中京 4R 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

4R 中京競馬場　発走 11:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	メテオロイド	吉村	実7.6	B▲ A▲勝率8% EV-36% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（288日ぶりの実戦）
前5走 10/18 4新潟13R 4着/18頭+0.2秒 09/27 4阪神83R 4着/14頭+0.7秒 08/09 3中京53R 2着/12頭+0.2秒 06/21 3阪神55R 8着/12頭+1.9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 3.3着 △ ローテーション 288日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.8% (オッズ暗示: 13.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.3% / 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。
2	アステルディーヴァ	Ｍデムーロ	実45.7	B▽ A▽勝率5% EV+114% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調／78日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都71R 9着/16頭+1.9秒 12/21 5中山65R 15着/16頭+5.4秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 12.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.7% / 期待値 +114% ※ 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	ラジャブルック	亀田	実86.2	B▽ A▽勝率4% EV+261% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調）
前5走 06/06 3阪神17R 16着/18頭+2.2秒 04/11 2阪神52R 9着/16頭+2.2秒 02/22 1阪神23R 7着/11頭+1.3秒 01/31 2京都14R 3着/11頭+0.8秒 11/01 3京都106R 9着/16頭+3.5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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) × 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 0.8% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 4.2% / 期待値 +261% ※ 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	リアライズガイザー	泉谷	実12.9	B▽ A▽勝率7% EV-14% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（78日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟53R 13着/16頭+1.6秒 10/25 3京都81R 6着/14頭+0.8秒 10/05 4東京26R 3着/16頭+0.1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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 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 4.1% (オッズ暗示: 7.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.6% / 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。
5	モズタイシソウシ	田口	実18.5	B▽ A▽勝率6% EV+4% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（113日ぶりの実戦）
前5走 04/11 1福島14R 9着/16頭+1.4秒 03/14 1中京12R 5着/16頭+0.8秒 02/21 1小倉93R 3着/14頭+1.1秒 12/14 5阪神42R 7着/16頭+1.5秒 11/22 3福島53R 9着/15頭+2.6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 5.7着 △ ローテーション 113日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 5.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.6% / 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。
6	グラマラス	松若	実32.9	B▽ A▽勝率5% EV+54% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 06/06 3阪神12R 6着/16頭+0.7秒 05/09 1新潟33R 4着/15頭+1.3秒 04/26 3京都21R 5着/16頭+0.7秒 02/21 1阪神11R 8着/16頭+0.7秒 02/01 2京都24R 9着/16頭+1.1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 5.0着 × 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 1.8% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.7% / 期待値 +55% ※ 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	ディアデムドール	◇永島	実44.2	B▽ A▽勝率5% EV+111% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都101R 11着/15頭+3.1秒 04/11 1福島13R 13着/16頭+1.7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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.8% / 期待値 +112% ※ 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	ザキノフレンズ	団野	実9.4	B△ A△勝率7% EV-33% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／71日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都91R 13着/16頭+3.0秒 05/10 3京都62R 5着/16頭+0.7秒 04/12 2阪神63R 2着/16頭+0.2秒 03/29 1中京63R 2着/15頭+0.1秒 02/01 2京都22R 3着/15頭+0.7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 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 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 7.0% (オッズ暗示: 10.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.1% / 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。
9	クロカミジョウ	△柴田裕	実4.5	B○ A○勝率10% EV-56% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（113日ぶりの実戦）
前5走 04/11 1福島14R 6着/16頭+0.7秒 03/21 1中京32R 2着/16頭+0.6秒 02/28 1阪神33R 2着/16頭+0.8秒 01/18 1京都71R 2着/16頭+0.4秒 01/04 1京都11R 5着/16頭+0.3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 3.3着 △ ローテーション 113日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.9% (オッズ暗示: 22.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.7% / 期待値 -56% ※ 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	チョウスター	幸	実54.7	B× A▽勝率4% EV+136% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（112日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神61R 7着/16頭+1.0秒 03/29 2阪神23R 4着/16頭+0.8秒 03/14 1中京11R 7着/10頭+3.1秒 12/06 5阪神11R 10着/16頭+1.6秒 11/15 4京都36R 6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 6.0着 △ ローテーション 112日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.3% / 期待値 +136% ※ 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	ビービーシナジー	岩田望	実8.9	B△ A△勝率8% EV-29% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（85日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都51R 8着/15頭+0.9秒 03/21 1阪神94R 5着/15頭+1.5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 6.5着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.6% (オッズ暗示: 11.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.9% / 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	マクアケ	コレット	実11.8	B▽ A▽勝率7% EV-21% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（77日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都82R 5着/16頭+0.5秒 05/09 3京都51R 4着/15頭+0.5秒 04/18 1福島31R 4着/16頭+0.5秒 03/22 1阪神103R 3着/13頭+0.3秒 03/15 1阪神83R 5着/16頭+0.5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 4.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 8.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.6% / 期待値 -22% ※ 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	プレデンシア	坂井	実10.4	B△ A△勝率7% EV-27% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／71日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都91R 4着/16頭+0.8秒 03/08 1阪神62R 3着/16頭+0.1秒 02/10 2京都41R 2着/16頭+0.1秒 01/18 1京都71R 4着/16頭+0.9秒 11/30 4京都81R 4着/16頭+0.5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 3.0着 (安定) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 9.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.0% / 期待値 -27% ※ 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	マルカスマッシュ	▲森田	実252.7	B× A▽勝率4% EV+863% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調／78日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟56R 12着/16頭+2.0秒 01/31 2京都16R 14着/16頭+2.4秒 01/05 1京都23R 10着/14頭+2.3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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (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 3.8% / 期待値 +864% ※ 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	ナムラロダン	☆田山	実3.9	B◎ A×勝率10% EV-59% 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 06/06 3阪神12R 5着/16頭+0.6秒 05/16 1新潟52R 2着/15頭+0.2秒 04/25 3京都12R 4着/16頭+1.0秒 03/28 2阪神13R 3着/16頭+0.7秒 03/15 1阪神83R 2着/16頭+0.1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 3.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.5% (オッズ暗示: 25.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 10.4% / 期待値 -60% ※ 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	ジーティーリボーン	国分優	実104.1	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8.3着と低調／92日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都31R 8着/16頭+1.4秒 03/28 2阪神11R 9着/16頭+1.9秒 01/04 1京都11R 8着/16頭+1.2秒 10/05 3京都24R 11着/12頭+1.7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 8.3着 (不振) △ ローテーション 92日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (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 4.3% / 期待値 +345% ※ 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 ×

ナムラロダン

騎手 ☆田山

単勝オッズ

3.9倍

AI期待値

-16%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○9クロカミジョウ

4.5倍

EV -19%

▲A:▲1メテオロイド

7.6倍

EV -10%

出走馬全16頭

◎A:×15

ナムラロダン

☆田山

3.9倍

-16%

›

○A:○9

クロカミジョウ

△柴田裕

4.5倍

-19%

›

▲A:▲1

メテオロイド

吉村

7.6倍

-10%

›

△A:△11

ビービーシナジー

岩田望

8.9倍

+3%

›

△A:△8

ザキノフレンズ

団野

9.4倍

-34%

›

△A:△13

プレデンシア

坂井

10.4倍

-27%

›

▽A:▽12

マクアケ

コレット

11.8倍

-17%

›

▽A:▽4

リアライズガイザー

泉谷

12.9倍

-46%

›

▽A:▽5

モズタイシソウシ

田口

18.5倍

-25%

›

▽A:▽6

グラマラス

松若

32.9倍

-39%

›

▽A:▽7

ディアデムドール

◇永島

44.2倍

-18%

›

▽A:▽2

アステルディーヴァ

Ｍデムーロ

45.7倍

-15%

›

×A:▽10

チョウスター

幸

54.7倍

-57%

›

▽A:▽3

ラジャブルック

亀田

86.2倍

-33%

›

▽A:▽16

ジーティーリボーン

国分優

104.1倍

-19%

›

×A:▽14

マルカスマッシュ

▲森田

252.7倍

-58%

›

💡 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）

4R 中京競馬場　発走 11:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	メテオロイド	吉村	実7.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（288日ぶりの実戦）
前5走 10/18 4新潟13R 4着/18頭+0.2秒 09/27 4阪神83R 4着/14頭+0.7秒 08/09 3中京53R 2着/12頭+0.2秒 06/21 3阪神55R 8着/12頭+1.9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 3.3着 △ ローテーション 288日休養明け × 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 8.3% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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。
2	アステルディーヴァ	Ｍデムーロ	実45.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調／78日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都71R 9着/16頭+1.9秒 12/21 5中山65R 15着/16頭+5.4秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 12.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +114% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。
3	ラジャブルック	亀田	実86.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調）
前5走 06/06 3阪神17R 16着/18頭+2.2秒 04/11 2阪神52R 9着/16頭+2.2秒 02/22 1阪神23R 7着/11頭+1.3秒 01/31 2京都14R 3着/11頭+0.8秒 11/01 3京都106R 9着/16頭+3.5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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +261% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.2% (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。
4	リアライズガイザー	泉谷	実12.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（78日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟53R 13着/16頭+1.6秒 10/25 3京都81R 6着/14頭+0.8秒 10/05 4東京26R 3着/16頭+0.1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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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	モズタイシソウシ	田口	実18.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（113日ぶりの実戦）
前5走 04/11 1福島14R 9着/16頭+1.4秒 03/14 1中京12R 5着/16頭+0.8秒 02/21 1小倉93R 3着/14頭+1.1秒 12/14 5阪神42R 7着/16頭+1.5秒 11/22 3福島53R 9着/15頭+2.6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 5.7着 △ ローテーション 113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 5.6% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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。
6	グラマラス	松若	実32.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 06/06 3阪神12R 6着/16頭+0.7秒 05/09 1新潟33R 4着/15頭+1.3秒 04/26 3京都21R 5着/16頭+0.7秒 02/21 1阪神11R 8着/16頭+0.7秒 02/01 2京都24R 9着/16頭+1.1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 5.0着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +54% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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	ディアデムドール	◇永島	実44.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都101R 11着/15頭+3.1秒 04/11 1福島13R 13着/16頭+1.7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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 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 4.8% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
8	ザキノフレンズ	団野	実9.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／71日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都91R 13着/16頭+3.0秒 05/10 3京都62R 5着/16頭+0.7秒 04/12 2阪神63R 2着/16頭+0.2秒 03/29 1中京63R 2着/15頭+0.1秒 02/01 2京都22R 3着/15頭+0.7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 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 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 7.1% (オッズ暗示: 10.6%) ※ 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。
9	クロカミジョウ	△柴田裕	実4.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（113日ぶりの実戦）
前5走 04/11 1福島14R 6着/16頭+0.7秒 03/21 1中京32R 2着/16頭+0.6秒 02/28 1阪神33R 2着/16頭+0.8秒 01/18 1京都71R 2着/16頭+0.4秒 01/04 1京都11R 5着/16頭+0.3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 3.3着 △ ローテーション 113日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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	チョウスター	幸	実54.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（112日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神61R 7着/16頭+1.0秒 03/29 2阪神23R 4着/16頭+0.8秒 03/14 1中京11R 7着/10頭+3.1秒 12/06 5阪神11R 10着/16頭+1.6秒 11/15 4京都36R 6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 6.0着 △ ローテーション 112日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +136% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (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。
11	ビービーシナジー	岩田望	実8.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（85日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都51R 8着/15頭+0.9秒 03/21 1阪神94R 5着/15頭+1.5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 6.5着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 11.2%) ※ 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	マクアケ	コレット	実11.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（77日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都82R 5着/16頭+0.5秒 05/09 3京都51R 4着/15頭+0.5秒 04/18 1福島31R 4着/16頭+0.5秒 03/22 1阪神103R 3着/13頭+0.3秒 03/15 1阪神83R 5着/16頭+0.5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 4.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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。
13	プレデンシア	坂井	実10.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／71日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都91R 4着/16頭+0.8秒 03/08 1阪神62R 3着/16頭+0.1秒 02/10 2京都41R 2着/16頭+0.1秒 01/18 1京都71R 4着/16頭+0.9秒 11/30 4京都81R 4着/16頭+0.5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 3.0着 (安定) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 9.6%) ※ 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。
14	マルカスマッシュ	▲森田	実252.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調／78日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟56R 12着/16頭+2.0秒 01/31 2京都16R 14着/16頭+2.4秒 01/05 1京都23R 10着/14頭+2.3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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +863% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.8% (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。
15	ナムラロダン	☆田山	実3.9	×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
前5走 06/06 3阪神12R 5着/16頭+0.6秒 05/16 1新潟52R 2着/15頭+0.2秒 04/25 3京都12R 4着/16頭+1.0秒 03/28 2阪神13R 3着/16頭+0.7秒 03/15 1阪神83R 2着/16頭+0.1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 3.7着 × 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 10.4% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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。
16	ジーティーリボーン	国分優	実104.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調／92日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都31R 8着/16頭+1.4秒 03/28 2阪神11R 9着/16頭+1.9秒 01/04 1京都11R 8着/16頭+1.2秒 10/05 3京都24R 11着/12頭+1.7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 8.3着 (不振) △ ローテーション 92日休養明け 🌟◎ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ナムラロダン

騎手 ☆田山

単勝オッズ

3.9倍

AI期待値

-59%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9クロカミジョウ

4.5倍

EV -56%

▲1メテオロイド

7.6倍

EV -36%

出走馬全16頭

×15

ナムラロダン

☆田山

3.9倍

-59%

›

○9

クロカミジョウ

△柴田裕

4.5倍

-56%

›

▲1

メテオロイド

吉村

7.6倍

-36%

›

△11

ビービーシナジー

岩田望

8.9倍

-29%

›

△8

ザキノフレンズ

団野

9.4倍

-33%

›

△13

プレデンシア

坂井

10.4倍

-27%

›

▽4

リアライズガイザー

泉谷

12.9倍

-14%

›

▽12

マクアケ

コレット

11.8倍

-21%

›

▽5

モズタイシソウシ

田口

18.5倍

+4%

›

▽7

ディアデムドール

◇永島

44.2倍

+111%

›

▽6

グラマラス

松若

32.9倍

+54%

›

▽2

アステルディーヴァ

Ｍデムーロ

45.7倍

+114%

›

▽10

チョウスター

幸

54.7倍

+136%

›

▽16

ジーティーリボーン

国分優

104.1倍

+344%

›

▽3

ラジャブルック

亀田

86.2倍

+261%

›

▽14

マルカスマッシュ

▲森田

252.7倍

+863%

›

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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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