勝利 02/01 2京都28R 2着/11頭+0.1秒 04/06 2阪神43R 1着/16頭勝利 03/16 2中京23R 5着/16頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 125日休養明け × 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 1.7% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.8% / 期待値 -13% ※ 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。
15	ゴルデールスカー	幸	実99.0	B× A×勝率0% EV-69% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 06/14 1函館112R 2着/14頭+0.3秒 06/14 1函館112R 2着/14頭+0.3秒 06/14 1函館112R 2着/14頭+0.3秒 06/14 1函館112R 2着/14頭+0.3秒 06/14 1函館112R 2着/14頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.0着 (安定) × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 406日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 1.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.2% / 期待値 -69% ※ 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。
16	アレ	川田	実49.0	B▽ A▽勝率1% EV-33% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調／153日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1阪神212R 14着/16頭+1.8秒 01/31 2京都19R 10着/13頭+1.5秒 11/22 4京都58R 4着/16頭+0.1秒 10/26 3京都912R 3着/16頭+0.5秒 09/21 4阪神712R 11着/15頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 153日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.4% / 期待値 -34% ※ 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 ◎

ゼロヴィジビリティ

騎手坂井

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

-18%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○12エブリーポッシブル

4.6倍

EV -8%

▲A:▲9ポートデラメール

4.6倍

EV -39%

出走馬全16頭

◎A:◎6

ゼロヴィジビリティ

坂井

2.4倍

-18%

›

○A:○12

エブリーポッシブル

岩田望

4.6倍

-8%

›

▲A:▲9

ポートデラメール

団野

4.6倍

-39%

›

△A:△13

ヘリテージブルーム

松山

7.9倍

-13%

›

△A:△2

モズケイスター

柴田裕

17.4倍

+12%

›

△A:△11

チュウワチーフ

コレット

23.9倍

-10%

›

▽A:▽5

アリエスキング

Ｍデムーロ

29.4倍

-21%

›

▽A:▽14

ザックザク

西村淳

31.4倍

-46%

›

▽A:▽3

ヤマニンバロネス

太宰

42.3倍

-27%

›

▽A:▽8

ジェミート

角田和

47.7倍

-18%

›

▽A:▽16

アレ

川田

49.0倍

-16%

›

×A:▽7

ホウオウゴールド

田山

66.0倍

-52%

›

▽A:▽1

スーパージョック

松若

72.5倍

-48%

›

▽A:▽10

モズタチアガレ

西塚

84.6倍

-39%

›

×A:×15

ゴルデールスカー

幸

99.0倍

-78%

›

×A:×4

ステラスプレンダー

国分優

201.2倍

-69%

›

💡 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）

6R 中京競馬場　発走 15:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スーパージョック	松若	実72.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 04/25 2東京112R 8着/13頭+1.5秒 04/05 2阪神47R 10着/15頭+1.9秒 02/22 1小倉1010R 16着/16頭+2.3秒 01/25 1京都98R 4着/10頭+0.5秒 01/04 1京都19R 4着/13頭+0.7秒
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 11.3着 (不振) △ ローテーション 91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 1.0% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
2	モズケイスター	柴田裕	実17.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／105日ぶりの実戦）
前5走 04/11 2阪神58R 1着/16頭勝利 03/22 1阪神1012R 2着/12頭+0.9秒 01/17 1京都67R 2着/15頭+0.2秒 12/28 5阪神87R 2着/16頭+0.6秒 11/30 4京都84R 2着/16頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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	ヤマニンバロネス	太宰	実42.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調／132日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神812R 8着/13頭+0.5秒 02/22 1東京812R 14着/16頭+1.7秒 01/18 1京都79R 3着/16頭+0.3秒 10/26 3京都912R 6着/16頭+0.6秒 08/02 1札幌312R 5着/14頭+1.3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 8.3着 (不振) △ ローテーション 132日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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	ステラスプレンダー	国分優	実201.2	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.7着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都59R 11着/11頭+1.6秒 04/18 1福島311R 13着/15頭+2.2秒 01/31 1小倉310R 14着/16頭+1.5秒 11/24 3福島62R 1着/15頭勝利 10/18 4新潟14R 8着/14頭+1.7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 12.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (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。
5	アリエスキング	Ｍデムーロ	実29.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/31 3京都129R 5着/10頭+1.0秒 04/12 2阪神68R 4着/11頭+0.3秒 11/02 4東京1112R 11着/13頭+1.0秒 10/19 3京都712R 11着/14頭+2.1秒 08/10 3中京68R 3着/12頭+0.5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 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。
6	ゼロヴィジビリティ	坂井	実2.4	◎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走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／83日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都46R 1着/16頭勝利 04/11 2阪神52R 1着/16頭勝利 06/29 2小倉26R 3着/10頭+0.3秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 26.3% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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	ホウオウゴールド	田山	実66.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／70日ぶりの実戦）
前5走 05/16 2東京710R 7着/12頭+1.2秒 04/18 2阪神79R 5着/14頭+0.7秒 03/28 1中京56R 1着/16頭勝利 02/15 1東京67R 5着/16頭+0.6秒 01/24 1中山87R 3着/16頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 1.0% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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	ジェミート	角田和	実47.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率67%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/30 2東京119R 9着/16頭+1.2秒 03/21 1中京37R 1着/16頭勝利 01/12 1京都57R 8着/16頭+0.7秒 12/13 5阪神38R 3着/16頭+0.7秒 11/23 4京都66R 2着/16頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) × 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 1.4% (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。
9	ポートデラメール	団野	実4.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／112日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神312R 2着/15頭+0.1秒 01/18 1京都79R 7着/16頭+0.7秒 11/08 4京都19R 2着/16頭+0.2秒 09/07 4阪神26R 1着/15頭勝利 10/05 5京都19R 8着/10頭+0.9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 3.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 112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 16.7% (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。
10	モズタチアガレ	西塚	実84.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／112日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神312R 8着/15頭+0.9秒 03/08 1阪神612R 3着/13頭+1.5秒 02/14 2京都57R 1着/15頭勝利 02/07 1小倉58R 7着/12頭+1.2秒 10/11 3京都312R 5着/16頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (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。
11	チュウワチーフ	コレット	実23.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／118日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京612R 4着/16頭+0.3秒 03/08 1阪神612R 2着/13頭+1.5秒 02/14 1東京58R 7着/16頭+0.8秒 11/23 5東京58R 4着/16頭+0.4秒 10/26 4東京912R 1着/16頭勝利
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 4.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
12	エブリーポッシブル	岩田望	実4.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／80日ぶりの実戦）
前5走 05/06 園田11R 5着/11頭+0.9秒 04/05 2阪神49R 4着/12頭+0.5秒 02/01 2京都26R 1着/16頭勝利 11/29 5東京79R 4着/12頭+0.5秒 10/18 3京都66R 1着/16頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.2% (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。
13	ヘリテージブルーム	松山	実7.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／62日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京106R 1着/14頭勝利 05/03 3京都46R 2着/16頭+0.0秒 03/15 1中京210R 8着/12頭+1.3秒 12/21 5中京69R 3着/16頭+0.2秒 11/02 4東京112R 1着/14頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.5% (オッズ暗示: 12.7%) ※ 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。
14	ザックザク	西村淳	実31.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／前走3着／125日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神1012R 3着/12頭+0.9秒 02/21 1阪神17R 1着/16頭勝利 02/01 2京都28R 2着/11頭+0.1秒 04/06 2阪神43R 1着/16頭勝利 03/16 2中京23R 5着/16頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 125日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。
15	ゴルデールスカー	幸	実99.0	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 06/14 1函館112R 2着/14頭+0.3秒 06/14 1函館112R 2着/14頭+0.3秒 06/14 1函館112R 2着/14頭+0.3秒 06/14 1函館112R 2着/14頭+0.3秒 06/14 1函館112R 2着/14頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.0着 (安定) × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 406日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
16	アレ	川田	実49.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調／153日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1阪神212R 14着/16頭+1.8秒 01/31 2京都19R 10着/13頭+1.5秒 11/22 4京都58R 4着/16頭+0.1秒 10/26 3京都912R 3着/16頭+0.5秒 09/21 4阪神712R 11着/15頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 153日休養明け × 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 1.4% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ゼロヴィジビリティ

騎手坂井

単勝オッズ

2.4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

○12エブリーポッシブル

4.6倍

EV -7%

▲9ポートデラメール

4.6倍

EV -23%

出走馬全16頭

◎6

ゼロヴィジビリティ

坂井

2.4倍

-36%

›

○12

エブリーポッシブル

岩田望

4.6倍

-7%

›

▲9

ポートデラメール

団野

4.6倍

-23%

›

△13

ヘリテージブルーム

松山

7.9倍

-9%

›

△2

モズケイスター

柴田裕

17.4倍

+5%

›

△11

チュウワチーフ

コレット

23.9倍

+17%

›

▽5

アリエスキング

Ｍデムーロ

29.4倍

-18%

›

▽14

ザックザク

西村淳

31.4倍

-12%

›

▽3

ヤマニンバロネス

太宰

42.3倍

+17%

›

▽8

ジェミート

角田和

47.7倍

-35%

›

▽16

アレ

川田

49.0倍

-33%

›

▽7

ホウオウゴールド

田山

66.0倍

-31%

›

▽1

スーパージョック

松若

72.5倍

-25%

›

▽10

モズタチアガレ

西塚

84.6倍

-19%

›

×15

ゴルデールスカー

幸

99.0倍

-69%

›

×4

ステラスプレンダー

国分優

201.2倍

-64%

›

💡 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。

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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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