中京 3R 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

3R 中京競馬場　発走 10:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジュエルサンライズ	コレット	実51.0	B▽ A▽勝率5% EV+168% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（76日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟82R 7着/14頭+0.7秒 05/02 1新潟13R 5着/15頭+1.0秒 04/05 2阪神43R 8着/16頭+1.5秒 02/01 2京都22R 10着/15頭+1.6秒 01/12 1京都512R 11着/18頭+1.0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 6.7着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.3% / 期待値 +168% ※ 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	ピョイットハレルヤ	松若	実6.9	B○ A○勝率10% EV-32% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（84日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟52R 4着/15頭+0.7秒 04/26 2東京22R 3着/14頭+0.2秒 04/19 1福島45R 10着/16頭+0.9秒 01/12 1京都51R 7着/16頭+1.3秒 12/20 5中京51R 4着/16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 5.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.6% (オッズ暗示: 14.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.8% / 期待値 -32% ※ 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	エルヴィッタ	富田	実40.0	B▽ A▽勝率5% EV+102% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／90日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟42R 12着/15頭+1.1秒 02/21 1阪神15R 18着/18頭+3.0秒 12/07 5中京25R 5着/17頭+0.6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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 90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 1.8% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.1% / 期待値 +103% ※ 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	ゼフィルス	幸	実17.5	B▽ A▽勝率6% EV+2% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／118日ぶりの実戦）
前5走 04/12 1福島25R 9着/16頭+0.7秒 01/24 1京都86R 7着/17頭+1.0秒 12/14 5阪神44R 10着/11頭+1.6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 8.7着 (不振) △ ローテーション 118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 3.9% (オッズ暗示: 5.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.8% / 期待値 +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。
5	サウンドディアナ	▲森田	実188.1	B× A▽勝率4% EV+663% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（70日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都111R 6着/16頭+1.6秒 02/14 1小倉71R 9着/16頭+1.0秒 01/17 1京都64R 6着/16頭+1.2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 7.0着 (不振) × 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 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 4.1% / 期待値 +663% ※ 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	エターナルビジョン	◇永島	実74.4	B▽ A▽勝率4% EV+234% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（90日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟46R 10着/16頭+1.3秒 02/21 1阪神11R 5着/16頭+0.6秒 01/31 2京都11R 7着/16頭+1.1秒 12/06 5阪神13R 17着/17頭+2.1秒 10/18 4新潟11R 11着/13頭+1.8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) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 90日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (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 4.5% / 期待値 +234% ※ 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	エルヴィオラ	国分優	実78.1	B▽ A▽勝率5% EV+258% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 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 13位 (中位評価) × 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 0.8% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.6% / 期待値 +258% ※ 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	タガノプディング	川田	実1.6	B🌟◎ A×勝率12% EV-80% 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2着／70日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都111R 2着/16頭+0.5秒 04/05 2阪神41R 4着/15頭+0.4秒 03/14 1阪神72R 2着/16頭+0.0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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 53.9% (オッズ暗示: 62.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 12.5% / 期待値 -80% ※ 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	トリビア	丸山	実14.7	B△ A△勝率7% EV+5% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／97日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都43R 10着/15頭+1.2秒 02/28 1小倉111R 6着/16頭+1.5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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 97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 4.1% (オッズ暗示: 6.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.2% / 期待値 +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。
10	キャスケード推奨	長岡	実12.6	B▲ A▲勝率8% EV+0% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（前走3着で力を示す／63日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 06/06 3阪神11R 3着/16頭+0.9秒 05/24 1新潟82R 5着/14頭+0.6秒 05/02 3京都31R 5着/16頭+1.0秒 03/08 1阪神62R 6着/16頭+0.5秒 02/10 2京都43R 14着/14頭+3.4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 4.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 7.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.0% / 期待値 +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。
11	スナークオーロラ	田口	実168.2	B× A▽勝率4% EV+582% 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）
前5走 1回3日新潟3R 11着/15頭 ― ― ― ―
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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (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 15位 / 勝率 4.1% / 期待値 +582% ※ 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	ジャミールアイン	☆田山	実27.4	B▽ A▽勝率5% EV+45% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.3着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都84R 15着/17頭+2.1秒 01/25 1小倉21R 14着/16頭+3.6秒 01/11 1京都42R 5着/16頭+0.8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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) × 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 2.5% (オッズ暗示: 3.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.3% / 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。
13	アスターエポワス	角田和	実17.4	B△ A△勝率7% EV+13% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（118日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神61R 12着/16頭+2.3秒 01/12 1京都53R 3着/16頭+0.5秒 11/22 4京都51R 2着/14頭+0.1秒 11/09 4京都24R 4着/16頭+0.4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 5.7着 ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 118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 3.9% (オッズ暗示: 5.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.5% / 期待値 +13% ※ 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	オーブフレッシュ	西塚	実17.3	B▽ A▽勝率6% EV+8% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（118日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神61R 9着/16頭+1.5秒 01/24 1京都81R 3着/12頭+0.4秒 01/04 1京都15R 3着/18頭+0.5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 5.0着 △ ローテーション 118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 3.8% (オッズ暗示: 5.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.2% / 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。
15	ワイルドチャーム	団野	実17.0	B△ A△勝率7% EV+10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.3着と低調／前走3着／139日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神101R 3着/14頭+1.0秒 02/21 1阪神15R 15着/18頭+1.4秒 12/21 5阪神63R 13着/18頭+1.3秒 11/22 4京都55R 3着/17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 10.3着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 139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 3.9% (オッズ暗示: 5.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.5% / 期待値 +11% ※ 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	タワワ	川須	実94.1	B▽ A▽勝率5% EV+331% 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／84日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都73R 15着/18頭+1.5秒 02/01 1小倉42R 11着/18頭+1.4秒 10/13 3京都53R 6着/16頭+0.6秒 09/13 4阪神35R 5着/11頭+0.4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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.6% / 期待値 +332% ※ 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 ×

タガノプディング

騎手川田

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

-13%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○2ピョイットハレルヤ

6.9倍

EV -20%

▲A:▲10キャスケード

12.6倍

EV -13%

出走馬全16頭

◎A:×8

タガノプディング

川田

1.6倍

-13%

›

○A:○2

ピョイットハレルヤ

松若

6.9倍

-20%

›

▲A:▲10

キャスケード

長岡

12.6倍

-13%

›

△A:△9

トリビア

丸山

14.7倍

-39%

›

△A:△15

ワイルドチャーム

団野

17.0倍

-32%

›

△A:△13

アスターエポワス

角田和

17.4倍

-31%

›

▽A:▽4

ゼフィルス

幸

17.5倍

-30%

›

▽A:▽14

オーブフレッシュ

西塚

17.3倍

-34%

›

▽A:▽12

ジャミールアイン

☆田山

27.4倍

-32%

›

▽A:▽3

エルヴィッタ

富田

40.0倍

-28%

›

▽A:▽1

ジュエルサンライズ

コレット

51.0倍

-45%

›

▽A:▽6

エターナルビジョン

◇永島

74.4倍

-43%

›

▽A:▽7

エルヴィオラ

国分優

78.1倍

-40%

›

▽A:▽16

タワワ

川須

94.1倍

-28%

›

×A:▽11

スナークオーロラ

田口

168.2倍

-72%

›

×A:▽5

サウンドディアナ

▲森田

188.1倍

-69%

›

💡 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 10 キャスケード実12.6倍期待値 -14% 推奨 14.6〜30.0倍 ¥200 ❌不的中3着

※ 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

3R 中京競馬場　発走 10:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジュエルサンライズ	コレット	実51.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（76日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟82R 7着/14頭+0.7秒 05/02 1新潟13R 5着/15頭+1.0秒 04/05 2阪神43R 8着/16頭+1.5秒 02/01 2京都22R 10着/15頭+1.6秒 01/12 1京都512R 11着/18頭+1.0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 6.7着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +168% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
2	ピョイットハレルヤ	松若	実6.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（84日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟52R 4着/15頭+0.7秒 04/26 2東京22R 3着/14頭+0.2秒 04/19 1福島45R 10着/16頭+0.9秒 01/12 1京都51R 7着/16頭+1.3秒 12/20 5中京51R 4着/16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 5.7着 × 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 9.8% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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。
3	エルヴィッタ	富田	実40.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／90日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟42R 12着/15頭+1.1秒 02/21 1阪神15R 18着/18頭+3.0秒 12/07 5中京25R 5着/17頭+0.6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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 90日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +102% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.1% (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。
4	ゼフィルス	幸	実17.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／118日ぶりの実戦）
前5走 04/12 1福島25R 9着/16頭+0.7秒 01/24 1京都86R 7着/17頭+1.0秒 12/14 5阪神44R 10着/11頭+1.6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 8.7着 (不振) △ ローテーション 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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。
5	サウンドディアナ	▲森田	実188.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（70日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都111R 6着/16頭+1.6秒 02/14 1小倉71R 9着/16頭+1.0秒 01/17 1京都64R 6着/16頭+1.2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 7.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +663% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (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	エターナルビジョン	◇永島	実74.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（90日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟46R 10着/16頭+1.3秒 02/21 1阪神11R 5着/16頭+0.6秒 01/31 2京都11R 7着/16頭+1.1秒 12/06 5阪神13R 17着/17頭+2.1秒 10/18 4新潟11R 11着/13頭+1.8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) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 90日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +234% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (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。
7	エルヴィオラ	国分優	実78.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 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 12位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +258% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (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。
8	タガノプディング	川田	実1.6	×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2着／70日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都111R 2着/16頭+0.5秒 04/05 2阪神41R 4着/15頭+0.4秒 03/14 1阪神72R 2着/16頭+0.0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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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	トリビア	丸山	実14.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／97日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都43R 10着/15頭+1.2秒 02/28 1小倉111R 6着/16頭+1.5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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 97日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
10	キャスケード推奨	長岡	実12.6	▲詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（前走3着で力を示す／63日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 06/06 3阪神11R 3着/16頭+0.9秒 05/24 1新潟82R 5着/14頭+0.6秒 05/02 3京都31R 5着/16頭+1.0秒 03/08 1阪神62R 6着/16頭+0.5秒 02/10 2京都43R 14着/14頭+3.4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 4.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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。
11	スナークオーロラ	田口	実168.2	▽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）
前5走 1回3日新潟3R 11着/15頭 ― ― ― ―
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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +582% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (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。
12	ジャミールアイン	☆田山	実27.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.3着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都84R 15着/17頭+2.1秒 01/25 1小倉21R 14着/16頭+3.6秒 01/11 1京都42R 5着/16頭+0.8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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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。
13	アスターエポワス	角田和	実17.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（118日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神61R 12着/16頭+2.3秒 01/12 1京都53R 3着/16頭+0.5秒 11/22 4京都51R 2着/14頭+0.1秒 11/09 4京都24R 4着/16頭+0.4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 5.7着 ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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。
14	オーブフレッシュ	西塚	実17.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（118日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神61R 9着/16頭+1.5秒 01/24 1京都81R 3着/12頭+0.4秒 01/04 1京都15R 3着/18頭+0.5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 5.0着 △ ローテーション 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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。
15	ワイルドチャーム	団野	実17.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.3着と低調／前走3着／139日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神101R 3着/14頭+1.0秒 02/21 1阪神15R 15着/18頭+1.4秒 12/21 5阪神63R 13着/18頭+1.3秒 11/22 4京都55R 3着/17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 10.3着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 139日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 5.9%) ※ 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。
16	タワワ	川須	実94.1	▽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／84日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都73R 15着/18頭+1.5秒 02/01 1小倉42R 11着/18頭+1.4秒 10/13 3京都53R 6着/16頭+0.6秒 09/13 4阪神35R 5着/11頭+0.4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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +331% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

タガノプディング

騎手川田

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

-80%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2ピョイットハレルヤ

6.9倍

EV -32%

▲10キャスケード

12.6倍

EV +0%

出走馬全16頭

×8

タガノプディング

川田

1.6倍

-80%

›

○2

ピョイットハレルヤ

松若

6.9倍

-32%

›

▲10

キャスケード

長岡

12.6倍

+0%

›

△9

トリビア

丸山

14.7倍

+5%

›

△15

ワイルドチャーム

団野

17.0倍

+10%

›

△13

アスターエポワス

角田和

17.4倍

+13%

›

▽14

オーブフレッシュ

西塚

17.3倍

+8%

›

▽4

ゼフィルス

幸

17.5倍

+2%

›

▽12

ジャミールアイン

☆田山

27.4倍

+45%

›

▽1

ジュエルサンライズ

コレット

51.0倍

+168%

›

▽3

エルヴィッタ

富田

40.0倍

+102%

›

▽7

エルヴィオラ

国分優

78.1倍

+258%

›

▽16

タワワ

川須

94.1倍

+331%

›

▽6

エターナルビジョン

◇永島

74.4倍

+234%

›

▽11

スナークオーロラ

田口

168.2倍

+582%

›

▽5

サウンドディアナ

▲森田

188.1倍

+663%

›

💡 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 10 キャスケード実12.6倍期待値 +1% 推奨 12.5〜30.0倍 ¥200 ❌不的中3着

※ 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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