中京 12R 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

12R 中京競馬場　発走 18:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オースミサイファー	幸	実47.1	B▽ A▽勝率1% EV-43% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（84日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都34R 6着/18頭+0.7秒 01/31 2京都16R 10着/16頭+0.9秒 01/12 1京都55R 5着/18頭+1.2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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.2% / 期待値 -43% ※ 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	カフラー	菱田	実68.3	B▽ A▽勝率1% 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 2 ◎ 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) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.2% / 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。
3	ムーンライトダイヤ	秋山稔	実17.0	B▽ A△勝率5% EV-20% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 05/31 3京都125R 3着/18頭+0.1秒 04/04 2阪神34R 8着/18頭+0.8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 5.5着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 4.0% (オッズ暗示: 5.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.7% / 期待値 -21% ※ 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	ビッグヒーロー	川田	実3.0	B🌟◎ A◎勝率28% EV-16% 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3.0着と安定／前走3着）
前5走 06/07 3阪神24R 3着/16頭+0.4秒 05/10 3京都64R 4着/16頭+0.3秒 03/22 1中京45R 2着/16頭+0.1秒 02/28 1阪神35R 3着/14頭+0.6秒 11/16 5東京42R 2着/18頭+0.1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 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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 31.2% (オッズ暗示: 33.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 27.7% / 期待値 -17% ※ 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	オレンジフィールド	亀田	実18.1	B△ A▽勝率5% EV-15% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 05/31 3京都125R 5着/18頭+0.2秒 05/16 1新潟53R 4着/16頭+0.2秒 01/10 1京都31R 15着/16頭+3.4秒 12/21 5阪神63R 11着/18頭+1.0秒 12/06 5阪神13R 9着/17頭+1.5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 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 5.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.7% / 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	リザレクティア	◇永島	実207.1	B× A▽勝率0% EV+3% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0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 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) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 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 0.2% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.5% / 期待値 +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	アスクブームキセキ	西塚	実34.6	B▽ A×勝率1% EV-58% 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／83日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟25R 11着/14頭+0.6秒 02/21 1阪神15R 14着/18頭+1.1秒 12/20 5阪神53R 5着/18頭+0.4秒 12/07 5阪神25R 5着/17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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 1.8% (オッズ暗示: 2.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.2% / 期待値 -58% ※ 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	ララディアーブル	松山	実7.8	B△ A△勝率11% 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2.7着と安定／194日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1京都512R 4着/18頭+0.4秒 12/28 5阪神82R 2着/17頭+0.0秒 12/14 5阪神44R 2着/11頭+0.4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 2.7着 (安定) △ ローテーション 194日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 12.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.2% / 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。
9	サーブルディアマン	Ｍデムーロ	実34.9	B▽ A×勝率1% EV-57% 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102R 9着/13頭+1.3秒 03/28 2阪神14R 7着/13頭+2.8秒 03/15 1阪神82R 5着/14頭+0.9秒 01/11 1京都412R 9着/18頭+1.2秒 12/14 5阪神43R 5着/11頭+1.0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 7.0着 (不振) × 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 1.8% (オッズ暗示: 2.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.2% / 期待値 -58% ※ 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	レインボーステート	坂井	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5走 06/06 3阪神17R 4着/18頭+0.2秒 05/31 3京都125R 2着/18頭+0.1秒 05/03 1新潟25R 10着/14頭+0.4秒 04/04 2阪神34R 4着/18頭+0.3秒 01/24 1京都86R 6着/17頭+0.7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 5.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 15.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.9% / 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。
11	レッドピアレス	中井	実55.5	B▽ A▽勝率1% EV-48% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.5着と低調）
前5走 06/07 3阪神24R 5着/16頭+1.2秒 04/11 2阪神52R 12着/16頭+2.8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 8.5着 (不振) × 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 1.1% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.9% / 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。
12	マーチャンシップ	吉村	実82.6	B▽ A▽勝率1% EV-29% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.5着と低調／76日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都65R 11着/13頭+1.5秒 04/26 1福島65R 10着/15頭+0.9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 10.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 0.8% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.9% / 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。
13	ミッキーラヴィータ	団野	実3.3	B○ A○勝率23% EV-22% 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3着／231日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5阪神13R 3着/17頭+0.3秒 10/05 3京都22R 2着/7頭+0.0秒 08/09 3中京54R 3着/10頭+0.3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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 231日休養明け × 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 17.7% (オッズ暗示: 30.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 23.5% / 期待値 -22% ※ 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	オーケーキュート	富田	実193.1	B× A▽勝率0% EV-3% 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／70日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都75R 8着/14頭+1.0秒 04/18 2阪神74R 14着/18頭+1.7秒 03/28 1中京53R 6着/16頭+0.8秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) × 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: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.5% / 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。
15	シャンジュマン	▲森田	実296.2	B▽ A▽勝率0% EV+48% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0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 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.5% / 期待値 +48% ※ 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	ラミエルノムスコ	岩田望	実11.7	B△ A△勝率5% EV-36% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（83日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都45R 4着/11頭+0.3秒 01/18 1京都76R 3着/18頭+0.3秒 12/27 5阪神74R 4着/15頭+0.4秒 09/27 4阪神85R 5着/11頭+1.2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 3.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 8.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.4% / 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。

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 ◎

ビッグヒーロー

騎手川田

単勝オッズ

3.0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:○13ミッキーラヴィータ

3.3倍

EV -41%

▲A:▲10レインボーステート

6.4倍

EV -21%

出走馬全16頭

◎A:◎4

ビッグヒーロー

川田

3.0倍

-6%

›

○A:○13

ミッキーラヴィータ

団野

3.3倍

-41%

›

▲A:▲10

レインボーステート

坂井

6.4倍

-21%

›

△A:△8

ララディアーブル

松山

7.8倍

-8%

›

△A:△16

ラミエルノムスコ

岩田望

11.7倍

-4%

›

△A:▽5

オレンジフィールド

亀田

18.1倍

-9%

›

▽A:△3

ムーンライトダイヤ

秋山稔

17.0倍

-31%

›

▽A:×7

アスクブームキセキ

西塚

34.6倍

-36%

›

▽A:×9

サーブルディアマン

Ｍデムーロ

34.9倍

-36%

›

▽A:▽1

オースミサイファー

幸

47.1倍

-14%

›

▽A:▽2

カフラー

菱田

68.3倍

+24%

›

▽A:▽11

レッドピアレス

中井

55.5倍

-39%

›

▽A:▽12

マーチャンシップ

吉村

82.6倍

-36%

›

▽A:▽15

シャンジュマン

▲森田

296.2倍

+14%

›

×A:▽14

オーケーキュート

富田

193.1倍

-57%

›

×A:▽6

リザレクティア

◇永島

207.1倍

-54%

›

💡 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）

12R 中京競馬場　発走 18:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オースミサイファー	幸	実47.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（84日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都34R 6着/18頭+0.7秒 01/31 2京都16R 10着/16頭+0.9秒 01/12 1京都55R 5着/18頭+1.2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 7.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (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。
2	カフラー	菱田	実68.3	▽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 2 ◎ 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 1.2% (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	ムーンライトダイヤ	秋山稔	実17.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 05/31 3京都125R 3着/18頭+0.1秒 04/04 2阪神34R 8着/18頭+0.8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 5.5着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 5.9%) ※ 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。
4	ビッグヒーロー	川田	実3.0	◎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3.0着と安定／前走3着）
前5走 06/07 3阪神24R 3着/16頭+0.4秒 05/10 3京都64R 4着/16頭+0.3秒 03/22 1中京45R 2着/16頭+0.1秒 02/28 1阪神35R 3着/14頭+0.6秒 11/16 5東京42R 2着/18頭+0.1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 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 27.7% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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。
5	オレンジフィールド	亀田	実18.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 05/31 3京都125R 5着/18頭+0.2秒 05/16 1新潟53R 4着/16頭+0.2秒 01/10 1京都31R 15着/16頭+3.4秒 12/21 5阪神63R 11着/18頭+1.0秒 12/06 5阪神13R 9着/17頭+1.5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 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 4.7% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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。
6	リザレクティア	◇永島	実207.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0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 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) ▽ 前走実績前走 13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%) ※ 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	アスクブームキセキ	西塚	実34.6	×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／83日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟25R 11着/14頭+0.6秒 02/21 1阪神15R 14着/18頭+1.1秒 12/20 5阪神53R 5着/18頭+0.4秒 12/07 5阪神25R 5着/17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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 1.2% (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。
8	ララディアーブル	松山	実7.8	△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2.7着と安定／194日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1京都512R 4着/18頭+0.4秒 12/28 5阪神82R 2着/17頭+0.0秒 12/14 5阪神44R 2着/11頭+0.4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 2.7着 (安定) △ ローテーション 194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 11.2% (オッズ暗示: 12.8%) ※ 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	サーブルディアマン	Ｍデムーロ	実34.9	×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102R 9着/13頭+1.3秒 03/28 2阪神14R 7着/13頭+2.8秒 03/15 1阪神82R 5着/14頭+0.9秒 01/11 1京都412R 9着/18頭+1.2秒 12/14 5阪神43R 5着/11頭+1.0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 7.0着 (不振) × 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 1.2% (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。
10	レインボーステート	坂井	実6.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 06/06 3阪神17R 4着/18頭+0.2秒 05/31 3京都125R 2着/18頭+0.1秒 05/03 1新潟25R 10着/14頭+0.4秒 04/04 2阪神34R 4着/18頭+0.3秒 01/24 1京都86R 6着/17頭+0.7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 5.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.9% (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。
11	レッドピアレス	中井	実55.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.5着と低調）
前5走 06/07 3阪神24R 5着/16頭+1.2秒 04/11 2阪神52R 12着/16頭+2.8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 8.5着 (不振) × 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 0.9% (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。
12	マーチャンシップ	吉村	実82.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.5着と低調／76日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都65R 11着/13頭+1.5秒 04/26 1福島65R 10着/15頭+0.9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 10.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (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。
13	ミッキーラヴィータ	団野	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3着／231日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5阪神13R 3着/17頭+0.3秒 10/05 3京都22R 2着/7頭+0.0秒 08/09 3中京54R 3着/10頭+0.3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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 231日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 23.5% (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。
14	オーケーキュート	富田	実193.1	▽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／70日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都75R 8着/14頭+1.0秒 04/18 2阪神74R 14着/18頭+1.7秒 03/28 1中京53R 6着/16頭+0.8秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (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。
15	シャンジュマン	▲森田	実296.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0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 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +48% (妙味あり) AI 予想勝率 0.5% (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。
16	ラミエルノムスコ	岩田望	実11.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（83日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都45R 4着/11頭+0.3秒 01/18 1京都76R 3着/18頭+0.3秒 12/27 5阪神74R 4着/15頭+0.4秒 09/27 4阪神85R 5着/11頭+1.2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 3.7着 × 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 5.4% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ビッグヒーロー

騎手川田

単勝オッズ

3.0倍

AI期待値

-16%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○13ミッキーラヴィータ

3.3倍

EV -22%

▲10レインボーステート

6.4倍

EV -4%

出走馬全16頭

◎4

ビッグヒーロー

川田

3.0倍

-16%

›

○13

ミッキーラヴィータ

団野

3.3倍

-22%

›

▲10

レインボーステート

坂井

6.4倍

-4%

›

△8

ララディアーブル

松山

7.8倍

-12%

›

△16

ラミエルノムスコ

岩田望

11.7倍

-36%

›

△3

ムーンライトダイヤ

秋山稔

17.0倍

-20%

›

▽5

オレンジフィールド

亀田

18.1倍

-15%

›

×7

アスクブームキセキ

西塚

34.6倍

-58%

›

×9

サーブルディアマン

Ｍデムーロ

34.9倍

-57%

›

▽1

オースミサイファー

幸

47.1倍

-43%

›

▽2

カフラー

菱田

68.3倍

-17%

›

▽11

レッドピアレス

中井

55.5倍

-48%

›

▽12

マーチャンシップ

吉村

82.6倍

-29%

›

▽14

オーケーキュート

富田

193.1倍

-3%

›

▽6

リザレクティア

◇永島

207.1倍

+3%

›

▽15

シャンジュマン

▲森田

296.2倍

+48%

›

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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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