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	ナルキッソス	酒井	実6.4	B△ A▲勝率13% EV-19% 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8.0着と低調）
前5走 06/07 3東京28R 6着/17頭+0.3秒 05/23 3京都99R 7着/11頭+0.4秒 03/15 1中京210R 11着/12頭+1.4秒 02/15 2京都63R 1着/16頭勝利 12/27 5阪神73R 3着/16頭+0.4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 8.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 15.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.5% / 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。
2	チリーゴールド	菱田	実152.2	B× A▽勝率0% EV-36% 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5走 05/30 3京都117R 13着/15頭+1.4秒 03/28 1中京57R 6着/15頭+0.5秒 02/15 佐賀10R 1着/12頭勝利 02/01 佐賀2R 1着/10頭勝利 01/11 佐賀1R 1着/10頭勝利
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 13着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -77% (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 13位 / 勝率 0.4% / 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。
3	フルールジェンヌ	◇永島	実6.9	B▲ A△勝率13% EV-13% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（126日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神105R 4着/11頭+0.2秒 03/07 1阪神511R 6着/18頭+0.4秒 01/17 1京都610R 6着/9頭+1.5秒 11/01 3京都1011R 10着/12頭+0.8秒 10/04 3京都19R 3着/8頭+0.1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 5.3着 △ ローテーション 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.5% (オッズ暗示: 14.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 12.5% / 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。
4	ルージュバロン	横山武	実7.7	B△ A△勝率7% EV-47% 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3着）
前5走 06/06 3阪神112R 3着/16頭+0.1秒 05/16 3京都71R 1着/16頭勝利 03/21 1中京36R 5着/18頭+0.4秒 10/05 4東京25R 6着/15頭+0.7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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 13.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.8% / 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。
5	リアライズブラーヴ	泉谷	実60.0	B▽ A▽勝率2% EV+25% 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0%と苦戦傾向／直近3走平均10.7着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京106R 13着/14頭+3.2秒 03/22 1中京49R 8着/10頭+1.2秒 02/15 1東京64R 11着/13頭+2.0秒 01/12 1京都511R 10着/16頭+1.0秒 12/06 5中京19R 4着/8頭+0.3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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.1% / 期待値 +26% ※ 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	スウィッチインラヴ	坂井	実4.9	B◎ A○勝率20% EV-3% 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（64日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都99R 5着/11頭+0.4秒 05/02 3京都37R 2着/12頭+0.1秒 01/17 1京都610R 9着/9頭+2.7秒 10/31 デルマー0R 11着/12頭 09/20 4阪神68R 2着/6頭+0.6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 5.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.8% (オッズ暗示: 20.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.8% / 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	ベルフラム	角田和	実211.1	B× A▽勝率0% EV-11% 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／77日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都67R 10着/12頭+3.2秒 03/21 1阪神96R 15着/16頭+3.6秒 02/21 1小倉99R 9着/10頭+0.8秒 11/16 3福島49R 15着/16頭+1.0秒 10/04 3京都19R 7着/8頭+0.9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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.4% / 期待値 -11% ※ 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	メイクワンズデイ	松山	実6.6	B△ A△勝率13% EV-17% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（63日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都105R 5着/9頭+0.3秒 04/11 2阪神56R 5着/15頭+0.6秒 03/21 1中京311R 11着/17頭+1.0秒 12/27 5阪神79R 2着/10頭+0.1秒 12/07 5阪神23R 1着/18頭勝利
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 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 13.1% (オッズ暗示: 15.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.5% / 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。
9	ルクスノア	藤懸	実25.7	B× A▽勝率2% EV-46% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（126日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京48R 6着/18頭+0.4秒 10/04 3京都17R 9着/18頭+0.6秒 05/18 2京都86R 4着/16頭+0.4秒 03/02 1阪神27R 6着/16頭+0.9秒 02/10 1京都37R 9着/15頭+1.2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 6.3着 △ ローテーション 126日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 3.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.1% / 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。
10	ペアレンツギフト	川田	実3.3	B○ A◎勝率20% EV-34% 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／前走勝利の勢い／127日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京36R 1着/18頭勝利 12/21 5中京64R 10着/17頭+0.7秒 11/24 5東京67R 2着/14頭+0.4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 127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 16.5% (オッズ暗示: 30.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 19.8% / 期待値 -35% ※ 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	テルヴィセクス	団野	実21.7	B▽ A▽勝率5% EV+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／106日ぶりの実戦）
前5走 04/11 2阪神56R 7着/15頭+0.8秒 03/21 1中京311R 14着/17頭+1.2秒 12/21 5中京64R 1着/17頭勝利 11/30 4京都81R 5着/16頭+0.6秒 10/11 3京都36R 4着/11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) △ ローテーション 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 4.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.9% / 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。
12	ダノンフェルゼン	吉村	実104.1	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走平均10.7着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都1012R 15着/16頭+1.6秒 03/14 1阪神712R 6着/8頭+2.0秒 02/22 1阪神28R 11着/15頭+2.5秒 11/04 門別11R 5着/10頭+1.3秒 09/29 3中京91R 1着/10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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.8% / 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。
13	ゴージャス	☆田山	実27.3	B▽ A▽勝率4% EV+20% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調／134日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京112R 10着/18頭+0.7秒 01/10 1京都312R 10着/18頭+1.5秒 04/19 2阪神76R 7着/8頭+1.9秒 03/29 2阪神19R 10着/14頭+1.0秒 02/01 1京都19R 5着/8頭+0.9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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 134日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +76% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.4% / 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。
14	インターポーザー	Ｍデムーロ	実88.5	B▽ A▽勝率1% EV-10% 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／63日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟88R 15着/16頭+0.8秒 02/01 1小倉412R 11着/18頭+1.0秒 11/22 3福島59R 12着/16頭+0.7秒 09/28 4阪神98R 11着/18頭+1.1秒 06/14 3阪神312R 13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戦の調子平均 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15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 0.7% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.0% / 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。

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 ○

スウィッチインラヴ

騎手坂井

単勝オッズ

4.9倍

AI期待値

-2%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎10ペアレンツギフト

3.3倍

EV -45%

▲A:△3フルールジェンヌ

6.9倍

EV +13%

出走馬全14頭

◎A:○6

スウィッチインラヴ

坂井

4.9倍

-2%

›

○A:◎10

ペアレンツギフト

川田

3.3倍

-45%

›

▲A:△3

フルールジェンヌ

◇永島

6.9倍

+13%

›

△A:△8

メイクワンズデイ

松山

6.6倍

-13%

›

△A:▲1

ナルキッソス

酒井

6.4倍

-30%

›

△A:△4

ルージュバロン

横山武

7.7倍

-41%

›

▽A:▽13

ゴージャス

☆田山

27.3倍

+76%

›

▽A:▽11

テルヴィセクス

団野

21.7倍

-14%

›

×A:▽9

ルクスノア

藤懸

25.7倍

-56%

›

▽A:▽5

リアライズブラーヴ

泉谷

60.0倍

+1%

›

▽A:▽14

インターポーザー

Ｍデムーロ

88.5倍

-36%

›

▽A:▽12

ダノンフェルゼン

吉村

104.1倍

-25%

›

×A:▽7

ベルフラム

角田和

211.1倍

-56%

›

×A:▽2

チリーゴールド

菱田

152.2倍

-76%

›

💡 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	ナルキッソス	酒井	実6.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 06/07 3東京28R 6着/17頭+0.3秒 05/23 3京都99R 7着/11頭+0.4秒 03/15 1中京210R 11着/12頭+1.4秒 02/15 2京都63R 1着/16頭勝利 12/27 5阪神73R 3着/16頭+0.4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 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.5% (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	チリーゴールド	菱田	実152.2	▽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）
前5走 05/30 3京都117R 13着/15頭+1.4秒 03/28 1中京57R 6着/15頭+0.5秒 02/15 佐賀10R 1着/12頭勝利 02/01 佐賀2R 1着/10頭勝利 01/11 佐賀1R 1着/10頭勝利
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 13着 (大敗) × 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 0.4% (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。
3	フルールジェンヌ	◇永島	実6.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（126日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神105R 4着/11頭+0.2秒 03/07 1阪神511R 6着/18頭+0.4秒 01/17 1京都610R 6着/9頭+1.5秒 11/01 3京都1011R 10着/12頭+0.8秒 10/04 3京都19R 3着/8頭+0.1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 5.3着 △ ローテーション 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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。
4	ルージュバロン	横山武	実7.7	△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33%と好調／前走3着）
前5走 06/06 3阪神112R 3着/16頭+0.1秒 05/16 3京都71R 1着/16頭勝利 03/21 1中京36R 5着/18頭+0.4秒 10/05 4東京25R 6着/15頭+0.7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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 13.0%) ※ 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。
5	リアライズブラーヴ	泉谷	実60.0	▽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0%と苦戦傾向／直近3走平均10.7着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京106R 13着/14頭+3.2秒 03/22 1中京49R 8着/10頭+1.2秒 02/15 1東京64R 11着/13頭+2.0秒 01/12 1京都511R 10着/16頭+1.0秒 12/06 5中京19R 4着/8頭+0.3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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
6	スウィッチインラヴ	坂井	実4.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（64日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都99R 5着/11頭+0.4秒 05/02 3京都37R 2着/12頭+0.1秒 01/17 1京都610R 9着/9頭+2.7秒 10/31 デルマー0R 11着/12頭 09/20 4阪神68R 2着/6頭+0.6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 5.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.8% (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。
7	ベルフラム	角田和	実211.1	▽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／77日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都67R 10着/12頭+3.2秒 03/21 1阪神96R 15着/16頭+3.6秒 02/21 1小倉99R 9着/10頭+0.8秒 11/16 3福島49R 15着/16頭+1.0秒 10/04 3京都19R 7着/8頭+0.9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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.4% (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。
8	メイクワンズデイ	松山	実6.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（63日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都105R 5着/9頭+0.3秒 04/11 2阪神56R 5着/15頭+0.6秒 03/21 1中京311R 11着/17頭+1.0秒 12/27 5阪神79R 2着/10頭+0.1秒 12/07 5阪神23R 1着/18頭勝利
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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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	ルクスノア	藤懸	実25.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（126日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京48R 6着/18頭+0.4秒 10/04 3京都17R 9着/18頭+0.6秒 05/18 2京都86R 4着/16頭+0.4秒 03/02 1阪神27R 6着/16頭+0.9秒 02/10 1京都37R 9着/15頭+1.2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 6.3着 △ ローテーション 126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 2.1% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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	ペアレンツギフト	川田	実3.3	◎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／127日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京36R 1着/18頭勝利 12/21 5中京64R 10着/17頭+0.7秒 11/24 5東京67R 2着/14頭+0.4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 127日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 19.8% (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。
11	テルヴィセクス	団野	実21.7	▽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／106日ぶりの実戦）
前5走 04/11 2阪神56R 7着/15頭+0.8秒 03/21 1中京311R 14着/17頭+1.2秒 12/21 5中京64R 1着/17頭勝利 11/30 4京都81R 5着/16頭+0.6秒 10/11 3京都36R 4着/11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) △ ローテーション 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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。
12	ダノンフェルゼン	吉村	実104.1	▽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／63日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都1012R 15着/16頭+1.6秒 03/14 1阪神712R 6着/8頭+2.0秒 02/22 1阪神28R 11着/15頭+2.5秒 11/04 門別11R 5着/10頭+1.3秒 09/29 3中京91R 1着/10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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
13	ゴージャス	☆田山	実27.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調／134日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京112R 10着/18頭+0.7秒 01/10 1京都312R 10着/18頭+1.5秒 04/19 2阪神76R 7着/8頭+1.9秒 03/29 2阪神19R 10着/14頭+1.0秒 02/01 1京都19R 5着/8頭+0.9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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 134日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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	インターポーザー	Ｍデムーロ	実88.5	▽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／63日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟88R 15着/16頭+0.8秒 02/01 1小倉412R 11着/18頭+1.0秒 11/22 3福島59R 12着/16頭+0.7秒 09/28 4阪神98R 11着/18頭+1.1秒 06/14 3阪神312R 13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戦の調子平均 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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

ペアレンツギフト

騎手川田

単勝オッズ

3.3倍

AI期待値

-34%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6スウィッチインラヴ

4.9倍

EV -3%

▲1ナルキッソス

6.4倍

EV -19%

出走馬全14頭

◎10

ペアレンツギフト

川田

3.3倍

-34%

›

○6

スウィッチインラヴ

坂井

4.9倍

-3%

›

▲1

ナルキッソス

酒井

6.4倍

-19%

›

△8

メイクワンズデイ

松山

6.6倍

-17%

›

△3

フルールジェンヌ

◇永島

6.9倍

-13%

›

△4

ルージュバロン

横山武

7.7倍

-47%

›

▽11

テルヴィセクス

団野

21.7倍

+6%

›

▽13

ゴージャス

☆田山

27.3倍

+20%

›

▽9

ルクスノア

藤懸

25.7倍

-46%

›

▽5

リアライズブラーヴ

泉谷

60.0倍

+25%

›

▽14

インターポーザー

Ｍデムーロ

88.5倍

-10%

›

▽12

ダノンフェルゼン

吉村

104.1倍

-19%

›

▽2

チリーゴールド

菱田

152.2倍

-36%

›

▽7

ベルフラム

角田和

211.1倍

-11%

›

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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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