中京 5R 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

5R 中京競馬場　発走 11:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ショウナンラウール	◇永島	実74.3	B▽ A▽勝率5% EV+234% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（92日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都58R 6着/16頭+0.9秒 03/28 1中京57R 10着/15頭+0.7秒 01/05 1京都212R 7着/15頭+0.6秒 12/21 5中京66R 3着/16頭+0.2秒 10/18 3京都612R 7着/15頭+0.4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 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 92日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (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 11位 / 勝率 4.5% / 期待値 +235% ※ 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	ロイヤルテール	藤懸	実368.7	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走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／100日ぶりの実戦）
前5走 05/01 大井7R 1着/7頭勝利 01/28 大井6R 1着/12頭勝利 01/15 大井4R 7着/14頭+1.3秒 12/31 大井1R 1着/11頭勝利 12/05 大井2R 4着/13頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 100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 0.1% (オッズ暗示: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 3.8% / 期待値 +1319% ※ 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	ツァレヴナ	西村淳	実30.7	B▽ A▽勝率5% EV+51% 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／78日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都96R 6着/16頭+0.5秒 04/26 3京都21R 1着/16頭勝利 04/12 3中山61R 4着/15頭+1.4秒 03/22 1阪神101R 6着/14頭+1.2秒 02/14 1小倉71R 12着/16頭+1.7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) × 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 1.7% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.9% / 期待値 +51% ※ 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	ルクスポップスター	団野	実7.9	B○ A▲勝率9% EV-25% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（85日ぶりの実戦）
前5走 05/16 2東京77R 8着/16頭+1.2秒 04/11 3中山57R 6着/16頭+1.4秒 03/22 2中山83R 5着/14頭+1.3秒 01/11 1中山44R 6着/16頭+1.8秒 12/14 5中山46R 1着/15頭勝利
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 6.3着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +54% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 19.5% (オッズ暗示: 12.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.4% / 期待値 -26% ※ 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	カクウチ推奨	小崎	実17.6	B△ A△勝率8% EV+37% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+84%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 05/09 3京都55R 8着/8頭+0.9秒 05/02 3京都37R 7着/12頭+0.8秒 01/12 1京都511R 11着/16頭+1.1秒 12/21 5阪神611R 12着/14頭+1.6秒 09/07 4阪神22R 1着/7頭勝利
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 8.7着 (不振) △ ローテーション 92日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +84% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 5.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.8% / 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。
6	カレンパンピナップ	松若	実40.9	B▽ A▽勝率5% EV+101% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 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 10位 (中位評価) × 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 1.7% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.9% / 期待値 +102% ※ 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	ジャスティンルマン	コレット	実38.6	B▽ A△勝率6% EV+148% 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／70日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都126R 9着/14頭+1.6秒 05/23 3京都99R 9着/11頭+0.8秒 03/28 2阪神16R 9着/11頭+1.1秒 02/14 2京都59R 4着/11頭+0.5秒 12/20 5阪神59R 10着/10頭+5.5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 9.0着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 2.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.4% / 期待値 +149% ※ 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	リアライズブライト	▲森田	実15.8	B△ A▽勝率6% EV0% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／85日ぶりの実戦）
前5走 05/16 2東京77R 7着/16頭+1.2秒 04/25 3京都12R 1着/16頭勝利 03/22 1中京43R 9着/15頭+1.1秒 12/28 5阪神86R 10着/16頭+0.6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) × 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 3.7% (オッズ暗示: 6.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.3% / 期待値 -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。
9	サリカリーフォリア	西塚	実52.6	B▽ A▽勝率6% EV+195% 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／70日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都126R 4着/14頭+0.8秒 04/18 2阪神76R 12着/14頭+2.9秒 02/28 1小倉117R 11着/13頭+3.9秒 01/10 1京都34R 9着/11頭+2.1秒 10/26 3京都91R 1着/9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 9.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.6% / 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	ルシャリオ	丸山	実120.8	B× A▽勝率4% EV+366% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（112日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神88R 8着/11頭+2.0秒 03/22 1阪神108R 3着/10頭+0.3秒 03/01 1阪神48R 12着/15頭+0.8秒 11/23 金沢6R 1着/8頭勝利 11/04 金沢7R 1着/8頭勝利
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 7.7着 (不振) △ ローテーション 112日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 3.9% / 期待値 +366% ※ 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	ハイクライテリア	△柴田裕	実195.1	B× A▽勝率4% EV+657% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均12.0着と低調／435日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2京都116R 12着/16頭+0.9秒 05/31 2京都116R 12着/16頭+0.9秒 05/31 2京都116R 12着/16頭+0.9秒 05/31 2京都116R 12着/16頭+0.9秒 05/31 2京都116R 12着/16頭+0.9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 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 435日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 3.9% / 期待値 +658% ※ 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	バトルアックス	松山	実2.8	B▲ A○勝率11% EV-69% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／71日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京116R 5着/12頭+1.1秒 04/04 2阪神32R 1着/16頭勝利 12/14 5阪神42R 2着/16頭+0.8秒 11/22 4京都56R 2着/16頭+0.9秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 35.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 11.0% / 期待値 -69% ※ 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	オンザノアール	幸	実8.5	B△ A△勝率8% EV-32% 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／前走勝利の勢い／203日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1京都71R 1着/16頭勝利 12/06 5阪神11R 3着/16頭+0.6秒 11/16 4京都42R 3着/15頭+0.7秒 08/30 4中京35R 9着/10頭+1.3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 203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 10.5% (オッズ暗示: 11.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.9% / 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。
14	ペプチドレオン	横山武	実2.6	B🌟◎ A×勝率11% EV-70% 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3.0着と安定／前走3着／106日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都12R 3着/16頭+0.6秒 04/11 2阪神52R 3着/16頭+0.8秒 01/25 1京都94R 3着/10頭+0.3秒 01/11 1京都43R 2着/16頭+0.3秒 11/22 4京都56R 3着/16頭+1.4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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 33.3% (オッズ暗示: 38.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 11.5% / 期待値 -70% ※ 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	ヴァリアントマーチ	田口	実437.7	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13.0着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都68R 9着/12頭+1.6秒 04/26 1福島68R 15着/15頭+1.3秒 12/13 5中京312R 15着/18頭+1.1秒 09/20 4中山68R 11着/15頭+2.3秒 09/07 4中山212R 10着/16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 13.0着 (不振) △ 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 0.1% (オッズ暗示: 0.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 3.8% / 期待値 +1585% ※ 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	マテンロウミラクル	富田	実68.1	B× A▽勝率4% EV+194% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／77日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟812R 4着/15頭+0.5秒 05/09 1新潟312R 11着/12頭+3.4秒 02/01 1東京26R 6着/15頭+1.3秒 12/20 5中京57R 9着/15頭+0.9秒 12/07 5中京26R 4着/16頭+0.3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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) × 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 0.7% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.3% / 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。

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 ×

ペプチドレオン

騎手横山武

単勝オッズ

2.6倍

AI期待値

-13%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲4ルクスポップスター

7.9倍

EV +54%

▲A:○12バトルアックス

2.8倍

EV -68%

出走馬全16頭

◎A:×14

ペプチドレオン

横山武

2.6倍

-13%

›

○A:▲4

ルクスポップスター

団野

7.9倍

+54%

›

▲A:○12

バトルアックス

松山

2.8倍

-68%

›

△A:△13

オンザノアール

幸

8.5倍

-10%

›

△A:△5

カクウチ

小崎

17.6倍

+84%

›

△A:▽8

リアライズブライト

▲森田

15.8倍

-42%

›

▽A:△7

ジャスティンルマン

コレット

38.6倍

+41%

›

▽A:▽9

サリカリーフォリア

西塚

52.6倍

+20%

›

▽A:▽3

ツァレヴナ

西村淳

30.7倍

-48%

›

▽A:▽6

カレンパンピナップ

松若

40.9倍

-31%

›

×A:▽16

マテンロウミラクル

富田

68.1倍

-52%

›

▽A:▽1

ショウナンラウール

◇永島

74.3倍

-47%

›

×A:▽10

ルシャリオ

丸山

120.8倍

-81%

›

×A:▽11

ハイクライテリア

△柴田裕

195.1倍

-70%

›

▽A:▽2

ロイヤルテール

藤懸

368.7倍

-44%

›

▽A:▽15

ヴァリアントマーチ

田口

437.7倍

-34%

›

💡 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

A. 現行モデル (binary)

見送り

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 5 カクウチ実17.6倍期待値 +85% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥300 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

5R 中京競馬場　発走 11:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ショウナンラウール	◇永島	実74.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（92日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都58R 6着/16頭+0.9秒 03/28 1中京57R 10着/15頭+0.7秒 01/05 1京都212R 7着/15頭+0.6秒 12/21 5中京66R 3着/16頭+0.2秒 10/18 3京都612R 7着/15頭+0.4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 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 92日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +234% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (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。
2	ロイヤルテール	藤懸	実368.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／100日ぶりの実戦）
前5走 05/01 大井7R 1着/7頭勝利 01/28 大井6R 1着/12頭勝利 01/15 大井4R 7着/14頭+1.3秒 12/31 大井1R 1着/11頭勝利 12/05 大井2R 4着/13頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 100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 3.8% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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。
3	ツァレヴナ	西村淳	実30.7	▽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／78日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都96R 6着/16頭+0.5秒 04/26 3京都21R 1着/16頭勝利 04/12 3中山61R 4着/15頭+1.4秒 03/22 1阪神101R 6着/14頭+1.2秒 02/14 1小倉71R 12着/16頭+1.7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) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +51% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。
4	ルクスポップスター	団野	実7.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（85日ぶりの実戦）
前5走 05/16 2東京77R 8着/16頭+1.2秒 04/11 3中山57R 6着/16頭+1.4秒 03/22 2中山83R 5着/14頭+1.3秒 01/11 1中山44R 6着/16頭+1.8秒 12/14 5中山46R 1着/15頭勝利
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 6.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 12.7%) ※ 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。
5	カクウチ推奨	小崎	実17.6	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+37%の妙味（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 05/09 3京都55R 8着/8頭+0.9秒 05/02 3京都37R 7着/12頭+0.8秒 01/12 1京都511R 11着/16頭+1.1秒 12/21 5阪神611R 12着/14頭+1.6秒 09/07 4阪神22R 1着/7頭勝利
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 8.7着 (不振) △ ローテーション 92日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 7.8% (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。
6	カレンパンピナップ	松若	実40.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 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 9位 (中位評価) 🌟◎ 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 4.9% (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。
7	ジャスティンルマン	コレット	実38.6	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都126R 9着/14頭+1.6秒 05/23 3京都99R 9着/11頭+0.8秒 03/28 2阪神16R 9着/11頭+1.1秒 02/14 2京都59R 4着/11頭+0.5秒 12/20 5阪神59R 10着/10頭+5.5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 9.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +148% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
8	リアライズブライト	▲森田	実15.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／85日ぶりの実戦）
前5走 05/16 2東京77R 7着/16頭+1.2秒 04/25 3京都12R 1着/16頭勝利 03/22 1中京43R 9着/15頭+1.1秒 12/28 5阪神86R 10着/16頭+0.6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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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	サリカリーフォリア	西塚	実52.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都126R 4着/14頭+0.8秒 04/18 2阪神76R 12着/14頭+2.9秒 02/28 1小倉117R 11着/13頭+3.9秒 01/10 1京都34R 9着/11頭+2.1秒 10/26 3京都91R 1着/9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 9.0着 (不振) 🌟◎ 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 5.6% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
10	ルシャリオ	丸山	実120.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（112日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神88R 8着/11頭+2.0秒 03/22 1阪神108R 3着/10頭+0.3秒 03/01 1阪神48R 12着/15頭+0.8秒 11/23 金沢6R 1着/8頭勝利 11/04 金沢7R 1着/8頭勝利
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 7.7着 (不振) △ ローテーション 112日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +366% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (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	ハイクライテリア	△柴田裕	実195.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均12.0着と低調／435日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2京都116R 12着/16頭+0.9秒 05/31 2京都116R 12着/16頭+0.9秒 05/31 2京都116R 12着/16頭+0.9秒 05/31 2京都116R 12着/16頭+0.9秒 05/31 2京都116R 12着/16頭+0.9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 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 435日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +657% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (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。
12	バトルアックス	松山	実2.8	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／71日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京116R 5着/12頭+1.1秒 04/04 2阪神32R 1着/16頭勝利 12/14 5阪神42R 2着/16頭+0.8秒 11/22 4京都56R 2着/16頭+0.9秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.0% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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。
13	オンザノアール	幸	実8.5	△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／前走勝利の勢い／203日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1京都71R 1着/16頭勝利 12/06 5阪神11R 3着/16頭+0.6秒 11/16 4京都42R 3着/15頭+0.7秒 08/30 4中京35R 9着/10頭+1.3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 203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 7.9% (オッズ暗示: 11.8%) ※ 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。
14	ペプチドレオン	横山武	実2.6	×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3.0着と安定／前走3着／106日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都12R 3着/16頭+0.6秒 04/11 2阪神52R 3着/16頭+0.8秒 01/25 1京都94R 3着/10頭+0.3秒 01/11 1京都43R 2着/16頭+0.3秒 11/22 4京都56R 3着/16頭+1.4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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 106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 11.5% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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。
15	ヴァリアントマーチ	田口	実437.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都68R 9着/12頭+1.6秒 04/26 1福島68R 15着/15頭+1.3秒 12/13 5中京312R 15着/18頭+1.1秒 09/20 4中山68R 11着/15頭+2.3秒 09/07 4中山212R 10着/16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 13.0着 (不振) △ ローテーション 91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 3.8% (オッズ暗示: 0.2%) ※ 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。
16	マテンロウミラクル	富田	実68.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／77日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟812R 4着/15頭+0.5秒 05/09 1新潟312R 11着/12頭+3.4秒 02/01 1東京26R 6着/15頭+1.3秒 12/20 5中京57R 9着/15頭+0.9秒 12/07 5中京26R 4着/16頭+0.3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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +194% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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

ペプチドレオン

騎手横山武

単勝オッズ

2.6倍

AI期待値

-70%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○12バトルアックス

2.8倍

EV -69%

▲4ルクスポップスター

7.9倍

EV -25%

出走馬全16頭

×14

ペプチドレオン

横山武

2.6倍

-70%

›

○12

バトルアックス

松山

2.8倍

-69%

›

▲4

ルクスポップスター

団野

7.9倍

-25%

›

△13

オンザノアール

幸

8.5倍

-32%

›

△5

カクウチ

小崎

17.6倍

+37%

›

△7

ジャスティンルマン

コレット

38.6倍

+148%

›

▽8

リアライズブライト

▲森田

15.8倍

›

▽9

サリカリーフォリア

西塚

52.6倍

+195%

›

▽6

カレンパンピナップ

松若

40.9倍

+101%

›

▽3

ツァレヴナ

西村淳

30.7倍

+51%

›

▽1

ショウナンラウール

◇永島

74.3倍

+234%

›

▽16

マテンロウミラクル

富田

68.1倍

+194%

›

▽11

ハイクライテリア

△柴田裕

195.1倍

+657%

›

▽10

ルシャリオ

丸山

120.8倍

+366%

›

▽2

ロイヤルテール

藤懸

368.7倍

+999%

›

▽15

ヴァリアントマーチ

田口

437.7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。

このレースの推奨馬券　2モデル並走

A. 現行モデル (binary)

見送り

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 5 カクウチ実17.6倍期待値 +37% 推奨 12.8〜30.0倍 ¥300 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

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