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	ジュピターバローズ	Ｍデムーロ	実36.7	B▽ A▽勝率5% EV+130% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0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 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.9% / 期待値 +130% ※ 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	チヨ	☆田山	実36.8	B▽ A▽勝率5% EV+61% 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／98日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都25R 8着/12頭+0.9秒 04/04 2阪神34R 16着/18頭+1.5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) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.6% / 期待値 +61% ※ 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	アルジェンテーラ	団野	実6.8	B△ A△勝率9% EV-41% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（182日ぶりの実戦）
前5走 02/01 2京都25R 11着/13頭+1.8秒 12/13 5阪神35R 2着/7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戦の調子平均 6.5着 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 182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 12.5% (オッズ暗示: 14.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.5% / 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。
4	カフラー	坂井	実66.4	B▽ A▽勝率4% EV+254% 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 4 ◎ 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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.3% / 期待値 +255% ※ 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	ホウオウスカイハイ	秋山稔	実201.7	B× A▽勝率4% EV+780% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均18.0着と低調／120日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神35R 18着/18頭+4.9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 18.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 18着 (大敗) △ ローテーション 120日休養明け × 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 0.2% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 17位 / 勝率 3.7% / 期待値 +781% ※ 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	モカプウイング	コレット	実39.8	B▽ A▽勝率4% EV+76% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 06/04 園田10R 11着/11頭+6.2秒 03/21 1阪神95R 7着/18頭+0.5秒 01/22 姫路10R 5着/7頭+1.5秒 12/21 5阪神63R 9着/18頭+0.9秒 10/25 3京都83R 7着/12頭+0.7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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.3% / 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。
7	グランスプリント	長岡	実109.0	B× A▽勝率4% EV+373% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.5着と低調／64日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都113R 13着/17頭+1.8秒 03/15 1中京24R 12着/18頭+0.9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 12.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (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 15位 / 勝率 3.7% / 期待値 +374% ※ 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	ハピネスサンライズ推奨	松若	実11.8	B△ A△勝率7% EV-18% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+47%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 04/04 2阪神34R 13着/18頭+1.4秒 03/21 1中京36R 3着/18頭+0.2秒 03/07 1阪神55R 5着/18頭+0.7秒 11/29 4京都73R 4着/14頭+0.3秒 11/08 4京都16R 3着/11頭+0.3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 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 120日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 8.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.1% / 期待値 -18% ※ 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	フィアレスウィル	幸	実60.0	B▽ A▽勝率4% EV+205% 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／231日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5阪神42R 12着/16頭+3.3秒 11/29 4京都73R 8着/14頭+1.1秒 09/15 4阪神55R 5着/10頭+0.5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) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 231日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.2% / 期待値 +205% ※ 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	ルージュエテルナ	田口	実18.1	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
前5走 06/06 3阪神11R 5着/16頭+1.1秒 01/11 1京都42R 9着/16頭+2.0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 7.0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 4.4% (オッズ暗示: 5.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.8% / 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。
11	リントゥラウル	酒井	実30.0	B▽ A▽勝率5% EV+58% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神81R 12着/16頭+2.7秒 03/29 1中京62R 11着/14頭+2.2秒 08/17 3中京81R 4着/7頭+1.7秒 07/27 3中京23R 5着/6頭+3.4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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.7% / 期待値 +58% ※ 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	ミッキーラヴィータ	岩田望	実3.0	B○ A×勝率10% EV-68% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均2.7着と安定／前走3着／239日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5阪神13R 3着/17頭+0.3秒 10/05 3京都22R 2着/7頭+0.0秒 08/09 3中京54R 3着/10頭+0.3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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 239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 19.3% (オッズ暗示: 33.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 10.2% / 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。
13	マルモリキャスター	泉谷	実64.5	B▽ A▽勝率4% EV+193% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（64日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都113R 7着/17頭+0.8秒 05/09 3京都53R 5着/17頭+0.6秒 05/03 3京都41R 11着/15頭+2.3秒 02/15 2京都63R 11着/16頭+2.2秒 01/25 1京都93R 5着/12頭+0.6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 7.7着 (不振) × 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 0.8% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.0% / 期待値 +194% ※ 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	アラビアンジョイ	吉村	実6.2	B▲ A▲勝率9% EV-49% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／64日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都113R 2着/17頭+0.0秒 05/16 3京都73R 5着/18頭+0.4秒 05/02 3京都34R 3着/18頭+0.3秒 02/21 1阪神15R 11着/18頭+0.8秒 02/07 2京都35R 10着/14頭+0.6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 3.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.3% (オッズ暗示: 16.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.8% / 期待値 -50% ※ 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	コカボムショット	加藤	実230.4	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8.5着と低調／120日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神33R 8着/14頭+1.9秒 03/21 1阪神94R 9着/15頭+2.4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 8.5着 (不振) △ ローテーション 120日休養明け × 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 0.2% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 18位 / 勝率 3.7% / 期待値 +1072% ※ 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	エールドリー	藤懸	実165.4	B× A▽勝率4% EV+680% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都125R 12着/18頭+1.0秒 03/28 2阪神11R 13着/16頭+2.4秒 11/29 4京都71R 14着/14頭+2.8秒 11/02 3京都113R 2着/16頭+2.5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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 0.2% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 3.7% / 期待値 +680% ※ 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	ケイアイブラック	▲森田	実77.0	B▽ A▽勝率4% EV+253% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着／101日ぶりの実戦）
前5走 04/23 名古屋10R 2着/12頭+0.8秒 03/07 1阪神52R 10着/16頭+2.9秒 01/04 1京都11R 11着/16頭+1.5秒 12/20 5中京51R 5着/16頭+0.6秒 12/07 5阪神23R 12着/18頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 101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: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.0% / 期待値 +253% ※ 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	モンシーク	川田	実3.6	B◎ A○勝率10% EV-66% 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17R 6着/18頭+0.3秒 05/09 3京都53R 3着/17頭+0.2秒 02/14 2京都56R 3着/17頭+0.6秒 11/23 4京都63R 4着/16頭+0.4秒 10/12 4東京45R 2着/12頭+0.3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 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 23.2% (オッズ暗示: 27.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.9% / 期待値 -66% ※ 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 ○

モンシーク

騎手川田

単勝オッズ

3.6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:×12ミッキーラヴィータ

3.0倍

EV -42%

▲A:▲14アラビアンジョイ

6.2倍

EV -17%

出走馬全18頭

◎A:○18

モンシーク

川田

3.6倍

-16%

›

○A:×12

ミッキーラヴィータ

岩田望

3.0倍

-42%

›

▲A:▲14

アラビアンジョイ

吉村

6.2倍

-17%

›

△A:△3

アルジェンテーラ

団野

6.8倍

-15%

›

△A:△8

ハピネスサンライズ

松若

11.8倍

+47%

›

△A:△10

ルージュエテルナ

田口

18.1倍

-21%

›

▽A:▽1

ジュピターバローズ

Ｍデムーロ

36.7倍

+14%

›

▽A:▽11

リントゥラウル

酒井

30.0倍

-18%

›

▽A:▽2

チヨ

☆田山

36.8倍

-26%

›

▽A:▽6

モカプウイング

コレット

39.8倍

-20%

›

▽A:▽9

フィアレスウィル

幸

60.0倍

-28%

›

▽A:▽4

カフラー

坂井

66.4倍

-20%

›

▽A:▽13

マルモリキャスター

泉谷

64.5倍

-46%

›

▽A:▽17

ケイアイブラック

▲森田

77.0倍

-35%

›

×A:▽7

グランスプリント

長岡

109.0倍

-54%

›

×A:▽16

エールドリー

藤懸

165.4倍

-60%

›

×A:▽5

ホウオウスカイハイ

秋山稔

201.7倍

-64%

›

×A:▽15

コカボムショット

加藤

230.4倍

-59%

›

💡 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 8 ハピネスサンライズ実11.8倍期待値 +47% 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

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	ジュピターバローズ	Ｍデムーロ	実36.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0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 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +130% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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	チヨ	☆田山	実36.8	▽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／98日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都25R 8着/12頭+0.9秒 04/04 2阪神34R 16着/18頭+1.5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) △ ローテーション 98日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +61% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
3	アルジェンテーラ	団野	実6.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（182日ぶりの実戦）
前5走 02/01 2京都25R 11着/13頭+1.8秒 12/13 5阪神35R 2着/7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戦の調子平均 6.5着 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 182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 8.5% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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。
4	カフラー	坂井	実66.4	▽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 4 ◎ 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) +254% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。
5	ホウオウスカイハイ	秋山稔	実201.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均18.0着と低調／120日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神35R 18着/18頭+4.9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 18.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 18着 (大敗) △ ローテーション 120日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +780% (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。
6	モカプウイング	コレット	実39.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 06/04 園田10R 11着/11頭+6.2秒 03/21 1阪神95R 7着/18頭+0.5秒 01/22 姫路10R 5着/7頭+1.5秒 12/21 5阪神63R 9着/18頭+0.9秒 10/25 3京都83R 7着/12頭+0.7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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +76% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
7	グランスプリント	長岡	実109.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.5着と低調／64日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都113R 13着/17頭+1.8秒 03/15 1中京24R 12着/18頭+0.9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 12.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +373% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.7% (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。
8	ハピネスサンライズ推奨	松若	実11.8	△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 04/04 2阪神34R 13着/18頭+1.4秒 03/21 1中京36R 3着/18頭+0.2秒 03/07 1阪神55R 5着/18頭+0.7秒 11/29 4京都73R 4着/14頭+0.3秒 11/08 4京都16R 3着/11頭+0.3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 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 120日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (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。
9	フィアレスウィル	幸	実60.0	▽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／231日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5阪神42R 12着/16頭+3.3秒 11/29 4京都73R 8着/14頭+1.1秒 09/15 4阪神55R 5着/10頭+0.5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) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 231日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +205% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
10	ルージュエテルナ	田口	実18.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/06 3阪神11R 5着/16頭+1.1秒 01/11 1京都42R 9着/16頭+2.0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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.8% (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。
11	リントゥラウル	酒井	実30.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神81R 12着/16頭+2.7秒 03/29 1中京62R 11着/14頭+2.2秒 08/17 3中京81R 4着/7頭+1.7秒 07/27 3中京23R 5着/6頭+3.4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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 105日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (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。
12	ミッキーラヴィータ	岩田望	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走平均2.7着と安定／前走3着／239日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5阪神13R 3着/17頭+0.3秒 10/05 3京都22R 2着/7頭+0.0秒 08/09 3中京54R 3着/10頭+0.3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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 239日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.2% (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。
13	マルモリキャスター	泉谷	実64.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（64日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都113R 7着/17頭+0.8秒 05/09 3京都53R 5着/17頭+0.6秒 05/03 3京都41R 11着/15頭+2.3秒 02/15 2京都63R 11着/16頭+2.2秒 01/25 1京都93R 5着/12頭+0.6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 7.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +193% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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	アラビアンジョイ	吉村	実6.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／64日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都113R 2着/17頭+0.0秒 05/16 3京都73R 5着/18頭+0.4秒 05/02 3京都34R 3着/18頭+0.3秒 02/21 1阪神15R 11着/18頭+0.8秒 02/07 2京都35R 10着/14頭+0.6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 3.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 8.8% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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。
15	コカボムショット	加藤	実230.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.5着と低調／120日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神33R 8着/14頭+1.9秒 03/21 1阪神94R 9着/15頭+2.4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 8.5着 (不振) △ ローテーション 120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: 0.4%) ※ 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。
16	エールドリー	藤懸	実165.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都125R 12着/18頭+1.0秒 03/28 2阪神11R 13着/16頭+2.4秒 11/29 4京都71R 14着/14頭+2.8秒 11/02 3京都113R 2着/16頭+2.5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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +680% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.7% (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。
17	ケイアイブラック	▲森田	実77.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着／101日ぶりの実戦）
前5走 04/23 名古屋10R 2着/12頭+0.8秒 03/07 1阪神52R 10着/16頭+2.9秒 01/04 1京都11R 11着/16頭+1.5秒 12/20 5中京51R 5着/16頭+0.6秒 12/07 5阪神23R 12着/18頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 101日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +253% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.0% (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。
18	モンシーク	川田	実3.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 06/06 3阪神17R 6着/18頭+0.3秒 05/09 3京都53R 3着/17頭+0.2秒 02/14 2京都56R 3着/17頭+0.6秒 11/23 4京都63R 4着/16頭+0.4秒 10/12 4東京45R 2着/12頭+0.3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 4.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.9% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ミッキーラヴィータ

騎手岩田望

単勝オッズ

3.0倍

AI期待値

-68%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○18モンシーク

3.6倍

EV -66%

▲14アラビアンジョイ

6.2倍

EV -49%

出走馬全18頭

×12

ミッキーラヴィータ

岩田望

3.0倍

-68%

›

○18

モンシーク

川田

3.6倍

-66%

›

▲14

アラビアンジョイ

吉村

6.2倍

-49%

›

△3

アルジェンテーラ

団野

6.8倍

-41%

›

△8

ハピネスサンライズ

松若

11.8倍

-18%

›

△10

ルージュエテルナ

田口

18.1倍

-4%

›

▽1

ジュピターバローズ

Ｍデムーロ

36.7倍

+130%

›

▽11

リントゥラウル

酒井

30.0倍

+58%

›

▽2

チヨ

☆田山

36.8倍

+61%

›

▽6

モカプウイング

コレット

39.8倍

+76%

›

▽4

カフラー

坂井

66.4倍

+254%

›

▽9

フィアレスウィル

幸

60.0倍

+205%

›

▽13

マルモリキャスター

泉谷

64.5倍

+193%

›

▽17

ケイアイブラック

▲森田

77.0倍

+253%

›

▽7

グランスプリント

長岡

109.0倍

+373%

›

▽16

エールドリー

藤懸

165.4倍

+680%

›

▽5

ホウオウスカイハイ

秋山稔

201.7倍

+780%

›

▽15

コカボムショット

加藤

230.4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 8 ハピネスサンライズ実11.8倍期待値 -17% 推奨 14.2〜30.0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

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