中京 12R 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

12R 中京競馬場　発走 18:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サーディンラン	松若	実4.4	B◎ A◎勝率13% EV-42% 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（119日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神311R 5着/14頭+0.6秒 03/08 2中山47R 2着/11頭+0.3秒 11/16 4京都49R 7着/8頭+2.1秒 10/19 3京都72R 1着/6頭勝利 08/24 4中京23R 3着/8頭+0.4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 4.7着 △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 24.9% (オッズ暗示: 22.7%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 13.1% / 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。
2	ウィテカービート	酒井	実54.8	B▽ A▽勝率6% EV+249% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着／153日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1阪神48R 2着/15頭+0.1秒 02/15 2京都68R 8着/12頭+1.0秒 01/31 2京都112R 9着/17頭+0.6秒 01/17 1京都67R 14着/15頭+2.1秒 12/28 5阪神87R 11着/16頭+1.8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 6.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 153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 1.5% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.4% / 期待値 +249% ※ 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	ララファキュルテ	団野	実4.7	B△ A▲勝率12% EV-44% 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／98日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都18R 5着/6頭+0.4秒 04/12 2阪神64R 1着/18頭勝利 01/18 1京都76R 2着/18頭+0.1秒 12/28 5阪神86R 2着/16頭+0.0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 98日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 21.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.8% / 期待値 -44% ※ 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	キングケープ	岩田望	実4.8	B△ A△勝率11% EV-46% 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／前走勝利の勢い／84日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都53R 1着/17頭勝利 04/25 3京都16R 3着/16頭+0.2秒 03/28 1中京53R 7着/16頭+0.8秒 12/14 5阪神42R 15着/16頭+5.4秒 09/07 4阪神25R 5着/6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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.1% (オッズ暗示: 20.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 11.1% / 期待値 -47% ※ 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	メイショウビストロ	幸	実13.4	B△ A△勝率8% EV+1% 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0%と苦戦傾向／前走3着／63日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都117R 3着/15頭+0.1秒 05/24 1新潟89R 9着/14頭+1.3秒 05/02 1新潟18R 2着/13頭+0.0秒 03/21 1中京312R 3着/14頭+0.4秒 03/01 1小倉129R 9着/18頭+0.4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 4.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 7.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.6% / 期待値 +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。
6	ヴォーカライズ	☆田山	実8.4	B▲ A△勝率11% EV-4% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（98日ぶりの実戦）
前5走 04/25 2東京16R 6着/16頭+1.0秒 04/05 2阪神45R 4着/13頭+0.7秒 01/31 1東京17R 3着/16頭+0.4秒 12/06 5阪神12R 1着/16頭勝利 10/11 3京都32R 3着/8頭+0.1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 4.3着 △ ローテーション 98日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +42% (妙味あり) AI 予想勝率 17.0% (オッズ暗示: 11.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.4% / 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。
7	パーシャングレー	吉村	実16.2	B▽ A▽勝率8% EV+22% 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 3京都99R 10着/11頭+0.8秒 05/10 3京都64R 1着/16頭勝利 02/28 1阪神35R 5着/14頭+1.3秒 02/08 1小倉66R 3着/16頭+0.7秒 12/27 5阪神74R 3着/15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 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 6.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.6% / 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。
8	グレゴリオ	コレット	実24.8	B▽ A▽勝率7% EV+67% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（83日ぶりの実戦）
前5走 05/10 2東京66R 7着/10頭+0.5秒 05/02 1新潟18R 9着/13頭+0.9秒 10/26 4新潟49R 3着/14頭+0.1秒 10/19 4新潟27R 2着/18頭+0.2秒 09/15 4中山54R 4着/16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戦の調子平均 6.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.8% / 期待値 +68% ※ 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	パスコード	坂井	実4.0	B○ A○勝率13% EV-47% 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0%と苦戦傾向／直近3走平均2.3着と安定／前走2着）
前5走 05/16 3京都77R 2着/11頭+0.0秒 04/18 2阪神77R 3着/14頭+0.2秒 03/29 1中京69R 2着/15頭+0.0秒 02/21 1小倉98R 5着/16頭+0.7秒 01/18 1京都712R 3着/8頭+0.1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 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 17.0% (オッズ暗示: 25.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.1% / 期待値 -48% ※ 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	サマーブリザード	角田和	実161.3	B× A▽勝率5% EV+681% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 06/07 3阪神24R 7着/16頭+1.3秒 04/02 笠松9R 2着/8頭+0.1秒 02/07 2京都33R 7着/14頭+1.2秒 01/25 1京都94R 5着/10頭+0.8秒 01/04 1京都13R 12着/16頭+1.5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 5.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.8% / 期待値 +682% ※ 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	ウインラウダ	田口	実25.4	B▽ A▽勝率6% EV+63% 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0%と苦戦傾向／前走2着／70日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都98R 2着/15頭+0.0秒 05/02 3京都312R 4着/10頭+0.4秒 04/19 1福島49R 11着/16頭+0.7秒 02/28 1小倉1112R 7着/18頭+0.2秒 12/06 5阪神112R 11着/15頭+0.7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 5.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 2.3% (オッズ暗示: 3.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.4% / 期待値 +63% ※ 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 ◎

サーディンラン

騎手松若

単勝オッズ

4.4倍

AI期待値

+9%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○9パスコード

4.0倍

EV -32%

▲A:△6ヴォーカライズ

8.4倍

EV +42%

出走馬全11頭

◎A:◎1

サーディンラン

松若

4.4倍

+9%

›

○A:○9

パスコード

坂井

4.0倍

-32%

›

▲A:△6

ヴォーカライズ

☆田山

8.4倍

+42%

›

△A:△4

キングケープ

岩田望

4.8倍

-32%

›

△A:▲3

ララファキュルテ

団野

4.7倍

-47%

›

△A:△5

メイショウビストロ

幸

13.4倍

-22%

›

▽A:▽7

パーシャングレー

吉村

16.2倍

-45%

›

▽A:▽8

グレゴリオ

コレット

24.8倍

-34%

›

▽A:▽11

ウインラウダ

田口

25.4倍

-41%

›

▽A:▽2

ウィテカービート

酒井

54.8倍

-20%

›

×A:▽10

サマーブリザード

角田和

161.3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）

12R 中京競馬場　発走 18:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サーディンラン	松若	実4.4	◎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（119日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神311R 5着/14頭+0.6秒 03/08 2中山47R 2着/11頭+0.3秒 11/16 4京都49R 7着/8頭+2.1秒 10/19 3京都72R 1着/6頭勝利 08/24 4中京23R 3着/8頭+0.4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 4.7着 △ ローテーション 119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 13.1% (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。
2	ウィテカービート	酒井	実54.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着／153日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1阪神48R 2着/15頭+0.1秒 02/15 2京都68R 8着/12頭+1.0秒 01/31 2京都112R 9着/17頭+0.6秒 01/17 1京都67R 14着/15頭+2.1秒 12/28 5阪神87R 11着/16頭+1.8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 6.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 153日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +249% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
3	ララファキュルテ	団野	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／98日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都18R 5着/6頭+0.4秒 04/12 2阪神64R 1着/18頭勝利 01/18 1京都76R 2着/18頭+0.1秒 12/28 5阪神86R 2着/16頭+0.0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 98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 11.8% (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。
4	キングケープ	岩田望	実4.8	△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／前走勝利の勢い／84日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都53R 1着/17頭勝利 04/25 3京都16R 3着/16頭+0.2秒 03/28 1中京53R 7着/16頭+0.8秒 12/14 5阪神42R 15着/16頭+5.4秒 09/07 4阪神25R 5着/6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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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。
5	メイショウビストロ	幸	実13.4	△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0%と苦戦傾向／前走3着／63日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都117R 3着/15頭+0.1秒 05/24 1新潟89R 9着/14頭+1.3秒 05/02 1新潟18R 2着/13頭+0.0秒 03/21 1中京312R 3着/14頭+0.4秒 03/01 1小倉129R 9着/18頭+0.4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 4.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.6% (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。
6	ヴォーカライズ	☆田山	実8.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（98日ぶりの実戦）
前5走 04/25 2東京16R 6着/16頭+1.0秒 04/05 2阪神45R 4着/13頭+0.7秒 01/31 1東京17R 3着/16頭+0.4秒 12/06 5阪神12R 1着/16頭勝利 10/11 3京都32R 3着/8頭+0.1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 4.3着 △ ローテーション 98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 11.4% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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	パーシャングレー	吉村	実16.2	▽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 3京都99R 10着/11頭+0.8秒 05/10 3京都64R 1着/16頭勝利 02/28 1阪神35R 5着/14頭+1.3秒 02/08 1小倉66R 3着/16頭+0.7秒 12/27 5阪神74R 3着/15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 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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	グレゴリオ	コレット	実24.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（83日ぶりの実戦）
前5走 05/10 2東京66R 7着/10頭+0.5秒 05/02 1新潟18R 9着/13頭+0.9秒 10/26 4新潟49R 3着/14頭+0.1秒 10/19 4新潟27R 2着/18頭+0.2秒 09/15 4中山54R 4着/16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戦の調子平均 6.3着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +67% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.8% (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。
9	パスコード	坂井	実4.0	○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0%と苦戦傾向／直近3走平均2.3着と安定／前走2着）
前5走 05/16 3京都77R 2着/11頭+0.0秒 04/18 2阪神77R 3着/14頭+0.2秒 03/29 1中京69R 2着/15頭+0.0秒 02/21 1小倉98R 5着/16頭+0.7秒 01/18 1京都712R 3着/8頭+0.1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 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.1% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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	サマーブリザード	角田和	実161.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 06/07 3阪神24R 7着/16頭+1.3秒 04/02 笠松9R 2着/8頭+0.1秒 02/07 2京都33R 7着/14頭+1.2秒 01/25 1京都94R 5着/10頭+0.8秒 01/04 1京都13R 12着/16頭+1.5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 5.3着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +681% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (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。
11	ウインラウダ	田口	実25.4	▽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0%と苦戦傾向／前走2着／70日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都98R 2着/15頭+0.0秒 05/02 3京都312R 4着/10頭+0.4秒 04/19 1福島49R 11着/16頭+0.7秒 02/28 1小倉1112R 7着/18頭+0.2秒 12/06 5阪神112R 11着/15頭+0.7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 5.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +63% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

サーディンラン

騎手松若

単勝オッズ

4.4倍

AI期待値

-42%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9パスコード

4.0倍

EV -47%

▲3ララファキュルテ

4.7倍

EV -44%

出走馬全11頭

◎1

サーディンラン

松若

4.4倍

-42%

›

○9

パスコード

坂井

4.0倍

-47%

›

▲3

ララファキュルテ

団野

4.7倍

-44%

›

△6

ヴォーカライズ

☆田山

8.4倍

-4%

›

△4

キングケープ

岩田望

4.8倍

-46%

›

△5

メイショウビストロ

幸

13.4倍

+1%

›

▽7

パーシャングレー

吉村

16.2倍

+22%

›

▽8

グレゴリオ

コレット

24.8倍

+67%

›

▽11

ウインラウダ

田口

25.4倍

+63%

›

▽2

ウィテカービート

酒井

54.8倍

+249%

›

▽10

サマーブリザード

角田和

161.3倍

+681%

›

💡 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

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

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