中京 9R 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

9R 中京競馬場　発走 16:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トーアマリシテン	森一	実16.6	B△ A▽勝率8% EV+37% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／83日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟61R 2着/14頭+0.2秒 03/01 1小倉124R 10着/12頭+4.1秒 02/07 1小倉54R 5着/12頭+2.4秒 12/07 5中山24R 3着/11頭+0.8秒 11/09 3福島25R 3着/9頭+0.2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 5.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 3.3% (オッズ暗示: 6.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.3% / 期待値 +37% ※ 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	ゴールドブリーズ推奨	▲水沼	実15.3	B△ A△勝率10% EV+46% 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 03/22 2中山78R 7着/14頭+1.6秒 03/22 2中山78R 7着/14頭+1.6秒 03/22 2中山78R 7着/14頭+1.6秒 03/22 2中山78R 7着/14頭+1.6秒 03/22 2中山78R 7着/14頭+1.6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 7.0着 (不振) △ ローテーション 504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 5.4% (オッズ暗示: 6.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.6% / 期待値 +47% ※ 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	クラウンセト	草野	実6.7	B○ A○勝率13% EV-11% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（532日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1小倉94R 5着/13頭+1.6秒 02/22 1小倉94R 5着/13頭+1.6秒 02/22 1小倉94R 5着/13頭+1.6秒 02/22 1小倉94R 5着/13頭+1.6秒 02/22 1小倉94R 5着/13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戦の調子平均 5.0着 △ ローテーション 532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 10.9% (オッズ暗示: 14.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.3% / 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。
4	ベイビーベリッシモ推奨	五十嵐	実18.6	B▽ A△勝率8% EV+56% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 05/31 3京都124R 6着/9頭+2.5秒 05/02 1新潟14R 5着/11頭+0.5秒 02/14 1小倉74R 1着/12頭勝利 01/31 1小倉35R 4着/10頭+3.0秒 11/09 3福島25R 9着/9頭+4.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 3.1% (オッズ暗示: 5.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.4% / 期待値 +56% ※ 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	テクネチウム	▲井上	実45.8	B▽ A▽勝率7% EV+208% 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／91日ぶりの実戦）
前5走 05/09 1新潟34R 10着/11頭+6.3秒 11/15 5東京38R 11着/12頭+3.3秒 10/04 4東京14R 6着/11頭+2.3秒 06/01 2京都124R 11着/12頭+10.2秒 05/10 1新潟34R 6着/11頭+2.3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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 91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 1.4% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.7% / 期待値 +208% ※ 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	ポワンキュルミナン	小牧加	実9.4	B▲ A▲勝率12% EV+11% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均13.0着と低調／454日ぶりの実戦）
前5走 05/11 2東京612R 13着/16頭+2.1秒 05/11 2東京612R 13着/16頭+2.1秒 05/11 2東京612R 13着/16頭+2.1秒 05/11 2東京612R 13着/16頭+2.1秒 05/11 2東京612R 13着/16頭+2.1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 13.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 454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 8.9% (オッズ暗示: 10.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.9% / 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。
7	サトノエピック	上野	実1.4	B🌟◎ A×勝率17% EV-76% 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3着／77日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟74R 3着/13頭+1.4秒 05/02 1新潟11R 1着/14頭勝利 02/28 1阪神311R 13着/16頭+1.4秒 01/18 1中山74R 6着/14頭+1.7秒 10/19 4東京711R 12着/12頭+5.3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 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 55.4% (オッズ暗示: 71.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 16.7% / 期待値 -77% ※ 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	ニシノルアノーヴァ推奨	伴	実19.0	B△ A△勝率11% EV+113% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+68%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続／90日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 05/10 1新潟44R 1着/12頭勝利 03/08 2中山44R 8着/14頭+1.8秒 01/12 1中山54R 10着/14頭+5.0秒 09/06 2札幌59R 13着/15頭+2.2秒 08/23 2札幌17R 12着/14頭+1.6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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 90日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +68% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 5.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.2% / 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。
9	ゲインサポート	中村	実42.1	B▽ A▽勝率7% EV+195% 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／77日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟74R 6着/13頭+4.9秒 03/14 1阪神78R 8着/10頭+2.4秒 01/24 1小倉14R 7着/12頭+5.5秒 12/20 5阪神54R 6着/14頭+1.0秒 11/02 3京都114R 1着/10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戦の調子平均 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) × 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 1.4% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.0% / 期待値 +195% ※ 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	ヒットアンドロール	大江圭	実43.5	B▽ A▽勝率7% EV+199% 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／119日ぶりの実戦）
前5走 04/11 3中山54R 6着/14頭+1.3秒 02/21 1小倉95R 8着/12頭+3.0秒 01/31 1小倉34R 11着/12頭+12.6秒 01/12 1中山54R 1着/14頭勝利 12/21 5中山64R 5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 8.3着 (不振) △ ローテーション 119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 1.4% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.9% / 期待値 +200% ※ 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 ×

サトノエピック

騎手上野

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-22%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○3クラウンセト

6.7倍

EV -27%

▲A:▲6ポワンキュルミナン

9.4倍

EV -16%

出走馬全10頭

◎A:×7

サトノエピック

上野

1.4倍

-22%

›

○A:○3

クラウンセト

草野

6.7倍

-27%

›

▲A:▲6

ポワンキュルミナン

小牧加

9.4倍

-16%

›

△A:△8

ニシノルアノーヴァ

伴

19.0倍

+68%

›

△A:△2

ゴールドブリーズ

▲水沼

15.3倍

-17%

›

△A:▽1

トーアマリシテン

森一

16.6倍

-45%

›

▽A:△4

ベイビーベリッシモ

五十嵐

18.6倍

-42%

›

▽A:▽9

ゲインサポート

中村

42.1倍

-40%

›

▽A:▽10

ヒットアンドロール

大江圭

43.5倍

-38%

›

▽A:▽5

テクネチウム

▲井上

45.8倍

-35%

›

💡 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)

単勝 8 ニシノルアノーヴァ実19.0倍期待値 +69% 推奨 11.2〜30.0倍 ¥300 ❌不的中
単勝 4 ベイビーベリッシモ実18.6倍期待値 -42% 推奨 32.2〜32.2倍 ¥200 ❌不的中3着
単勝 2 ゴールドブリーズ実15.3倍期待値 -18% 推奨 18.6〜30.0倍 ¥200 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 8 ニシノルアノーヴァ実19.0倍期待値 +69% 推奨 11.2〜30.0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

9R 中京競馬場　発走 16:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トーアマリシテン	森一	実16.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／83日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟61R 2着/14頭+0.2秒 03/01 1小倉124R 10着/12頭+4.1秒 02/07 1小倉54R 5着/12頭+2.4秒 12/07 5中山24R 3着/11頭+0.8秒 11/09 3福島25R 3着/9頭+0.2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 5.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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	ゴールドブリーズ推奨	▲水沼	実15.3	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+46%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 03/22 2中山78R 7着/14頭+1.6秒 03/22 2中山78R 7着/14頭+1.6秒 03/22 2中山78R 7着/14頭+1.6秒 03/22 2中山78R 7着/14頭+1.6秒 03/22 2中山78R 7着/14頭+1.6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 7.0着 (不振) △ ローテーション 504日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 9.6% (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。
3	クラウンセト	草野	実6.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（532日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1小倉94R 5着/13頭+1.6秒 02/22 1小倉94R 5着/13頭+1.6秒 02/22 1小倉94R 5着/13頭+1.6秒 02/22 1小倉94R 5着/13頭+1.6秒 02/22 1小倉94R 5着/13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戦の調子平均 5.0着 △ ローテーション 532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 13.3% (オッズ暗示: 14.9%) ※ 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。
4	ベイビーベリッシモ推奨	五十嵐	実18.6	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+56%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 05/31 3京都124R 6着/9頭+2.5秒 05/02 1新潟14R 5着/11頭+0.5秒 02/14 1小倉74R 1着/12頭勝利 01/31 1小倉35R 4着/10頭+3.0秒 11/09 3福島25R 9着/9頭+4.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +56% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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。
5	テクネチウム	▲井上	実45.8	▽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／91日ぶりの実戦）
前5走 05/09 1新潟34R 10着/11頭+6.3秒 11/15 5東京38R 11着/12頭+3.3秒 10/04 4東京14R 6着/11頭+2.3秒 06/01 2京都124R 11着/12頭+10.2秒 05/10 1新潟34R 6着/11頭+2.3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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 91日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +208% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (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。
6	ポワンキュルミナン	小牧加	実9.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均13.0着と低調／454日ぶりの実戦）
前5走 05/11 2東京612R 13着/16頭+2.1秒 05/11 2東京612R 13着/16頭+2.1秒 05/11 2東京612R 13着/16頭+2.1秒 05/11 2東京612R 13着/16頭+2.1秒 05/11 2東京612R 13着/16頭+2.1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 13.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 454日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.9% (オッズ暗示: 10.6%) ※ 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。
7	サトノエピック	上野	実1.4	×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3着／77日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟74R 3着/13頭+1.4秒 05/02 1新潟11R 1着/14頭勝利 02/28 1阪神311R 13着/16頭+1.4秒 01/18 1中山74R 6着/14頭+1.7秒 10/19 4東京711R 12着/12頭+5.3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 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.7% (オッズ暗示: 71.4%) ※ 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。
8	ニシノルアノーヴァ推奨	伴	実19.0	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率11% × オッズ19.0倍で期待値+113%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続／90日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 05/10 1新潟44R 1着/12頭勝利 03/08 2中山44R 8着/14頭+1.8秒 01/12 1中山54R 10着/14頭+5.0秒 09/06 2札幌59R 13着/15頭+2.2秒 08/23 2札幌17R 12着/14頭+1.6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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 90日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +113% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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。
9	ゲインサポート	中村	実42.1	▽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／77日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟74R 6着/13頭+4.9秒 03/14 1阪神78R 8着/10頭+2.4秒 01/24 1小倉14R 7着/12頭+5.5秒 12/20 5阪神54R 6着/14頭+1.0秒 11/02 3京都114R 1着/10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戦の調子平均 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +195% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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	ヒットアンドロール	大江圭	実43.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 04/11 3中山54R 6着/14頭+1.3秒 02/21 1小倉95R 8着/12頭+3.0秒 01/31 1小倉34R 11着/12頭+12.6秒 01/12 1中山54R 1着/14頭勝利 12/21 5中山64R 5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 8.3着 (不振) △ ローテーション 119日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +199% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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

サトノエピック

騎手上野

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-76%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3クラウンセト

6.7倍

EV -11%

▲6ポワンキュルミナン

9.4倍

EV +11%

出走馬全10頭

×7

サトノエピック

上野

1.4倍

-76%

›

○3

クラウンセト

草野

6.7倍

-11%

›

▲6

ポワンキュルミナン

小牧加

9.4倍

+11%

›

△8

ニシノルアノーヴァ

伴

19.0倍

+113%

›

△2

ゴールドブリーズ

▲水沼

15.3倍

+46%

›

△4

ベイビーベリッシモ

五十嵐

18.6倍

+56%

›

▽1

トーアマリシテン

森一

16.6倍

+37%

›

▽9

ゲインサポート

中村

42.1倍

+195%

›

▽10

ヒットアンドロール

大江圭

43.5倍

+199%

›

▽5

テクネチウム

▲井上

45.8倍

+208%

›

💡 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)

単勝 8 ニシノルアノーヴァ実19.0倍期待値 +113% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥300 ❌不的中
単勝 4 ベイビーベリッシモ実18.6倍期待値 +56% 推奨 11.9〜30.0倍 ¥200 ❌不的中3着
単勝 2 ゴールドブリーズ実15.3倍期待値 +47% 推奨 10.4〜30.0倍 ¥200 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 8 ニシノルアノーヴァ実19.0倍期待値 +113% 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

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本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

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