中京 7R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

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	ノーブルロジャー	吉村	実51.7	B▽ A▽勝率2% EV+4% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着／64日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京911R 3着/16頭+1.3秒 03/14 1阪神711R 4着/13頭+0.6秒 02/15 1東京610R 9着/16頭+0.7秒 12/28 5阪神811R 1着/16頭勝利 11/30 4京都811R 3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 5.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.0% / 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。
2	ジュンウィンダム	国分優	実179.4	B× A▽勝率0% EV-26% 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／前走勝利の勢い／92日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都111R 1着/12頭勝利 04/19 3中山810R 12着/15頭+1.0秒 04/04 2阪神310R 13着/16頭+1.5秒 01/18 1中山710R 9着/16頭+1.0秒 10/04 3京都111R 12着/18頭+0.7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 92日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.4% / 期待値 -27% ※ 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	ハッピーマン	幸	実62.4	B▽ A▽勝率1% EV-38% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都811R 7着/16頭+1.4秒 04/15 大井11R 9着/14頭+1.5秒 02/22 1東京811R 16着/16頭+3.7秒 12/25 園田11R 1着/11頭勝利 11/30 4京都811R 1着/16頭勝利
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 10.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.0% / 期待値 -39% ※ 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	モンドプリューム	武藤	実205.1	B× A▽勝率1% EV+42% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／407日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3阪神310R 4着/16頭+1.8秒 06/14 3阪神310R 4着/16頭+1.8秒 06/14 3阪神310R 4着/16頭+1.8秒 06/14 3阪神310R 4着/16頭+1.8秒 06/14 3阪神310R 4着/16頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 407日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (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 11位 / 勝率 0.7% / 期待値 +42% ※ 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	ドンインザムード	荻野極	実1.9	B🌟◎ A×勝率23% EV-57% 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／64日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京911R 1着/16頭勝利 04/26 2東京210R 1着/15頭勝利 02/15 1東京610R 2着/16頭+0.1秒 12/21 5中京611R 2着/16頭+0.1秒 10/08 大井11R 11着/16頭+4.6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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 42.2% (オッズ暗示: 52.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 22.5% / 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。
6	ケイアイドリー	藤懸	実233.9	B× A▽勝率0% EV-4% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 08/14 盛岡12R 3着/13頭+0.4秒 08/14 盛岡12R 3着/13頭+0.4秒 08/14 盛岡12R 3着/13頭+0.4秒 08/14 盛岡12R 3着/13頭+0.4秒 08/14 盛岡12R 3着/13頭+0.4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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 711日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.4% / 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。
7	ダノンフィーゴ	川田	実4.9	B○ A○勝率19% EV-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／前走2着／124日ぶりの実戦）
前5走 03/24 高知4R 2着/12頭+0.1秒 02/23 名古屋7R 1着/12頭勝利 02/01 1東京211R 3着/16頭+0.2秒 12/21 5中京611R 1着/16頭勝利 11/16 5東京49R 1着/14頭勝利
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 2着 (好走) △ ローテーション 124日休養明け × 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 12.0% (オッズ暗示: 20.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.1% / 期待値 -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。
8	ベルジュロネット	Ｍデムーロ	実9.5	B△ A△勝率12% EV+14% 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2着／70日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都811R 2着/16頭+0.0秒 04/04 2阪神310R 3着/16頭+0.2秒 02/21 1阪神110R 1着/16頭勝利 12/27 5阪神78R 1着/16頭勝利 06/08 3阪神210R 4着/16頭+0.5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) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 10.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.0% / 期待値 +14% ※ 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	インユアパレス	横山武	実9.7	B△ A△勝率8% EV-19% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着／70日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都811R 3着/16頭+0.2秒 03/24 高知4R 3着/12頭+0.2秒 02/01 1東京211R 9着/16頭+0.7秒 10/26 4東京911R 1着/16頭勝利 09/06 4阪神111R 1着/14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戦の調子平均 5.0着 ○ 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 8.6% (オッズ暗示: 10.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.3% / 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。
10	トリリオンボーイ	中井	実222.3	B× A▽勝率0% EV-9% 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 05/17 3京都811R 8着/16頭+1.5秒 04/26 2東京210R 12着/15頭+1.6秒 04/19 3中山810R 8着/15頭+0.9秒 03/14 1阪神711R 10着/13頭+1.4秒 01/10 1京都311R 10着/16頭+1.4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 9.3着 (不振) × 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 0.1% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.4% / 期待値 -10% ※ 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	メイショウハチロー推奨	団野	実16.9	B△ A△勝率8% EV+40% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場5走で勝率40%と適性高／前走勝利の勢い継続）
前5走 05/31 2東京129R 1着/15頭勝利 04/25 2東京110R 2着/15頭+0.0秒 02/14 1東京510R 2着/16頭+0.4秒 11/16 5東京47R 1着/16頭勝利 08/09 3中京510R 1着/14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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 5.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.3% / 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。
12	バトルクライ	原	実34.3	B▽ A▽勝率4% EV+46% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場36走で勝率67%と適性高／直近3走平均11.0着と低調／434日ぶりの実戦）
前5走 05/18 2京都811R 11着/16頭+1.0秒 05/18 2京都811R 11着/16頭+1.0秒 05/18 2京都811R 11着/16頭+1.0秒 05/18 2京都811R 11着/16頭+1.0秒 05/18 2京都811R 11着/16頭+1.0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 11.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 36走で勝率 67% (得意) ▽ 前走実績前走 11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) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.3% / 期待値 +46% ※ 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	ドラゴンテイラー	坂井	実8.1	B▲ A▲勝率12% EV-1% 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67%と適性高／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 03/21 1中京310R 1着/16頭勝利 02/10 1東京48R 1着/16頭勝利 12/14 5中京43R 1着/16頭勝利 06/07 3阪神14R 1着/16頭勝利 01/19 1中京72R 12着/13頭+3.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 127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 10.1% (オッズ暗示: 12.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.1% / 期待値 -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。
14	マテンロウコマンド推奨	松山	実19.1	B▽ A▽勝率8% EV+59% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続／124日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 03/24 高知4R 1着/12頭勝利 02/23 名古屋7R 3着/12頭+0.7秒 02/01 1東京211R 11着/16頭+0.9秒 12/25 園田11R 2着/11頭+0.1秒 11/15 5東京311R 10着/16頭+1.1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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 124日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 5.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.3% / 期待値 +59% ※ 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 ×

ドンインザムード

騎手荻野極

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-19%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○7ダノンフィーゴ

4.9倍

EV -41%

▲A:▲13ドラゴンテイラー

8.1倍

EV -18%

出走馬全14頭

◎A:×5

ドンインザムード

荻野極

1.9倍

-19%

›

○A:○7

ダノンフィーゴ

川田

4.9倍

-41%

›

▲A:▲13

ドラゴンテイラー

坂井

8.1倍

-18%

›

△A:△8

ベルジュロネット

Ｍデムーロ

9.5倍

-6%

›

△A:△9

インユアパレス

横山武

9.7倍

-16%

›

△A:△11

メイショウハチロー

団野

16.9倍

+0%

›

▽A:▽14

マテンロウコマンド

松山

19.1倍

-18%

›

▽A:▽12

バトルクライ

原

34.3倍

+17%

›

▽A:▽1

ノーブルロジャー

吉村

51.7倍

-19%

›

▽A:▽3

ハッピーマン

幸

62.4倍

-2%

›

×A:▽4

モンドプリューム

武藤

205.1倍

-61%

›

×A:▽2

ジュンウィンダム

国分優

179.4倍

-74%

›

×A:▽10

トリリオンボーイ

中井

222.3倍

-68%

›

×A:▽6

ケイアイドリー

藤懸

233.9倍

-67%

›

💡 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 (AI 期待値プラス判定)

A. 現行モデル (binary)

単勝 14 マテンロウコマンド確定16.3倍期待値 -18% 推奨 23.4〜30.0倍 ¥200 🎯的中1着確定 16.3倍3,260円
単勝 11 メイショウハチロー実16.9倍期待値 +0% 推奨 16.9〜30.0倍 ¥100 ❌不的中2着

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
2モデルの説明はこちら

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	ノーブルロジャー	吉村	実51.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着／64日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京911R 3着/16頭+1.3秒 03/14 1阪神711R 4着/13頭+0.6秒 02/15 1東京610R 9着/16頭+0.7秒 12/28 5阪神811R 1着/16頭勝利 11/30 4京都811R 3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 5.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
2	ジュンウィンダム	国分優	実179.4	▽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／前走勝利の勢い／92日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都111R 1着/12頭勝利 04/19 3中山810R 12着/15頭+1.0秒 04/04 2阪神310R 13着/16頭+1.5秒 01/18 1中山710R 9着/16頭+1.0秒 10/04 3京都111R 12着/18頭+0.7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 92日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.4% (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。
3	ハッピーマン	幸	実62.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都811R 7着/16頭+1.4秒 04/15 大井11R 9着/14頭+1.5秒 02/22 1東京811R 16着/16頭+3.7秒 12/25 園田11R 1着/11頭勝利 11/30 4京都811R 1着/16頭勝利
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 10.7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 1.0% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
4	モンドプリューム	武藤	実205.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／407日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3阪神310R 4着/16頭+1.8秒 06/14 3阪神310R 4着/16頭+1.8秒 06/14 3阪神310R 4着/16頭+1.8秒 06/14 3阪神310R 4着/16頭+1.8秒 06/14 3阪神310R 4着/16頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 407日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +42% (妙味あり) AI 予想勝率 0.7% (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	ドンインザムード	荻野極	実1.9	×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／64日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京911R 1着/16頭勝利 04/26 2東京210R 1着/15頭勝利 02/15 1東京610R 2着/16頭+0.1秒 12/21 5中京611R 2着/16頭+0.1秒 10/08 大井11R 11着/16頭+4.6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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 22.5% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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。
6	ケイアイドリー	藤懸	実233.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 08/14 盛岡12R 3着/13頭+0.4秒 08/14 盛岡12R 3着/13頭+0.4秒 08/14 盛岡12R 3着/13頭+0.4秒 08/14 盛岡12R 3着/13頭+0.4秒 08/14 盛岡12R 3着/13頭+0.4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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 711日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.4% (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。
7	ダノンフィーゴ	川田	実4.9	○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／前走2着／124日ぶりの実戦）
前5走 03/24 高知4R 2着/12頭+0.1秒 02/23 名古屋7R 1着/12頭勝利 02/01 1東京211R 3着/16頭+0.2秒 12/21 5中京611R 1着/16頭勝利 11/16 5東京49R 1着/14頭勝利
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 2着 (好走) △ ローテーション 124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 19.1% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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。
8	ベルジュロネット	Ｍデムーロ	実9.5	△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2着／70日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都811R 2着/16頭+0.0秒 04/04 2阪神310R 3着/16頭+0.2秒 02/21 1阪神110R 1着/16頭勝利 12/27 5阪神78R 1着/16頭勝利 06/08 3阪神210R 4着/16頭+0.5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) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.0% (オッズ暗示: 10.5%) ※ 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	インユアパレス	横山武	実9.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着／70日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都811R 3着/16頭+0.2秒 03/24 高知4R 3着/12頭+0.2秒 02/01 1東京211R 9着/16頭+0.7秒 10/26 4東京911R 1着/16頭勝利 09/06 4阪神111R 1着/14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戦の調子平均 5.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 10.3%) ※ 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。
10	トリリオンボーイ	中井	実222.3	▽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 05/17 3京都811R 8着/16頭+1.5秒 04/26 2東京210R 12着/15頭+1.6秒 04/19 3中山810R 8着/15頭+0.9秒 03/14 1阪神711R 10着/13頭+1.4秒 01/10 1京都311R 10着/16頭+1.4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 9.3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 0.4% (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。
11	メイショウハチロー推奨	団野	実16.9	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+40%の妙味（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場5走で勝率40%と適性高／前走勝利の勢い継続）
前5走 05/31 2東京129R 1着/15頭勝利 04/25 2東京110R 2着/15頭+0.0秒 02/14 1東京510R 2着/16頭+0.4秒 11/16 5東京47R 1着/16頭勝利 08/09 3中京510R 1着/14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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 8.3% (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。
12	バトルクライ	原	実34.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場36走で勝率67%と適性高／直近3走平均11.0着と低調／434日ぶりの実戦）
前5走 05/18 2京都811R 11着/16頭+1.0秒 05/18 2京都811R 11着/16頭+1.0秒 05/18 2京都811R 11着/16頭+1.0秒 05/18 2京都811R 11着/16頭+1.0秒 05/18 2京都811R 11着/16頭+1.0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 11.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 36走で勝率 67% (得意) ▽ 前走実績前走 11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) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 4.3% (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。
13	ドラゴンテイラー	坂井	実8.1	▲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67%と適性高／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 03/21 1中京310R 1着/16頭勝利 02/10 1東京48R 1着/16頭勝利 12/14 5中京43R 1着/16頭勝利 06/07 3阪神14R 1着/16頭勝利 01/19 1中京72R 12着/13頭+3.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 127日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.1% (オッズ暗示: 12.3%) ※ 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	マテンロウコマンド推奨	松山	実19.1	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+59%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続／124日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 03/24 高知4R 1着/12頭勝利 02/23 名古屋7R 3着/12頭+0.7秒 02/01 1東京211R 11着/16頭+0.9秒 12/25 園田11R 2着/11頭+0.1秒 11/15 5東京311R 10着/16頭+1.1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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 124日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +59% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ドンインザムード

騎手荻野極

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-57%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7ダノンフィーゴ

4.9倍

EV -6%

▲13ドラゴンテイラー

8.1倍

EV -1%

出走馬全14頭

×5

ドンインザムード

荻野極

1.9倍

-57%

›

○7

ダノンフィーゴ

川田

4.9倍

-6%

›

▲13

ドラゴンテイラー

坂井

8.1倍

-1%

›

△8

ベルジュロネット

Ｍデムーロ

9.5倍

+14%

›

△9

インユアパレス

横山武

9.7倍

-19%

›

△11

メイショウハチロー

団野

16.9倍

+40%

›

▽14

マテンロウコマンド

松山

19.1倍

+59%

›

▽12

バトルクライ

原

34.3倍

+46%

›

▽1

ノーブルロジャー

吉村

51.7倍

+4%

›

▽3

ハッピーマン

幸

62.4倍

-38%

›

▽4

モンドプリューム

武藤

205.1倍

+42%

›

▽2

ジュンウィンダム

国分優

179.4倍

-26%

›

▽10

トリリオンボーイ

中井

222.3倍

-9%

›

▽6

ケイアイドリー

藤懸

233.9倍

-4%

›

💡 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 (AI 期待値プラス判定)

A. 現行モデル (binary)

単勝 14 マテンロウコマンド確定16.3倍期待値 +59% 推奨 12.0〜30.0倍 ¥200 🎯的中1着確定 16.3倍3,260円
単勝 11 メイショウハチロー実16.9倍期待値 +41% 推奨 12.0〜30.0倍 ¥100 ❌不的中2着

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
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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）

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