中京 11R 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

11R 中京競馬場　発走 17:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ペイシャシス	酒井	実8.2	B△ A△勝率6% EV-48% 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／64日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都99R 4着/11頭+0.3秒 04/26 2東京211R 8着/12頭+0.7秒 01/31 2京都16R 1着/16頭勝利 12/20 5阪神55R 3着/18頭+0.0秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 7.0% (オッズ暗示: 12.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.3% / 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。
2	カラペルソナ	横山武	実5.3	B○ A○勝率19% EV+1% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（105日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神69R 4着/14頭+0.7秒 03/21 2中山711R 5着/16頭+0.1秒 11/29 4京都711R 5着/11頭+0.5秒 08/30 4中京31R 1着/12頭勝利 08/10 3中京64R 5着/13頭+0.8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 4.7着 △ ローテーション 105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 21.5% (オッズ暗示: 18.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.2% / 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。
3	エンヴェロップ	吉村	実15.2	B▽ A▽勝率6% EV-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／前走勝利の勢い／126日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京45R 1着/16頭勝利 03/01 1小倉126R 3着/16頭+0.3秒 08/02 3中京32R 4着/7頭+0.6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 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 126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 4.0% (オッズ暗示: 6.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.1% / 期待値 -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	ペプチドブッドレア	団野	実9.0	B× A△勝率6% EV-45% 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／前走勝利の勢い／70日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都84R 1着/17頭勝利 05/02 3京都33R 3着/18頭+0.1秒 03/01 1小倉125R 15着/18頭+1.1秒 02/07 2京都35R 5着/14頭+0.2秒 10/25 3京都83R 4着/12頭+0.3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 1着 (勢い継続) × 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 4.2% (オッズ暗示: 11.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.1% / 期待値 -45% ※ 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	オリーボーレン	Ｍデムーロ	実37.1	B× A×勝率1% EV-63% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／92日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島512R 4着/16頭+0.6秒 10/11 3京都37R 6着/11頭+0.6秒 09/14 4阪神47R 3着/14頭+0.2秒 08/09 3中京512R 9着/12頭+1.5秒 05/24 1新潟710R 6着/16頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 92日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 2.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.0% / 期待値 -63% ※ 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	カモメガトンダ	荻野極	実18.5	B▽ A▽勝率3% EV-46% 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／前走勝利の勢い／85日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都33R 1着/18頭勝利 01/31 1小倉32R 13着/18頭+1.5秒 11/15 4京都35R 15着/18頭+2.5秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 2.9% (オッズ暗示: 5.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.9% / 期待値 -47% ※ 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	ラガークイン	菱田	実84.6	B× A×勝率1% EV-51% 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／92日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都19R 7着/16頭+0.7秒 04/18 2阪神77R 5着/14頭+0.3秒 02/21 1阪神19R 8着/18頭+0.7秒 12/06 5阪神112R 7着/15頭+0.4秒 10/13 4東京59R 13着/18頭+0.7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 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 92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 0.4% (オッズ暗示: 1.2%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.6% / 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。
8	エイズルブルーム	原	実19.4	B▽ A▽勝率5% EV+4% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（85日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都39R 5着/9頭+0.7秒 03/01 1阪神411R 10着/15頭+0.5秒 01/12 1京都511R 6着/16頭+0.9秒 12/21 5阪神63R 1着/18頭勝利 10/25 3京都85R 3着/14頭+0.9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 7.0着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 5.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.4% / 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。
9	ロケベンドラ	坂井	実6.8	B▲ A△勝率13% EV-12% 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97R 11着/16頭+2.4秒 05/02 1新潟18R 6着/13頭+0.5秒 02/21 1阪神19R 2着/18頭+0.3秒 01/25 1小倉28R 2着/16頭+0.2秒 11/15 4京都312R 13着/18頭+0.6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 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.8% (オッズ暗示: 14.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.9% / 期待値 -12% ※ 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	ウォーターエルピス	幸	実97.5	B× A▽勝率1% EV-43% 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／169日ぶりの実戦）
前5走 02/07 2京都312R 14着/15頭+2.3秒 01/25 1京都96R 5着/15頭+0.9秒 10/18 3京都612R 11着/15頭+0.9秒 10/04 3京都17R 13着/18頭+0.8秒 05/24 2京都99R 7着/13頭+0.8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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 169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 0.4% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.6% / 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。
11	バースデイフライト	☆田山	実4.4	B◎ A◎勝率19% EV-15% 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
前5走 05/31 3京都1211R 4着/9頭+0.2秒 04/12 2阪神69R 6着/14頭+1.1秒 03/21 2中山711R 9着/16頭+0.3秒 12/20 5中山59R 6着/12頭+1.2秒 11/30 4京都89R 3着/11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 6.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.5% (オッズ暗示: 22.7%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 19.2% / 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。
12	ポペット	◇永島	実17.1	B△ A▽勝率6% EV+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9.3着と低調／64日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都99R 11着/11頭+1.2秒 03/08 2中山47R 8着/11頭+1.0秒 02/08 1小倉69R 9着/15頭+1.2秒 01/17 1中山69R 7着/8頭+0.5秒 11/23 5東京59R 2着/8頭+0.3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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 5.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.1% / 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。
13	シャンパンライフ	松山	実6.5	B△ A▲勝率13% EV-15% 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3走で勝率0%と苦戦傾向／71日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都77R 4着/11頭+0.1秒 03/21 1中京312R 2着/14頭+0.3秒 02/22 1阪神29R 4着/10頭+0.3秒 12/28 5阪神89R 2着/12頭+0.0秒 09/13 4阪神37R 3着/18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 3.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 15.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.9% / 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。
14	リトルスカーレット	▲川端	実137.3	B× A×勝率0% EV-74% 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11.0着と低調）
前5走 05/30 3京都117R 7着/15頭+0.5秒 04/11 1福島17R 13着/15頭+2.8秒 03/14 1中京112R 13着/18頭+0.8秒 12/28 5阪神87R 7着/16頭+1.2秒 11/08 4京都17R 14着/16頭+2.4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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) × 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 15位 / 勝率 0.2% / 期待値 -75% ※ 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	マルモア	角田和	実152.2	B× A×勝率0% EV-72% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.7着と低調／155日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉98R 12着/16頭+1.2秒 12/06 5中京112R 14着/16頭+1.2秒 08/31 4中京48R 15着/16頭+2.7秒 07/06 2小倉47R 6着/9頭+0.8秒 06/21 3阪神512R 8着/14頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 13.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 155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 0.2% (オッズ暗示: 0.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.2% / 期待値 -72% ※ 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	ウォーターエアリー	亀田	実58.3	B× A×勝率1% EV-66% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都107R 4着/18頭+0.5秒 04/25 3京都19R 11着/16頭+0.8秒 03/08 1阪神311R 9着/18頭+0.9秒 11/02 6京都111R 8着/15頭+0.5秒 08/25 2札幌61R 1着/7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戦の調子平均 8.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.6% / 期待値 -66% ※ 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 ◎

バースデイフライト

騎手 ☆田山

単勝オッズ

4.4倍

AI期待値

-5%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○2カラペルソナ

5.3倍

EV +13%

▲A:△9ロケベンドラ

6.8倍

EV -19%

出走馬全16頭

◎A:◎11

バースデイフライト

☆田山

4.4倍

-5%

›

○A:○2

カラペルソナ

横山武

5.3倍

+13%

›

▲A:△9

ロケベンドラ

坂井

6.8倍

-19%

›

△A:▲13

シャンパンライフ

松山

6.5倍

-34%

›

△A:△1

ペイシャシス

酒井

8.2倍

-42%

›

△A:▽12

ポペット

◇永島

17.1倍

+19%

›

▽A:▽8

エイズルブルーム

原

19.4倍

+35%

›

×A:△4

ペプチドブッドレア

団野

9.0倍

-61%

›

▽A:▽3

エンヴェロップ

吉村

15.2倍

-38%

›

▽A:▽6

カモメガトンダ

荻野極

18.5倍

-46%

›

×A:×5

オリーボーレン

Ｍデムーロ

37.1倍

-59%

›

×A:×16

ウォーターエアリー

亀田

58.3倍

-54%

›

×A:×7

ラガークイン

菱田

84.6倍

-67%

›

×A:▽10

ウォーターエルピス

幸

97.5倍

-62%

›

×A:×14

リトルスカーレット

▲川端

137.3倍

-77%

›

×A:×15

マルモア

角田和

152.2倍

-74%

›

💡 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）

11R 中京競馬場　発走 17:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ペイシャシス	酒井	実8.2	△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33%と好調／64日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都99R 4着/11頭+0.3秒 04/26 2東京211R 8着/12頭+0.7秒 01/31 2京都16R 1着/16頭勝利 12/20 5阪神55R 3着/18頭+0.0秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 6.3% (オッズ暗示: 12.2%) ※ 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。
2	カラペルソナ	横山武	実5.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（105日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神69R 4着/14頭+0.7秒 03/21 2中山711R 5着/16頭+0.1秒 11/29 4京都711R 5着/11頭+0.5秒 08/30 4中京31R 1着/12頭勝利 08/10 3中京64R 5着/13頭+0.8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 4.7着 △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 19.2% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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。
3	エンヴェロップ	吉村	実15.2	▽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／前走勝利の勢い／126日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京45R 1着/16頭勝利 03/01 1小倉126R 3着/16頭+0.3秒 08/02 3中京32R 4着/7頭+0.6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 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 126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 6.1% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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	ペプチドブッドレア	団野	実9.0	△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／前走勝利の勢い／70日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都84R 1着/17頭勝利 05/02 3京都33R 3着/18頭+0.1秒 03/01 1小倉125R 15着/18頭+1.1秒 02/07 2京都35R 5着/14頭+0.2秒 10/25 3京都83R 4着/12頭+0.3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 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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。
5	オリーボーレン	Ｍデムーロ	実37.1	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／92日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島512R 4着/16頭+0.6秒 10/11 3京都37R 6着/11頭+0.6秒 09/14 4阪神47R 3着/14頭+0.2秒 08/09 3中京512R 9着/12頭+1.5秒 05/24 1新潟710R 6着/16頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 92日休養明け × 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 1.0% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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	カモメガトンダ	荻野極	実18.5	▽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／前走勝利の勢い／85日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都33R 1着/18頭勝利 01/31 1小倉32R 13着/18頭+1.5秒 11/15 4京都35R 15着/18頭+2.5秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 2.9% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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	ラガークイン	菱田	実84.6	×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／92日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都19R 7着/16頭+0.7秒 04/18 2阪神77R 5着/14頭+0.3秒 02/21 1阪神19R 8着/18頭+0.7秒 12/06 5阪神112R 7着/15頭+0.4秒 10/13 4東京59R 13着/18頭+0.7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 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 92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 0.6% (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。
8	エイズルブルーム	原	実19.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（85日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都39R 5着/9頭+0.7秒 03/01 1阪神411R 10着/15頭+0.5秒 01/12 1京都511R 6着/16頭+0.9秒 12/21 5阪神63R 1着/18頭勝利 10/25 3京都85R 3着/14頭+0.9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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.4% (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。
9	ロケベンドラ	坂井	実6.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（64日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都97R 11着/16頭+2.4秒 05/02 1新潟18R 6着/13頭+0.5秒 02/21 1阪神19R 2着/18頭+0.3秒 01/25 1小倉28R 2着/16頭+0.2秒 11/15 4京都312R 13着/18頭+0.6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 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.9% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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。
10	ウォーターエルピス	幸	実97.5	▽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／169日ぶりの実戦）
前5走 02/07 2京都312R 14着/15頭+2.3秒 01/25 1京都96R 5着/15頭+0.9秒 10/18 3京都612R 11着/15頭+0.9秒 10/04 3京都17R 13着/18頭+0.8秒 05/24 2京都99R 7着/13頭+0.8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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 169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 0.6% (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。
11	バースデイフライト	☆田山	実4.4	◎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
前5走 05/31 3京都1211R 4着/9頭+0.2秒 04/12 2阪神69R 6着/14頭+1.1秒 03/21 2中山711R 9着/16頭+0.3秒 12/20 5中山59R 6着/12頭+1.2秒 11/30 4京都89R 3着/11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 6.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.2% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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。
12	ポペット	◇永島	実17.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.3着と低調／64日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都99R 11着/11頭+1.2秒 03/08 2中山47R 8着/11頭+1.0秒 02/08 1小倉69R 9着/15頭+1.2秒 01/17 1中山69R 7着/8頭+0.5秒 11/23 5東京59R 2着/8頭+0.3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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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 6.1% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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。
13	シャンパンライフ	松山	実6.5	▲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0%と苦戦傾向／71日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都77R 4着/11頭+0.1秒 03/21 1中京312R 2着/14頭+0.3秒 02/22 1阪神29R 4着/10頭+0.3秒 12/28 5阪神89R 2着/12頭+0.0秒 09/13 4阪神37R 3着/18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 3.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.9% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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。
14	リトルスカーレット	▲川端	実137.3	×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11.0着と低調）
前5走 05/30 3京都117R 7着/15頭+0.5秒 04/11 1福島17R 13着/15頭+2.8秒 03/14 1中京112R 13着/18頭+0.8秒 12/28 5阪神87R 7着/16頭+1.2秒 11/08 4京都17R 14着/16頭+2.4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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) × 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 0.2% (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。
15	マルモア	角田和	実152.2	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.7着と低調／155日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉98R 12着/16頭+1.2秒 12/06 5中京112R 14着/16頭+1.2秒 08/31 4中京48R 15着/16頭+2.7秒 07/06 2小倉47R 6着/9頭+0.8秒 06/21 3阪神512R 8着/14頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 13.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 155日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (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。
16	ウォーターエアリー	亀田	実58.3	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都107R 4着/18頭+0.5秒 04/25 3京都19R 11着/16頭+0.8秒 03/08 1阪神311R 9着/18頭+0.9秒 11/02 6京都111R 8着/15頭+0.5秒 08/25 2札幌61R 1着/7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戦の調子平均 8.0着 (不振) × 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 0.6% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

バースデイフライト

騎手 ☆田山

単勝オッズ

4.4倍

AI期待値

-15%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2カラペルソナ

5.3倍

EV +1%

▲13シャンパンライフ

6.5倍

EV -15%

出走馬全16頭

◎11

バースデイフライト

☆田山

4.4倍

-15%

›

○2

カラペルソナ

横山武

5.3倍

+1%

›

▲13

シャンパンライフ

松山

6.5倍

-15%

›

△9

ロケベンドラ

坂井

6.8倍

-12%

›

△1

ペイシャシス

酒井

8.2倍

-48%

›

△4

ペプチドブッドレア

団野

9.0倍

-45%

›

▽3

エンヴェロップ

吉村

15.2倍

-7%

›

▽12

ポペット

◇永島

17.1倍

+3%

›

▽8

エイズルブルーム

原

19.4倍

+4%

›

▽6

カモメガトンダ

荻野極

18.5倍

-46%

›

×5

オリーボーレン

Ｍデムーロ

37.1倍

-63%

›

×16

ウォーターエアリー

亀田

58.3倍

-66%

›

×7

ラガークイン

菱田

84.6倍

-51%

›

▽10

ウォーターエルピス

幸

97.5倍

-43%

›

×14

リトルスカーレット

▲川端

137.3倍

-74%

›

×15

マルモア

角田和

152.2倍

-72%

›

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