中京 4R 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

4R 中京競馬場　発走 11:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エアリアルグレース	国分恭	実196.9	B× A▽勝率4% EV+666% 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／69日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都101R 7着/15頭+1.6秒 05/09 3京都54R 13着/15頭+2.1秒 03/21 1中京35R 14着/18頭+2.7秒 03/01 1阪神45R 11着/13頭+1.8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 11.3着 (不振) × 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 16位 / 勝率 3.9% / 期待値 +667% ※ 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	タントレーベル	松若	実33.9	B▽ A▽勝率5% EV+64% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 06/06 3阪神13R 4着/16頭+1.8秒 04/11 2阪神51R 10着/16頭+2.0秒 03/29 2阪神21R 5着/14頭+0.3秒 01/24 1京都81R 9着/12頭+0.9秒 12/27 5阪神73R 15着/16頭+2.3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 6.3着 × 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 1.8% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.8% / 期待値 +64% ※ 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	ヤマニンエルファバ	団野	実5.9	B▲ A▲勝率10% EV-42% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（90日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都43R 9着/15頭+1.2秒 04/04 2阪神31R 2着/16頭+0.4秒 11/22 4京都56R 10着/16頭+2.3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 7.0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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.9% (オッズ暗示: 16.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.7% / 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。
4	ベイニーニャ	長岡	実9.7	B△ A△勝率8% EV-22% 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9.0着と低調／172日ぶりの実戦）
前5走 02/10 2京都45R 9着/16頭+1.7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 9.0着 (不振) △ ローテーション 172日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 10.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.9% / 期待値 -23% ※ 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	スマートエトワール	コレット	実20.6	B▽ A▽勝率6% EV+25% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調／76日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟66R 7着/13頭+0.9秒 01/24 1京都83R 13着/16頭+1.6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 10.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 4.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.1% / 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	キーテーマ	秋山稔	実52.4	B▽ A▽勝率4% EV+134% 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 06/07 3阪神22R 10着/15頭+1.0秒 05/23 3京都95R 7着/14頭+1.0秒 03/22 1阪神104R 7着/17頭+0.4秒 03/01 1阪神45R 6着/13頭+1.3秒 10/26 3京都93R 6着/10頭+0.8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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 1.1% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.5% / 期待値 +134% ※ 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	ガビーズデトワール	幸	実133.8	B× A▽勝率4% EV+421% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.5着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神32R 12着/16頭+3.6秒 01/05 1京都23R 9着/14頭+2.1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 10.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 119日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (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 3.9% / 期待値 +421% ※ 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	キミガスキダ	藤懸	実121.1	B× A▽勝率4% EV+373% 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／90日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都41R 9着/15頭+1.8秒 01/11 1京都412R 16着/18頭+3.3秒 10/18 3京都65R 9着/13頭+2.1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 11.3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) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 3.9% / 期待値 +373% ※ 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	ウンナターシャ	坂井	実3.4	B◎ A×勝率11% EV-62% 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2着／62日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都121R 2着/16頭+0.2秒 05/03 3京都43R 7着/15頭+1.1秒 03/07 1阪神51R 5着/14頭+0.5秒 02/14 2京都51R 2着/13頭+0.4秒 12/07 5阪神21R 6着/10頭+1.9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 4.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.2% (オッズ暗示: 29.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 10.9% / 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。
10	クラテロス	岩田望	実12.7	B△ A△勝率7% EV-17% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／217日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5阪神76R 3着/11頭+1.9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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 217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 6.9% (オッズ暗示: 7.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.5% / 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。
11	アスタウイン	川須	実106.8	B▽ A▽勝率4% EV+350% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（66日ぶりの実戦）
前5走 05/27 園田10R 6着/10頭+2.1秒 02/01 2京都21R 9着/13頭+2.7秒 01/10 1京都31R 7着/16頭+1.8秒 11/02 3京都113R 12着/16頭+3.7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 7.3着 (不振) △ 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: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.2% / 期待値 +350% ※ 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	ラミアスペランツァ	西村淳	実5.9	B△ A△勝率9% EV-48% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（70日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟72R 4着/15頭+0.7秒 03/21 1中京36R 10着/18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 7.0着 (不振) × 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 10.0% (オッズ暗示: 16.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.7% / 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。
13	タガノアルテミス	西塚	実20.1	B▽ A▽勝率5% EV+7% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／70日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟72R 2着/15頭+0.4秒 03/28 1中京52R 7着/13頭+1.4秒 03/18 笠松8R 2着/8頭+0.0秒 01/05 1京都21R 5着/14頭+1.2秒 11/01 4東京104R 11着/16頭+2.6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 3.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 5.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.3% / 期待値 +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	メイショウメゴヒメ	田口	実17.0	B▽ A▽勝率6% EV0% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（62日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都121R 6着/16頭+1.4秒 05/10 3京都61R 3着/11頭+0.8秒 04/18 2阪神71R 4着/15頭+0.4秒 01/10 1京都31R 6着/16頭+1.6秒 12/27 5阪神72R 8着/11頭+5.0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 4.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 5.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.9% / 期待値 -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。
15	フィデリス	川田	実5.0	B○ A○勝率10% EV-50% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（69日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都101R 4着/15頭+1.2秒 03/21 1阪神91R 2着/10頭+0.2秒 03/14 1阪神75R 11着/17頭+1.1秒 01/10 1京都35R 9着/18頭+0.9秒 11/16 4京都43R 6着/15頭+1.3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 5.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 21.2% (オッズ暗示: 20.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.8% / 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。
16	メイショウマグナ	太宰	実111.1	B× A▽勝率4% EV+337% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都61R 6着/11頭+1.8秒 04/25 3京都16R 10着/16頭+1.2秒 01/31 2京都16R 9着/16頭+0.8秒 01/12 1京都55R 11着/18頭+1.6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 8.3着 (不振) × 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 0.4% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 3.9% / 期待値 +337% ※ 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 ×

ウンナターシャ

騎手坂井

単勝オッズ

3.4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:○15フィデリス

5.0倍

EV +5%

▲A:▲3ヤマニンエルファバ

5.9倍

EV -17%

出走馬全16頭

◎A:×9

ウンナターシャ

坂井

3.4倍

-28%

›

○A:○15

フィデリス

川田

5.0倍

+5%

›

▲A:▲3

ヤマニンエルファバ

団野

5.9倍

-17%

›

△A:△12

ラミアスペランツァ

西村淳

5.9倍

-41%

›

△A:△4

ベイニーニャ

長岡

9.7倍

-3%

›

△A:△10

クラテロス

岩田望

12.7倍

-12%

›

▽A:▽14

メイショウメゴヒメ

田口

17.0倍

-28%

›

▽A:▽13

タガノアルテミス

西塚

20.1倍

-19%

›

▽A:▽5

スマートエトワール

コレット

20.6倍

-17%

›

▽A:▽2

タントレーベル

松若

33.9倍

-38%

›

▽A:▽6

キーテーマ

秋山稔

52.4倍

-42%

›

▽A:▽11

アスタウイン

川須

106.8倍

-18%

›

×A:▽16

メイショウマグナ

太宰

111.1倍

-57%

›

×A:▽8

キミガスキダ

藤懸

121.1倍

-73%

›

×A:▽7

ガビーズデトワール

幸

133.8倍

-70%

›

×A:▽1

エアリアルグレース

国分恭

196.9倍

-56%

›

💡 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）

4R 中京競馬場　発走 11:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エアリアルグレース	国分恭	実196.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調／69日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都101R 7着/15頭+1.6秒 05/09 3京都54R 13着/15頭+2.1秒 03/21 1中京35R 14着/18頭+2.7秒 03/01 1阪神45R 11着/13頭+1.8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 11.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +666% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (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。
2	タントレーベル	松若	実33.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 06/06 3阪神13R 4着/16頭+1.8秒 04/11 2阪神51R 10着/16頭+2.0秒 03/29 2阪神21R 5着/14頭+0.3秒 01/24 1京都81R 9着/12頭+0.9秒 12/27 5阪神73R 15着/16頭+2.3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 6.3着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +64% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (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。
3	ヤマニンエルファバ	団野	実5.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（90日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都43R 9着/15頭+1.2秒 04/04 2阪神31R 2着/16頭+0.4秒 11/22 4京都56R 10着/16頭+2.3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 7.0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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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	ベイニーニャ	長岡	実9.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均9.0着と低調／172日ぶりの実戦）
前5走 02/10 2京都45R 9着/16頭+1.7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 9.0着 (不振) △ ローテーション 172日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.9% (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。
5	スマートエトワール	コレット	実20.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調／76日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟66R 7着/13頭+0.9秒 01/24 1京都83R 13着/16頭+1.6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 10.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。
6	キーテーマ	秋山稔	実52.4	▽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 06/07 3阪神22R 10着/15頭+1.0秒 05/23 3京都95R 7着/14頭+1.0秒 03/22 1阪神104R 7着/17頭+0.4秒 03/01 1阪神45R 6着/13頭+1.3秒 10/26 3京都93R 6着/10頭+0.8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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +134% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (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。
7	ガビーズデトワール	幸	実133.8	▽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／119日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神32R 12着/16頭+3.6秒 01/05 1京都23R 9着/14頭+2.1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 10.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 119日休養明け 🌟◎ 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 3.9% (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。
8	キミガスキダ	藤懸	実121.1	▽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／90日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都41R 9着/15頭+1.8秒 01/11 1京都412R 16着/18頭+3.3秒 10/18 3京都65R 9着/13頭+2.1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 11.3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) +373% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (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。
9	ウンナターシャ	坂井	実3.4	×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（前走2着／62日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都121R 2着/16頭+0.2秒 05/03 3京都43R 7着/15頭+1.1秒 03/07 1阪神51R 5着/14頭+0.5秒 02/14 2京都51R 2着/13頭+0.4秒 12/07 5阪神21R 6着/10頭+1.9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 4.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 10.9% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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	クラテロス	岩田望	実12.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／217日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5阪神76R 3着/11頭+1.9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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 217日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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。
11	アスタウイン	川須	実106.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（66日ぶりの実戦）
前5走 05/27 園田10R 6着/10頭+2.1秒 02/01 2京都21R 9着/13頭+2.7秒 01/10 1京都31R 7着/16頭+1.8秒 11/02 3京都113R 12着/16頭+3.7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 7.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +350% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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	ラミアスペランツァ	西村淳	実5.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（70日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟72R 4着/15頭+0.7秒 03/21 1中京36R 10着/18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 7.0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 8.7% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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	タガノアルテミス	西塚	実20.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／70日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟72R 2着/15頭+0.4秒 03/28 1中京52R 7着/13頭+1.4秒 03/18 笠松8R 2着/8頭+0.0秒 01/05 1京都21R 5着/14頭+1.2秒 11/01 4東京104R 11着/16頭+2.6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 3.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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。
14	メイショウメゴヒメ	田口	実17.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（62日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都121R 6着/16頭+1.4秒 05/10 3京都61R 3着/11頭+0.8秒 04/18 2阪神71R 4着/15頭+0.4秒 01/10 1京都31R 6着/16頭+1.6秒 12/27 5阪神72R 8着/11頭+5.0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 4.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.9% (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。
15	フィデリス	川田	実5.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（69日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都101R 4着/15頭+1.2秒 03/21 1阪神91R 2着/10頭+0.2秒 03/14 1阪神75R 11着/17頭+1.1秒 01/10 1京都35R 9着/18頭+0.9秒 11/16 4京都43R 6着/15頭+1.3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 5.7着 × 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 9.8% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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。
16	メイショウマグナ	太宰	実111.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都61R 6着/11頭+1.8秒 04/25 3京都16R 10着/16頭+1.2秒 01/31 2京都16R 9着/16頭+0.8秒 01/12 1京都55R 11着/18頭+1.6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 8.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +337% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ウンナターシャ

騎手坂井

単勝オッズ

3.4倍

AI期待値

-62%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○15フィデリス

5.0倍

EV -50%

▲3ヤマニンエルファバ

5.9倍

EV -42%

出走馬全16頭

×9

ウンナターシャ

坂井

3.4倍

-62%

›

○15

フィデリス

川田

5.0倍

-50%

›

▲3

ヤマニンエルファバ

団野

5.9倍

-42%

›

△12

ラミアスペランツァ

西村淳

5.9倍

-48%

›

△4

ベイニーニャ

長岡

9.7倍

-22%

›

△10

クラテロス

岩田望

12.7倍

-17%

›

▽5

スマートエトワール

コレット

20.6倍

+25%

›

▽14

メイショウメゴヒメ

田口

17.0倍

›

▽13

タガノアルテミス

西塚

20.1倍

+7%

›

▽2

タントレーベル

松若

33.9倍

+64%

›

▽6

キーテーマ

秋山稔

52.4倍

+134%

›

▽11

アスタウイン

川須

106.8倍

+350%

›

▽16

メイショウマグナ

太宰

111.1倍

+337%

›

▽8

キミガスキダ

藤懸

121.1倍

+373%

›

▽7

ガビーズデトワール

幸

133.8倍

+421%

›

▽1

エアリアルグレース

国分恭

196.9倍

+666%

›

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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）

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