中京 1R 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

1R 中京競馬場　発走 09:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ラピス	団野	実20.6	B▽ A▽勝率6% EV+17% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（155日ぶりの実戦）
前5走 03/07 1阪神54R 6着/13頭+1.1秒 02/10 2京都46R 5着/15頭+0.6秒 01/18 1京都75R 7着/17頭+0.9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 6.0着 △ ローテーション 155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 4.1% (オッズ暗示: 4.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.7% / 期待値 +17% ※ 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	レイアン	西村淳	実36.9	B▽ A▽勝率5% EV+91% 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／106日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島55R 7着/16頭+1.1秒 04/04 2阪神35R 13着/18頭+2.3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 10.0着 (不振) △ ローテーション 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.2% / 期待値 +91% ※ 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	クロスボーダー	川田	実3.6	B▲ A▲勝率11% EV-60% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（63日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神22R 4着/15頭+0.5秒 04/25 3京都16R 4着/16頭+0.4秒 03/28 2阪神15R 4着/18頭+0.4秒 01/31 2京都11R 9着/16頭+1.8秒 01/25 1小倉21R 4着/16頭+1.1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 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.6% (オッズ暗示: 27.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.9% / 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。
4	マイコンプリート	西塚	実7.8	B△ A△勝率9% EV-32% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 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 4位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.9% (オッズ暗示: 12.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.6% / 期待値 -33% ※ 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	ストラドーネ	△柴田裕	実182.4	B▽ A▽勝率4% EV+647% 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／105日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都25R 10着/12頭+1.1秒 04/04 2阪神35R 10着/18頭+1.8秒 12/07 5中京21R 13着/13頭+5.2秒 09/21 4阪神75R 7着/9頭+1.1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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 105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 0.4% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 4.1% / 期待値 +648% ※ 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	バンブラボー	秋山稔	実149.9	B▽ A▽勝率4% 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10.3着と低調／113日ぶりの実戦）
前5走 04/18 3中山74R 9着/13頭+2.1秒 04/04 2阪神33R 12着/14頭+3.4秒 03/21 1中京31R 10着/13頭+3.2秒 02/14 2京都55R 10着/14頭+5.4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 10.3着 (不振) △ ローテーション 113日休養明け × 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 0.4% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.1% / 期待値 +514% ※ 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	カミノトップワン	角田和	実130.3	B▽ A▽勝率4% EV+434% 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／120日ぶりの実戦）
前5走 04/11 1福島11R 10着/15頭+2.4秒 01/31 2京都14R 6着/11頭+2.1秒 11/23 4京都65R 9着/9頭+2.7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 10着 (大敗) △ ローテーション 120日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.1% / 期待値 +434% ※ 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	ゴナビーオーライト	藤懸	実113.3	B▽ A▽勝率4% EV+369% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（141日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1阪神91R 7着/10頭+2.2秒 03/07 1阪神51R 9着/14頭+2.0秒 02/14 2京都55R 6着/14頭+2.8秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) △ ローテーション 141日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.1% / 期待値 +370% ※ 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	ワンダーリュクス	▲森田	実17.6	B△ A△勝率7% EV+15% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
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 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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 5.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.5% / 期待値 +15% ※ 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	ニテンイチリュウ	◇永島	実123.7	B× A▽勝率4% EV+409% 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／126日ぶりの実戦）
前5走 04/05 2阪神44R 14着/15頭+7.6秒 03/22 1阪神104R 11着/17頭+1.4秒 02/10 2京都46R 11着/15頭+2.6秒 01/11 1京都41R 15着/16頭+5.9秒 12/13 5阪神35R 7着/7頭+2.4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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 126日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.1% / 期待値 +409% ※ 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	キービート	長岡	実222.9	B▽ A▽勝率4% EV+813% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（71日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都114R 4着/18頭+0.8秒 04/19 2阪神85R 10着/13頭+0.7秒 03/07 1阪神54R 8着/13頭+1.6秒 02/21 1阪神16R 8着/11頭+2.3秒 11/23 4京都63R 9着/16頭+1.8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 7.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 4.1% / 期待値 +814% ※ 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	オレンジフィールド	亀田	実20.0	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（直近3走平均8.0着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都125R 5着/18頭+0.2秒 05/16 1新潟53R 4着/16頭+0.2秒 01/10 1京都31R 15着/16頭+3.4秒 12/21 5阪神63R 11着/18頭+1.0秒 12/06 5阪神13R 9着/17頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 5.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.1% / 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。
13	チュオンソン	酒井	実28.1	B▽ A▽勝率5% EV+40% 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 06/07 3阪神26R 5着/16頭+1.2秒 04/25 3京都15R 9着/12頭+1.7秒 03/22 1中京44R 9着/15頭+1.2秒 02/21 1阪神14R 13着/14頭+3.5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 7.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 3.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.0% / 期待値 +41% ※ 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	フィンガーレイクス	富田	実3.4	B◎ A×勝率11% 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（直近3走平均8.5着と低調／113日ぶりの実戦）
前5走 04/18 2阪神74R 10着/18頭+1.0秒 03/14 1中京14R 7着/16頭+0.7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 8.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 113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 21.6% (オッズ暗示: 29.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 11.5% / 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。
15	ティタノマキア	松山	実3.5	B○ A○勝率11% EV-61% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／77日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都104R 2着/10頭+0.7秒 05/09 3京都54R 2着/15頭+0.1秒 02/14 2京都51R 10着/13頭+4.0秒 01/17 1京都65R 2着/18頭+0.0秒 11/08 4京都13R 3着/9頭+0.5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 4.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.6% (オッズ暗示: 28.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 11.1% / 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	ディアーモルタル	国分恭	実59.1	B▽ A▽勝率5% EV+182% 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／64日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神17R 10着/18頭+0.8秒 04/26 3京都23R 10着/18頭+0.8秒 02/08 1小倉62R 13着/17頭+1.7秒 11/30 4京都83R 8着/13頭+1.3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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.8% / 期待値 +182% ※ 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 ×

フィンガーレイクス

騎手富田

単勝オッズ

3.4倍

AI期待値

-26%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○15ティタノマキア

3.5倍

EV -24%

▲A:▲3クロスボーダー

3.6倍

EV -22%

出走馬全16頭

◎A:×14

フィンガーレイクス

富田

3.4倍

-26%

›

○A:○15

ティタノマキア

松山

3.5倍

-24%

›

▲A:▲3

クロスボーダー

川田

3.6倍

-22%

›

△A:△4

マイコンプリート

西塚

7.8倍

-7%

›

△A:△9

ワンダーリュクス

▲森田

17.6倍

-10%

›

△A:△12

オレンジフィールド

亀田

20.0倍

-14%

›

▽A:▽1

ラピス

団野

20.6倍

-16%

›

▽A:▽13

チュオンソン

酒井

28.1倍

-18%

›

▽A:▽2

レイアン

西村淳

36.9倍

-6%

›

▽A:▽16

ディアーモルタル

国分恭

59.1倍

+9%

›

▽A:▽8

ゴナビーオーライト

藤懸

113.3倍

-19%

›

×A:▽10

ニテンイチリュウ

◇永島

123.7倍

-51%

›

▽A:▽7

カミノトップワン

角田和

130.3倍

-49%

›

▽A:▽6

バンブラボー

秋山稔

149.9倍

-41%

›

▽A:▽5

ストラドーネ

△柴田裕

182.4倍

-28%

›

▽A:▽11

キービート

長岡

222.9倍

-12%

›

💡 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

両モデルとも見送り

1R 中京競馬場　発走 09:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ラピス	団野	実20.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（155日ぶりの実戦）
前5走 03/07 1阪神54R 6着/13頭+1.1秒 02/10 2京都46R 5着/15頭+0.6秒 01/18 1京都75R 7着/17頭+0.9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 6.0着 △ ローテーション 155日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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	レイアン	西村淳	実36.9	▽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／106日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島55R 7着/16頭+1.1秒 04/04 2阪神35R 13着/18頭+2.3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 10.0着 (不振) △ ローテーション 106日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +91% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
3	クロスボーダー	川田	実3.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（63日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神22R 4着/15頭+0.5秒 04/25 3京都16R 4着/16頭+0.4秒 03/28 2阪神15R 4着/18頭+0.4秒 01/31 2京都11R 9着/16頭+1.8秒 01/25 1小倉21R 4着/16頭+1.1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 4.0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 10.9% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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。
4	マイコンプリート	西塚	実7.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 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 4位 (中位評価) × 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 8.6% (オッズ暗示: 12.8%) ※ 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。
5	ストラドーネ	△柴田裕	実182.4	▽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／105日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都25R 10着/12頭+1.1秒 04/04 2阪神35R 10着/18頭+1.8秒 12/07 5中京21R 13着/13頭+5.2秒 09/21 4阪神75R 7着/9頭+1.1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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 105日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +647% (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	バンブラボー	秋山稔	実149.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／113日ぶりの実戦）
前5走 04/18 3中山74R 9着/13頭+2.1秒 04/04 2阪神33R 12着/14頭+3.4秒 03/21 1中京31R 10着/13頭+3.2秒 02/14 2京都55R 10着/14頭+5.4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 10.3着 (不振) △ ローテーション 113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 4.1% (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。
7	カミノトップワン	角田和	実130.3	▽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／120日ぶりの実戦）
前5走 04/11 1福島11R 10着/15頭+2.4秒 01/31 2京都14R 6着/11頭+2.1秒 11/23 4京都65R 9着/9頭+2.7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 10着 (大敗) △ ローテーション 120日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +434% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
8	ゴナビーオーライト	藤懸	実113.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（141日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1阪神91R 7着/10頭+2.2秒 03/07 1阪神51R 9着/14頭+2.0秒 02/14 2京都55R 6着/14頭+2.8秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) △ ローテーション 141日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +369% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (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。
9	ワンダーリュクス	▲森田	実17.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
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 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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (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。
10	ニテンイチリュウ	◇永島	実123.7	▽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／126日ぶりの実戦）
前5走 04/05 2阪神44R 14着/15頭+7.6秒 03/22 1阪神104R 11着/17頭+1.4秒 02/10 2京都46R 11着/15頭+2.6秒 01/11 1京都41R 15着/16頭+5.9秒 12/13 5阪神35R 7着/7頭+2.4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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 126日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +409% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
11	キービート	長岡	実222.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（71日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都114R 4着/18頭+0.8秒 04/19 2阪神85R 10着/13頭+0.7秒 03/07 1阪神54R 8着/13頭+1.6秒 02/21 1阪神16R 8着/11頭+2.3秒 11/23 4京都63R 9着/16頭+1.8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 7.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +813% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (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。
12	オレンジフィールド	亀田	実20.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都125R 5着/18頭+0.2秒 05/16 1新潟53R 4着/16頭+0.2秒 01/10 1京都31R 15着/16頭+3.4秒 12/21 5阪神63R 11着/18頭+1.0秒 12/06 5阪神13R 9着/17頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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。
13	チュオンソン	酒井	実28.1	▽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 06/07 3阪神26R 5着/16頭+1.2秒 04/25 3京都15R 9着/12頭+1.7秒 03/22 1中京44R 9着/15頭+1.2秒 02/21 1阪神14R 13着/14頭+3.5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 7.7着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 5.0% (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。
14	フィンガーレイクス	富田	実3.4	×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走平均8.5着と低調／113日ぶりの実戦）
前5走 04/18 2阪神74R 10着/18頭+1.0秒 03/14 1中京14R 7着/16頭+0.7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 8.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 113日休養明け × 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 11.5% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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	ティタノマキア	松山	実3.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／77日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都104R 2着/10頭+0.7秒 05/09 3京都54R 2着/15頭+0.1秒 02/14 2京都51R 10着/13頭+4.0秒 01/17 1京都65R 2着/18頭+0.0秒 11/08 4京都13R 3着/9頭+0.5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 4.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 11.1% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。
16	ディアーモルタル	国分恭	実59.1	▽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／64日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神17R 10着/18頭+0.8秒 04/26 3京都23R 10着/18頭+0.8秒 02/08 1小倉62R 13着/17頭+1.7秒 11/30 4京都83R 8着/13頭+1.3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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +182% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

フィンガーレイクス

騎手富田

単勝オッズ

3.4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

○15ティタノマキア

3.5倍

EV -61%

▲3クロスボーダー

3.6倍

EV -60%

出走馬全16頭

×14

フィンガーレイクス

富田

3.4倍

-60%

›

○15

ティタノマキア

松山

3.5倍

-61%

›

▲3

クロスボーダー

川田

3.6倍

-60%

›

△4

マイコンプリート

西塚

7.8倍

-32%

›

△9

ワンダーリュクス

▲森田

17.6倍

+15%

›

△12

オレンジフィールド

亀田

20.0倍

+22%

›

▽1

ラピス

団野

20.6倍

+17%

›

▽2

レイアン

西村淳

36.9倍

+91%

›

▽13

チュオンソン

酒井

28.1倍

+40%

›

▽16

ディアーモルタル

国分恭

59.1倍

+182%

›

▽8

ゴナビーオーライト

藤懸

113.3倍

+369%

›

▽10

ニテンイチリュウ

◇永島

123.7倍

+409%

›

▽7

カミノトップワン

角田和

130.3倍

+434%

›

▽6

バンブラボー

秋山稔

149.9倍

+514%

›

▽5

ストラドーネ

△柴田裕

182.4倍

+647%

›

▽11

キービート

長岡

222.9倍

+813%

›

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