中京 6R 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

6R 中京競馬場　発走 15:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トゥロン	富田	実93.0	B▽ A▽勝率5% EV+392% 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／76日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京812R 12着/16頭+1.2秒 02/21 1阪神110R 4着/16頭+0.6秒 01/18 1京都79R 1着/16頭勝利 11/08 4京都19R 4着/16頭+0.6秒 10/19 3京都73R 1着/12頭勝利
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) ▽ 前走実績前走 12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 0.7% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.3% / 期待値 +393% ※ 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	ゴールデンオスカー	高倉	実136.0	B× A▽勝率4% EV+419% 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／90日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都412R 15着/16頭+2.9秒 01/31 1東京19R 12着/16頭+1.3秒 10/05 4東京210R 11着/16頭+1.4秒 06/08 3東京212R 1着/14頭勝利 05/04 2東京412R 11着/16頭+1.5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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 90日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -79% (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 14位 / 勝率 3.8% / 期待値 +419% ※ 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	スナッピードレッサ	岩田望	実1.8	B🌟◎ A×勝率11% EV-79% 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67%と好調／前走2着）
前5走 06/06 3東京111R 2着/15頭+0.0秒 04/26 2東京212R 1着/16頭勝利 02/21 1東京77R 1着/16頭勝利 01/11 1中山39R 6着/14頭+1.5秒 11/23 5東京79R 4着/16頭+0.7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 67% (絶好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 46.8% (オッズ暗示: 55.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 11.3% / 期待値 -80% ※ 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	ランウインディ	団野	実104.6	B▽ A▽勝率5% EV+385% 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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 03/15 1中京29R 1着/15頭勝利 02/15 2京都612R 8着/16頭+0.9秒 10/12 3京都49R 4着/14頭+0.7秒 09/27 4阪神812R 2着/16頭+0.8秒 09/15 4阪神59R 5着/13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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 139日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (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 4.6% / 期待値 +386% ※ 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	シゲルソロソロ	幸	実88.2	B▽ A▽勝率5% EV+309% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（525日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1京都710R 6着/16頭+1.1秒 02/22 1京都710R 6着/16頭+1.1秒 02/22 1京都710R 6着/16頭+1.1秒 02/22 1京都710R 6着/16頭+1.1秒 02/22 1京都710R 6着/16頭+1.1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 6.0着 ○ 当競馬場適性 60走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 525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 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 4.6% / 期待値 +310% ※ 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	ホワイトガーベラ	田口	実229.4	B× A▽勝率4% EV+775% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.0着と低調／420日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3東京111R 11着/16頭+1.8秒 06/07 3東京111R 11着/16頭+1.8秒 06/07 3東京111R 11着/16頭+1.8秒 06/07 3東京111R 11着/16頭+1.8秒 06/07 3東京111R 11着/16頭+1.8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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 420日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 3.8% / 期待値 +776% ※ 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	スニーカースキル	コレット	実14.1	B△ A△勝率7% EV+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3着／76日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京812R 3着/16頭+0.5秒 05/03 3京都412R 2着/16頭+0.1秒 03/15 1阪神812R 1着/13頭勝利 01/18 1京都79R 5着/16頭+0.5秒 10/13 3京都57R 1着/15頭勝利
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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 7.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.5% / 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。
8	ニューオーリンズ	松若	実4.7	B○ A○勝率10% EV-52% 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2着／118日ぶりの実戦）
前5走 04/05 2阪神412R 2着/16頭+0.0秒 03/08 1阪神612R 1着/13頭勝利 01/11 1京都48R 5着/16頭+0.4秒 12/28 5阪神87R 1着/16頭勝利 07/27 3中京210R 9着/12頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 118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 13.3% (オッズ暗示: 21.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.1% / 期待値 -52% ※ 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	ヴィリアリート	西塚	実31.4	B▽ A△勝率6% EV+99% 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／前走勝利の勢い／83日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都612R 1着/14頭勝利 01/31 1小倉310R 16着/16頭+3.1秒 12/06 5阪神18R 7着/16頭+0.6秒 05/03 2京都311R 7着/13頭+1.7秒 02/23 1東京89R 8着/10頭+1.4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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 3.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.3% / 期待値 +99% ※ 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	ルシフェル	吉村	実22.4	B△ A▽勝率6% EV+41% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調／90日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都412R 10着/16頭+1.7秒 03/21 1中京310R 2着/16頭+0.4秒 01/24 1中山811R 18着/18頭+1.2秒 11/16 5東京410R 8着/11頭+0.8秒 09/06 4阪神110R 8着/12頭+0.6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) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 90日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 4.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.3% / 期待値 +42% ※ 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	レイズカイザー	西村淳	実65.2	B▽ A▽勝率5% EV+247% 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／468日ぶりの実戦）
前5走 04/20 2阪神810R 11着/16頭+1.2秒 04/20 2阪神810R 11着/16頭+1.2秒 04/20 2阪神810R 11着/16頭+1.2秒 04/20 2阪神810R 11着/16頭+1.2秒 04/20 2阪神810R 11着/16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戦の調子平均 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 468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 1.7% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.3% / 期待値 +248% ※ 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	ナッカーフェイス	秋山稔	実109.8	B× A▽勝率4% EV+326% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場72走で勝率33%と適性高／420日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3東京111R 7着/16頭+1.0秒 06/07 3東京111R 7着/16頭+1.0秒 06/07 3東京111R 7着/16頭+1.0秒 06/07 3東京111R 7着/16頭+1.0秒 06/07 3東京111R 7着/16頭+1.0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) ◎ 当競馬場適性 72走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 420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 0.2% (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 +327% ※ 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	ピエマンソン	Ｍデムーロ	実23.5	B▽ A▽勝率6% EV+48% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（98日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都110R 8着/11頭+0.8秒 03/21 1中京310R 9着/16頭+1.0秒 01/17 1京都611R 5着/16頭+0.8秒 12/21 5阪神69R 3着/16頭+0.1秒 10/26 3京都912R 1着/16頭勝利
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 7.3着 (不振) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 4.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7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。
14	リサシテーション	菱田	実5.8	B▲ A▲勝率9% EV-45% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/07 3阪神29R 1着/16頭勝利 04/12 2阪神65R 1着/16頭勝利 03/28 1中京51R 1着/16頭勝利 01/18 1京都76R 13着/18頭+1.1秒 12/28 5阪神82R 8着/17頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 11.2% (オッズ暗示: 17.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.4% / 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。
15	ヤマニンアストロン	坂井	実15.8	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（当競馬場4走で勝率25%と適性高／前走3着／90日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都412R 3着/16頭+0.1秒 03/21 1中京310R 11着/16頭+1.1秒 02/21 1阪神110R 3着/16頭+0.5秒 10/25 3京都810R 5着/13頭+0.1秒 09/27 4阪神810R 8着/16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 5.7着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 90日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 6.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.4% / 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。
16	メイショウクリフト	角田和	実318.0	B× A▽勝率4% EV+999% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率50%と適性高／直近3走平均13.0着と低調／573日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1中京110R 13着/16頭+0.8秒 01/05 1中京110R 13着/16頭+0.8秒 01/05 1中京110R 13着/16頭+0.8秒 01/05 1中京110R 13着/16頭+0.8秒 01/05 1中京110R 13着/16頭+0.8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 13.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 50% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 573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 0.2% (オッズ暗示: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 3.8% / 期待値 +1114% ※ 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 ×

スナッピードレッサ

騎手岩田望

単勝オッズ

1.8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

○A:○8ニューオーリンズ

4.7倍

EV -37%

▲A:▲14リサシテーション

5.8倍

EV -35%

出走馬全16頭

◎A:×3

スナッピードレッサ

岩田望

1.8倍

-15%

›

○A:○8

ニューオーリンズ

松若

4.7倍

-37%

›

▲A:▲14

リサシテーション

菱田

5.8倍

-35%

›

△A:△7

スニーカースキル

コレット

14.1倍

-7%

›

△A:△15

ヤマニンアストロン

坂井

15.8倍

+4%

›

△A:▽10

ルシフェル

吉村

22.4倍

-10%

›

▽A:▽13

ピエマンソン

Ｍデムーロ

23.5倍

-10%

›

▽A:△9

ヴィリアリート

西塚

31.4倍

›

▽A:▽11

レイズカイザー

西村淳

65.2倍

+13%

›

▽A:▽5

シゲルソロソロ

幸

88.2倍

-35%

›

▽A:▽1

トゥロン

富田

93.0倍

-32%

›

▽A:▽4

ランウインディ

団野

104.6倍

-23%

›

×A:▽12

ナッカーフェイス

秋山稔

109.8倍

-77%

›

×A:▽2

ゴールデンオスカー

高倉

136.0倍

-78%

›

×A:▽6

ホワイトガーベラ

田口

229.4倍

-64%

›

×A:▽16

メイショウクリフト

角田和

318.0倍

-50%

›

💡 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）

6R 中京競馬場　発走 15:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トゥロン	富田	実93.0	▽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／76日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京812R 12着/16頭+1.2秒 02/21 1阪神110R 4着/16頭+0.6秒 01/18 1京都79R 1着/16頭勝利 11/08 4京都19R 4着/16頭+0.6秒 10/19 3京都73R 1着/12頭勝利
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) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +392% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.3% (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。
2	ゴールデンオスカー	高倉	実136.0	▽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／90日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都412R 15着/16頭+2.9秒 01/31 1東京19R 12着/16頭+1.3秒 10/05 4東京210R 11着/16頭+1.4秒 06/08 3東京212R 1着/14頭勝利 05/04 2東京412R 11着/16頭+1.5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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 90日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +419% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.8% (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	スナッピードレッサ	岩田望	実1.8	×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67%と好調／前走2着）
前5走 06/06 3東京111R 2着/15頭+0.0秒 04/26 2東京212R 1着/16頭勝利 02/21 1東京77R 1着/16頭勝利 01/11 1中山39R 6着/14頭+1.5秒 11/23 5東京79R 4着/16頭+0.7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 67% (絶好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.3% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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	ランウインディ	団野	実104.6	▽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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 03/15 1中京29R 1着/15頭勝利 02/15 2京都612R 8着/16頭+0.9秒 10/12 3京都49R 4着/14頭+0.7秒 09/27 4阪神812R 2着/16頭+0.8秒 09/15 4阪神59R 5着/13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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 139日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +385% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (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。
5	シゲルソロソロ	幸	実88.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（525日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1京都710R 6着/16頭+1.1秒 02/22 1京都710R 6着/16頭+1.1秒 02/22 1京都710R 6着/16頭+1.1秒 02/22 1京都710R 6着/16頭+1.1秒 02/22 1京都710R 6着/16頭+1.1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 6.0着 ○ 当競馬場適性 60走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 525日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +309% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (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。
6	ホワイトガーベラ	田口	実229.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.0着と低調／420日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3東京111R 11着/16頭+1.8秒 06/07 3東京111R 11着/16頭+1.8秒 06/07 3東京111R 11着/16頭+1.8秒 06/07 3東京111R 11着/16頭+1.8秒 06/07 3東京111R 11着/16頭+1.8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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 420日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +775% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.8% (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。
7	スニーカースキル	コレット	実14.1	△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3着／76日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京812R 3着/16頭+0.5秒 05/03 3京都412R 2着/16頭+0.1秒 03/15 1阪神812R 1着/13頭勝利 01/18 1京都79R 5着/16頭+0.5秒 10/13 3京都57R 1着/15頭勝利
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) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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。
8	ニューオーリンズ	松若	実4.7	○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2着／118日ぶりの実戦）
前5走 04/05 2阪神412R 2着/16頭+0.0秒 03/08 1阪神612R 1着/13頭勝利 01/11 1京都48R 5着/16頭+0.4秒 12/28 5阪神87R 1着/16頭勝利 07/27 3中京210R 9着/12頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 118日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.1% (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。
9	ヴィリアリート	西塚	実31.4	△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／前走勝利の勢い／83日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都612R 1着/14頭勝利 01/31 1小倉310R 16着/16頭+3.1秒 12/06 5阪神18R 7着/16頭+0.6秒 05/03 2京都311R 7着/13頭+1.7秒 02/23 1東京89R 8着/10頭+1.4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) +99% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。
10	ルシフェル	吉村	実22.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調／90日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都412R 10着/16頭+1.7秒 03/21 1中京310R 2着/16頭+0.4秒 01/24 1中山811R 18着/18頭+1.2秒 11/16 5東京410R 8着/11頭+0.8秒 09/06 4阪神110R 8着/12頭+0.6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) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 90日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。
11	レイズカイザー	西村淳	実65.2	▽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／468日ぶりの実戦）
前5走 04/20 2阪神810R 11着/16頭+1.2秒 04/20 2阪神810R 11着/16頭+1.2秒 04/20 2阪神810R 11着/16頭+1.2秒 04/20 2阪神810R 11着/16頭+1.2秒 04/20 2阪神810R 11着/16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戦の調子平均 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 468日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +247% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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	ナッカーフェイス	秋山稔	実109.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場72走で勝率33%と適性高／420日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3東京111R 7着/16頭+1.0秒 06/07 3東京111R 7着/16頭+1.0秒 06/07 3東京111R 7着/16頭+1.0秒 06/07 3東京111R 7着/16頭+1.0秒 06/07 3東京111R 7着/16頭+1.0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) ◎ 当競馬場適性 72走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 420日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +326% (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。
13	ピエマンソン	Ｍデムーロ	実23.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（98日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都110R 8着/11頭+0.8秒 03/21 1中京310R 9着/16頭+1.0秒 01/17 1京都611R 5着/16頭+0.8秒 12/21 5阪神69R 3着/16頭+0.1秒 10/26 3京都912R 1着/16頭勝利
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 7.3着 (不振) △ ローテーション 98日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +48% (妙味あり) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。
14	リサシテーション	菱田	実5.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/07 3阪神29R 1着/16頭勝利 04/12 2阪神65R 1着/16頭勝利 03/28 1中京51R 1着/16頭勝利 01/18 1京都76R 13着/18頭+1.1秒 12/28 5阪神82R 8着/17頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 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 9.4% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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。
15	ヤマニンアストロン	坂井	実15.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率25%と適性高／前走3着／90日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都412R 3着/16頭+0.1秒 03/21 1中京310R 11着/16頭+1.1秒 02/21 1阪神110R 3着/16頭+0.5秒 10/25 3京都810R 5着/13頭+0.1秒 09/27 4阪神810R 8着/16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 5.7着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 90日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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。
16	メイショウクリフト	角田和	実318.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率50%と適性高／直近3走平均13.0着と低調／573日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1中京110R 13着/16頭+0.8秒 01/05 1中京110R 13着/16頭+0.8秒 01/05 1中京110R 13着/16頭+0.8秒 01/05 1中京110R 13着/16頭+0.8秒 01/05 1中京110R 13着/16頭+0.8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 13.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 50% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 573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 3.8% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

スナッピードレッサ

騎手岩田望

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-79%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8ニューオーリンズ

4.7倍

EV -52%

▲14リサシテーション

5.8倍

EV -45%

出走馬全16頭

×3

スナッピードレッサ

岩田望

1.8倍

-79%

›

○8

ニューオーリンズ

松若

4.7倍

-52%

›

▲14

リサシテーション

菱田

5.8倍

-45%

›

△7

スニーカースキル

コレット

14.1倍

+5%

›

△15

ヤマニンアストロン

坂井

15.8倍

+17%

›

△9

ヴィリアリート

西塚

31.4倍

+99%

›

▽13

ピエマンソン

Ｍデムーロ

23.5倍

+48%

›

▽10

ルシフェル

吉村

22.4倍

+41%

›

▽11

レイズカイザー

西村淳

65.2倍

+247%

›

▽1

トゥロン

富田

93.0倍

+392%

›

▽5

シゲルソロソロ

幸

88.2倍

+309%

›

▽4

ランウインディ

団野

104.6倍

+385%

›

▽12

ナッカーフェイス

秋山稔

109.8倍

+326%

›

▽2

ゴールデンオスカー

高倉

136.0倍

+419%

›

▽6

ホワイトガーベラ

田口

229.4倍

+775%

›

▽16

メイショウクリフト

角田和

318.0倍

+999%

›

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