中京 5R 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

5R 中京競馬場　発走 11:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ベラジオヴァレル	富田	実5.6	B▲ A▲勝率10% EV-42% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均9.0着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都92R 7着/14頭+2.2秒 01/04 1京都15R 11着/18頭+1.3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 9.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 19.7% (オッズ暗示: 17.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.2% / 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。
2	ゴールデンドラゴン	松若	実12.0	B△ A△勝率8% EV-5% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/06 3阪神16R 5着/16頭+1.6秒 02/15 1小倉81R 8着/16頭+0.9秒 01/24 1小倉11R 3着/10頭+0.9秒 10/19 3京都75R 9着/11頭+1.7秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 8.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.7% / 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。
3	クロンヌジャン	田口	実18.8	B△ A△勝率6% EV+17% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（63日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都112R 11着/16頭+2.2秒 05/09 3京都52R 2着/15頭+0.9秒 04/19 2阪神81R 3着/16頭+1.0秒 03/28 1中京54R 8着/14頭+2.7秒 11/24 3福島65R 9着/16頭+0.9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 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 5.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.1% / 期待値 +18% ※ 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	リリーサンダー	西村淳	実10.8	B△ A△勝率8% EV-14% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/06 3阪神16R 8着/16頭+2.1秒 05/16 3京都72R 4着/11頭+0.9秒 03/28 2阪神12R 3着/11頭+2.7秒 03/14 1中京13R 4着/13頭+0.6秒 03/01 1阪神43R 9着/12頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 9.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.8% / 期待値 -15% ※ 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	サラサダンディー	国分恭	実111.7	B× A▽勝率4% EV+369% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／62日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都123R 13着/16頭+2.1秒 03/29 2阪神22R 3着/9頭+1.0秒 03/15 1阪神82R 10着/14頭+2.2秒 02/21 1阪神12R 7着/14頭+2.7秒 11/23 4京都62R 6着/13頭+1.9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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (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 4.4% / 期待値 +370% ※ 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	チアフルラン	藤懸	実162.6	B× A▽勝率4% EV+486% 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／77日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都72R 6着/11頭+1.3秒 05/02 3京都32R 11着/15頭+2.6秒 04/18 2阪神72R 10着/16頭+2.9秒 03/08 1阪神62R 10着/16頭+1.0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 9.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 4.1% / 期待値 +487% ※ 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	ニシノエビガタメ	Ｍデムーロ	実73.3	B▽ A▽勝率5% EV+239% 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16R 11着/16頭+2.6秒 05/10 3京都63R 4着/12頭+0.4秒 03/29 2阪神22R 6着/9頭+2.0秒 03/15 1阪神82R 7着/14頭+1.1秒 01/12 1京都52R 11着/16頭+3.3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 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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 1.0% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.6% / 期待値 +240% ※ 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	メイショウジンソウ	太宰	実81.7	B▽ A▽勝率5% EV+272% 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 8 ◎ 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 11位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (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 4.6% / 期待値 +272% ※ 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	メイショウナナシロ	岩田望	実1.9	B🌟◎ A×勝率12% EV-76% 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／230日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5阪神41R 2着/11頭+0.1秒 11/22 4京都52R 3着/15頭+0.2秒 11/09 4京都21R 12着/16頭+1.4秒 08/31 4中京46R 8着/14頭+2.1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 5.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 230日休養明け × 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 33.7% (オッズ暗示: 52.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 12.1% / 期待値 -77% ※ 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	サンライズジャッジ	加藤	実154.4	B× A▽勝率4% EV+469% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（111日ぶりの実戦）
前5走 04/12 1福島23R 9着/15頭+3.3秒 03/21 1中京31R 5着/13頭+1.4秒 03/08 1阪神63R 7着/14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 7.0着 (不振) △ ローテーション 111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 0.3% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.1% / 期待値 +470% ※ 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	レディトゥアタック	酒井	実40.5	B▽ A▽勝率5% EV+125% 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／63日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都114R 11着/18頭+2.2秒 05/10 3京都65R 8着/13頭+1.2秒 04/19 3中山84R 11着/16頭+1.1秒 04/04 2阪神35R 16着/18頭+2.9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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.8% / 期待値 +125% ※ 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	カセノナユタ	△柴田裕	実335.8	B▽ A▽勝率4% EV+999% 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／182日ぶりの実戦）
前5走 01/31 2京都12R 6着/9頭+2.0秒 01/17 1京都63R 8着/13頭+2.2秒 01/11 1京都43R 14着/16頭+3.5秒 11/23 4京都61R 13着/14頭+4.2秒 11/09 4京都24R 16着/16頭+3.6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) △ ローテーション 182日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 4.1% / 期待値 +1168% ※ 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	レッドバベル	吉村	実39.9	B▽ A▽勝率5% EV+94% 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 7位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.3% / 期待値 +94% ※ 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	サトノグロリア	西塚	実4.7	B○ A○勝率11% EV-50% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.7% (オッズ暗示: 21.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 11.0% / 期待値 -50% ※ 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	ジャッキーバローズ	コレット	実63.0	B▽ A▽勝率5% EV+198% 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／125日ぶりの実戦）
前5走 03/29 2阪神22R 8着/9頭+2.4秒 03/08 1阪神63R 13着/14頭+3.7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 10.5着 (不振) △ ローテーション 125日休養明け × 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 1.0% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.7% / 期待値 +198% ※ 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	フォーシーファイン	団野	実92.6	B▽ A▽勝率5% EV+319% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／188日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1京都92R 12着/16頭+1.5秒 01/10 1京都36R 12着/18頭+2.1秒 11/16 4京都45R 5着/9頭+1.1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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 188日休養明け × 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 0.7% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.5% / 期待値 +319% ※ 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 ×

メイショウナナシロ

騎手岩田望

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-35%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○14サトノグロリア

4.7倍

EV -7%

▲A:▲1ベラジオヴァレル

5.6倍

EV +10%

出走馬全16頭

◎A:×9

メイショウナナシロ

岩田望

1.9倍

-35%

›

○A:○14

サトノグロリア

西塚

4.7倍

-7%

›

▲A:▲1

ベラジオヴァレル

富田

5.6倍

+10%

›

△A:△2

ゴールデンドラゴン

松若

12.0倍

-9%

›

△A:△4

リリーサンダー

西村淳

10.8倍

-27%

›

△A:△3

クロンヌジャン

田口

18.8倍

-26%

›

▽A:▽13

レッドバベル

吉村

39.9倍

-7%

›

▽A:▽11

レディトゥアタック

酒井

40.5倍

-31%

›

▽A:▽15

ジャッキーバローズ

コレット

63.0倍

-36%

›

▽A:▽7

ニシノエビガタメ

Ｍデムーロ

73.3倍

-25%

›

▽A:▽8

メイショウジンソウ

太宰

81.7倍

-41%

›

▽A:▽16

フォーシーファイン

団野

92.6倍

-34%

›

×A:▽5

サラサダンディー

国分恭

111.7倍

-60%

›

×A:▽10

サンライズジャッジ

加藤

154.4倍

-56%

›

×A:▽6

チアフルラン

藤懸

162.6倍

-53%

›

▽A:▽12

カセノナユタ

△柴田裕

335.8倍

-31%

›

💡 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）

5R 中京競馬場　発走 11:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ベラジオヴァレル	富田	実5.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均9.0着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都92R 7着/14頭+2.2秒 01/04 1京都15R 11着/18頭+1.3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 9.0着 (不振) × 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 10.2% (オッズ暗示: 17.9%) ※ 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	ゴールデンドラゴン	松若	実12.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/06 3阪神16R 5着/16頭+1.6秒 02/15 1小倉81R 8着/16頭+0.9秒 01/24 1小倉11R 3着/10頭+0.9秒 10/19 3京都75R 9着/11頭+1.7秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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。
3	クロンヌジャン	田口	実18.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（63日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都112R 11着/16頭+2.2秒 05/09 3京都52R 2着/15頭+0.9秒 04/19 2阪神81R 3着/16頭+1.0秒 03/28 1中京54R 8着/14頭+2.7秒 11/24 3福島65R 9着/16頭+0.9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 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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。
4	リリーサンダー	西村淳	実10.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/06 3阪神16R 8着/16頭+2.1秒 05/16 3京都72R 4着/11頭+0.9秒 03/28 2阪神12R 3着/11頭+2.7秒 03/14 1中京13R 4着/13頭+0.6秒 03/01 1阪神43R 9着/12頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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	サラサダンディー	国分恭	実111.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／62日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都123R 13着/16頭+2.1秒 03/29 2阪神22R 3着/9頭+1.0秒 03/15 1阪神82R 10着/14頭+2.2秒 02/21 1阪神12R 7着/14頭+2.7秒 11/23 4京都62R 6着/13頭+1.9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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +369% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (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。
6	チアフルラン	藤懸	実162.6	▽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／77日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都72R 6着/11頭+1.3秒 05/02 3京都32R 11着/15頭+2.6秒 04/18 2阪神72R 10着/16頭+2.9秒 03/08 1阪神62R 10着/16頭+1.0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 9.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +486% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (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。
7	ニシノエビガタメ	Ｍデムーロ	実73.3	▽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16R 11着/16頭+2.6秒 05/10 3京都63R 4着/12頭+0.4秒 03/29 2阪神22R 6着/9頭+2.0秒 03/15 1阪神82R 7着/14頭+1.1秒 01/12 1京都52R 11着/16頭+3.3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 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +239% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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	メイショウジンソウ	太宰	実81.7	▽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 8 ◎ 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 10位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +272% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (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。
9	メイショウナナシロ	岩田望	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（前走2着／230日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5阪神41R 2着/11頭+0.1秒 11/22 4京都52R 3着/15頭+0.2秒 11/09 4京都21R 12着/16頭+1.4秒 08/31 4中京46R 8着/14頭+2.1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 5.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 230日休養明け × 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 12.1% (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。
10	サンライズジャッジ	加藤	実154.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（111日ぶりの実戦）
前5走 04/12 1福島23R 9着/15頭+3.3秒 03/21 1中京31R 5着/13頭+1.4秒 03/08 1阪神63R 7着/14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 7.0着 (不振) △ ローテーション 111日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +469% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (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。
11	レディトゥアタック	酒井	実40.5	▽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／63日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都114R 11着/18頭+2.2秒 05/10 3京都65R 8着/13頭+1.2秒 04/19 3中山84R 11着/16頭+1.1秒 04/04 2阪神35R 16着/18頭+2.9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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +125% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
12	カセノナユタ	△柴田裕	実335.8	▽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／182日ぶりの実戦）
前5走 01/31 2京都12R 6着/9頭+2.0秒 01/17 1京都63R 8着/13頭+2.2秒 01/11 1京都43R 14着/16頭+3.5秒 11/23 4京都61R 13着/14頭+4.2秒 11/09 4京都24R 16着/16頭+3.6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) △ ローテーション 182日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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。
13	レッドバベル	吉村	実39.9	▽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 7位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +94% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
14	サトノグロリア	西塚	実4.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 4.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.0% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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。
15	ジャッキーバローズ	コレット	実63.0	▽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／125日ぶりの実戦）
前5走 03/29 2阪神22R 8着/9頭+2.4秒 03/08 1阪神63R 13着/14頭+3.7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 10.5着 (不振) △ ローテーション 125日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +198% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (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。
16	フォーシーファイン	団野	実92.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／188日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1京都92R 12着/16頭+1.5秒 01/10 1京都36R 12着/18頭+2.1秒 11/16 4京都45R 5着/9頭+1.1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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 188日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +319% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (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

メイショウナナシロ

騎手岩田望

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-76%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○14サトノグロリア

4.7倍

EV -50%

▲1ベラジオヴァレル

5.6倍

EV -42%

出走馬全16頭

×9

メイショウナナシロ

岩田望

1.9倍

-76%

›

○14

サトノグロリア

西塚

4.7倍

-50%

›

▲1

ベラジオヴァレル

富田

5.6倍

-42%

›

△4

リリーサンダー

西村淳

10.8倍

-14%

›

△2

ゴールデンドラゴン

松若

12.0倍

-5%

›

△3

クロンヌジャン

田口

18.8倍

+17%

›

▽13

レッドバベル

吉村

39.9倍

+94%

›

▽11

レディトゥアタック

酒井

40.5倍

+125%

›

▽15

ジャッキーバローズ

コレット

63.0倍

+198%

›

▽8

メイショウジンソウ

太宰

81.7倍

+272%

›

▽7

ニシノエビガタメ

Ｍデムーロ

73.3倍

+239%

›

▽16

フォーシーファイン

団野

92.6倍

+319%

›

▽5

サラサダンディー

国分恭

111.7倍

+369%

›

▽10

サンライズジャッジ

加藤

154.4倍

+469%

›

▽6

チアフルラン

藤懸

162.6倍

+486%

›

▽12

カセノナユタ

△柴田裕

335.8倍

+999%

›

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