中京 7R 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

7R 中京競馬場　発走 15:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブレイクフォース	岩田望	実7.8	B△ A△勝率11% EV-14% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（470日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神711R 5着/12頭+0.8秒 04/19 2阪神711R 5着/12頭+0.8秒 04/19 2阪神711R 5着/12頭+0.8秒 04/19 2阪神711R 5着/12頭+0.8秒 04/19 2阪神711R 5着/12頭+0.8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 5.0着 △ ローテーション 470日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 12.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.0% / 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。
2	マリオロード推奨	Ｍデムーロ	実19.4	B▽ A▽勝率9% EV+78% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（当競馬場で勝率22%と相性良）
前5走 06/14 3阪神311R 5着/12頭+0.9秒 06/14 3阪神311R 5着/12頭+0.9秒 06/14 3阪神311R 5着/12頭+0.9秒 06/14 3阪神311R 5着/12頭+0.9秒 06/14 3阪神311R 5着/12頭+0.9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 5.0着 ○ 当競馬場適性 108走で勝率 22% (相性良) △ ローテーション 414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 3.9% (オッズ暗示: 5.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 9.2% / 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。
3	タイトニット	川田	実3.9	B◎ A◎勝率14% EV-46% 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3着／71日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都911R 3着/16頭+0.8秒 05/03 2東京410R 1着/16頭勝利 03/22 1阪神1010R 5着/16頭+0.2秒 02/07 2京都311R 9着/16頭+1.1秒 12/21 5阪神610R 2着/16頭+0.1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) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.5% (オッズ暗示: 25.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 13.8% / 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。
4	ハビレ	コレット	実10.2	B▽ A△勝率10% EV+3% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（64日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京1111R 10着/16頭+1.6秒 01/11 1中山410R 5着/16頭+0.4秒 10/12 3京都411R 4着/9頭+0.5秒 09/20 4中山611R 4着/15頭+0.7秒 07/19 1函館1111R 5着/14頭+0.5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 6.3着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 9.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 10.1% / 期待値 +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	ソーニーイシュー	団野	実4.7	B▲ A▲勝率13% EV-39% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／428日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2京都1110R 1着/16頭勝利 03/22 2中山710R 10着/16頭+1.4秒 03/01 2中山112R 1着/14頭勝利 10/06 5京都26R 1着/8頭勝利 09/16 3中京57R 2着/11頭+0.0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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 428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 16.8% (オッズ暗示: 21.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.9% / 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。
6	ポッドロゴ推奨	長岡	実16.7	B▽ A▽勝率10% EV+59% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実／当競馬場5走で勝率40%と適性高）
前5走 05/23 3京都911R 7着/16頭+1.4秒 02/28 1阪神311R 5着/16頭+0.3秒 01/11 1中山410R 7着/16頭+0.8秒 12/14 5中山410R 3着/16頭+1.1秒 11/16 3福島411R 1着/15頭勝利
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 6.3着 ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 6.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 9.5% / 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。
7	サイモンザナドゥ	幸	実9.6	B△ A▽勝率10% EV-5% 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60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 05/17 2京都710R 2着/16頭+0.6秒 05/17 2京都710R 2着/16頭+0.6秒 05/17 2京都710R 2着/16頭+0.6秒 05/17 2京都710R 2着/16頭+0.6秒 05/17 2京都710R 2着/16頭+0.6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 2.0着 (安定) × 当競馬場適性 60走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 442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 9.2% (オッズ暗示: 10.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 9.8% / 期待値 -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。
8	ゼットリアン	松若	実8.3	B△ A△勝率10% EV-14% 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36走で勝率67%と適性高／498日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神710R 4着/14頭+0.7秒 03/22 1阪神710R 4着/14頭+0.7秒 03/22 1阪神710R 4着/14頭+0.7秒 03/22 1阪神710R 4着/14頭+0.7秒 03/22 1阪神710R 4着/14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 4.0着 ◎ 当競馬場適性 36走で勝率 67% (得意) △ ローテーション 498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 9.0% (オッズ暗示: 12.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 10.3% / 期待値 -15% ※ 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	クールミラボー	坂井	実4.4	B○ A○勝率13% EV-41% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／448日ぶりの実戦）
前5走 05/11 2京都611R 6着/16頭+1.2秒 05/11 2京都611R 6着/16頭+1.2秒 05/11 2京都611R 6着/16頭+1.2秒 05/11 2京都611R 6着/16頭+1.2秒 05/11 2京都611R 6着/16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戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 448日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.8% (オッズ暗示: 22.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.3% / 期待値 -41% ※ 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 ◎

タイトニット

騎手川田

単勝オッズ

3.9倍

AI期待値

-23%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○9クールミラボー

4.4倍

EV -26%

▲A:▲5ソーニーイシュー

4.7倍

EV -21%

出走馬全9頭

◎A:◎3

タイトニット

川田

3.9倍

-23%

›

○A:○9

クールミラボー

坂井

4.4倍

-26%

›

▲A:▲5

ソーニーイシュー

団野

4.7倍

-21%

›

△A:△1

ブレイクフォース

岩田望

7.8倍

-27%

›

△A:▽7

サイモンザナドゥ

幸

9.6倍

-11%

›

△A:△8

ゼットリアン

松若

8.3倍

-24%

›

▽A:△4

ハビレ

コレット

10.2倍

-7%

›

▽A:▽6

ポッドロゴ

長岡

16.7倍

+7%

›

▽A:▽2

マリオロード

Ｍデムーロ

19.4倍

-23%

›

💡 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 2 マリオロード実19.4倍期待値 -24% 推奨 25.4〜30.0倍 ¥200 ❌不的中
単勝 6 ポッドロゴ実16.7倍期待値 +7% 推奨 15.5〜30.0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

7R 中京競馬場　発走 15:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブレイクフォース	岩田望	実7.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（470日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神711R 5着/12頭+0.8秒 04/19 2阪神711R 5着/12頭+0.8秒 04/19 2阪神711R 5着/12頭+0.8秒 04/19 2阪神711R 5着/12頭+0.8秒 04/19 2阪神711R 5着/12頭+0.8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 5.0着 △ ローテーション 470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 11.0% (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。
2	マリオロード推奨	Ｍデムーロ	実19.4	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+78%の中穴候補（当競馬場で勝率22%と相性良）
前5走 06/14 3阪神311R 5着/12頭+0.9秒 06/14 3阪神311R 5着/12頭+0.9秒 06/14 3阪神311R 5着/12頭+0.9秒 06/14 3阪神311R 5着/12頭+0.9秒 06/14 3阪神311R 5着/12頭+0.9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 5.0着 ○ 当競馬場適性 108走で勝率 22% (相性良) △ ローテーション 414日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +78% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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	タイトニット	川田	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（直近3走で勝率33%と好調／前走3着／71日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都911R 3着/16頭+0.8秒 05/03 2東京410R 1着/16頭勝利 03/22 1阪神1010R 5着/16頭+0.2秒 02/07 2京都311R 9着/16頭+1.1秒 12/21 5阪神610R 2着/16頭+0.1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) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 13.8% (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。
4	ハビレ	コレット	実10.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（64日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京1111R 10着/16頭+1.6秒 01/11 1中山410R 5着/16頭+0.4秒 10/12 3京都411R 4着/9頭+0.5秒 09/20 4中山611R 4着/15頭+0.7秒 07/19 1函館1111R 5着/14頭+0.5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 6.3着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 9.8%) ※ 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	ソーニーイシュー	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67%と好調／前走勝利の勢い／428日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2京都1110R 1着/16頭勝利 03/22 2中山710R 10着/16頭+1.4秒 03/01 2中山112R 1着/14頭勝利 10/06 5京都26R 1着/8頭勝利 09/16 3中京57R 2着/11頭+0.0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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 428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 12.9% (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。
6	ポッドロゴ推奨	長岡	実16.7	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+59%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実／当競馬場5走で勝率40%と適性高）
前5走 05/23 3京都911R 7着/16頭+1.4秒 02/28 1阪神311R 5着/16頭+0.3秒 01/11 1中山410R 7着/16頭+0.8秒 12/14 5中山410R 3着/16頭+1.1秒 11/16 3福島411R 1着/15頭勝利
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 6.3着 ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +59% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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	サイモンザナドゥ	幸	実9.6	▽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60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 05/17 2京都710R 2着/16頭+0.6秒 05/17 2京都710R 2着/16頭+0.6秒 05/17 2京都710R 2着/16頭+0.6秒 05/17 2京都710R 2着/16頭+0.6秒 05/17 2京都710R 2着/16頭+0.6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 2.0着 (安定) × 当競馬場適性 60走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 442日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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。
8	ゼットリアン	松若	実8.3	△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36走で勝率67%と適性高／498日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神710R 4着/14頭+0.7秒 03/22 1阪神710R 4着/14頭+0.7秒 03/22 1阪神710R 4着/14頭+0.7秒 03/22 1阪神710R 4着/14頭+0.7秒 03/22 1阪神710R 4着/14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 4.0着 ◎ 当競馬場適性 36走で勝率 67% (得意) △ ローテーション 498日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 12.0%) ※ 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	クールミラボー	坂井	実4.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／448日ぶりの実戦）
前5走 05/11 2京都611R 6着/16頭+1.2秒 05/11 2京都611R 6着/16頭+1.2秒 05/11 2京都611R 6着/16頭+1.2秒 05/11 2京都611R 6着/16頭+1.2秒 05/11 2京都611R 6着/16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戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 448日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.3% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

タイトニット

騎手川田

単勝オッズ

3.9倍

AI期待値

-46%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9クールミラボー

4.4倍

EV -41%

▲5ソーニーイシュー

4.7倍

EV -39%

出走馬全9頭

◎3

タイトニット

川田

3.9倍

-46%

›

○9

クールミラボー

坂井

4.4倍

-41%

›

▲5

ソーニーイシュー

団野

4.7倍

-39%

›

△1

ブレイクフォース

岩田望

7.8倍

-14%

›

△8

ゼットリアン

松若

8.3倍

-14%

›

△4

ハビレ

コレット

10.2倍

+3%

›

▽7

サイモンザナドゥ

幸

9.6倍

-5%

›

▽6

ポッドロゴ

長岡

16.7倍

+59%

›

▽2

マリオロード

Ｍデムーロ

19.4倍

+78%

›

💡 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 2 マリオロード実19.4倍期待値 +78% 推奨 10.9〜30.0倍 ¥200 ❌不的中
単勝 6 ポッドロゴ実16.7倍期待値 +59% 推奨 10.5〜30.0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

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