中京 1R 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

1R 中京競馬場　発走 09:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	グラディオール	▲森田	実207.2	B× A▽勝率4% EV+672% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神63R 12着/16頭+2.2秒 02/08 1小倉62R 12着/17頭+1.7秒 11/30 4京都83R 9着/13頭+1.3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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 112日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 3.7% / 期待値 +673% ※ 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	オーロアルジェント	☆田山	実8.8	B△ A△勝率8% EV-32% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均9.7着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神61R 11着/16頭+1.9秒 01/18 1京都76R 14着/18頭+1.3秒 12/20 5中京54R 4着/16頭+0.4秒 10/05 3京都25R 6着/13頭+0.6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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 112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 11.9% (オッズ暗示: 11.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.6% / 期待値 -33% ※ 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	メイショウプレマ	太宰	実18.3	B△ A△勝率6% EV+9% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/07 3阪神22R 7着/15頭+0.8秒 05/16 3京都75R 2着/14頭+0.5秒 04/25 3京都13R 4着/15頭+0.6秒 02/28 1小倉116R 9着/16頭+1.4秒 02/14 2京都56R 8着/17頭+1.6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 4.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 5.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.0% / 期待値 +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。
4	ビクスバイト	川田	実3.1	B○ A○勝率10% EV-68% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.7着と安定／前走2着／173日ぶりの実戦）
前5走 02/10 2京都46R 2着/15頭+0.0秒 01/17 1京都65R 3着/18頭+0.1秒 10/12 3京都45R 3着/13頭+0.0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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 173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 22.1% (オッズ暗示: 32.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.1% / 期待値 -69% ※ 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	ワンダースアン	幸	実75.2	B▽ A▽勝率4% EV+214% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 7.0着 (不振) × 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 0.8% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.2% / 期待値 +214% ※ 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	ハギノデュア	藤懸	実365.0	B▽ A▽勝率4% 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15.0着と低調）
前5走 06/06 3阪神14R 16着/16頭+2.1秒 04/04 2阪神31R 14着/16頭+4.4秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) 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 17位 / 勝率 3.7% / 期待値 +1261% ※ 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	レーヴドリュヌ	松若	実39.2	B▽ A▽勝率4% EV+75% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調）
前5走 06/07 3阪神22R 6着/15頭+0.5秒 02/21 1阪神15R 17着/18頭+1.5秒 11/15 4京都35R 11着/18頭+1.2秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.3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 1.9% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.5% / 期待値 +76% ※ 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	タイセイアビオン	団野	実7.8	B▲ A▲勝率8% EV-36% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均9.3着と低調／85日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都53R 7着/17頭+0.9秒 04/26 1福島62R 7着/16頭+0.6秒 02/21 1阪神11R 14着/16頭+1.7秒 02/01 1小倉45R 9着/18頭+1.3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 9.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 12.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.1% / 期待値 -37% ※ 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	ゴールデンテティス推奨	加藤	実10.9	B△ A△勝率7% EV-21% 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 05/30 3京都115R 7着/18頭+1.4秒 02/22 1小倉106R 6着/16頭+1.0秒 12/06 5阪神13R 12着/17頭+1.6秒 11/22 4京都52R 14着/15頭+4.0秒 11/09 4京都24R 10着/16頭+1.7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 8.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 9.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.2% / 期待値 -21% ※ 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	ワンダーデリエール	◇永島	実30.4	B▽ A▽勝率5% EV+46% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／前走3着／77日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都85R 3着/10頭+0.2秒 05/09 3京都51R 13着/15頭+3.2秒 01/22 船橋7R 10着/13頭+2.6秒 12/27 5阪神76R 9着/11頭+4.0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 8.7着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.8% / 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。
11	ダンツカレン	▲川端	実80.0	B▽ A▽勝率4% EV+230% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調／113日ぶりの実戦）
前5走 04/11 2阪神54R 12着/15頭+1.1秒 03/29 2阪神23R 14着/16頭+2.0秒 03/14 1阪神71R 8着/13頭+2.3秒 10/19 3京都75R 10着/11頭+2.5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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 113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 12位 / 勝率 4.1% / 期待値 +231% ※ 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	ノチェブエナ	吉村	実103.0	B▽ A▽勝率4% EV+344% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均15.0着と低調）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (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 10位 / 勝率 4.3% / 期待値 +344% ※ 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	ノブレスラブリエ	田口	実113.4	B× A▽勝率4% EV+327% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／60日ぶりの実戦）
前5走 06/03 船橋7R 9着/10頭+5.3秒 04/26 1福島65R 7着/15頭+0.5秒 10/18 4東京65R 10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 8.7着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 3.8% / 期待値 +327% ※ 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	フィールライクユー	角田和	実186.6	B× A▽勝率4% EV+595% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（71日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟77R 7着/16頭+1.6秒 05/03 1新潟21R 5着/16頭+0.2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 6.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 3.7% / 期待値 +596% ※ 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	オーマイラッキーン	秋山稔	実96.6	B▽ A▽勝率4% EV+299% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（98日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都25R 6着/12頭+0.5秒 04/11 1福島13R 8着/16頭+0.6秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ ローテーション 98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 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 4.1% / 期待値 +299% ※ 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	テンダーワーズ	坂井	実20.9	B▽ A▽勝率5% EV+8% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（71日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都94R 6着/17頭+1.0秒 05/03 3京都45R 5着/11頭+0.5秒 01/12 1京都55R 10着/18頭+1.5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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 4.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.2% / 期待値 +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。
17	ルーチェブリラーレ	岩田望	実2.7	B◎ A×勝率11% EV-70% 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
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 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 1位 (最上位評価) × 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 25.7% (オッズ暗示: 37.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 11.1% / 期待値 -70% ※ 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。
18	リュネヴィル	△柴田裕	実394.0	B▽ A▽勝率4% EV+999% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（266日ぶりの実戦）
前5走 11/09 4京都25R 7着/8頭+4.1秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ ローテーション 266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 0.2% (オッズ暗示: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 18位 / 勝率 3.7% / 期待値 +1369% ※ 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 ×

ルーチェブリラーレ

騎手岩田望

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

-30%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○4ビクスバイト

3.1倍

EV -31%

▲A:▲8タイセイアビオン

7.8倍

EV -4%

出走馬全18頭

◎A:×17

ルーチェブリラーレ

岩田望

2.7倍

-30%

›

○A:○4

ビクスバイト

川田

3.1倍

-31%

›

▲A:▲8

タイセイアビオン

団野

7.8倍

-4%

›

△A:△2

オーロアルジェント

☆田山

8.8倍

+4%

›

△A:△9

ゴールデンテティス

加藤

10.9倍

+13%

›

△A:△3

メイショウプレマ

太宰

18.3倍

-23%

›

▽A:▽16

テンダーワーズ

坂井

20.9倍

-12%

›

▽A:▽10

ワンダーデリエール

◇永島

30.4倍

-9%

›

▽A:▽7

レーヴドリュヌ

松若

39.2倍

-25%

›

▽A:▽5

ワンダースアン

幸

75.2倍

-40%

›

▽A:▽11

ダンツカレン

▲川端

80.0倍

-36%

›

▽A:▽15

オーマイラッキーン

秋山稔

96.6倍

-22%

›

▽A:▽12

ノチェブエナ

吉村

103.0倍

-17%

›

×A:▽13

ノブレスラブリエ

田口

113.4倍

-54%

›

×A:▽14

フィールライクユー

角田和

186.6倍

-57%

›

×A:▽1

グラディオール

▲森田

207.2倍

-52%

›

▽A:▽6

ハギノデュア

藤懸

365.0倍

-38%

›

▽A:▽18

リュネヴィル

△柴田裕

394.0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)

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 ゴールデンテティス実10.9倍期待値 +14% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 ❌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

1R 中京競馬場　発走 09:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	グラディオール	▲森田	実207.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神63R 12着/16頭+2.2秒 02/08 1小倉62R 12着/17頭+1.7秒 11/30 4京都83R 9着/13頭+1.3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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 112日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +672% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
2	オーロアルジェント	☆田山	実8.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均9.7着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神61R 11着/16頭+1.9秒 01/18 1京都76R 14着/18頭+1.3秒 12/20 5中京54R 4着/16頭+0.4秒 10/05 3京都25R 6着/13頭+0.6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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 112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 7.6% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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。
3	メイショウプレマ	太宰	実18.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/07 3阪神22R 7着/15頭+0.8秒 05/16 3京都75R 2着/14頭+0.5秒 04/25 3京都13R 4着/15頭+0.6秒 02/28 1小倉116R 9着/16頭+1.4秒 02/14 2京都56R 8着/17頭+1.6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 4.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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。
4	ビクスバイト	川田	実3.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.7着と安定／前走2着／173日ぶりの実戦）
前5走 02/10 2京都46R 2着/15頭+0.0秒 01/17 1京都65R 3着/18頭+0.1秒 10/12 3京都45R 3着/13頭+0.0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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 173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 10.1% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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	ワンダースアン	幸	実75.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 7.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +214% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
6	ハギノデュア	藤懸	実365.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均15.0着と低調）
前5走 06/06 3阪神14R 16着/16頭+2.1秒 04/04 2阪神31R 14着/16頭+4.4秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) 🌟◎ 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 3.7% (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。
7	レーヴドリュヌ	松若	実39.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調）
前5走 06/07 3阪神22R 6着/15頭+0.5秒 02/21 1阪神15R 17着/18頭+1.5秒 11/15 4京都35R 11着/18頭+1.2秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +75% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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	タイセイアビオン	団野	実7.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均9.3着と低調／85日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都53R 7着/17頭+0.9秒 04/26 1福島62R 7着/16頭+0.6秒 02/21 1阪神11R 14着/16頭+1.7秒 02/01 1小倉45R 9着/18頭+1.3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 9.3着 (不振) × 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 8.1% (オッズ暗示: 12.8%) ※ 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。
9	ゴールデンテティス推奨	加藤	実10.9	△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 05/30 3京都115R 7着/18頭+1.4秒 02/22 1小倉106R 6着/16頭+1.0秒 12/06 5阪神13R 12着/17頭+1.6秒 11/22 4京都52R 14着/15頭+4.0秒 11/09 4京都24R 10着/16頭+1.7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 8.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.2% (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。
10	ワンダーデリエール	◇永島	実30.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／前走3着／77日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都85R 3着/10頭+0.2秒 05/09 3京都51R 13着/15頭+3.2秒 01/22 船橋7R 10着/13頭+2.6秒 12/27 5阪神76R 9着/11頭+4.0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 8.7着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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	ダンツカレン	▲川端	実80.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調／113日ぶりの実戦）
前5走 04/11 2阪神54R 12着/15頭+1.1秒 03/29 2阪神23R 14着/16頭+2.0秒 03/14 1阪神71R 8着/13頭+2.3秒 10/19 3京都75R 10着/11頭+2.5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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 113日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +230% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (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。
12	ノチェブエナ	吉村	実103.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均15.0着と低調）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +344% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (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。
13	ノブレスラブリエ	田口	実113.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／60日ぶりの実戦）
前5走 06/03 船橋7R 9着/10頭+5.3秒 04/26 1福島65R 7着/15頭+0.5秒 10/18 4東京65R 10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 8.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +327% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.8% (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。
14	フィールライクユー	角田和	実186.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（71日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟77R 7着/16頭+1.6秒 05/03 1新潟21R 5着/16頭+0.2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 6.0着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +595% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
15	オーマイラッキーン	秋山稔	実96.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（98日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都25R 6着/12頭+0.5秒 04/11 1福島13R 8着/16頭+0.6秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ ローテーション 98日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +299% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (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。
16	テンダーワーズ	坂井	実20.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（71日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都94R 6着/17頭+1.0秒 05/03 3京都45R 5着/11頭+0.5秒 01/12 1京都55R 10着/18頭+1.5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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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。
17	ルーチェブリラーレ	岩田望	実2.7	×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
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 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 1位 (最上位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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。
18	リュネヴィル	△柴田裕	実394.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（266日ぶりの実戦）
前5走 11/09 4京都25R 7着/8頭+4.1秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ ローテーション 266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 3.7% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ルーチェブリラーレ

騎手岩田望

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

-70%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4ビクスバイト

3.1倍

EV -68%

▲8タイセイアビオン

7.8倍

EV -36%

出走馬全18頭

×17

ルーチェブリラーレ

岩田望

2.7倍

-70%

›

○4

ビクスバイト

川田

3.1倍

-68%

›

▲8

タイセイアビオン

団野

7.8倍

-36%

›

△2

オーロアルジェント

☆田山

8.8倍

-32%

›

△9

ゴールデンテティス

加藤

10.9倍

-21%

›

△3

メイショウプレマ

太宰

18.3倍

+9%

›

▽16

テンダーワーズ

坂井

20.9倍

+8%

›

▽10

ワンダーデリエール

◇永島

30.4倍

+46%

›

▽7

レーヴドリュヌ

松若

39.2倍

+75%

›

▽12

ノチェブエナ

吉村

103.0倍

+344%

›

▽5

ワンダースアン

幸

75.2倍

+214%

›

▽11

ダンツカレン

▲川端

80.0倍

+230%

›

▽15

オーマイラッキーン

秋山稔

96.6倍

+299%

›

▽13

ノブレスラブリエ

田口

113.4倍

+327%

›

▽14

フィールライクユー

角田和

186.6倍

+595%

›

▽1

グラディオール

▲森田

207.2倍

+672%

›

▽6

ハギノデュア

藤懸

365.0倍

+999%

›

▽18

リュネヴィル

△柴田裕

394.0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)

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 ゴールデンテティス実10.9倍期待値 -21% 推奨 13.8〜30.0倍 ¥200 ❌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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