中京 7R 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

7R 中京競馬場　発走 15:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ケーブパール	西塚	実9.9	B▲ A▲勝率10% EV+0% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（146日ぶりの実戦）
前5走 03/08 1阪神610R 8着/14頭+0.3秒 01/25 1京都910R 10着/18頭+0.4秒 10/25 3京都810R 4着/13頭+0.1秒 09/15 4阪神510R 1着/9頭勝利 08/30 4中京310R 2着/11頭+0.1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 7.3着 (不振) △ ローテーション 146日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 10.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.2% / 期待値 +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	アンドゥーリル	川田	実1.6	B🌟◎ A×勝率14% 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（83日ぶりの実戦）
前5走 05/10 2東京611R 8着/18頭+0.7秒 04/04 2阪神311R 8着/14頭+1.3秒 12/27 5中山711R 7着/16頭+0.6秒 10/18 4東京69R 1着/7頭勝利 08/10 3中京63R 1着/12頭勝利
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 7.7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 45.4% (オッズ暗示: 62.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 14.5% / 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。
3	オールセインツ	富田	実32.3	B▽ A▽勝率7% EV+119% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（168日ぶりの実戦）
前5走 02/14 2京都510R 12着/16頭+1.6秒 01/10 1中山311R 4着/17頭+0.4秒 12/14 5阪神49R 7着/15頭+0.9秒 08/30 3新潟311R 12着/16頭+1.7秒 07/20 2小倉811R 5着/16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戦の調子平均 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 168日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.8% / 期待値 +119% ※ 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	ミエスペランサ	西村淳	実19.0	B▽ A▽勝率8% EV+46% 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9.0着と低調／76日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟611R 13着/16頭+0.7秒 03/28 1中京511R 4着/16頭+0.3秒 02/10 1東京410R 10着/11頭+1.1秒 12/07 5阪神210R 4着/18頭+0.3秒 10/12 3京都410R 5着/13頭+0.2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) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 5.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.7% / 期待値 +46% ※ 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	キングメーカー推奨	Ｍデムーロ	実13.2	B△ A△勝率9% EV+19% 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 05/31 2東京1210R 13着/17頭+0.7秒 05/17 3京都810R 3着/13頭+0.1秒 04/26 3京都210R 6着/18頭+0.5秒 02/10 2京都49R 9着/13頭+0.8秒 01/11 1京都410R 5着/15頭+0.7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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 7.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 9.1% / 期待値 +20% ※ 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	ハワイアンティアレ推奨	吉村	実18.7	B▽ A▽勝率8% EV+51% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（当競馬場4走で勝率25%と適性高）
前5走 05/17 3京都810R 10着/13頭+0.3秒 05/02 1新潟111R 8着/15頭+1.9秒 03/01 1阪神410R 14着/14頭+2.7秒 01/31 2京都111R 4着/13頭+0.8秒 01/11 1京都410R 12着/15頭+1.1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 10.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 3.5% (オッズ暗示: 5.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.1% / 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。
7	ミストレス	坂井	実44.2	B▽ A▽勝率6% EV+183% 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／104日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神811R 9着/10頭+1.2秒 04/05 2阪神410R 17着/18頭+1.5秒 03/08 1阪神610R 13着/14頭+0.9秒 12/21 5阪神612R 11着/14頭+0.8秒 12/06 5中京111R 5着/12頭+0.4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 13.0着 (不振) △ ローテーション 104日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 6.4% / 期待値 +183% ※ 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	テラメリタ	酒井	実11.1	B△ A△勝率9% EV+4% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 03/22 1阪神109R 1着/8頭勝利 02/22 1阪神29R 2着/10頭+0.0秒 12/28 5阪神89R 5着/12頭+0.3秒 12/07 5中京210R 3着/13頭+0.2秒 09/27 4阪神88R 3着/13頭+0.4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) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 132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 5.8% (オッズ暗示: 9.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.4% / 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。
9	ノクナレア	団野	実6.6	B○ A○勝率11% EV-24% 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67%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／62日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都1212R 6着/18頭+0.7秒 03/28 1中京512R 1着/16頭勝利 12/21 5中京66R 1着/16頭勝利 07/26 3中京112R 3着/10頭+0.3秒 06/14 3阪神39R 2着/13頭+0.4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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) × 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 9.5% (オッズ暗示: 15.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 11.4% / 期待値 -25% ※ 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	エポックヴィーナス推奨	田山	実17.9	B△ A△勝率9% EV+66% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（当競馬場4走で勝率25%と適性高）
前5走 05/17 3京都810R 6着/13頭+0.2秒 04/11 2阪神511R 7着/10頭+0.6秒 03/28 1中京511R 7着/16頭+0.6秒 12/28 5中山812R 9着/16頭+1.1秒 11/08 4京都110R 3着/12頭+0.1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 6.7着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 5.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.3% / 期待値 +67% ※ 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	アイルシャイン	コレット	実33.7	B▽ A▽勝率7% EV+142% 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100%と適性高／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/04 3京都512R 1着/10頭勝利 05/04 3京都512R 1着/10頭勝利 05/04 3京都512R 1着/10頭勝利 05/04 3京都512R 1着/10頭勝利 05/04 3京都512R 1着/10頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 100% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 819日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 7.2% / 期待値 +143% ※ 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 ×

アンドゥーリル

騎手川田

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

-27%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○9ノクナレア

6.6倍

EV -37%

▲A:▲1ケーブパール

9.9倍

EV -5%

出走馬全11頭

◎A:×2

アンドゥーリル

川田

1.6倍

-27%

›

○A:○9

ノクナレア

団野

6.6倍

-37%

›

▲A:▲1

ケーブパール

西塚

9.9倍

-5%

›

△A:△5

キングメーカー

Ｍデムーロ

13.2倍

+10%

›

△A:△10

エポックヴィーナス

田山

17.9倍

+21%

›

△A:△8

テラメリタ

酒井

11.1倍

-36%

›

▽A:▽4

ミエスペランサ

西村淳

19.0倍

-21%

›

▽A:▽6

ハワイアンティアレ

吉村

18.7倍

-34%

›

▽A:▽3

オールセインツ

富田

32.3倍

+2%

›

▽A:▽11

アイルシャイン

コレット

33.7倍

-19%

›

▽A:▽7

ミストレス

坂井

44.2倍

-33%

›

💡 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)

単勝 10 エポックヴィーナス実17.9倍期待値 +21% 推奨 14.8〜30.0倍 ¥200 ❌不的中
単勝 6 ハワイアンティアレ確定16.1倍期待値 -35% 推奨 28.6〜30.0倍 ¥100 🎯的中1着確定 16.1倍1,610円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 10 エポックヴィーナス実17.9倍期待値 +21% 推奨 14.8〜30.0倍 ¥100 ❌不的中
単勝 5 キングメーカー実13.2倍期待値 +10% 推奨 12.0〜30.0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

7R 中京競馬場　発走 15:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ケーブパール	西塚	実9.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（146日ぶりの実戦）
前5走 03/08 1阪神610R 8着/14頭+0.3秒 01/25 1京都910R 10着/18頭+0.4秒 10/25 3京都810R 4着/13頭+0.1秒 09/15 4阪神510R 1着/9頭勝利 08/30 4中京310R 2着/11頭+0.1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 7.3着 (不振) △ ローテーション 146日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 10.1%) ※ 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	アンドゥーリル	川田	実1.6	×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（83日ぶりの実戦）
前5走 05/10 2東京611R 8着/18頭+0.7秒 04/04 2阪神311R 8着/14頭+1.3秒 12/27 5中山711R 7着/16頭+0.6秒 10/18 4東京69R 1着/7頭勝利 08/10 3中京63R 1着/12頭勝利
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 7.7着 (不振) × 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 14.5% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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。
3	オールセインツ	富田	実32.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（168日ぶりの実戦）
前5走 02/14 2京都510R 12着/16頭+1.6秒 01/10 1中山311R 4着/17頭+0.4秒 12/14 5阪神49R 7着/15頭+0.9秒 08/30 3新潟311R 12着/16頭+1.7秒 07/20 2小倉811R 5着/16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戦の調子平均 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 168日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +119% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.8% (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。
4	ミエスペランサ	西村淳	実19.0	▽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9.0着と低調／76日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟611R 13着/16頭+0.7秒 03/28 1中京511R 4着/16頭+0.3秒 02/10 1東京410R 10着/11頭+1.1秒 12/07 5阪神210R 4着/18頭+0.3秒 10/12 3京都410R 5着/13頭+0.2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) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 7.7% (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。
5	キングメーカー推奨	Ｍデムーロ	実13.2	△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 05/31 2東京1210R 13着/17頭+0.7秒 05/17 3京都810R 3着/13頭+0.1秒 04/26 3京都210R 6着/18頭+0.5秒 02/10 2京都49R 9着/13頭+0.8秒 01/11 1京都410R 5着/15頭+0.7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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13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 9.1% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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。
6	ハワイアンティアレ推奨	吉村	実18.7	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+51%の中穴候補（当競馬場4走で勝率25%と適性高）
前5走 05/17 3京都810R 10着/13頭+0.3秒 05/02 1新潟111R 8着/15頭+1.9秒 03/01 1阪神410R 14着/14頭+2.7秒 01/31 2京都111R 4着/13頭+0.8秒 01/11 1京都410R 12着/15頭+1.1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 10.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +51% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (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。
7	ミストレス	坂井	実44.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調／104日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神811R 9着/10頭+1.2秒 04/05 2阪神410R 17着/18頭+1.5秒 03/08 1阪神610R 13着/14頭+0.9秒 12/21 5阪神612R 11着/14頭+0.8秒 12/06 5中京111R 5着/12頭+0.4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 13.0着 (不振) △ ローテーション 104日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +183% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
8	テラメリタ	酒井	実11.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 03/22 1阪神109R 1着/8頭勝利 02/22 1阪神29R 2着/10頭+0.0秒 12/28 5阪神89R 5着/12頭+0.3秒 12/07 5中京210R 3着/13頭+0.2秒 09/27 4阪神88R 3着/13頭+0.4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) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 132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 9.4% (オッズ暗示: 9.0%) ※ 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。
9	ノクナレア	団野	実6.6	○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67%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／62日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都1212R 6着/18頭+0.7秒 03/28 1中京512R 1着/16頭勝利 12/21 5中京66R 1着/16頭勝利 07/26 3中京112R 3着/10頭+0.3秒 06/14 3阪神39R 2着/13頭+0.4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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.4% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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	エポックヴィーナス推奨	田山	実17.9	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+66%の中穴候補（当競馬場4走で勝率25%と適性高）
前5走 05/17 3京都810R 6着/13頭+0.2秒 04/11 2阪神511R 7着/10頭+0.6秒 03/28 1中京511R 7着/16頭+0.6秒 12/28 5中山812R 9着/16頭+1.1秒 11/08 4京都110R 3着/12頭+0.1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 6.7着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +66% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.3% (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。
11	アイルシャイン	コレット	実33.7	▽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100%と適性高／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/04 3京都512R 1着/10頭勝利 05/04 3京都512R 1着/10頭勝利 05/04 3京都512R 1着/10頭勝利 05/04 3京都512R 1着/10頭勝利 05/04 3京都512R 1着/10頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 100% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 819日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +142% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

アンドゥーリル

騎手川田

単勝オッズ

1.6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

○9ノクナレア

6.6倍

EV -24%

▲1ケーブパール

9.9倍

EV +0%

出走馬全11頭

×2

アンドゥーリル

川田

1.6倍

-76%

›

○9

ノクナレア

団野

6.6倍

-24%

›

▲1

ケーブパール

西塚

9.9倍

+0%

›

△8

テラメリタ

酒井

11.1倍

+4%

›

△10

エポックヴィーナス

田山

17.9倍

+66%

›

△5

キングメーカー

Ｍデムーロ

13.2倍

+19%

›

▽6

ハワイアンティアレ

吉村

18.7倍

+51%

›

▽4

ミエスペランサ

西村淳

19.0倍

+46%

›

▽11

アイルシャイン

コレット

33.7倍

+142%

›

▽3

オールセインツ

富田

32.3倍

+119%

›

▽7

ミストレス

坂井

44.2倍

+183%

›

💡 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)

単勝 10 エポックヴィーナス実17.9倍期待値 +67% 推奨 10.7〜30.0倍 ¥200 ❌不的中
単勝 6 ハワイアンティアレ確定16.1倍期待値 +52% 推奨 12.3〜30.0倍 ¥100 🎯的中1着確定 16.1倍1,610円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 10 エポックヴィーナス実17.9倍期待値 +67% 推奨 10.7〜30.0倍 ¥100 ❌不的中
単勝 5 キングメーカー実13.2倍期待値 +20% 推奨 11.0〜30.0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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