中京 11R 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

11R 中京競馬場　発走 17:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シルバーリム	幸	実20.2	B▽ A▽勝率8% EV+58% 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／70日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京99R 8着/12頭+0.6秒 03/15 1阪神85R 1着/16頭勝利 02/15 2京都65R 4着/15頭+0.6秒 12/13 5中京35R 7着/12頭+1.0秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 2.9% (オッズ暗示: 5.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.9% / 期待値 +59% ※ 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	エクリュ	岩田望	実8.1	B△ A△勝率12% EV-5% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／111日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神69R 5着/14頭+0.8秒 03/01 1小倉126R 1着/16頭勝利 01/31 1小倉37R 2着/16頭+0.0秒 11/29 5東京75R 5着/13頭+0.4秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 111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 8.5% (オッズ暗示: 12.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 11.6% / 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	サムシングスイート	団野	実4.4	B○ A○勝率14% EV-38% 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／91日ぶりの実戦）
前5走 05/02 2東京310R 4着/11頭+0.6秒 03/07 2中山36R 1着/18頭勝利 02/15 1東京65R 2着/16頭+0.2秒 01/17 1中山65R 2着/18頭+0.0秒 12/21 5中山63R 5着/15頭+0.3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) △ ローテーション 91日休養明け × 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 15.4% (オッズ暗示: 22.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 14.0% / 期待値 -39% ※ 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	カポレイラ	亀田	実163.2	B▽ A▽勝率6% EV+882% 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／76日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京88R 9着/15頭+0.8秒 04/25 1福島512R 8着/16頭+1.0秒 02/07 1東京34R 10着/13頭+1.8秒 12/14 5中京46R 13着/18頭+1.3秒 08/31 2札幌48R 10着/13頭+2.5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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.0% / 期待値 +883% ※ 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	ヴィスコンテッサ推奨	吉村	実13.0	B△ A△勝率12% EV+53% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 05/02 3京都39R 4着/9頭+0.7秒 03/21 2中山711R 12着/16頭+0.5秒 01/11 1中山411R 14着/16頭+1.1秒 11/22 4京都54R 1着/11頭勝利 08/31 2札幌45R 3着/8頭+0.5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 10.0着 (不振) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 7.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.8% / 期待値 +53% ※ 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	シェーラ推奨	☆田山	実15.4	B△ A△勝率10% EV+52% 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 05/10 3京都66R 5着/10頭+0.4秒 04/18 1福島310R 7着/8頭+1.0秒 03/22 1中京46R 4着/17頭+0.1秒 01/11 1京都47R 8着/14頭+0.9秒 12/21 5阪神67R 4着/18頭+0.9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 5.3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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 6.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 9.9% / 期待値 +53% ※ 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	ピカキウイ	西村淳	実2.1	B🌟◎ A×勝率17% EV-65% 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／111日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神69R 2着/14頭+0.4秒 02/15 2京都65R 1着/15頭勝利 12/20 5阪神55R 4着/18頭+0.2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 2着 (好走) △ ローテーション 111日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 39.4% (オッズ暗示: 47.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 16.6% / 期待値 -65% ※ 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	マーゴットレジーナ推奨	菱田	実21.1	B▽ A▽勝率9% EV+84% 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 05/02 3京都36R 9着/11頭+1.4秒 04/18 1福島310R 6着/8頭+0.8秒 03/22 1中京46R 3着/17頭+0.1秒 12/14 5中京46R 8着/18頭+0.9秒 11/24 3福島612R 2着/16頭+0.2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 6.0着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ ローテーション 91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 3.6% (オッズ暗示: 4.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.8% / 期待値 +85% ※ 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	エイシンウィスパー	松若	実5.1	B▲ A▲勝率13% EV-31% 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／97日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京211R 4着/12頭+0.6秒 03/21 1中京35R 1着/18頭勝利 03/01 1小倉122R 11着/16頭+0.9秒 02/08 1小倉65R 3着/9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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 97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 15.4% (オッズ暗示: 19.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.4% / 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。

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 ×

ピカキウイ

騎手西村淳

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-17%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○3サムシングスイート

4.4倍

EV -32%

▲A:▲9エイシンウィスパー

5.1倍

EV -21%

出走馬全9頭

◎A:×7

ピカキウイ

西村淳

2.1倍

-17%

›

○A:○3

サムシングスイート

団野

4.4倍

-32%

›

▲A:▲9

エイシンウィスパー

松若

5.1倍

-21%

›

△A:△2

エクリュ

岩田望

8.1倍

-31%

›

△A:△5

ヴィスコンテッサ

吉村

13.0倍

+10%

›

△A:△6

シェーラ

☆田山

15.4倍

-9%

›

▽A:▽8

マーゴットレジーナ

菱田

21.1倍

-24%

›

▽A:▽1

シルバーリム

幸

20.2倍

-41%

›

▽A:▽4

カポレイラ

亀田

163.2倍

-9%

›

💡 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 8 マーゴットレジーナ実21.1倍期待値 -24% 推奨 27.8〜30.0倍 ¥200 ❌不的中
単勝 5 ヴィスコンテッサ実13.0倍期待値 +10% 推奨 11.8〜30.0倍 ¥200 ❌不的中2着
単勝 6 シェーラ実15.4倍期待値 -9% 推奨 17.0〜30.0倍 ¥200 ❌不的中

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

11R 中京競馬場　発走 17:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シルバーリム	幸	実20.2	▽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／70日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京99R 8着/12頭+0.6秒 03/15 1阪神85R 1着/16頭勝利 02/15 2京都65R 4着/15頭+0.6秒 12/13 5中京35R 7着/12頭+1.0秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.9% (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。
2	エクリュ	岩田望	実8.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／111日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神69R 5着/14頭+0.8秒 03/01 1小倉126R 1着/16頭勝利 01/31 1小倉37R 2着/16頭+0.0秒 11/29 5東京75R 5着/13頭+0.4秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 111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 11.6% (オッズ暗示: 12.3%) ※ 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	サムシングスイート	団野	実4.4	○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／91日ぶりの実戦）
前5走 05/02 2東京310R 4着/11頭+0.6秒 03/07 2中山36R 1着/18頭勝利 02/15 1東京65R 2着/16頭+0.2秒 01/17 1中山65R 2着/18頭+0.0秒 12/21 5中山63R 5着/15頭+0.3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) △ ローテーション 91日休養明け × 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 14.0% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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。
4	カポレイラ	亀田	実163.2	▽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／76日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京88R 9着/15頭+0.8秒 04/25 1福島512R 8着/16頭+1.0秒 02/07 1東京34R 10着/13頭+1.8秒 12/14 5中京46R 13着/18頭+1.3秒 08/31 2札幌48R 10着/13頭+2.5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) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +882% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.0% (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。
5	ヴィスコンテッサ推奨	吉村	実13.0	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+53%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 05/02 3京都39R 4着/9頭+0.7秒 03/21 2中山711R 12着/16頭+0.5秒 01/11 1中山411R 14着/16頭+1.1秒 11/22 4京都54R 1着/11頭勝利 08/31 2札幌45R 3着/8頭+0.5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 10.0着 (不振) △ ローテーション 91日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +53% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.8% (オッズ暗示: 7.7%) ※ 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。
6	シェーラ推奨	☆田山	実15.4	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+52%の中穴候補（当競馬場4走で勝率25%と適性高）
前5走 05/10 3京都66R 5着/10頭+0.4秒 04/18 1福島310R 7着/8頭+1.0秒 03/22 1中京46R 4着/17頭+0.1秒 01/11 1京都47R 8着/14頭+0.9秒 12/21 5阪神67R 4着/18頭+0.9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 5.3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) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.9% (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。
7	ピカキウイ	西村淳	実2.1	×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／111日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神69R 2着/14頭+0.4秒 02/15 2京都65R 1着/15頭勝利 12/20 5阪神55R 4着/18頭+0.2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 2着 (好走) △ ローテーション 111日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.6% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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。
8	マーゴットレジーナ推奨	菱田	実21.1	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+84%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/02 3京都36R 9着/11頭+1.4秒 04/18 1福島310R 6着/8頭+0.8秒 03/22 1中京46R 3着/17頭+0.1秒 12/14 5中京46R 8着/18頭+0.9秒 11/24 3福島612R 2着/16頭+0.2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 6.0着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ ローテーション 91日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +84% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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。
9	エイシンウィスパー	松若	実5.1	▲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／97日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京211R 4着/12頭+0.6秒 03/21 1中京35R 1着/18頭勝利 03/01 1小倉122R 11着/16頭+0.9秒 02/08 1小倉65R 3着/9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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 97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 13.4% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ピカキウイ

騎手西村淳

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-65%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3サムシングスイート

4.4倍

EV -38%

▲9エイシンウィスパー

5.1倍

EV -31%

出走馬全9頭

×7

ピカキウイ

西村淳

2.1倍

-65%

›

○3

サムシングスイート

団野

4.4倍

-38%

›

▲9

エイシンウィスパー

松若

5.1倍

-31%

›

△5

ヴィスコンテッサ

吉村

13.0倍

+53%

›

△2

エクリュ

岩田望

8.1倍

-5%

›

△6

シェーラ

☆田山

15.4倍

+52%

›

▽8

マーゴットレジーナ

菱田

21.1倍

+84%

›

▽1

シルバーリム

幸

20.2倍

+58%

›

▽4

カポレイラ

亀田

163.2倍

+882%

›

💡 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 8 マーゴットレジーナ実21.1倍期待値 +85% 推奨 11.4〜30.0倍 ¥200 ❌不的中
単勝 5 ヴィスコンテッサ実13.0倍期待値 +53% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 ❌不的中2着
単勝 6 シェーラ実15.4倍期待値 +53% 推奨 10.1〜30.0倍 ¥200 ❌不的中

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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