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 11:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ラヴィアンコール	☆田山	実14.8	B△ A△勝率7% EV-1% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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 1 ◎ 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) -40% (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 6位 / 勝率 6.6% / 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。
2	レディトゥフライト	▲森田	実62.2	B× A▽勝率4% EV+179% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（69日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都123R 12着/16頭+1.9秒 05/10 3京都63R 2着/12頭+0.2秒 03/28 2阪神14R 6着/13頭+2.6秒 03/14 1中京13R 8着/13頭+2.0秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 ▽ 前走実績前走 12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 0.7% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.5% / 期待値 +180% ※ 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	グランドフィナーレ	富田	実47.9	B▽ A▽勝率5% EV+125% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着／73日ぶりの実戦）
前5走 05/27 園田10R 2着/10頭+0.8秒 04/25 3京都11R 7着/16頭+1.7秒 04/11 1福島16R 10着/15頭+1.8秒 01/25 1小倉27R 17着/18頭+2.7秒 12/27 5阪神75R 8着/14頭+1.3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 6.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 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: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.7% / 期待値 +125% ※ 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	インドミタビリティ	川田	実3.3	B◎ A×勝率11% 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（77日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京95R 4着/17頭+0.4秒 04/19 3中山84R 6着/16頭+0.7秒 03/01 1阪神45R 2着/13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 4.0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 20.6% (オッズ暗示: 30.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 11.1% / 期待値 -63% ※ 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	タニセンゴールド	秋山稔	実4.9	B▲ A○勝率10% EV-50% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（69日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都123R 4着/16頭+0.6秒 01/12 1京都54R 6着/16頭+1.4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 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 20.6% (オッズ暗示: 20.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.2% / 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。
6	クリノリキオー	幸	実8.8	B△ A△勝率8% EV-30% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（69日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都123R 5着/16頭+1.0秒 05/03 3京都42R 4着/12頭+0.6秒 04/18 2阪神73R 6着/15頭+0.9秒 03/01 1阪神43R 5着/12頭+0.2秒 01/18 1京都75R 11着/17頭+1.3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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 11.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.9% / 期待値 -31% ※ 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	マイカラー	酒井	実4.3	B○ A▲勝率10% EV-56% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／76日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟86R 4着/12頭+1.6秒 04/05 2阪神42R 4着/12頭+0.8秒 03/29 1中京62R 2着/14頭+0.0秒 03/08 1阪神63R 8着/14頭+1.2秒 12/21 5中京61R 8着/16頭+2.2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 3.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.6% (オッズ暗示: 23.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.0% / 期待値 -57% ※ 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	キタノハイテイル	城戸	実50.8	B▽ A▽勝率5% EV+132% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／76日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟86R 5着/12頭+2.5秒 05/09 3京都52R 7着/15頭+2.0秒 02/07 2京都34R 12着/16頭+2.7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 8.0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 1.1% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.6% / 期待値 +133% ※ 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	チュウワヘネシー	加藤	実281.1	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12.5着と低調／90日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都63R 12着/12頭+3.6秒 04/25 3京都11R 13着/16頭+4.3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 12.5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) -56% (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 4.0% / 期待値 +1011% ※ 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	ガラード	Ｍデムーロ	実23.9	B▽ A▽勝率6% EV+36% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.7着と低調／76日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都102R 7着/13頭+0.8秒 05/02 3京都32R 10着/15頭+2.2秒 04/12 2阪神62R 12着/16頭+2.5秒 02/14 2京都55R 4着/14頭+1.9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 9.7着 (不振) × 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 2.8% (オッズ暗示: 4.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.7% / 期待値 +36% ※ 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	メイショウゴッホ	角田和	実49.9	B▽ A▽勝率5% EV+133% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（77日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟76R 8着/15頭+3.2秒 05/09 3京都52R 4着/15頭+1.0秒 04/19 2阪神81R 7着/16頭+1.4秒 03/22 1阪神102R 6着/13頭+1.3秒 11/23 4京都62R 10着/13頭+2.8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 6.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.7% / 期待値 +133% ※ 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	マテンロウアワー	コレット	実6.5	B△ A△勝率9% EV-44% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着／70日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都112R 2着/16頭+0.7秒 04/19 3中山83R 7着/14頭+2.5秒 03/29 1中京62R 4着/14頭+0.3秒 02/10 2京都42R 2着/9頭+0.8秒 11/29 4京都76R 5着/12頭+1.9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 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.4% (オッズ暗示: 15.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.6% / 期待値 -44% ※ 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	サンライズナスカ	藤懸	実75.3	B▽ A▽勝率4% EV+227% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（84日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都72R 5着/11頭+1.3秒 04/25 3京都11R 5着/16頭+1.2秒 01/04 1京都12R 10着/16頭+2.9秒 11/09 4京都24R 11着/16頭+1.7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 6.7着 × 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 0.7% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.3% / 期待値 +227% ※ 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	イコミキマル	中井	実275.0	B▽ A▽勝率4% EV+987% 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／70日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都115R 15着/18頭+3.7秒 05/17 3京都82R 14着/16頭+2.7秒 03/28 2阪神15R 16着/18頭+2.2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 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) -41% (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 15位 / 勝率 4.0% / 期待値 +987% ※ 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	ブラストオフ	長岡	実33.3	B▽ A▽勝率5% EV+60% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神16R 7着/16頭+1.9秒 04/11 2阪神53R 11着/13頭+4.7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 9.0着 (不振) × 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 1.8% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.8% / 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。
16	トゥレネヴェリテ	△柴田裕	実74.3	B▽ A▽勝率4% EV+226% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／前走2着／65日ぶりの実戦）
前5走 06/04 園田10R 2着/11頭+0.8秒 03/29 1中京65R 12着/16頭+1.2秒 01/24 1京都85R 13着/18頭+2.6秒 01/05 1京都22R 13着/16頭+3.0秒 08/03 1札幌45R 4着/7頭+2.2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 9.0着 (不振) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 0.7% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.4% / 期待値 +226% ※ 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 ×

インドミタビリティ

騎手川田

単勝オッズ

3.3倍

AI期待値

-32%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲7マイカラー

4.3倍

EV -11%

▲A:○5タニセンゴールド

4.9倍

EV +0%

出走馬全16頭

◎A:×4

インドミタビリティ

川田

3.3倍

-32%

›

○A:▲7

マイカラー

酒井

4.3倍

-11%

›

▲A:○5

タニセンゴールド

秋山稔

4.9倍

+0%

›

△A:△12

マテンロウアワー

コレット

6.5倍

-26%

›

△A:△6

クリノリキオー

幸

8.8倍

-2%

›

△A:△1

ラヴィアンコール

☆田山

14.8倍

-39%

›

▽A:▽10

ガラード

Ｍデムーロ

23.9倍

-33%

›

▽A:▽15

ブラストオフ

長岡

33.3倍

-41%

›

▽A:▽3

グランドフィナーレ

富田

47.9倍

-15%

›

▽A:▽11

メイショウゴッホ

角田和

49.9倍

-11%

›

▽A:▽8

キタノハイテイル

城戸

50.8倍

-46%

›

×A:▽2

レディトゥフライト

▲森田

62.2倍

-53%

›

▽A:▽16

トゥレネヴェリテ

△柴田裕

74.3倍

-44%

›

▽A:▽13

サンライズナスカ

藤懸

75.3倍

-44%

›

▽A:▽14

イコミキマル

中井

275.0倍

-41%

›

×A:▽9

チュウワヘネシー

加藤

281.1倍

-55%

›

💡 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 11:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ラヴィアンコール	☆田山	実14.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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 1 ◎ 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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.6% (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。
2	レディトゥフライト	▲森田	実62.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（69日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都123R 12着/16頭+1.9秒 05/10 3京都63R 2着/12頭+0.2秒 03/28 2阪神14R 6着/13頭+2.6秒 03/14 1中京13R 8着/13頭+2.0秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +179% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (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。
3	グランドフィナーレ	富田	実47.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着／73日ぶりの実戦）
前5走 05/27 園田10R 2着/10頭+0.8秒 04/25 3京都11R 7着/16頭+1.7秒 04/11 1福島16R 10着/15頭+1.8秒 01/25 1小倉27R 17着/18頭+2.7秒 12/27 5阪神75R 8着/14頭+1.3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 6.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +125% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
4	インドミタビリティ	川田	実3.3	×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（77日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京95R 4着/17頭+0.4秒 04/19 3中山84R 6着/16頭+0.7秒 03/01 1阪神45R 2着/13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 4.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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	タニセンゴールド	秋山稔	実4.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（69日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都123R 4着/16頭+0.6秒 01/12 1京都54R 6着/16頭+1.4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 5.0着 × 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 10.2% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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	クリノリキオー	幸	実8.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（69日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都123R 5着/16頭+1.0秒 05/03 3京都42R 4着/12頭+0.6秒 04/18 2阪神73R 6着/15頭+0.9秒 03/01 1阪神43R 5着/12頭+0.2秒 01/18 1京都75R 11着/17頭+1.3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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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。
7	マイカラー	酒井	実4.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／76日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟86R 4着/12頭+1.6秒 04/05 2阪神42R 4着/12頭+0.8秒 03/29 1中京62R 2着/14頭+0.0秒 03/08 1阪神63R 8着/14頭+1.2秒 12/21 5中京61R 8着/16頭+2.2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 3.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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	キタノハイテイル	城戸	実50.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／76日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟86R 5着/12頭+2.5秒 05/09 3京都52R 7着/15頭+2.0秒 02/07 2京都34R 12着/16頭+2.7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 8.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +132% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (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。
9	チュウワヘネシー	加藤	実281.1	▽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／90日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都63R 12着/12頭+3.6秒 04/25 3京都11R 13着/16頭+4.3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 12.5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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.0% (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。
10	ガラード	Ｍデムーロ	実23.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.7着と低調／76日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都102R 7着/13頭+0.8秒 05/02 3京都32R 10着/15頭+2.2秒 04/12 2阪神62R 12着/16頭+2.5秒 02/14 2京都55R 4着/14頭+1.9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 9.7着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
11	メイショウゴッホ	角田和	実49.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（77日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟76R 8着/15頭+3.2秒 05/09 3京都52R 4着/15頭+1.0秒 04/19 2阪神81R 7着/16頭+1.4秒 03/22 1阪神102R 6着/13頭+1.3秒 11/23 4京都62R 10着/13頭+2.8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 6.3着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +133% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (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。
12	マテンロウアワー	コレット	実6.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着／70日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都112R 2着/16頭+0.7秒 04/19 3中山83R 7着/14頭+2.5秒 03/29 1中京62R 4着/14頭+0.3秒 02/10 2京都42R 2着/9頭+0.8秒 11/29 4京都76R 5着/12頭+1.9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 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 8.6% (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。
13	サンライズナスカ	藤懸	実75.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（84日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都72R 5着/11頭+1.3秒 04/25 3京都11R 5着/16頭+1.2秒 01/04 1京都12R 10着/16頭+2.9秒 11/09 4京都24R 11着/16頭+1.7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 6.7着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +227% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (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。
14	イコミキマル	中井	実275.0	▽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／70日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都115R 15着/18頭+3.7秒 05/17 3京都82R 14着/16頭+2.7秒 03/28 2阪神15R 16着/18頭+2.2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 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) +987% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.0% (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	ブラストオフ	長岡	実33.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神16R 7着/16頭+1.9秒 04/11 2阪神53R 11着/13頭+4.7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 9.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +60% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (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。
16	トゥレネヴェリテ	△柴田裕	実74.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／前走2着／65日ぶりの実戦）
前5走 06/04 園田10R 2着/11頭+0.8秒 03/29 1中京65R 12着/16頭+1.2秒 01/24 1京都85R 13着/18頭+2.6秒 01/05 1京都22R 13着/16頭+3.0秒 08/03 1札幌45R 4着/7頭+2.2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 9.0着 (不振) ○ 前走実績前走 2着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +226% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

インドミタビリティ

騎手川田

単勝オッズ

3.3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

○5タニセンゴールド

4.9倍

EV -50%

▲7マイカラー

4.3倍

EV -56%

出走馬全16頭

×4

インドミタビリティ

川田

3.3倍

-63%

›

○5

タニセンゴールド

秋山稔

4.9倍

-50%

›

▲7

マイカラー

酒井

4.3倍

-56%

›

△12

マテンロウアワー

コレット

6.5倍

-44%

›

△6

クリノリキオー

幸

8.8倍

-30%

›

△1

ラヴィアンコール

☆田山

14.8倍

-1%

›

▽10

ガラード

Ｍデムーロ

23.9倍

+36%

›

▽15

ブラストオフ

長岡

33.3倍

+60%

›

▽3

グランドフィナーレ

富田

47.9倍

+125%

›

▽11

メイショウゴッホ

角田和

49.9倍

+133%

›

▽8

キタノハイテイル

城戸

50.8倍

+132%

›

▽2

レディトゥフライト

▲森田

62.2倍

+179%

›

▽16

トゥレネヴェリテ

△柴田裕

74.3倍

+226%

›

▽13

サンライズナスカ

藤懸

75.3倍

+227%

›

▽14

イコミキマル

中井

275.0倍

+987%

›

▽9

チュウワヘネシー

加藤

281.1倍

+999%

›

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