中京 8R 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

8R 中京競馬場　発走 16:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	メイショウクーガー	中井	実48.2	B▽ A▽勝率7% EV+223% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率0%と苦戦傾向／433日ぶりの実戦）
前5走 05/25 1新潟812R 4着/15頭+0.5秒 05/25 1新潟812R 4着/15頭+0.5秒 05/25 1新潟812R 4着/15頭+0.5秒 05/25 1新潟812R 4着/15頭+0.5秒 05/25 1新潟812R 4着/15頭+0.5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 4.0着 × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 433日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.7% / 期待値 +224% ※ 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	ホープエトワール	秋山稔	実393.5	B▽ A▽勝率5% EV+999% 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 2 ◎ 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 12位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) 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 13位 / 勝率 4.8% / 期待値 +1782% ※ 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	ビルンバウム	松若	実17.7	B△ A△勝率8% EV+39% 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／前走勝利の勢い／70日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都97R 1着/16頭勝利 04/19 2阪神88R 4着/11頭+0.5秒 03/29 2阪神29R 2着/15頭+1.0秒 04/20 2阪神88R 8着/13頭+2.4秒 04/05 2阪神36R 5着/7頭+1.7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 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 5.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.9% / 期待値 +40% ※ 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	ボクマダネムイヨ	西村淳	実7.0	B○ A○勝率12% EV-15% 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5走 06/06 3阪神110R 5着/12頭+1.2秒 05/24 3京都106R 1着/15頭勝利 02/22 1東京89R 4着/10頭+1.1秒 01/31 2京都17R 8着/11頭+0.8秒 01/10 1京都34R 3着/11頭+0.4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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.4% (オッズ暗示: 14.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.0% / 期待値 -16% ※ 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	メイケイロゼッタ	酒井	実111.2	B▽ A▽勝率5% EV+463% 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走平均9.3着と低調／69日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都108R 7着/12頭+1.1秒 05/09 3京都512R 10着/13頭+1.7秒 01/18 1京都710R 11着/16頭+1.0秒 12/28 5阪神88R 9着/13頭+1.0秒 12/13 5中京310R 12着/16頭+0.9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 9.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.1% / 期待値 +463% ※ 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	テンエースワン	Ｍデムーロ	実52.5	B▽ A▽勝率6% EV+229% 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 05/09 3京都57R 1着/11頭勝利 03/28 1中京59R 7着/9頭+2.1秒 03/08 1阪神66R 3着/9頭+0.5秒 01/18 1京都77R 4着/11頭+0.5秒 01/11 1京都46R 7着/14頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.3% / 期待値 +230% ※ 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	エンマ	高倉	実91.7	B▽ A▽勝率6% EV+453% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（62日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都129R 9着/10頭+1.6秒 03/28 2阪神112R 8着/14頭+1.4秒 03/15 1阪神88R 3着/11頭+0.3秒 02/28 1阪神39R 9着/9頭+1.5秒 01/18 1京都77R 1着/11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戦の調子平均 6.7着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.0% / 期待値 +454% ※ 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	ソウルアンドジャズ推奨	川須	実23.5	B△ A△勝率9% EV+107% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+32%の妙味（当競馬場3走で勝率33%と適性高）
前5走 05/31 3京都129R 7着/10頭+1.2秒 05/17 3京都88R 4着/8頭+0.3秒 04/12 2阪神68R 9着/11頭+2.0秒 03/15 2中山69R 3着/11頭+0.7秒 02/14 2京都58R 4着/13頭+0.1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 6.7着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 4.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.8% / 期待値 +107% ※ 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	タガノマルアフ	菱田	実126.5	B× A▽勝率5% EV+534% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走平均12.3着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟410R 11着/14頭+1.5秒 11/29 5東京78R 14着/16頭+3.7秒 10/19 3京都712R 12着/14頭+2.7秒 08/24 4中京27R 1着/7頭勝利 08/10 3中京610R 7着/13頭+1.2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 12.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 11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 0.3% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.0% / 期待値 +534% ※ 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	ビービークローサー	坂井	実1.2	B🌟◎ A×勝率15% EV-82% 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33%と好調／前走2着／63日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都119R 2着/9頭+0.1秒 04/25 2東京16R 1着/16頭勝利 04/05 2阪神49R 2着/12頭+0.1秒 01/31 1東京17R 2着/16頭+0.3秒 01/10 1京都33R 1着/16頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 55.9% (オッズ暗示: 83.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 14.7% / 期待値 -82% ※ 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	レッドボブ推奨	コレット	実24.9	B△ A△勝率8% EV+111% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実／当競馬場6走で勝率33%と適性高）
前5走 05/17 3京都88R 8着/8頭+1.1秒 03/22 1中京410R 5着/16頭+0.4秒 02/21 1阪神112R 3着/13頭+0.2秒 02/14 2京都58R 6着/13頭+0.8秒 12/14 5中京49R 1着/12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戦の調子平均 5.3着 ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 4.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.5% / 期待値 +111% ※ 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	バルダンツァ	岩田望	実12.7	B▲ A▲勝率9% EV+18% 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33%と適性高／69日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京108R 6着/16頭+1.1秒 04/25 2東京112R 5着/13頭+1.0秒 03/22 1中京410R 4着/16頭+0.3秒 02/22 1東京87R 10着/16頭+1.2秒 11/23 5東京58R 2着/16頭+0.3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 5.0着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 7.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.3% / 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。
13	ナリタヒカリ	太宰	実231.4	B× A▽勝率5% 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10.0着と低調／139日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神812R 11着/13頭+1.3秒 02/22 1小倉1010R 10着/16頭+1.3秒 01/31 1小倉310R 9着/16頭+0.6秒 08/30 2札幌310R 11着/14頭+3.2秒 08/09 1札幌58R 1着/11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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 139日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.8% / 期待値 +1015% ※ 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 ×

ビービークローサー

騎手坂井

単勝オッズ

1.2倍

AI期待値

-32%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○4ボクマダネムイヨ

7.0倍

EV +21%

▲A:▲12バルダンツァ

12.7倍

EV +18%

出走馬全13頭

◎A:×10

ビービークローサー

坂井

1.2倍

-32%

›

○A:○4

ボクマダネムイヨ

西村淳

7.0倍

+21%

›

▲A:▲12

バルダンツァ

岩田望

12.7倍

+18%

›

△A:△8

ソウルアンドジャズ

川須

23.5倍

+32%

›

△A:△3

ビルンバウム

松若

17.7倍

-39%

›

△A:△11

レッドボブ

コレット

24.9倍

-18%

›

▽A:▽1

メイショウクーガー

中井

48.2倍

-28%

›

▽A:▽6

テンエースワン

Ｍデムーロ

52.5倍

-21%

›

▽A:▽7

エンマ

高倉

91.7倍

-18%

›

▽A:▽5

メイケイロゼッタ

酒井

111.2倍

-30%

›

×A:▽9

タガノマルアフ

菱田

126.5倍

-60%

›

▽A:▽2

ホープエトワール

秋山稔

393.5倍

-29%

›

×A:▽13

ナリタヒカリ

太宰

231.4倍

-69%

›

💡 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 11 レッドボブ実24.9倍期待値 -19% 推奨 30.6〜30.6倍 ¥200 ❌不的中
単勝 8 ソウルアンドジャズ実23.5倍期待値 +33% 推奨 17.7〜30.0倍 ¥200 ❌不的中2着

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

※ 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

8R 中京競馬場　発走 16:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	メイショウクーガー	中井	実48.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率0%と苦戦傾向／433日ぶりの実戦）
前5走 05/25 1新潟812R 4着/15頭+0.5秒 05/25 1新潟812R 4着/15頭+0.5秒 05/25 1新潟812R 4着/15頭+0.5秒 05/25 1新潟812R 4着/15頭+0.5秒 05/25 1新潟812R 4着/15頭+0.5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 4.0着 × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 433日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +223% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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	ホープエトワール	秋山稔	実393.5	▽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 2 ◎ 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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (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。
3	ビルンバウム	松若	実17.7	△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／前走勝利の勢い／70日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都97R 1着/16頭勝利 04/19 2阪神88R 4着/11頭+0.5秒 03/29 2阪神29R 2着/15頭+1.0秒 04/20 2阪神88R 8着/13頭+2.4秒 04/05 2阪神36R 5着/7頭+1.7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 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) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 7.9% (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。
4	ボクマダネムイヨ	西村淳	実7.0	○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5走 06/06 3阪神110R 5着/12頭+1.2秒 05/24 3京都106R 1着/15頭勝利 02/22 1東京89R 4着/10頭+1.1秒 01/31 2京都17R 8着/11頭+0.8秒 01/10 1京都34R 3着/11頭+0.4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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.0% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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	メイケイロゼッタ	酒井	実111.2	▽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走平均9.3着と低調／69日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都108R 7着/12頭+1.1秒 05/09 3京都512R 10着/13頭+1.7秒 01/18 1京都710R 11着/16頭+1.0秒 12/28 5阪神88R 9着/13頭+1.0秒 12/13 5中京310R 12着/16頭+0.9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 9.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +463% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.1% (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	テンエースワン	Ｍデムーロ	実52.5	▽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 05/09 3京都57R 1着/11頭勝利 03/28 1中京59R 7着/9頭+2.1秒 03/08 1阪神66R 3着/9頭+0.5秒 01/18 1京都77R 4着/11頭+0.5秒 01/11 1京都46R 7着/14頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +229% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (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	エンマ	高倉	実91.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（62日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都129R 9着/10頭+1.6秒 03/28 2阪神112R 8着/14頭+1.4秒 03/15 1阪神88R 3着/11頭+0.3秒 02/28 1阪神39R 9着/9頭+1.5秒 01/18 1京都77R 1着/11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戦の調子平均 6.7着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +453% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.0% (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。
8	ソウルアンドジャズ推奨	川須	実23.5	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率9% × オッズ23.5倍で期待値+107%の有力候補（当競馬場3走で勝率33%と適性高）
前5走 05/31 3京都129R 7着/10頭+1.2秒 05/17 3京都88R 4着/8頭+0.3秒 04/12 2阪神68R 9着/11頭+2.0秒 03/15 2中山69R 3着/11頭+0.7秒 02/14 2京都58R 4着/13頭+0.1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 6.7着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +107% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.8% (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。
9	タガノマルアフ	菱田	実126.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走平均12.3着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟410R 11着/14頭+1.5秒 11/29 5東京78R 14着/16頭+3.7秒 10/19 3京都712R 12着/14頭+2.7秒 08/24 4中京27R 1着/7頭勝利 08/10 3中京610R 7着/13頭+1.2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 12.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +534% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.0% (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。
10	ビービークローサー	坂井	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（直近3走で勝率33%と好調／前走2着／63日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都119R 2着/9頭+0.1秒 04/25 2東京16R 1着/16頭勝利 04/05 2阪神49R 2着/12頭+0.1秒 01/31 1東京17R 2着/16頭+0.3秒 01/10 1京都33R 1着/16頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.7% (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。
11	レッドボブ推奨	コレット	実24.9	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率8% × オッズ24.9倍で期待値+111%の有力候補（近5走で勝率20%と堅実／当競馬場6走で勝率33%と適性高）
前5走 05/17 3京都88R 8着/8頭+1.1秒 03/22 1中京410R 5着/16頭+0.4秒 02/21 1阪神112R 3着/13頭+0.2秒 02/14 2京都58R 6着/13頭+0.8秒 12/14 5中京49R 1着/12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戦の調子平均 5.3着 ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +111% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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。
12	バルダンツァ	岩田望	実12.7	▲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33%と適性高／69日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京108R 6着/16頭+1.1秒 04/25 2東京112R 5着/13頭+1.0秒 03/22 1中京410R 4着/16頭+0.3秒 02/22 1東京87R 10着/16頭+1.2秒 11/23 5東京58R 2着/16頭+0.3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 5.0着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.3% (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。
13	ナリタヒカリ	太宰	実231.4	▽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／139日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神812R 11着/13頭+1.3秒 02/22 1小倉1010R 10着/16頭+1.3秒 01/31 1小倉310R 9着/16頭+0.6秒 08/30 2札幌310R 11着/14頭+3.2秒 08/09 1札幌58R 1着/11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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 139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 4.8% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ビービークローサー

騎手坂井

単勝オッズ

1.2倍

AI期待値

-82%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4ボクマダネムイヨ

7.0倍

EV -15%

▲12バルダンツァ

12.7倍

EV +18%

出走馬全13頭

×10

ビービークローサー

坂井

1.2倍

-82%

›

○4

ボクマダネムイヨ

西村淳

7.0倍

-15%

›

▲12

バルダンツァ

岩田望

12.7倍

+18%

›

△8

ソウルアンドジャズ

川須

23.5倍

+107%

›

△11

レッドボブ

コレット

24.9倍

+111%

›

△3

ビルンバウム

松若

17.7倍

+39%

›

▽1

メイショウクーガー

中井

48.2倍

+223%

›

▽6

テンエースワン

Ｍデムーロ

52.5倍

+229%

›

▽7

エンマ

高倉

91.7倍

+453%

›

▽5

メイケイロゼッタ

酒井

111.2倍

+463%

›

▽9

タガノマルアフ

菱田

126.5倍

+534%

›

▽13

ナリタヒカリ

太宰

231.4倍

+999%

›

▽2

ホープエトワール

秋山稔

393.5倍

+999%

›

💡 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 11 レッドボブ実24.9倍期待値 +111% 推奨 11.8〜30.0倍 ¥200 ❌不的中
単勝 8 ソウルアンドジャズ実23.5倍期待値 +107% 推奨 11.4〜30.0倍 ¥200 ❌不的中2着

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

※ 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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