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 18:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウイングサンライズ	丸山	実21.9	B▽ A▽勝率5% EV+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8.5着と低調／133日ぶりの実戦）
前5走 03/28 2阪神15R 8着/18頭+1.1秒 02/22 1阪神25R 9着/13頭+1.7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 8.5着 (不振) △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 4.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.9% / 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。
2	ティグリス	幸	実14.1	B▽ A▽勝率6% EV-22% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（146日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京23R 6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 6.0着 △ ローテーション 146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 5.1% (オッズ暗示: 7.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.5% / 期待値 -22% ※ 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	マスティカーレ	田口	実10.9	B△ A△勝率7% EV-27% 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／69日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都125R 10着/18頭+0.6秒 05/17 3京都84R 4着/17頭+0.3秒 02/28 1阪神31R 15着/16頭+2.9秒 09/27 4阪神83R 7着/14頭+1.1秒 08/30 3新潟35R 2着/18頭+0.0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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 9.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.6% / 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。
4	バルフルール	角田和	実48.4	B▽ A▽勝率5% EV+125% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都84R 12着/17頭+0.6秒 05/02 3京都34R 8着/18頭+1.1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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10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。
5	ルナフィオーレ	川田	実6.9	B▲ A△勝率8% EV-43% 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 3京都73R 7着/18頭+0.7秒 05/02 3京都33R 9着/18頭+0.6秒 03/14 1阪神75R 7着/17頭+0.7秒 02/07 2京都35R 7着/14頭+0.3秒 12/20 5中京54R 12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 7.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.1% (オッズ暗示: 14.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.2% / 期待値 -43% ※ 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	ペスキエーラ	団野	実49.4	B▽ A▽勝率5% EV+122% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.7着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都94R 12着/17頭+1.3秒 04/11 2阪神52R 14着/16頭+3.1秒 02/22 1小倉102R 15着/18頭+2.1秒 11/02 4東京114R 10着/16頭+1.1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 13.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 1.3% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.5% / 期待値 +123% ※ 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	エコロディアン	Ｍデムーロ	実5.3	B△ A▲勝率8% EV-56% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（105日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島53R 6着/16頭+0.7秒 04/11 1福島13R 3着/16頭+0.2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 4.5着 △ ローテーション 105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 12.1% (オッズ暗示: 18.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.2% / 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。
8	ルージュマデイラ	富田	実49.9	B× A▽勝率4% EV+104% 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）
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 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.5着 (不振) × 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 0.9% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.1% / 期待値 +105% ※ 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	ルージュシャラポワ	▲川端	実168.8	B× A▽勝率4% EV+509% 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／63日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神11R 13着/16頭+5.4秒 03/14 1阪神71R 10着/13頭+2.8秒 02/10 2京都43R 10着/14頭+1.9秒 11/02 3京都113R 4着/16頭+2.8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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -67% (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 18位 / 勝率 3.6% / 期待値 +509% ※ 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	ココロザスノ	酒井	実59.2	B▽ A▽勝率4% EV+142% 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／125日ぶりの実戦）
前5走 04/05 2阪神41R 13着/15頭+1.4秒 01/17 1京都64R 4着/16頭+0.4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 8.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 125日休養明け × 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 0.9% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 4.1% / 期待値 +143% ※ 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	フェブリノ	松若	実22.2	B▽ A▽勝率5% EV+6% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（63日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神17R 7着/18頭+0.5秒 05/26 浦和9R 4着/11頭+1.0秒 04/25 1福島52R 9着/16頭+1.5秒 02/21 1小倉96R 8着/16頭+0.9秒 01/24 1小倉19R 7着/12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戦の調子平均 6.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 4.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.8% / 期待値 +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。
12	グレンセロース	吉村	実5.4	B○ A○勝率9% EV-53% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（77日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都93R 5着/16頭+0.3秒 04/26 3京都23R 4着/18頭+0.5秒 01/10 1京都35R 10着/18頭+1.0秒 12/20 5阪神55R 5着/18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 6.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.1% (オッズ暗示: 18.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 8.7% / 期待値 -53% ※ 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	タガノプトゥリ	藤懸	実150.6	B× A▽勝率4% EV+443% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／90日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟45R 14着/16頭+1.8秒 04/25 3京都13R 5着/15頭+0.8秒 02/22 1阪神24R 10着/14頭+3.1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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14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) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 3.6% / 期待値 +443% ※ 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	ミヤジマミコ	◇永島	実163.3	B× A▽勝率4% EV+489% 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／167日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1阪神24R 12着/14頭+3.6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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 167日休養明け × 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 0.3% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 17位 / 勝率 3.6% / 期待値 +489% ※ 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	ゴッドアイ	コレット	実4.1	B◎ A×勝率10% EV-60% 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（70日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都113R 5着/17頭+0.3秒 05/02 3京都34R 4着/18頭+0.3秒 03/01 1小倉125R 8着/18頭+0.4秒 02/08 1小倉62R 3着/17頭+0.2秒 12/07 5阪神23R 3着/18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 5.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.3% (オッズ暗示: 24.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 9.6% / 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。
16	ハッピーリオン	太宰	実49.8	B× A▽勝率4% EV+104% 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／70日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都115R 8着/18頭+1.5秒 04/04 2阪神31R 6着/16頭+1.5秒 03/14 1阪神75R 10着/17頭+1.0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 8.0着 (不振) × 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 0.9% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.1% / 期待値 +105% ※ 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	グッデイ	秋山稔	実46.9	B▽ A▽勝率4% EV+101% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（63日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神17R 11着/18頭+1.2秒 05/17 3京都84R 5着/17頭+0.3秒 05/02 3京都33R 6着/18頭+0.3秒 02/01 2京都25R 13着/13頭+3.4秒 12/20 5中京54R 8着/16頭+1.0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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.3% / 期待値 +101% ※ 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	スターアスコット	△柴田裕	実9.5	B△ A△勝率7% EV-35% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均8.0着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都113R 6着/17頭+0.6秒 03/22 1中京45R 10着/16頭+1.3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 8.0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 8.3% (オッズ暗示: 10.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.8% / 期待値 -35% ※ 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 ×

ゴッドアイ

騎手コレット

単勝オッズ

4.1倍

AI期待値

-12%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○12グレンセロース

5.4倍

EV -23%

▲A:△5ルナフィオーレ

6.9倍

EV -2%

出走馬全18頭

◎A:×15

ゴッドアイ

コレット

4.1倍

-12%

›

○A:○12

グレンセロース

吉村

5.4倍

-23%

›

▲A:△5

ルナフィオーレ

川田

6.9倍

-2%

›

△A:▲7

エコロディアン

Ｍデムーロ

5.3倍

-35%

›

△A:△18

スターアスコット

△柴田裕

9.5倍

-20%

›

△A:△3

マスティカーレ

田口

10.9倍

-9%

›

▽A:▽2

ティグリス

幸

14.1倍

-28%

›

▽A:▽1

ウイングサンライズ

丸山

21.9倍

-12%

›

▽A:▽11

フェブリノ

松若

22.2倍

-23%

›

▽A:▽17

グッデイ

秋山稔

46.9倍

+2%

›

▽A:▽4

バルフルール

角田和

48.4倍

+6%

›

▽A:▽6

ペスキエーラ

団野

49.4倍

-34%

›

×A:▽16

ハッピーリオン

太宰

49.8倍

-54%

›

×A:▽8

ルージュマデイラ

富田

49.9倍

-53%

›

▽A:▽10

ココロザスノ

酒井

59.2倍

-45%

›

×A:▽14

ミヤジマミコ

◇永島

163.3倍

-56%

›

×A:▽13

タガノプトゥリ

藤懸

150.6倍

-70%

›

×A:▽9

ルージュシャラポワ

▲川端

168.8倍

-66%

›

💡 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）

12R 中京競馬場　発走 18:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウイングサンライズ	丸山	実21.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.5着と低調／133日ぶりの実戦）
前5走 03/28 2阪神15R 8着/18頭+1.1秒 02/22 1阪神25R 9着/13頭+1.7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 8.5着 (不振) △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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。
2	ティグリス	幸	実14.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（146日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京23R 6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 6.0着 △ ローテーション 146日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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。
3	マスティカーレ	田口	実10.9	△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／69日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都125R 10着/18頭+0.6秒 05/17 3京都84R 4着/17頭+0.3秒 02/28 1阪神31R 15着/16頭+2.9秒 09/27 4阪神83R 7着/14頭+1.1秒 08/30 3新潟35R 2着/18頭+0.0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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 9.2%) ※ 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	バルフルール	角田和	実48.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都84R 12着/17頭+0.6秒 05/02 3京都34R 8着/18頭+1.1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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 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。
5	ルナフィオーレ	川田	実6.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（84日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都73R 7着/18頭+0.7秒 05/02 3京都33R 9着/18頭+0.6秒 03/14 1阪神75R 7着/17頭+0.7秒 02/07 2京都35R 7着/14頭+0.3秒 12/20 5中京54R 12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 7.7着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.2% (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。
6	ペスキエーラ	団野	実49.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.7着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都94R 12着/17頭+1.3秒 04/11 2阪神52R 14着/16頭+3.1秒 02/22 1小倉102R 15着/18頭+2.1秒 11/02 4東京114R 10着/16頭+1.1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 13.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +122% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (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。
7	エコロディアン	Ｍデムーロ	実5.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（105日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島53R 6着/16頭+0.7秒 04/11 1福島13R 3着/16頭+0.2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 4.5着 △ ローテーション 105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 8.2% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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	ルージュマデイラ	富田	実49.9	▽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）
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 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.5着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +104% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (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	ルージュシャラポワ	▲川端	実168.8	▽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／63日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神11R 13着/16頭+5.4秒 03/14 1阪神71R 10着/13頭+2.8秒 02/10 2京都43R 10着/14頭+1.9秒 11/02 3京都113R 4着/16頭+2.8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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +509% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.6% (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。
10	ココロザスノ	酒井	実59.2	▽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／125日ぶりの実戦）
前5走 04/05 2阪神41R 13着/15頭+1.4秒 01/17 1京都64R 4着/16頭+0.4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 8.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 125日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +142% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (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。
11	フェブリノ	松若	実22.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（63日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神17R 7着/18頭+0.5秒 05/26 浦和9R 4着/11頭+1.0秒 04/25 1福島52R 9着/16頭+1.5秒 02/21 1小倉96R 8着/16頭+0.9秒 01/24 1小倉19R 7着/12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戦の調子平均 6.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。
12	グレンセロース	吉村	実5.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（77日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都93R 5着/16頭+0.3秒 04/26 3京都23R 4着/18頭+0.5秒 01/10 1京都35R 10着/18頭+1.0秒 12/20 5阪神55R 5着/18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 6.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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。
13	タガノプトゥリ	藤懸	実150.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／90日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟45R 14着/16頭+1.8秒 04/25 3京都13R 5着/15頭+0.8秒 02/22 1阪神24R 10着/14頭+3.1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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14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) +443% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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	ミヤジマミコ	◇永島	実163.3	▽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／167日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1阪神24R 12着/14頭+3.6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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 167日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +489% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.6% (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。
15	ゴッドアイ	コレット	実4.1	×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（70日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都113R 5着/17頭+0.3秒 05/02 3京都34R 4着/18頭+0.3秒 03/01 1小倉125R 8着/18頭+0.4秒 02/08 1小倉62R 3着/17頭+0.2秒 12/07 5阪神23R 3着/18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 5.7着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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	ハッピーリオン	太宰	実49.8	▽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／70日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都115R 8着/18頭+1.5秒 04/04 2阪神31R 6着/16頭+1.5秒 03/14 1阪神75R 10着/17頭+1.0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 8.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +104% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (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。
17	グッデイ	秋山稔	実46.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（63日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神17R 11着/18頭+1.2秒 05/17 3京都84R 5着/17頭+0.3秒 05/02 3京都33R 6着/18頭+0.3秒 02/01 2京都25R 13着/13頭+3.4秒 12/20 5中京54R 8着/16頭+1.0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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +101% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (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。
18	スターアスコット	△柴田裕	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走平均8.0着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都113R 6着/17頭+0.6秒 03/22 1中京45R 10着/16頭+1.3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 8.0着 (不振) × 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 6.8% (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

ゴッドアイ

騎手コレット

単勝オッズ

4.1倍

AI期待値

-60%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○12グレンセロース

5.4倍

EV -53%

▲7エコロディアン

5.3倍

EV -56%

出走馬全18頭

×15

ゴッドアイ

コレット

4.1倍

-60%

›

○12

グレンセロース

吉村

5.4倍

-53%

›

▲7

エコロディアン

Ｍデムーロ

5.3倍

-56%

›

△5

ルナフィオーレ

川田

6.9倍

-43%

›

△18

スターアスコット

△柴田裕

9.5倍

-35%

›

△3

マスティカーレ

田口

10.9倍

-27%

›

▽2

ティグリス

幸

14.1倍

-22%

›

▽1

ウイングサンライズ

丸山

21.9倍

+7%

›

▽11

フェブリノ

松若

22.2倍

+6%

›

▽4

バルフルール

角田和

48.4倍

+125%

›

▽6

ペスキエーラ

団野

49.4倍

+122%

›

▽17

グッデイ

秋山稔

46.9倍

+101%

›

▽16

ハッピーリオン

太宰

49.8倍

+104%

›

▽8

ルージュマデイラ

富田

49.9倍

+104%

›

▽10

ココロザスノ

酒井

59.2倍

+142%

›

▽13

タガノプトゥリ

藤懸

150.6倍

+443%

›

▽14

ミヤジマミコ

◇永島

163.3倍

+489%

›

▽9

ルージュシャラポワ

▲川端

168.8倍

+509%

›

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