中京 9R 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

9R 中京競馬場　発走 16:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ワイズギャング	長岡	実6.4	B▲ A▲勝率15% EV-4% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／69日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京86R 3着/8頭+1.3秒 04/26 3京都26R 4着/11頭+0.4秒 02/22 1阪神26R 3着/11頭+0.9秒 02/01 2京都26R 5着/16頭+0.6秒 12/21 5中京69R 4着/16頭+0.3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 3.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 20.4% (オッズ暗示: 15.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.0% / 期待値 -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	ルビドゥソレイユ	岩田望	実2.6	B◎ A◎勝率24% EV-38% 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／前走勝利の勢い／118日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京61R 1着/16頭勝利 03/15 1阪神81R 3着/16頭+0.2秒 12/27 5阪神74R 8着/15頭+0.8秒 12/06 5阪神13R 4着/17頭+0.5秒 09/27 4阪神84R 5着/16頭+0.5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 118日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 20.4% (オッズ暗示: 38.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 23.7% / 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。
3	リカード	コレット	実21.0	B▽ A▽勝率4% EV-19% 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100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/03 船橋12R 1着/12頭勝利 01/20 船橋9R 1着/14頭勝利 12/09 船橋6R 1着/12頭勝利 10/18 4東京66R 12着/15頭+2.2秒 09/14 4中山46R 13着/16頭+4.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 4.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.8% / 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。
4	ナムラティアラ	西塚	実141.2	B× A▽勝率1% EV-28% 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／90日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都26R 7着/11頭+1.3秒 04/19 2阪神86R 11着/15頭+1.2秒 03/24 金沢7R 1着/10頭勝利 12/13 5阪神31R 13着/15頭+2.2秒 10/19 3京都71R 3着/12頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 90日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.5% / 期待値 -29% ※ 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	テーオーアンジェラ	国分優	実237.0	B× A×勝率0% EV-62% 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／84日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都37R 12着/12頭+1.5秒 04/15 笠松9R 1着/9頭勝利 01/25 1小倉21R 10着/16頭+2.3秒 01/04 1京都11R 7着/16頭+1.0秒 10/05 3京都21R 3着/16頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.2% / 期待値 -62% ※ 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	ルクスコスモス	松山	実9.3	B△ A△勝率5% EV-49% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／77日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都58R 8着/16頭+1.2秒 03/28 2阪神17R 2着/12頭+0.2秒 03/14 1中京18R 5着/16頭+0.4秒 02/01 2京都28R 5着/11頭+0.6秒 11/12 大井9R 2着/11頭+0.0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 5.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 10.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.4% / 期待値 -49% ※ 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	オブシディアーナ	吉村	実23.6	B▽ A▽勝率3% EV-40% 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／63日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟78R 10着/15頭+1.6秒 05/09 1新潟38R 2着/15頭+0.9秒 12/29 園田10R 1着/11頭勝利 12/09 園田11R 2着/12頭+0.5秒 11/20 園田9R 4着/9頭+0.4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) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 4.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.5% / 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。
8	ラウルベア	富田	実462.6	B▽ A▽勝率1% EV+132% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都58R 16着/16頭+5.0秒 03/01 1阪神47R 12着/15頭+1.9秒 02/14 2京都57R 7着/15頭+0.7秒 01/10 1京都312R 8着/18頭+1.2秒 12/21 5中京66R 8着/16頭+0.6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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.5% / 期待値 +133% ※ 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	リンゲルブルーメ	▲川端	実169.3	B▽ A▽勝率1% EV-14% 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／77日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都58R 14着/16頭+2.8秒 02/14 2京都57R 13着/15頭+3.4秒 01/24 1京都84R 3着/16頭+0.3秒 11/16 3福島43R 10着/15頭+1.2秒 09/07 4阪神26R 8着/15頭+1.7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 14着 (大敗) × 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 0.4% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.5% / 期待値 -15% ※ 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	ニーナバイリッカ	◇永島	実159.8	B× A▽勝率1% EV-19% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／102日ぶりの実戦）
前5走 04/14 笠松6R 1着/10頭勝利 12/30 笠松3R 1着/9頭勝利 12/12 笠松6R 3着/10頭+0.0秒 11/27 笠松3R 1着/8頭勝利 09/14 4阪神44R 8着/15頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 102日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.5% / 期待値 -20% ※ 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	ミスヘンリー	幸	実83.3	B▽ A▽勝率1% EV-28% 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／77日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都56R 13着/16頭+1.4秒 04/12 2阪神63R 1着/16頭勝利 03/15 1阪神83R 4着/16頭+0.5秒 02/14 2京都52R 3着/16頭+1.8秒 01/24 1小倉13R 7着/14頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 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 10位 / 勝率 0.9% / 期待値 -29% ※ 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	ダンシングドール	▲森田	実5.2	B○ A○勝率22% EV+14% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／104日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神65R 5着/16頭+0.4秒 03/28 2阪神19R 4着/7頭+0.8秒 03/01 1阪神411R 9着/15頭+0.5秒 02/01 2京都26R 4着/16頭+0.5秒 12/06 5中京11R 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戦の調子平均 6.0着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 104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 20.4% (オッズ暗示: 19.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 22.1% / 期待値 +15% ※ 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	ヴァカンツァ	角田和	実26.0	B▽ A▽勝率4% EV+0% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率25%と適性高／147日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1阪神37R 8着/16頭+1.4秒 02/14 1小倉77R 9着/16頭+1.6秒 01/24 1京都84R 5着/16頭+0.5秒 09/07 4阪神26R 12着/15頭+2.2秒 08/17 3中京810R 3着/16頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 147日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.8% / 期待値 +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。
14	イーブンベター	国分恭	実10.2	B△ A△勝率5% EV-44% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（182日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1京都84R 8着/16頭+0.6秒 01/12 1京都57R 3着/16頭+0.3秒 12/20 5中京52R 2着/16頭+0.3秒 09/15 4阪神512R 9着/15頭+0.6秒 08/24 4中京24R 1着/16頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 △ ローテーション 182日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 9.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.4% / 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。
15	ドレドレ	秋山稔	実268.5	B× A×勝率0% EV-57% 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／76日ぶりの実戦）
前5走 05/10 金沢9R 3着/12頭+1.8秒 04/19 金沢4R 1着/8頭勝利 03/24 金沢5R 2着/8頭+0.7秒 03/12 金沢1R 1着/10頭勝利 02/10 1東京41R 7着/15頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.2% / 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。
16	ステライヴ	西村淳	実6.2	B△ A△勝率15% EV-7% 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50%と好調／90日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都26R 6着/11頭+1.0秒 04/12 2阪神61R 1着/16頭勝利 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) △ ローテーション 90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 11.0% (オッズ暗示: 16.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 15.0% / 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。

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 ◎

ルビドゥソレイユ

騎手岩田望

単勝オッズ

2.6倍

AI期待値

-47%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○12ダンシングドール

5.2倍

EV +5%

▲A:▲1ワイズギャング

6.4倍

EV +30%

出走馬全16頭

◎A:◎2

ルビドゥソレイユ

岩田望

2.6倍

-47%

›

○A:○12

ダンシングドール

▲森田

5.2倍

+5%

›

▲A:▲1

ワイズギャング

長岡

6.4倍

+30%

›

△A:△16

ステライヴ

西村淳

6.2倍

-32%

›

△A:△6

ルクスコスモス

松山

9.3倍

-27%

›

△A:△14

イーブンベター

国分恭

10.2倍

-20%

›

▽A:▽13

ヴァカンツァ

角田和

26.0倍

›

▽A:▽3

リカード

コレット

21.0倍

-33%

›

▽A:▽7

オブシディアーナ

吉村

23.6倍

-24%

›

▽A:▽11

ミスヘンリー

幸

83.3倍

-38%

›

▽A:▽9

リンゲルブルーメ

▲川端

169.3倍

-37%

›

▽A:▽8

ラウルベア

富田

462.6倍

+35%

›

×A:▽4

ナムラティアラ

西塚

141.2倍

-70%

›

×A:▽10

ニーナバイリッカ

◇永島

159.8倍

-66%

›

×A:×5

テーオーアンジェラ

国分優

237.0倍

-63%

›

×A:×15

ドレドレ

秋山稔

268.5倍

-58%

›

💡 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）

9R 中京競馬場　発走 16:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ワイズギャング	長岡	実6.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／69日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京86R 3着/8頭+1.3秒 04/26 3京都26R 4着/11頭+0.4秒 02/22 1阪神26R 3着/11頭+0.9秒 02/01 2京都26R 5着/16頭+0.6秒 12/21 5中京69R 4着/16頭+0.3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 3.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.0% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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	ルビドゥソレイユ	岩田望	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走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／118日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京61R 1着/16頭勝利 03/15 1阪神81R 3着/16頭+0.2秒 12/27 5阪神74R 8着/15頭+0.8秒 12/06 5阪神13R 4着/17頭+0.5秒 09/27 4阪神84R 5着/16頭+0.5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 118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 23.7% (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。
3	リカード	コレット	実21.0	▽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100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/03 船橋12R 1着/12頭勝利 01/20 船橋9R 1着/14頭勝利 12/09 船橋6R 1着/12頭勝利 10/18 4東京66R 12着/15頭+2.2秒 09/14 4中山46R 13着/16頭+4.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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	ナムラティアラ	西塚	実141.2	▽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／90日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都26R 7着/11頭+1.3秒 04/19 2阪神86R 11着/15頭+1.2秒 03/24 金沢7R 1着/10頭勝利 12/13 5阪神31R 13着/15頭+2.2秒 10/19 3京都71R 3着/12頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 90日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (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。
5	テーオーアンジェラ	国分優	実237.0	×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／84日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都37R 12着/12頭+1.5秒 04/15 笠松9R 1着/9頭勝利 01/25 1小倉21R 10着/16頭+2.3秒 01/04 1京都11R 7着/16頭+1.0秒 10/05 3京都21R 3着/16頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 0.2% (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。
6	ルクスコスモス	松山	実9.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／77日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都58R 8着/16頭+1.2秒 03/28 2阪神17R 2着/12頭+0.2秒 03/14 1中京18R 5着/16頭+0.4秒 02/01 2京都28R 5着/11頭+0.6秒 11/12 大井9R 2着/11頭+0.0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 5.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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。
7	オブシディアーナ	吉村	実23.6	▽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／63日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟78R 10着/15頭+1.6秒 05/09 1新潟38R 2着/15頭+0.9秒 12/29 園田10R 1着/11頭勝利 12/09 園田11R 2着/12頭+0.5秒 11/20 園田9R 4着/9頭+0.4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) ▽ 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 2.5% (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。
8	ラウルベア	富田	実462.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都58R 16着/16頭+5.0秒 03/01 1阪神47R 12着/15頭+1.9秒 02/14 2京都57R 7着/15頭+0.7秒 01/10 1京都312R 8着/18頭+1.2秒 12/21 5中京66R 8着/16頭+0.6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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +132% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.2%) ※ 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	リンゲルブルーメ	▲川端	実169.3	▽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／77日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都58R 14着/16頭+2.8秒 02/14 2京都57R 13着/15頭+3.4秒 01/24 1京都84R 3着/16頭+0.3秒 11/16 3福島43R 10着/15頭+1.2秒 09/07 4阪神26R 8着/15頭+1.7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 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (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。
10	ニーナバイリッカ	◇永島	実159.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／102日ぶりの実戦）
前5走 04/14 笠松6R 1着/10頭勝利 12/30 笠松3R 1着/9頭勝利 12/12 笠松6R 3着/10頭+0.0秒 11/27 笠松3R 1着/8頭勝利 09/14 4阪神44R 8着/15頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 102日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (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。
11	ミスヘンリー	幸	実83.3	▽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／77日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都56R 13着/16頭+1.4秒 04/12 2阪神63R 1着/16頭勝利 03/15 1阪神83R 4着/16頭+0.5秒 02/14 2京都52R 3着/16頭+1.8秒 01/24 1小倉13R 7着/14頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
12	ダンシングドール	▲森田	実5.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／104日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神65R 5着/16頭+0.4秒 03/28 2阪神19R 4着/7頭+0.8秒 03/01 1阪神411R 9着/15頭+0.5秒 02/01 2京都26R 4着/16頭+0.5秒 12/06 5中京11R 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戦の調子平均 6.0着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 104日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 22.1% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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。
13	ヴァカンツァ	角田和	実26.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率25%と適性高／147日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1阪神37R 8着/16頭+1.4秒 02/14 1小倉77R 9着/16頭+1.6秒 01/24 1京都84R 5着/16頭+0.5秒 09/07 4阪神26R 12着/15頭+2.2秒 08/17 3中京810R 3着/16頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 147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 3.8% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
14	イーブンベター	国分恭	実10.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（182日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1京都84R 8着/16頭+0.6秒 01/12 1京都57R 3着/16頭+0.3秒 12/20 5中京52R 2着/16頭+0.3秒 09/15 4阪神512R 9着/15頭+0.6秒 08/24 4中京24R 1着/16頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 △ ローテーション 182日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.4% (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。
15	ドレドレ	秋山稔	実268.5	×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／76日ぶりの実戦）
前5走 05/10 金沢9R 3着/12頭+1.8秒 04/19 金沢4R 1着/8頭勝利 03/24 金沢5R 2着/8頭+0.7秒 03/12 金沢1R 1着/10頭勝利 02/10 1東京41R 7着/15頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (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。
16	ステライヴ	西村淳	実6.2	△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50%と好調／90日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都26R 6着/11頭+1.0秒 04/12 2阪神61R 1着/16頭勝利 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) △ ローテーション 90日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.0% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ルビドゥソレイユ

騎手岩田望

単勝オッズ

2.6倍

AI期待値

-38%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○12ダンシングドール

5.2倍

EV +14%

▲1ワイズギャング

6.4倍

EV -4%

出走馬全16頭

◎2

ルビドゥソレイユ

岩田望

2.6倍

-38%

›

○12

ダンシングドール

▲森田

5.2倍

+14%

›

▲1

ワイズギャング

長岡

6.4倍

-4%

›

△16

ステライヴ

西村淳

6.2倍

-7%

›

△6

ルクスコスモス

松山

9.3倍

-49%

›

△14

イーブンベター

国分恭

10.2倍

-44%

›

▽3

リカード

コレット

21.0倍

-19%

›

▽13

ヴァカンツァ

角田和

26.0倍

+0%

›

▽7

オブシディアーナ

吉村

23.6倍

-40%

›

▽11

ミスヘンリー

幸

83.3倍

-28%

›

▽4

ナムラティアラ

西塚

141.2倍

-28%

›

▽10

ニーナバイリッカ

◇永島

159.8倍

-19%

›

▽9

リンゲルブルーメ

▲川端

169.3倍

-14%

›

▽8

ラウルベア

富田

462.6倍

+132%

›

×5

テーオーアンジェラ

国分優

237.0倍

-62%

›

×15

ドレドレ

秋山稔

268.5倍

-57%

›

💡 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）

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

本サイトの予想は機械学習モデルによる参考情報です。過去の実績は将来の結果を保証しません。投資判断は自己責任でお願いします。本サイト運営者は損失について一切の責任を負いません。20歳未満の方は馬券を購入できません。