中京 8R 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

8R 中京競馬場　発走 16:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リアルペガサス	田口	実105.5	B▽ A▽勝率6% EV+531% 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／237日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中京47R 9着/15頭+0.8秒 12/06 5中京17R 7着/16頭+1.4秒 11/09 4京都26R 8着/16頭+1.3秒 10/25 3京都87R 6着/11頭+0.8秒 06/15 3阪神46R 10着/16頭+2.1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 8.0着 (不振) △ ローテーション 237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 0.6% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.0% / 期待値 +532% ※ 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	ブルーストレイル	城戸	実250.8	B× A▽勝率5% EV+999% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／139日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京47R 11着/15頭+1.9秒 03/08 1阪神66R 5着/9頭+1.7秒 02/22 1阪神28R 5着/15頭+0.8秒 02/10 2京都44R 5着/9頭+2.2秒 02/01 2京都27R 7着/9頭+1.4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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 139日休養明け × 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 0.2% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.8% / 期待値 +1096% ※ 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	サンライズオスカー	藤懸	実46.1	B▽ A▽勝率6% EV+160% 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／前走勝利の勢い／73日ぶりの実戦）
前5走 05/27 園田10R 1着/10頭勝利 03/14 1中京13R 10着/13頭+2.1秒 12/07 5阪神26R 8着/9頭+5.4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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.6% / 期待値 +160% ※ 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	レーンアジリティ	高倉	実34.5	B▽ A▽勝率7% EV+144% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／111日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神88R 5着/11頭+0.7秒 03/22 1阪神108R 2着/10頭+0.2秒 02/28 1阪神36R 8着/13頭+1.8秒 02/01 2京都27R 3着/9頭+0.8秒 01/11 1京都46R 8着/14頭+1.4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 5.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 111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 2.4% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.1% / 期待値 +144% ※ 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	エイユーファイヤー	中井	実17.8	B△ A△勝率8% EV+39% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／104日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都28R 5着/15頭+1.4秒 04/04 2阪神37R 3着/9頭+0.4秒 02/10 2京都44R 4着/9頭+2.2秒 01/11 1京都46R 2着/14頭+0.1秒 12/20 5阪神57R 4着/16頭+0.7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 4.0着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 104日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 5.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.8% / 期待値 +40% ※ 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	メイショウオグマ	国分恭	実34.9	B▽ A▽勝率7% EV+127% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（111日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神88R 6着/11頭+1.3秒 03/29 2阪神29R 6着/15頭+2.1秒 03/07 1阪神57R 4着/8頭+0.4秒 12/20 5中京56R 5着/16頭+1.0秒 12/06 5阪神17R 2着/14頭+0.1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 5.3着 △ ローテーション 111日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.5% / 期待値 +127% ※ 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	クレスコドルフィン	角田和	実100.6	B▽ A▽勝率6% EV+514% 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／104日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都28R 13着/15頭+2.6秒 04/12 2阪神66R 8着/10頭+1.2秒 03/22 1阪神108R 4着/10頭+0.4秒 02/28 1阪神36R 7着/13頭+1.4秒 02/15 1小倉88R 12着/15頭+3.2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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 104日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.1% / 期待値 +515% ※ 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	スマートグロワール	幸	実6.1	B○ A▲勝率11% EV-31% 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／98日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟19R 9着/15頭+2.5秒 04/12 2阪神62R 1着/16頭勝利 02/21 1阪神12R 2着/14頭+0.5秒 01/25 1京都91R 2着/11頭+0.1秒 01/12 1京都52R 5着/16頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 98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 11.6% (オッズ暗示: 16.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.2% / 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。
9	リアンドゥクール	西村淳	実1.8	B🌟◎ A×勝率14% EV-74% 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2着／62日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神27R 2着/16頭+0.0秒 04/18 2阪神76R 5着/14頭+1.1秒 02/14 2京都55R 1着/14頭勝利 ― ―
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 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 51.1% (オッズ暗示: 55.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 14.2% / 期待値 -74% ※ 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	テーオーカイザー	川田	実6.3	B▲ A○勝率11% EV-27% 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／133日ぶりの実戦）
前5走 03/28 3中山110R 7着/10頭+3.6秒 02/28 1阪神34R 1着/14頭勝利 01/25 1京都91R 4着/11頭+0.3秒 01/05 1京都26R 3着/14頭+0.3秒 10/11 4東京35R 2着/14頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 133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 9.7% (オッズ暗示: 15.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 11.5% / 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。
11	ゴンタ	松若	実8.9	B△ A△勝率10% EV-11% 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50%と好調／前走勝利の勢い／126日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神33R 1着/14頭勝利 01/17 1中山63R 8着/16頭+0.7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 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 11.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.0% / 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。
12	バケラッタ	鮫島良	実9.5	B△ A△勝率9% EV-12% 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／83日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都86R 4着/16頭+1.1秒 04/25 3京都11R 1着/16頭勝利 04/12 2阪神62R 2着/16頭+0.6秒 02/08 1小倉61R 4着/16頭+1.3秒 01/25 1京都91R 5着/11頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 6.7% (オッズ暗示: 10.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.2% / 期待値 -12% ※ 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 ×

リアンドゥクール

騎手西村淳

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-7%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲8スマートグロワール

6.1倍

EV -29%

▲A:○10テーオーカイザー

6.3倍

EV -38%

出走馬全12頭

◎A:×9

リアンドゥクール

西村淳

1.8倍

-7%

›

○A:▲8

スマートグロワール

幸

6.1倍

-29%

›

▲A:○10

テーオーカイザー

川田

6.3倍

-38%

›

△A:△11

ゴンタ

松若

8.9倍

-15%

›

△A:△12

バケラッタ

鮫島良

9.5倍

-36%

›

△A:△5

エイユーファイヤー

中井

17.8倍

-38%

›

▽A:▽4

レーンアジリティ

高倉

34.5倍

-18%

›

▽A:▽6

メイショウオグマ

国分恭

34.9倍

-17%

›

▽A:▽3

サンライズオスカー

藤懸

46.1倍

-30%

›

▽A:▽7

クレスコドルフィン

角田和

100.6倍

-9%

›

▽A:▽1

リアルペガサス

田口

105.5倍

-33%

›

×A:▽2

ブルーストレイル

城戸

250.8倍

-54%

›

💡 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）

8R 中京競馬場　発走 16:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リアルペガサス	田口	実105.5	▽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／237日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中京47R 9着/15頭+0.8秒 12/06 5中京17R 7着/16頭+1.4秒 11/09 4京都26R 8着/16頭+1.3秒 10/25 3京都87R 6着/11頭+0.8秒 06/15 3阪神46R 10着/16頭+2.1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 8.0着 (不振) △ ローテーション 237日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +531% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.0% (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。
2	ブルーストレイル	城戸	実250.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／139日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京47R 11着/15頭+1.9秒 03/08 1阪神66R 5着/9頭+1.7秒 02/22 1阪神28R 5着/15頭+0.8秒 02/10 2京都44R 5着/9頭+2.2秒 02/01 2京都27R 7着/9頭+1.4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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 139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 4.8% (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。
3	サンライズオスカー	藤懸	実46.1	▽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／前走勝利の勢い／73日ぶりの実戦）
前5走 05/27 園田10R 1着/10頭勝利 03/14 1中京13R 10着/13頭+2.1秒 12/07 5阪神26R 8着/9頭+5.4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) +160% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (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。
4	レーンアジリティ	高倉	実34.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／111日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神88R 5着/11頭+0.7秒 03/22 1阪神108R 2着/10頭+0.2秒 02/28 1阪神36R 8着/13頭+1.8秒 02/01 2京都27R 3着/9頭+0.8秒 01/11 1京都46R 8着/14頭+1.4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 5.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 111日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +144% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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。
5	エイユーファイヤー	中井	実17.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／104日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都28R 5着/15頭+1.4秒 04/04 2阪神37R 3着/9頭+0.4秒 02/10 2京都44R 4着/9頭+2.2秒 01/11 1京都46R 2着/14頭+0.1秒 12/20 5阪神57R 4着/16頭+0.7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 4.0着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 104日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。
6	メイショウオグマ	国分恭	実34.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（111日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神88R 6着/11頭+1.3秒 03/29 2阪神29R 6着/15頭+2.1秒 03/07 1阪神57R 4着/8頭+0.4秒 12/20 5中京56R 5着/16頭+1.0秒 12/06 5阪神17R 2着/14頭+0.1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 5.3着 △ ローテーション 111日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +127% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (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。
7	クレスコドルフィン	角田和	実100.6	▽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／104日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都28R 13着/15頭+2.6秒 04/12 2阪神66R 8着/10頭+1.2秒 03/22 1阪神108R 4着/10頭+0.4秒 02/28 1阪神36R 7着/13頭+1.4秒 02/15 1小倉88R 12着/15頭+3.2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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 104日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +514% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
8	スマートグロワール	幸	実6.1	▲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／98日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟19R 9着/15頭+2.5秒 04/12 2阪神62R 1着/16頭勝利 02/21 1阪神12R 2着/14頭+0.5秒 01/25 1京都91R 2着/11頭+0.1秒 01/12 1京都52R 5着/16頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 98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 11.2% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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。
9	リアンドゥクール	西村淳	実1.8	×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2着／62日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神27R 2着/16頭+0.0秒 04/18 2阪神76R 5着/14頭+1.1秒 02/14 2京都55R 1着/14頭勝利 ― ―
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 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.2% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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	テーオーカイザー	川田	実6.3	○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／133日ぶりの実戦）
前5走 03/28 3中山110R 7着/10頭+3.6秒 02/28 1阪神34R 1着/14頭勝利 01/25 1京都91R 4着/11頭+0.3秒 01/05 1京都26R 3着/14頭+0.3秒 10/11 4東京35R 2着/14頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 133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 11.5% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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	ゴンタ	松若	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50%と好調／前走勝利の勢い／126日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神33R 1着/14頭勝利 01/17 1中山63R 8着/16頭+0.7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 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 126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 10.0% (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。
12	バケラッタ	鮫島良	実9.5	△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／83日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都86R 4着/16頭+1.1秒 04/25 3京都11R 1着/16頭勝利 04/12 2阪神62R 2着/16頭+0.6秒 02/08 1小倉61R 4着/16頭+1.3秒 01/25 1京都91R 5着/11頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 10.5%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

リアンドゥクール

騎手西村淳

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-74%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10テーオーカイザー

6.3倍

EV -27%

▲8スマートグロワール

6.1倍

EV -31%

出走馬全12頭

×9

リアンドゥクール

西村淳

1.8倍

-74%

›

○10

テーオーカイザー

川田

6.3倍

-27%

›

▲8

スマートグロワール

幸

6.1倍

-31%

›

△11

ゴンタ

松若

8.9倍

-11%

›

△12

バケラッタ

鮫島良

9.5倍

-12%

›

△5

エイユーファイヤー

中井

17.8倍

+39%

›

▽4

レーンアジリティ

高倉

34.5倍

+144%

›

▽6

メイショウオグマ

国分恭

34.9倍

+127%

›

▽7

クレスコドルフィン

角田和

100.6倍

+514%

›

▽1

リアルペガサス

田口

105.5倍

+531%

›

▽3

サンライズオスカー

藤懸

46.1倍

+160%

›

▽2

ブルーストレイル

城戸

250.8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。

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両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

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