中京 10R 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

10R 中京競馬場　発走 17:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ロックバンド	吉村	実91.3	B▽ A▽勝率5% EV+321% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／99日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都17R 12着/14頭+2.4秒 01/25 1京都91R 1着/11頭勝利 01/10 1京都32R 2着/14頭+0.1秒 12/21 5中京61R 3着/16頭+1.6秒 11/09 3福島26R 4着/15頭+0.7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) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 99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 0.7% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.6% / 期待値 +321% ※ 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	ドメイン	田口	実29.9	B▽ A▽勝率6% EV+75% 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／99日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都17R 9着/14頭+1.5秒 04/05 2阪神45R 7着/13頭+1.3秒 01/25 1京都92R 1着/16頭勝利 01/10 1京都32R 3着/14頭+0.1秒 12/21 5阪神61R 3着/12頭+1.0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 99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 2.3% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.9% / 期待値 +75% ※ 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	エクストラプッシュ	岩田望	実8.9	B△ A△勝率8% EV-28% 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／77日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京83R 1着/12頭勝利 05/03 3京都42R 8着/12頭+0.8秒 04/18 2阪神73R 4着/15頭+0.7秒 03/21 1中京33R 2着/13頭+0.5秒 12/13 5中京31R 7着/14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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 11.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.1% / 期待値 -28% ※ 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	スターシップ	松若	実3.6	B○ A○勝率11% EV-59% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（64日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都119R 4着/9頭+1.1秒 05/10 2東京65R 2着/16頭+0.5秒 03/22 1阪神106R 13着/13頭+5.7秒 11/03 門別11R 6着/11頭+0.7秒 10/01 門別12R 2着/12頭+0.3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 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.6% (オッズ暗示: 27.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 11.3% / 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。
5	オーレアミスト	角田和	実33.9	B▽ A▽勝率6% EV+112% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（133日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神108R 7着/10頭+1.0秒 10/13 3京都58R 3着/13頭+0.6秒 09/20 4阪神66R 8着/16頭+1.4秒 06/15 3阪神46R 3着/16頭+0.7秒 05/25 2京都107R 10着/16頭+1.5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 6.0着 △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.3% / 期待値 +113% ※ 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	ロードシュヴァリエ	中井	実46.0	B▽ A▽勝率5% EV+120% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／64日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都116R 7着/12頭+1.0秒 05/09 3京都57R 4着/11頭+0.2秒 01/31 1小倉33R 11着/16頭+1.7秒 01/12 1京都58R 6着/15頭+0.7秒 11/09 4京都26R 10着/16頭+1.6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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.8% / 期待値 +121% ※ 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	カイラーサ	鮫島良	実149.0	B× A▽勝率4% EV+504% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／70日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都106R 11着/15頭+2.3秒 05/10 3京都63R 1着/12頭勝利 01/10 1京都32R 14着/14頭+3.8秒 12/28 5阪神81R 4着/13頭+3.0秒 10/05 3京都23R 16着/16頭+9.4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 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.1% / 期待値 +504% ※ 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	ジーティーパワー	国分優	実126.7	B× A▽勝率4% EV+418% 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／64日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都116R 6着/12頭+1.0秒 05/09 3京都57R 7着/11頭+1.0秒 01/05 1京都27R 12着/15頭+3.0秒 12/13 5中京33R 8着/12頭+1.8秒 02/16 1京都67R 10着/13頭+1.4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 8.3着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.1% / 期待値 +419% ※ 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	アメリカンイズム	川田	実3.0	B◎ A×勝率12% EV-63% 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／前走勝利の勢い／64日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都112R 1着/16頭勝利 03/08 1阪神63R 2着/14頭+0.0秒 12/07 5中京21R 7着/13頭+2.3秒 11/16 4京都44R 2着/11頭+0.2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) ◎ 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 22.7% (オッズ暗示: 33.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 12.0% / 期待値 -64% ※ 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	エコロスパーダ	酒井	実6.5	B△ A▲勝率10% EV-34% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（209日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1京都27R 9着/15頭+1.8秒 12/06 5中京16R 3着/16頭+0.2秒 10/05 3京都26R 2着/14頭+0.1秒 05/31 2京都119R 6着/9頭+0.6秒 04/26 2京都17R 3着/12頭+0.4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 4.7着 △ ローテーション 209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 10.5% (オッズ暗示: 15.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.1% / 期待値 -34% ※ 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	ブームバップビート	坂井	実6.5	B▲ A△勝率10% EV-34% 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／前走3着／154日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1阪神44R 3着/8頭+0.9秒 01/17 1京都66R 5着/8頭+1.6秒 11/15 4京都33R 1着/10頭勝利 10/18 3京都62R 3着/10頭+1.6秒 09/21 4中山74R 6着/16頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 154日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 19.6% (オッズ暗示: 15.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.0% / 期待値 -35% ※ 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	エアフォースワン	幸	実20.2	B▽ A▽勝率7% EV+34% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場132走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 01/19 1中京77R 3着/10頭+0.4秒 01/19 1中京77R 3着/10頭+0.4秒 01/19 1中京77R 3着/10頭+0.4秒 01/19 1中京77R 3着/10頭+0.4秒 01/19 1中京77R 3着/10頭+0.4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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 132走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 560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 3.7% (オッズ暗示: 5.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.7% / 期待値 +35% ※ 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	スナークシャラク	☆田山	実15.4	B△ A△勝率7% EV+4% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 1回4日新潟3R 7着/15頭 ― ― ― ―
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 7.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 6.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.8% / 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。
14	ロックウイズユー	コレット	実85.2	B▽ A▽勝率5% EV+349% 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 3京都97R 6着/16頭+1.5秒 05/03 1新潟26R 6着/13頭+1.6秒 04/05 2阪神46R 7着/9頭+2.1秒 10/13 4東京57R 12着/16頭+1.9秒 06/21 3阪神58R 13着/16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 6.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.3% / 期待値 +349% ※ 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 ×

アメリカンイズム

騎手川田

単勝オッズ

3.0倍

AI期待値

-31%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○4スターシップ

3.6倍

EV -29%

▲A:△11ブームバップビート

6.5倍

EV +27%

出走馬全14頭

◎A:×9

アメリカンイズム

川田

3.0倍

-31%

›

○A:○4

スターシップ

松若

3.6倍

-29%

›

▲A:△11

ブームバップビート

坂井

6.5倍

+27%

›

△A:▲10

エコロスパーダ

酒井

6.5倍

-31%

›

△A:△3

エクストラプッシュ

岩田望

8.9倍

-6%

›

△A:△13

スナークシャラク

☆田山

15.4倍

-43%

›

▽A:▽12

エアフォースワン

幸

20.2倍

-25%

›

▽A:▽5

オーレアミスト

角田和

33.9倍

+24%

›

▽A:▽2

ドメイン

田口

29.9倍

-31%

›

▽A:▽6

ロードシュヴァリエ

中井

46.0倍

-22%

›

▽A:▽14

ロックウイズユー

コレット

85.2倍

-14%

›

▽A:▽1

ロックバンド

吉村

91.3倍

-35%

›

×A:▽8

ジーティーパワー

国分優

126.7倍

-81%

›

×A:▽7

カイラーサ

鮫島良

149.0倍

-77%

›

💡 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）

10R 中京競馬場　発走 17:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ロックバンド	吉村	実91.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／99日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都17R 12着/14頭+2.4秒 01/25 1京都91R 1着/11頭勝利 01/10 1京都32R 2着/14頭+0.1秒 12/21 5中京61R 3着/16頭+1.6秒 11/09 3福島26R 4着/15頭+0.7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) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 99日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +321% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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	ドメイン	田口	実29.9	▽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／99日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都17R 9着/14頭+1.5秒 04/05 2阪神45R 7着/13頭+1.3秒 01/25 1京都92R 1着/16頭勝利 01/10 1京都32R 3着/14頭+0.1秒 12/21 5阪神61R 3着/12頭+1.0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 99日休養明け 🌟◎ 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 5.9% (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。
3	エクストラプッシュ	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（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／77日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京83R 1着/12頭勝利 05/03 3京都42R 8着/12頭+0.8秒 04/18 2阪神73R 4着/15頭+0.7秒 03/21 1中京33R 2着/13頭+0.5秒 12/13 5中京31R 7着/14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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.1% (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。
4	スターシップ	松若	実3.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（64日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都119R 4着/9頭+1.1秒 05/10 2東京65R 2着/16頭+0.5秒 03/22 1阪神106R 13着/13頭+5.7秒 11/03 門別11R 6着/11頭+0.7秒 10/01 門別12R 2着/12頭+0.3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 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.3% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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	オーレアミスト	角田和	実33.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（133日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神108R 7着/10頭+1.0秒 10/13 3京都58R 3着/13頭+0.6秒 09/20 4阪神66R 8着/16頭+1.4秒 06/15 3阪神46R 3着/16頭+0.7秒 05/25 2京都107R 10着/16頭+1.5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 6.0着 △ ローテーション 133日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +112% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
6	ロードシュヴァリエ	中井	実46.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／64日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都116R 7着/12頭+1.0秒 05/09 3京都57R 4着/11頭+0.2秒 01/31 1小倉33R 11着/16頭+1.7秒 01/12 1京都58R 6着/15頭+0.7秒 11/09 4京都26R 10着/16頭+1.6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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +120% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (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。
7	カイラーサ	鮫島良	実149.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／70日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都106R 11着/15頭+2.3秒 05/10 3京都63R 1着/12頭勝利 01/10 1京都32R 14着/14頭+3.8秒 12/28 5阪神81R 4着/13頭+3.0秒 10/05 3京都23R 16着/16頭+9.4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 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +504% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
8	ジーティーパワー	国分優	実126.7	▽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／64日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都116R 6着/12頭+1.0秒 05/09 3京都57R 7着/11頭+1.0秒 01/05 1京都27R 12着/15頭+3.0秒 12/13 5中京33R 8着/12頭+1.8秒 02/16 1京都67R 10着/13頭+1.4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 8.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +418% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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	アメリカンイズム	川田	実3.0	×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／前走勝利の勢い／64日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都112R 1着/16頭勝利 03/08 1阪神63R 2着/14頭+0.0秒 12/07 5中京21R 7着/13頭+2.3秒 11/16 4京都44R 2着/11頭+0.2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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.0% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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。
10	エコロスパーダ	酒井	実6.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（209日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1京都27R 9着/15頭+1.8秒 12/06 5中京16R 3着/16頭+0.2秒 10/05 3京都26R 2着/14頭+0.1秒 05/31 2京都119R 6着/9頭+0.6秒 04/26 2京都17R 3着/12頭+0.4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 4.7着 △ ローテーション 209日休養明け × 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 10.1% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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。
11	ブームバップビート	坂井	実6.5	△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／前走3着／154日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1阪神44R 3着/8頭+0.9秒 01/17 1京都66R 5着/8頭+1.6秒 11/15 4京都33R 1着/10頭勝利 10/18 3京都62R 3着/10頭+1.6秒 09/21 4中山74R 6着/16頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 154日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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。
12	エアフォースワン	幸	実20.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場132走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 01/19 1中京77R 3着/10頭+0.4秒 01/19 1中京77R 3着/10頭+0.4秒 01/19 1中京77R 3着/10頭+0.4秒 01/19 1中京77R 3着/10頭+0.4秒 01/19 1中京77R 3着/10頭+0.4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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 132走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 560日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 6.7% (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。
13	スナークシャラク	☆田山	実15.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 1回4日新潟3R 7着/15頭 ― ― ― ―
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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.8% (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。
14	ロックウイズユー	コレット	実85.2	▽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 3京都97R 6着/16頭+1.5秒 05/03 1新潟26R 6着/13頭+1.6秒 04/05 2阪神46R 7着/9頭+2.1秒 10/13 4東京57R 12着/16頭+1.9秒 06/21 3阪神58R 13着/16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 6.3着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +349% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.3% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

アメリカンイズム

騎手川田

単勝オッズ

3.0倍

AI期待値

-63%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4スターシップ

3.6倍

EV -59%

▲10エコロスパーダ

6.5倍

EV -34%

出走馬全14頭

×9

アメリカンイズム

川田

3.0倍

-63%

›

○4

スターシップ

松若

3.6倍

-59%

›

▲10

エコロスパーダ

酒井

6.5倍

-34%

›

△11

ブームバップビート

坂井

6.5倍

-34%

›

△3

エクストラプッシュ

岩田望

8.9倍

-28%

›

△13

スナークシャラク

☆田山

15.4倍

+4%

›

▽12

エアフォースワン

幸

20.2倍

+34%

›

▽5

オーレアミスト

角田和

33.9倍

+112%

›

▽2

ドメイン

田口

29.9倍

+75%

›

▽14

ロックウイズユー

コレット

85.2倍

+349%

›

▽6

ロードシュヴァリエ

中井

46.0倍

+120%

›

▽1

ロックバンド

吉村

91.3倍

+321%

›

▽8

ジーティーパワー

国分優

126.7倍

+418%

›

▽7

カイラーサ

鮫島良

149.0倍

+504%

›

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