中京 7R 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

7R 中京競馬場　発走 15:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミッキーゴールド	西村淳	実3.3	B○ A○勝率18% EV-41% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（83日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京49R 10着/18頭+1.0秒 03/29 2阪神210R 10着/11頭+1.0秒 03/01 1小倉1211R 3着/17頭+0.5秒 12/14 5阪神49R 5着/15頭+0.6秒 11/22 4京都512R 1着/15頭勝利
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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 23.8% (オッズ暗示: 30.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.9% / 期待値 -41% ※ 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	エイカイマッケンロ	西塚	実67.8	B▽ A▽勝率2% EV+67% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場84走で勝率29%と適性高／直近3走平均12.0着と低調／434日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京711R 12着/12頭+8.9秒 05/17 2東京711R 12着/12頭+8.9秒 05/17 2東京711R 12着/12頭+8.9秒 05/17 2東京711R 12着/12頭+8.9秒 05/17 2東京711R 12着/12頭+8.9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 12.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 84走で勝率 29% (得意) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 434日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.5% / 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。
3	リンフレスカンテ	酒井	実129.4	B× A▽勝率1% EV+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／489日ぶりの実戦）
前5走 03/23 1阪神811R 9着/11頭+3.2秒 03/23 1阪神811R 9着/11頭+3.2秒 03/23 1阪神811R 9着/11頭+3.2秒 03/23 1阪神811R 9着/11頭+3.2秒 03/23 1阪神811R 9着/11頭+3.2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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 84走で勝率 14% △ ローテーション 489日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.8% / 期待値 +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	タイセイフェリーク	藤懸	実21.3	B▽ A▽勝率7% EV+40% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場48走で勝率25%と適性高／405日ぶりの実戦）
前5走 06/15 3東京410R 7着/15頭+1.1秒 06/15 3東京410R 7着/15頭+1.1秒 06/15 3東京410R 7着/15頭+1.1秒 06/15 3東京410R 7着/15頭+1.1秒 06/15 3東京410R 7着/15頭+1.1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 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 405日休養明け × 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 3.2% (オッズ暗示: 4.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.6% / 期待値 +41% ※ 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	ウインデイジー	松若	実11.1	B△ A△勝率11% EV+18% 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／76日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都69R 11着/13頭+0.9秒 03/21 1阪神99R 1着/8頭勝利 02/21 1小倉910R 5着/16頭+0.5秒 01/12 1京都59R 7着/12頭+0.6秒 11/23 4京都67R 1着/18頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 9.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.7% / 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。
6	サトノクローク	富田	実19.1	B△ A△勝率7% EV+37% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均13.0着と低調／461日ぶりの実戦）
前5走 04/20 3中山812R 13着/13頭+1.4秒 04/20 3中山812R 13着/13頭+1.4秒 04/20 3中山812R 13着/13頭+1.4秒 04/20 3中山812R 13着/13頭+1.4秒 04/20 3中山812R 13着/13頭+1.4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 13.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 461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 3.2% (オッズ暗示: 5.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.2% / 期待値 +38% ※ 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	ハーツコンチェルト	松山	実4.3	B▲ A▲勝率18% EV-23% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場12走で勝率100%と適性高／532日ぶりの実戦）
前5走 02/08 1東京311R 5着/14頭+0.6秒 02/08 1東京311R 5着/14頭+0.6秒 02/08 1東京311R 5着/14頭+0.6秒 02/08 1東京311R 5着/14頭+0.6秒 02/08 1東京311R 5着/14頭+0.6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 5.0着 ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 100% (得意) △ ローテーション 532日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 23.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 17.9% / 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。
8	メイショウソウタ	菱田	実121.3	B× A▽勝率1% EV-5% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／70日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都710R 9着/15頭+0.7秒 03/07 2中山310R 7着/14頭+1.2秒 02/15 2京都610R 3着/10頭+0.5秒 01/12 1京都510R 15着/16頭+1.7秒 12/27 5阪神710R 9着/16頭+1.7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 6.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) × 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 0.3% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.8% / 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。
9	ミュージシャン	坂井	実2.5	B🌟◎ A×勝率20% 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（直近3走で勝率33%と好調／前走2着／104日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神610R 2着/15頭+0.0秒 02/14 2京都510R 7着/16頭+1.0秒 12/27 5阪神712R 1着/9頭勝利 08/31 4中京49R 3着/8頭+0.2秒 07/05 2小倉39R 1着/8頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 104日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 37.5% (オッズ暗示: 40.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 19.5% / 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	サダムオプシス	幸	実13.5	B△ A△勝率10% EV+29% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（76日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都69R 5着/13頭+0.4秒 01/25 1小倉211R 8着/12頭+0.6秒 11/30 5東京811R 9着/15頭+0.9秒 10/25 4新潟311R 9着/18頭+0.8秒 08/30 3新潟311R 11着/16頭+1.6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 7.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 7.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.6% / 期待値 +30% ※ 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	ナムラフッカー	田山	実33.4	B▽ A▽勝率7% EV+120% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（76日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都69R 4着/13頭+0.3秒 03/29 2阪神210R 8着/11頭+0.9秒 03/14 1阪神710R 9着/11頭+0.8秒 12/07 5阪神210R 11着/18頭+0.9秒 11/16 4京都412R 7着/12頭+0.6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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.6% / 期待値 +121% ※ 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 ×

ミュージシャン

騎手坂井

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

-6%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○1ミッキーゴールド

3.3倍

EV -21%

▲A:▲7ハーツコンチェルト

4.3倍

EV -54%

出走馬全11頭

◎A:×9

ミュージシャン

坂井

2.5倍

-6%

›

○A:○1

ミッキーゴールド

西村淳

3.3倍

-21%

›

▲A:▲7

ハーツコンチェルト

松山

4.3倍

-54%

›

△A:△5

ウインデイジー

松若

11.1倍

-3%

›

△A:△10

サダムオプシス

幸

13.5倍

+3%

›

△A:△6

サトノクローク

富田

19.1倍

-38%

›

▽A:▽4

タイセイフェリーク

藤懸

21.3倍

-31%

›

▽A:▽11

ナムラフッカー

田山

33.4倍

+7%

›

▽A:▽2

エイカイマッケンロ

西塚

67.8倍

-5%

›

×A:▽8

メイショウソウタ

菱田

121.3倍

-64%

›

×A:▽3

リンフレスカンテ

酒井

129.4倍

-61%

›

💡 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）

7R 中京競馬場　発走 15:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミッキーゴールド	西村淳	実3.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（83日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京49R 10着/18頭+1.0秒 03/29 2阪神210R 10着/11頭+1.0秒 03/01 1小倉1211R 3着/17頭+0.5秒 12/14 5阪神49R 5着/15頭+0.6秒 11/22 4京都512R 1着/15頭勝利
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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.9% (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。
2	エイカイマッケンロ	西塚	実67.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場84走で勝率29%と適性高／直近3走平均12.0着と低調／434日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京711R 12着/12頭+8.9秒 05/17 2東京711R 12着/12頭+8.9秒 05/17 2東京711R 12着/12頭+8.9秒 05/17 2東京711R 12着/12頭+8.9秒 05/17 2東京711R 12着/12頭+8.9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 12.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 84走で勝率 29% (得意) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 434日休養明け 🌟◎ 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 2.5% (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。
3	リンフレスカンテ	酒井	実129.4	▽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／489日ぶりの実戦）
前5走 03/23 1阪神811R 9着/11頭+3.2秒 03/23 1阪神811R 9着/11頭+3.2秒 03/23 1阪神811R 9着/11頭+3.2秒 03/23 1阪神811R 9着/11頭+3.2秒 03/23 1阪神811R 9着/11頭+3.2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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 84走で勝率 14% △ ローテーション 489日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
4	タイセイフェリーク	藤懸	実21.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場48走で勝率25%と適性高／405日ぶりの実戦）
前5走 06/15 3東京410R 7着/15頭+1.1秒 06/15 3東京410R 7着/15頭+1.1秒 06/15 3東京410R 7着/15頭+1.1秒 06/15 3東京410R 7着/15頭+1.1秒 06/15 3東京410R 7着/15頭+1.1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 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 405日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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。
5	ウインデイジー	松若	実11.1	△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／76日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都69R 11着/13頭+0.9秒 03/21 1阪神99R 1着/8頭勝利 02/21 1小倉910R 5着/16頭+0.5秒 01/12 1京都59R 7着/12頭+0.6秒 11/23 4京都67R 1着/18頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 11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 10.7% (オッズ暗示: 9.0%) ※ 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。
6	サトノクローク	富田	実19.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均13.0着と低調／461日ぶりの実戦）
前5走 04/20 3中山812R 13着/13頭+1.4秒 04/20 3中山812R 13着/13頭+1.4秒 04/20 3中山812R 13着/13頭+1.4秒 04/20 3中山812R 13着/13頭+1.4秒 04/20 3中山812R 13着/13頭+1.4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 13.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 461日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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。
7	ハーツコンチェルト	松山	実4.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場12走で勝率100%と適性高／532日ぶりの実戦）
前5走 02/08 1東京311R 5着/14頭+0.6秒 02/08 1東京311R 5着/14頭+0.6秒 02/08 1東京311R 5着/14頭+0.6秒 02/08 1東京311R 5着/14頭+0.6秒 02/08 1東京311R 5着/14頭+0.6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 5.0着 ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 100% (得意) △ ローテーション 532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 17.9% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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。
8	メイショウソウタ	菱田	実121.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／70日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都710R 9着/15頭+0.7秒 03/07 2中山310R 7着/14頭+1.2秒 02/15 2京都610R 3着/10頭+0.5秒 01/12 1京都510R 15着/16頭+1.7秒 12/27 5阪神710R 9着/16頭+1.7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 6.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
9	ミュージシャン	坂井	実2.5	×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33%と好調／前走2着／104日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神610R 2着/15頭+0.0秒 02/14 2京都510R 7着/16頭+1.0秒 12/27 5阪神712R 1着/9頭勝利 08/31 4中京49R 3着/8頭+0.2秒 07/05 2小倉39R 1着/8頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 104日休養明け × 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 19.5% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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。
10	サダムオプシス	幸	実13.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（76日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都69R 5着/13頭+0.4秒 01/25 1小倉211R 8着/12頭+0.6秒 11/30 5東京811R 9着/15頭+0.9秒 10/25 4新潟311R 9着/18頭+0.8秒 08/30 3新潟311R 11着/16頭+1.6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 7.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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。
11	ナムラフッカー	田山	実33.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（76日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都69R 4着/13頭+0.3秒 03/29 2阪神210R 8着/11頭+0.9秒 03/14 1阪神710R 9着/11頭+0.8秒 12/07 5阪神210R 11着/18頭+0.9秒 11/16 4京都412R 7着/12頭+0.6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 7.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +120% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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

ミュージシャン

騎手坂井

単勝オッズ

2.5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

○1ミッキーゴールド

3.3倍

EV -41%

▲7ハーツコンチェルト

4.3倍

EV -23%

出走馬全11頭

×9

ミュージシャン

坂井

2.5倍

-51%

›

○1

ミッキーゴールド

西村淳

3.3倍

-41%

›

▲7

ハーツコンチェルト

松山

4.3倍

-23%

›

△5

ウインデイジー

松若

11.1倍

+18%

›

△10

サダムオプシス

幸

13.5倍

+29%

›

△6

サトノクローク

富田

19.1倍

+37%

›

▽4

タイセイフェリーク

藤懸

21.3倍

+40%

›

▽11

ナムラフッカー

田山

33.4倍

+120%

›

▽2

エイカイマッケンロ

西塚

67.8倍

+67%

›

▽8

メイショウソウタ

菱田

121.3倍

-5%

›

▽3

リンフレスカンテ

酒井

129.4倍

+0%

›

💡 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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