中京 3R 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

3R 中京競馬場　発走 10:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アージュドール	松若	実18.0	B△ A△勝率7% EV+31% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.3着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都75R 7着/14頭+1.0秒 05/10 3京都64R 12着/16頭+1.4秒 04/18 3中山74R 12着/13頭+3.6秒 02/10 2京都42R 6着/9頭+4.2秒 01/18 1京都75R 17着/17頭+2.1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 10.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 5.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.3% / 期待値 +31% ※ 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	ウェイヴムーン	田口	実21.6	B▽ A△勝率6% EV+37% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/07 3阪神23R 13着/16頭+3.3秒 05/16 1新潟51R 4着/15頭+0.6秒 04/25 2東京13R 4着/13頭+1.7秒 03/07 1阪神53R 9着/13頭+2.1秒 02/14 2京都55R 5着/14頭+2.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 4.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.4% / 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。
3	スーパービジー	幸	実84.7	B▽ A▽勝率5% EV+315% 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／91日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都35R 6着/13頭+0.6秒 04/18 2阪神74R 9着/18頭+0.8秒 12/06 5阪神14R 9着/9頭+3.2秒 11/16 4京都43R 11着/15頭+2.1秒 11/02 3京都113R 14着/16頭+3.8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 8.0着 (不振) △ ローテーション 91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 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 4.9% / 期待値 +316% ※ 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	ヴィーラー	富田	実101.6	B▽ A▽勝率5% EV+391% 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／91日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都33R 13着/18頭+1.1秒 04/25 3京都13R 12着/15頭+1.2秒 04/11 1福島13R 10着/16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戦の調子平均 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (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 11位 / 勝率 4.8% / 期待値 +391% ※ 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	パンキー	西村淳	実19.2	B△ A▽勝率6% EV+21% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／126日ぶりの実戦）
前5走 03/28 2阪神15R 3着/18頭+0.3秒 03/14 1中京15R 3着/18頭+0.5秒 09/21 4阪神75R 4着/9頭+0.5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 3.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 5.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.3% / 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。
6	ゴリョウセイ	コレット	実17.8	B▲ A▲勝率8% EV+36% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／154日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1阪神34R 13着/14頭+3.6秒 02/07 1小倉56R 11着/18頭+2.0秒 12/13 5阪神37R 2着/8頭+0.5秒 11/22 4京都55R 11着/17頭+1.6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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 154日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 5.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 7.7% / 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。
7	アイルドゥレーヴェ	☆田山	実18.5	B△ A△勝率7% EV+29% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.5着と低調／90日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟25R 6着/14頭+0.3秒 02/22 1阪神24R 11着/14頭+3.5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 8.5着 (不振) △ ローテーション 90日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 5.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.0% / 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。
8	ソルアモール	団野	実32.2	B▽ A▽勝率6% EV+87% 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）
前5走 06/06 3阪神13R 8着/16頭+2.0秒 05/24 3京都101R 3着/15頭+0.6秒 02/14 1小倉71R 13着/16頭+2.0秒 01/24 1京都83R 5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 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.8% / 期待値 +87% ※ 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	メイショウユウゲン	▲森田	実238.8	B▽ A▽勝率4% EV+945% 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／77日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都73R 13着/18頭+1.1秒 02/22 1阪神25R 11着/13頭+2.5秒 02/07 2京都34R 15着/16頭+4.6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 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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 4.4% / 期待値 +946% ※ 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	シャリキモン推奨	角田和	実14.2	B○ A○勝率8% EV+17% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+36%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/24 3京都104R 4着/10頭+1.0秒 05/10 3京都65R 3着/13頭+0.7秒 04/11 2阪神54R 6着/15頭+0.7秒 02/21 1阪神12R 11着/14頭+3.5秒 01/31 1小倉37R 11着/16頭+1.0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 4.3着 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 7.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 8.3% / 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。
11	チェファルー	岩田望	実1.2	B🌟◎ A×勝率13% EV-83% 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（前走3着／125日ぶりの実戦）
前5走 03/29 2阪神25R 3着/12頭+0.1秒 03/14 1阪神75R 4着/17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 3.5着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 125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 59.5% (オッズ暗示: 83.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 13.5% / 期待値 -84% ※ 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	ゴールドアベニュー	酒井	実86.0	B▽ A▽勝率5% EV+314% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（91日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟16R 7着/14頭+1.7秒 04/11 1福島13R 6着/16頭+0.4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 6.5着 △ ローテーション 91日休養明け × 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: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.8% / 期待値 +315% ※ 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	サトノライトニング	川須	実118.8	B▽ A▽勝率4% EV+421% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 13位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.4% / 期待値 +422% ※ 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	グリミスティ	菱田	実145.1	B▽ A▽勝率4% EV+535% 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／76日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都85R 10着/10頭+1.3秒 04/25 1福島53R 5着/16頭+0.6秒 02/14 1小倉75R 17着/18頭+3.3秒 01/24 1小倉16R 5着/18頭+0.4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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 0.4% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.4% / 期待値 +535% ※ 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	レッドジルベスター	西塚	実189.9	B▽ A▽勝率4% EV+731% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 04/18 1福島34R 14着/15頭+3.3秒 02/22 1阪神24R 8着/14頭+2.8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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 4.4% / 期待値 +732% ※ 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	シェーネエルデ	Ｍデムーロ	実56.5	B▽ A▽勝率6% EV+221% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 06/07 3阪神26R 11着/16頭+1.8秒 05/16 1新潟55R 9着/16頭+1.4秒 11/08 4京都15R 7着/9頭+1.4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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.7% / 期待値 +221% ※ 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 ×

チェファルー

騎手岩田望

単勝オッズ

1.2倍

AI期待値

-28%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○10シャリキモン

14.2倍

EV +36%

▲A:▲6ゴリョウセイ

17.8倍

EV +18%

出走馬全16頭

◎A:×11

チェファルー

岩田望

1.2倍

-28%

›

○A:○10

シャリキモン

角田和

14.2倍

+36%

›

▲A:▲6

ゴリョウセイ

コレット

17.8倍

+18%

›

△A:△1

アージュドール

松若

18.0倍

-27%

›

△A:△7

アイルドゥレーヴェ

☆田山

18.5倍

-25%

›

△A:▽5

パンキー

西村淳

19.2倍

-26%

›

▽A:△2

ウェイヴムーン

田口

21.6倍

-16%

›

▽A:▽8

ソルアモール

団野

32.2倍

-11%

›

▽A:▽16

シェーネエルデ

Ｍデムーロ

56.5倍

-1%

›

▽A:▽3

スーパービジー

幸

84.7倍

-37%

›

▽A:▽12

ゴールドアベニュー

酒井

86.0倍

-36%

›

▽A:▽4

ヴィーラー

富田

101.6倍

-25%

›

▽A:▽13

サトノライトニング

川須

118.8倍

-12%

›

▽A:▽14

グリミスティ

菱田

145.1倍

-46%

›

▽A:▽15

レッドジルベスター

西塚

189.9倍

-29%

›

▽A:▽9

メイショウユウゲン

▲森田

238.8倍

-29%

›

💡 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)

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 10 シャリキモン実14.2倍期待値 +37% 推奨 10.4〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

※ 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

3R 中京競馬場　発走 10:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アージュドール	松若	実18.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.3着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都75R 7着/14頭+1.0秒 05/10 3京都64R 12着/16頭+1.4秒 04/18 3中山74R 12着/13頭+3.6秒 02/10 2京都42R 6着/9頭+4.2秒 01/18 1京都75R 17着/17頭+2.1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 10.3着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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	ウェイヴムーン	田口	実21.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/07 3阪神23R 13着/16頭+3.3秒 05/16 1新潟51R 4着/15頭+0.6秒 04/25 2東京13R 4着/13頭+1.7秒 03/07 1阪神53R 9着/13頭+2.1秒 02/14 2京都55R 5着/14頭+2.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 6.4% (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。
3	スーパービジー	幸	実84.7	▽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／91日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都35R 6着/13頭+0.6秒 04/18 2阪神74R 9着/18頭+0.8秒 12/06 5阪神14R 9着/9頭+3.2秒 11/16 4京都43R 11着/15頭+2.1秒 11/02 3京都113R 14着/16頭+3.8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 8.0着 (不振) △ ローテーション 91日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +315% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.9% (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。
4	ヴィーラー	富田	実101.6	▽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／91日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都33R 13着/18頭+1.1秒 04/25 3京都13R 12着/15頭+1.2秒 04/11 1福島13R 10着/16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戦の調子平均 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 91日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +391% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (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。
5	パンキー	西村淳	実19.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／126日ぶりの実戦）
前5走 03/28 2阪神15R 3着/18頭+0.3秒 03/14 1中京15R 3着/18頭+0.5秒 09/21 4阪神75R 4着/9頭+0.5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 3.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.3% (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。
6	ゴリョウセイ	コレット	実17.8	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／154日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1阪神34R 13着/14頭+3.6秒 02/07 1小倉56R 11着/18頭+2.0秒 12/13 5阪神37R 2着/8頭+0.5秒 11/22 4京都55R 11着/17頭+1.6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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 154日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。
7	アイルドゥレーヴェ	☆田山	実18.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.5着と低調／90日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟25R 6着/14頭+0.3秒 02/22 1阪神24R 11着/14頭+3.5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 8.5着 (不振) △ ローテーション 90日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.0% (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。
8	ソルアモール	団野	実32.2	▽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）
前5走 06/06 3阪神13R 8着/16頭+2.0秒 05/24 3京都101R 3着/15頭+0.6秒 02/14 1小倉71R 13着/16頭+2.0秒 01/24 1京都83R 5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 8.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +87% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
9	メイショウユウゲン	▲森田	実238.8	▽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／77日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都73R 13着/18頭+1.1秒 02/22 1阪神25R 11着/13頭+2.5秒 02/07 2京都34R 15着/16頭+4.6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 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) +945% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (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。
10	シャリキモン推奨	角田和	実14.2	○詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/24 3京都104R 4着/10頭+1.0秒 05/10 3京都65R 3着/13頭+0.7秒 04/11 2阪神54R 6着/15頭+0.7秒 02/21 1阪神12R 11着/14頭+3.5秒 01/31 1小倉37R 11着/16頭+1.0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 4.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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	チェファルー	岩田望	実1.2	×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（前走3着／125日ぶりの実戦）
前5走 03/29 2阪神25R 3着/12頭+0.1秒 03/14 1阪神75R 4着/17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 3.5着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 125日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.5% (オッズ暗示: 83.3%) ※ 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。
12	ゴールドアベニュー	酒井	実86.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（91日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟16R 7着/14頭+1.7秒 04/11 1福島13R 6着/16頭+0.4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 6.5着 △ ローテーション 91日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +314% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (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	サトノライトニング	川須	実118.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 13位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +421% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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	グリミスティ	菱田	実145.1	▽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／76日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都85R 10着/10頭+1.3秒 04/25 1福島53R 5着/16頭+0.6秒 02/14 1小倉75R 17着/18頭+3.3秒 01/24 1小倉16R 5着/18頭+0.4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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +535% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (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。
15	レッドジルベスター	西塚	実189.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 04/18 1福島34R 14着/15頭+3.3秒 02/22 1阪神24R 8着/14頭+2.8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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 105日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +731% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (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。
16	シェーネエルデ	Ｍデムーロ	実56.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 06/07 3阪神26R 11着/16頭+1.8秒 05/16 1新潟55R 9着/16頭+1.4秒 11/08 4京都15R 7着/9頭+1.4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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +221% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.7% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

チェファルー

騎手岩田望

単勝オッズ

1.2倍

AI期待値

-83%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10シャリキモン

14.2倍

EV +17%

▲6ゴリョウセイ

17.8倍

EV +36%

出走馬全16頭

×11

チェファルー

岩田望

1.2倍

-83%

›

○10

シャリキモン

角田和

14.2倍

+17%

›

▲6

ゴリョウセイ

コレット

17.8倍

+36%

›

△1

アージュドール

松若

18.0倍

+31%

›

△7

アイルドゥレーヴェ

☆田山

18.5倍

+29%

›

△2

ウェイヴムーン

田口

21.6倍

+37%

›

▽5

パンキー

西村淳

19.2倍

+21%

›

▽8

ソルアモール

団野

32.2倍

+87%

›

▽16

シェーネエルデ

Ｍデムーロ

56.5倍

+221%

›

▽3

スーパービジー

幸

84.7倍

+315%

›

▽4

ヴィーラー

富田

101.6倍

+391%

›

▽12

ゴールドアベニュー

酒井

86.0倍

+314%

›

▽13

サトノライトニング

川須

118.8倍

+421%

›

▽14

グリミスティ

菱田

145.1倍

+535%

›

▽15

レッドジルベスター

西塚

189.9倍

+731%

›

▽9

メイショウユウゲン

▲森田

238.8倍

+945%

›

💡 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)

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 10 シャリキモン実14.2倍期待値 +17% 推奨 12.1〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

※ 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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