中京 10R 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

10R 中京競馬場　発走 17:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リードプリンシパル	吉村	実97.9	B▽ A▽勝率4% EV+332% 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／83日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟47R 8着/15頭+1.1秒 04/18 1福島37R 6着/15頭+0.8秒 02/14 2京都512R 10着/15頭+1.2秒 01/25 1京都96R 8着/15頭+1.1秒 09/14 4阪神412R 16着/16頭+3.9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 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.4% / 期待値 +332% ※ 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	ハウリングウィンド	岡田	実9.7	B▲ A▲勝率8% EV-22% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率25%と適性高／105日ぶりの実戦）
前5走 04/18 2阪神712R 4着/15頭+0.4秒 03/21 1中京37R 6着/16頭+0.6秒 03/14 1阪神77R 3着/16頭+0.7秒 02/21 1阪神17R 3着/16頭+0.6秒 12/13 5中京38R 10着/16頭+1.1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 4.3着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 10.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3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。
3	ヴィヴァシャス	西塚	実61.4	B× A▽勝率4% EV+173% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（69日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟87R 9着/15頭+0.8秒 05/10 1新潟48R 4着/15頭+0.6秒 02/07 2京都312R 7着/15頭+0.6秒 01/12 1京都57R 6着/16頭+0.6秒 12/20 5中京52R 7着/16頭+0.8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 6.7着 × 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 0.8% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.5% / 期待値 +174% ※ 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	ケイアイマウンガ	藤懸	実13.4	B△ A△勝率7% EV-7% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（97日ぶりの実戦）
前5走 04/26 1福島612R 6着/16頭+0.4秒 04/11 1福島18R 2着/16頭+0.1秒 01/10 1京都37R 12着/15頭+1.7秒 12/20 5中京57R 5着/15頭+0.4秒 11/30 4京都84R 5着/16頭+0.8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 6.7着 △ ローテーション 97日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 7.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.9% / 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。
5	メイショウアボット	▲森田	実49.6	B▽ A▽勝率6% EV+183% 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／125日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京69R 6着/15頭+0.4秒 03/15 1阪神87R 1着/13頭勝利 12/06 5中京17R 12着/16頭+3.1秒 09/13 4阪神34R 10着/16頭+1.1秒 08/02 3中京33R 11着/16頭+3.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 125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 1.8% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.7% / 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。
6	ルージュミステリオ	松若	実98.7	B▽ A▽勝率4% EV+334% 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／70日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟78R 13着/15頭+2.3秒 10/26 3京都97R 10着/12頭+1.9秒 05/03 2京都31R 1着/15頭勝利 02/15 1小倉75R 11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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.4% / 期待値 +335% ※ 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	ヴェルジーネ	国分恭	実10.9	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（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／133日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京32R 1着/16頭勝利 01/18 1京都71R 8着/16頭+1.4秒 12/21 5中京65R 6着/15頭+1.3秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 9.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.9% / 期待値 -14% ※ 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	タイセイブロウ	幸	実25.8	B× A▽勝率5% EV+30% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／147日ぶりの実戦）
前5走 03/07 1阪神512R 6着/16頭+0.6秒 02/07 2京都312R 5着/15頭+0.5秒 01/10 1京都37R 5着/15頭+0.5秒 12/21 5中京67R 2着/16頭+0.0秒 12/07 5中京26R 10着/16頭+1.2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 5.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 147日休養明け × 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 1.8% (オッズ暗示: 3.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.0% / 期待値 +30% ※ 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	キンダープンシュ推奨	Ｍデムーロ	実20.1	B△ A△勝率7% EV+45% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+99%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 02/01 2京都26R 14着/16頭+2.3秒 12/14 5阪神46R 5着/7頭+1.6秒 10/18 3京都68R 5着/7頭+1.5秒 09/21 4阪神74R 1着/13頭勝利 08/23 4中京13R 8着/9頭+1.1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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 181日休養明け 🌟◎ 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 9.9% (オッズ暗示: 5.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.2% / 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。
10	カフェノワール	岩田望	実6.3	B○ A○勝率9% EV-42% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場48走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 03/29 2阪神17R 2着/16頭+0.1秒 03/29 2阪神17R 2着/16頭+0.1秒 03/29 2阪神17R 2着/16頭+0.1秒 03/29 2阪神17R 2着/16頭+0.1秒 03/29 2阪神17R 2着/16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 2.0着 (安定) × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 490日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.5% (オッズ暗示: 15.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.2% / 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	ウォーターデライト	△柴田裕	実26.6	B× A▽勝率5% EV+29% 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／98日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島59R 8着/16頭+0.8秒 02/28 1阪神310R 9着/9頭+1.2秒 02/07 1小倉52R 1着/18頭勝利 10/19 4新潟25R 2着/18頭+0.3秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 98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 1.8% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.9% / 期待値 +30% ※ 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	エコログロウ	菱田	実23.8	B▽ A▽勝率6% EV+31% 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／83日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟42R 1着/15頭勝利 04/18 3中山73R 3着/14頭+0.4秒 03/29 2阪神23R 11着/16頭+1.6秒 06/22 3東京66R 12着/16頭+2.9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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 4.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.5% / 期待値 +31% ※ 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	クインズセレネ	角田和	実84.6	B▽ A▽勝率4% EV+264% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／139日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京26R 12着/16頭+1.8秒 02/14 1小倉77R 5着/16頭+1.1秒 01/24 1京都84R 2着/16頭+0.1秒 12/20 5中京52R 13着/16頭+1.3秒 11/08 4京都17R 9着/16頭+1.2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 6.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 4.3% / 期待値 +264% ※ 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	プルメリアリノ	坂井	実1.9	B🌟◎ A×勝率12% EV-77% 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走平均3.0着と安定／前走3着／125日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山26R 3着/13頭+0.3秒 03/07 1阪神56R 2着/12頭+0.0秒 02/22 1阪神26R 4着/11頭+1.1秒 11/08 5東京11R 1着/15頭勝利 10/18 3京都66R 3着/16頭+1.1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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 125日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 41.5% (オッズ暗示: 52.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 11.6% / 期待値 -78% ※ 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	アメリカンビーチ	団野	実15.3	B▽ A▽勝率7% EV+0% 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／69日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都1012R 16着/16頭+2.3秒 10/19 4東京51R 1着/15頭勝利 09/29 3中京93R 5着/15頭+0.5秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 6.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.6% / 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。
16	ジョードリウム	富田	実222.5	B× A▽勝率4% EV+765% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都38R 10着/13頭+3.0秒 04/18 2阪神712R 7着/15頭+1.1秒 03/28 1中京56R 14着/16頭+1.7秒 02/01 2京都28R 10着/11頭+2.6秒 01/17 1京都68R 7着/8頭+3.0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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 91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 16位 / 勝率 3.9% / 期待値 +766% ※ 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 ×

プルメリアリノ

騎手坂井

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-21%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○10カフェノワール

6.3倍

EV -27%

▲A:▲2ハウリングウィンド

9.7倍

EV -3%

出走馬全16頭

◎A:×14

プルメリアリノ

坂井

1.9倍

-21%

›

○A:○10

カフェノワール

岩田望

6.3倍

-27%

›

▲A:▲2

ハウリングウィンド

岡田

9.7倍

-3%

›

△A:△9

キンダープンシュ

Ｍデムーロ

20.1倍

+99%

›

△A:△7

ヴェルジーネ

国分恭

10.9倍

-22%

›

△A:△4

ケイアイマウンガ

藤懸

13.4倍

-44%

›

▽A:▽15

アメリカンビーチ

団野

15.3倍

-39%

›

▽A:▽12

エコログロウ

菱田

23.8倍

-21%

›

×A:▽8

タイセイブロウ

幸

25.8倍

-53%

›

×A:▽11

ウォーターデライト

△柴田裕

26.6倍

-52%

›

▽A:▽5

メイショウアボット

▲森田

49.6倍

-10%

›

×A:▽3

ヴィヴァシャス

西塚

61.4倍

-53%

›

▽A:▽13

クインズセレネ

角田和

84.6倍

-35%

›

▽A:▽1

リードプリンシパル

吉村

97.9倍

-25%

›

▽A:▽6

ルージュミステリオ

松若

98.7倍

-25%

›

×A:▽16

ジョードリウム

富田

222.5倍

-64%

›

💡 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)

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 9 キンダープンシュ実20.1倍期待値 +99% 推奨 10.1〜30.0倍 ¥300 ❌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

10R 中京競馬場　発走 17:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リードプリンシパル	吉村	実97.9	▽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／83日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟47R 8着/15頭+1.1秒 04/18 1福島37R 6着/15頭+0.8秒 02/14 2京都512R 10着/15頭+1.2秒 01/25 1京都96R 8着/15頭+1.1秒 09/14 4阪神412R 16着/16頭+3.9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 8.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +332% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (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。
2	ハウリングウィンド	岡田	実9.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率25%と適性高／105日ぶりの実戦）
前5走 04/18 2阪神712R 4着/15頭+0.4秒 03/21 1中京37R 6着/16頭+0.6秒 03/14 1阪神77R 3着/16頭+0.7秒 02/21 1阪神17R 3着/16頭+0.6秒 12/13 5中京38R 10着/16頭+1.1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 4.3着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 105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。
3	ヴィヴァシャス	西塚	実61.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（69日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟87R 9着/15頭+0.8秒 05/10 1新潟48R 4着/15頭+0.6秒 02/07 2京都312R 7着/15頭+0.6秒 01/12 1京都57R 6着/16頭+0.6秒 12/20 5中京52R 7着/16頭+0.8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 6.7着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +173% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (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。
4	ケイアイマウンガ	藤懸	実13.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（97日ぶりの実戦）
前5走 04/26 1福島612R 6着/16頭+0.4秒 04/11 1福島18R 2着/16頭+0.1秒 01/10 1京都37R 12着/15頭+1.7秒 12/20 5中京57R 5着/15頭+0.4秒 11/30 4京都84R 5着/16頭+0.8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 6.7着 △ ローテーション 97日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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。
5	メイショウアボット	▲森田	実49.6	▽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0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／125日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京69R 6着/15頭+0.4秒 03/15 1阪神87R 1着/13頭勝利 12/06 5中京17R 12着/16頭+3.1秒 09/13 4阪神34R 10着/16頭+1.1秒 08/02 3中京33R 11着/16頭+3.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 125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 5.7% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
6	ルージュミステリオ	松若	実98.7	▽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／70日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟78R 13着/15頭+2.3秒 10/26 3京都97R 10着/12頭+1.9秒 05/03 2京都31R 1着/15頭勝利 02/15 1小倉75R 11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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +334% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (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。
7	ヴェルジーネ	国分恭	実10.9	△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／133日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京32R 1着/16頭勝利 01/18 1京都71R 8着/16頭+1.4秒 12/21 5中京65R 6着/15頭+1.3秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 9.2%) ※ 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。
8	タイセイブロウ	幸	実25.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／147日ぶりの実戦）
前5走 03/07 1阪神512R 6着/16頭+0.6秒 02/07 2京都312R 5着/15頭+0.5秒 01/10 1京都37R 5着/15頭+0.5秒 12/21 5中京67R 2着/16頭+0.0秒 12/07 5中京26R 10着/16頭+1.2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 5.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 147日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
9	キンダープンシュ推奨	Ｍデムーロ	実20.1	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+45%の妙味（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 02/01 2京都26R 14着/16頭+2.3秒 12/14 5阪神46R 5着/7頭+1.6秒 10/18 3京都68R 5着/7頭+1.5秒 09/21 4阪神74R 1着/13頭勝利 08/23 4中京13R 8着/9頭+1.1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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 181日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 7.2% (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。
10	カフェノワール	岩田望	実6.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場48走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 03/29 2阪神17R 2着/16頭+0.1秒 03/29 2阪神17R 2着/16頭+0.1秒 03/29 2阪神17R 2着/16頭+0.1秒 03/29 2阪神17R 2着/16頭+0.1秒 03/29 2阪神17R 2着/16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 2.0着 (安定) × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 490日休養明け × 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 9.2% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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	ウォーターデライト	△柴田裕	実26.6	▽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／98日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島59R 8着/16頭+0.8秒 02/28 1阪神310R 9着/9頭+1.2秒 02/07 1小倉52R 1着/18頭勝利 10/19 4新潟25R 2着/18頭+0.3秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
12	エコログロウ	菱田	実23.8	▽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／83日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟42R 1着/15頭勝利 04/18 3中山73R 3着/14頭+0.4秒 03/29 2阪神23R 11着/16頭+1.6秒 06/22 3東京66R 12着/16頭+2.9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) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
13	クインズセレネ	角田和	実84.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／139日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京26R 12着/16頭+1.8秒 02/14 1小倉77R 5着/16頭+1.1秒 01/24 1京都84R 2着/16頭+0.1秒 12/20 5中京52R 13着/16頭+1.3秒 11/08 4京都17R 9着/16頭+1.2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 6.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12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) +264% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (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。
14	プルメリアリノ	坂井	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（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／125日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山26R 3着/13頭+0.3秒 03/07 1阪神56R 2着/12頭+0.0秒 02/22 1阪神26R 4着/11頭+1.1秒 11/08 5東京11R 1着/15頭勝利 10/18 3京都66R 3着/16頭+1.1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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 125日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.6% (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。
15	アメリカンビーチ	団野	実15.3	▽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／69日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都1012R 16着/16頭+2.3秒 10/19 4東京51R 1着/15頭勝利 09/29 3中京93R 5着/15頭+0.5秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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。
16	ジョードリウム	富田	実222.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都38R 10着/13頭+3.0秒 04/18 2阪神712R 7着/15頭+1.1秒 03/28 1中京56R 14着/16頭+1.7秒 02/01 2京都28R 10着/11頭+2.6秒 01/17 1京都68R 7着/8頭+3.0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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 91日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +765% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (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

プルメリアリノ

騎手坂井

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-77%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10カフェノワール

6.3倍

EV -42%

▲2ハウリングウィンド

9.7倍

EV -22%

出走馬全16頭

×14

プルメリアリノ

坂井

1.9倍

-77%

›

○10

カフェノワール

岩田望

6.3倍

-42%

›

▲2

ハウリングウィンド

岡田

9.7倍

-22%

›

△7

ヴェルジーネ

国分恭

10.9倍

-14%

›

△9

キンダープンシュ

Ｍデムーロ

20.1倍

+45%

›

△4

ケイアイマウンガ

藤懸

13.4倍

-7%

›

▽15

アメリカンビーチ

団野

15.3倍

+0%

›

▽5

メイショウアボット

▲森田

49.6倍

+183%

›

▽12

エコログロウ

菱田

23.8倍

+31%

›

▽8

タイセイブロウ

幸

25.8倍

+30%

›

▽11

ウォーターデライト

△柴田裕

26.6倍

+29%

›

▽3

ヴィヴァシャス

西塚

61.4倍

+173%

›

▽1

リードプリンシパル

吉村

97.9倍

+332%

›

▽6

ルージュミステリオ

松若

98.7倍

+334%

›

▽13

クインズセレネ

角田和

84.6倍

+264%

›

▽16

ジョードリウム

富田

222.5倍

+765%

›

💡 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)

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 9 キンダープンシュ実20.1倍期待値 +46% 推奨 13.8〜30.0倍 ¥300 ❌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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