中京 7R 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

7R 中京競馬場　発走 15:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	イツモニコニコ	藤懸	実51.7	B× A▽勝率4% EV+117% 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／85日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都711R 13着/16頭+1.1秒 04/26 1福島611R 12着/16頭+0.7秒 12/28 5阪神812R 1着/10頭勝利 11/08 3福島110R 1着/16頭勝利 04/26 1福島511R 9着/15頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 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 0.9% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.2% / 期待値 +117% ※ 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	フロムダスク	中井	実30.2	B▽ A▽勝率5% EV+44% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／484日ぶりの実戦）
前5走 04/12 3中山510R 6着/14頭+0.5秒 04/12 3中山510R 6着/14頭+0.5秒 04/12 3中山510R 6着/14頭+0.5秒 04/12 3中山510R 6着/14頭+0.5秒 04/12 3中山510R 6着/14頭+0.5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 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 484日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.8% / 期待値 +45% ※ 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	レイピア	横山武	実5.0	B△ A○勝率9% EV-57% 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3.0着と安定／133日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京611R 5着/18頭+0.7秒 02/28 2中山111R 2着/16頭+0.0秒 02/01 2京都211R 2着/18頭+0.1秒 11/30 4京都812R 4着/18頭+0.3秒 11/09 3福島211R 1着/16頭勝利
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 3.0着 (安定) △ ローテーション 133日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 20.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 8.5% / 期待値 -57% ※ 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	プロトポロス	亀田	実116.6	B× A▽勝率3% EV+332% 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50%と適性高／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/08 3阪神210R 1着/16頭勝利 06/08 3阪神210R 1着/16頭勝利 06/08 3阪神210R 1着/16頭勝利 06/08 3阪神210R 1着/16頭勝利 06/08 3阪神210R 1着/16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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 50% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 427日休養明け × 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 0.2% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 17位 / 勝率 3.3% / 期待値 +332% ※ 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	ジェニファー	永島	実18.3	B▽ A▽勝率6% EV+7% 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／前走勝利の勢い／91日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟412R 1着/13頭勝利 04/19 1福島49R 4着/16頭+0.4秒 03/01 1小倉127R 9着/18頭+0.8秒 02/01 1小倉412R 2着/18頭+0.1秒 11/15 3福島37R 2着/16頭+0.0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 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 5.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.9% / 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。
6	レッドエヴァンス	西村淳	実6.7	B○ A▲勝率7% EV-50% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/24 2東京1010R 1着/14頭勝利 05/03 3京都410R 3着/18頭+0.6秒 03/01 2中山210R 3着/15頭+0.1秒 01/31 1小倉311R 3着/18頭+0.6秒 10/18 4新潟111R 6着/18頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.8% (オッズ暗示: 14.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 7.4% / 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。
7	ディアナザール	川田	実4.1	B◎ A×勝率9% EV-62% 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／85日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都711R 3着/16頭+0.3秒 02/21 1阪神111R 4着/18頭+0.7秒 12/21 5阪神612R 1着/14頭勝利 08/03 3中京48R 1着/8頭勝利 11/24 5東京88R 1着/10頭勝利
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) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 25.6% (オッズ暗示: 24.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 9.1% / 期待値 -63% ※ 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	フィオライア	太宰	実50.8	B▽ A▽勝率4% EV+112% 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／133日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京611R 18着/18頭+2.6秒 02/28 2中山111R 10着/16頭+0.4秒 02/01 2京都211R 1着/18頭勝利 01/11 1京都411R 6着/16頭+0.3秒 12/07 5中山211R 13着/16頭+1.0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 18着 (大敗) △ ローテーション 133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 1.3% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 4.2% / 期待値 +112% ※ 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	クラスペディア	小崎	実28.0	B▽ A▽勝率5% EV+31% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 04/12 3中山611R 1着/16頭勝利 11/30 4京都812R 11着/18頭+0.8秒 10/04 3京都111R 3着/18頭+0.2秒 08/10 3中京67R 7着/17頭+0.4秒 07/06 2小倉411R 17着/18頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 3.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.7% / 期待値 +31% ※ 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	ナムラローズマリー	幸	実41.3	B▽ A▽勝率4% EV+81% 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／105日ぶりの実戦）
前5走 04/26 1福島611R 11着/16頭+0.7秒 03/21 1阪神910R 1着/16頭勝利 02/14 1小倉711R 10着/18頭+1.2秒 01/31 1小倉311R 7着/18頭+0.8秒 11/08 3福島111R 5着/16頭+0.1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) ▽ 前走実績前走 11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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.4% / 期待値 +82% ※ 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	タマモブラックタイ	角田和	実64.6	B▽ A▽勝率4% EV+177% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場36走で勝率33%と適性高／直近3走平均9.0着と低調／434日ぶりの実戦）
前5走 06/01 2京都1210R 9着/16頭+0.6秒 06/01 2京都1210R 9着/16頭+0.6秒 06/01 2京都1210R 9着/16頭+0.6秒 06/01 2京都1210R 9着/16頭+0.6秒 06/01 2京都1210R 9着/16頭+0.6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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 36走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 434日休養明け × 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 0.9% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.3% / 期待値 +178% ※ 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	インビンシブルパパ	団野	実9.3	B▲ A△勝率7% EV-33% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均12.0着と低調／133日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京611R 15着/18頭+1.6秒 02/28 2中山111R 15着/16頭+1.0秒 11/01 デルマー5R 6着/16頭 08/10 3中京67R 1着/17頭勝利 06/14 1函館111R 4着/16頭+0.4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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.1% (オッズ暗示: 10.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.1% / 期待値 -34% ※ 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	サンアントワーヌ	丸山	実15.3	B△ A△勝率6% EV-4% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（119日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神611R 7着/18頭+0.7秒 03/07 1阪神511R 2着/18頭+0.3秒 01/11 1中山411R 5着/16頭+0.3秒 10/19 4東京76R 1着/8頭勝利 08/24 3新潟211R 4着/10頭+0.9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 4.7着 △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 6.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.2% / 期待値 -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。
14	コウセキ	松山	実14.8	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（直近3走で勝率33%と好調／98日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都410R 9着/18頭+0.9秒 02/14 1小倉711R 2着/18頭+0.6秒 02/01 1小倉410R 1着/15頭勝利 01/10 1京都310R 3着/18頭+0.6秒 11/08 3福島110R 13着/16頭+0.8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 4.8% (オッズ暗示: 6.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.6% / 期待値 -18% ※ 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	アンクルクロス	松若	実8.0	B△ A△勝率7% EV-44% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 05/16 3京都711R 2着/16頭+0.2秒 01/11 1京都411R 2着/16頭+0.0秒 11/23 4京都612R 1着/16頭勝利 07/19 2小倉711R 7着/17頭+0.4秒 05/04 2京都410R 3着/13頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 12.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.9% / 期待値 -44% ※ 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	アブキールベイ	コレット	実57.1	B▽ A▽勝率4% EV+132% 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／85日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都711R 12着/16頭+1.0秒 03/22 1中京411R 13着/18頭+0.6秒 02/01 2京都211R 6着/18頭+0.2秒 11/30 4京都812R 6着/18頭+0.6秒 09/07 4阪神211R 6着/16頭+0.4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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 4.1% / 期待値 +132% ※ 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	タマモイカロス	西塚	実13.9	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（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 05/30 3京都1111R 3着/16頭+0.2秒 03/21 1中京311R 6着/17頭+0.7秒 02/28 1阪神310R 1着/9頭勝利 12/20 5中京59R 2着/9頭+0.2秒 11/16 3福島49R 1着/16頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 3.4% (オッズ暗示: 7.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.9% / 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。
18	ペプチドヤマト	高倉	実219.3	B× A▽勝率3% EV+626% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場72走で勝率33%と適性高／427日ぶりの実戦）
前5走 06/08 3阪神211R 7着/16頭+0.6秒 06/08 3阪神211R 7着/16頭+0.6秒 06/08 3阪神211R 7着/16頭+0.6秒 06/08 3阪神211R 7着/16頭+0.6秒 06/08 3阪神211R 7着/16頭+0.6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 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 72走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 427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 0.2% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 18位 / 勝率 3.3% / 期待値 +626% ※ 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 ×

ディアナザール

騎手川田

単勝オッズ

4.1倍

AI期待値

+4%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲6レッドエヴァンス

6.7倍

EV -7%

▲A:△12インビンシブルパパ

9.3倍

EV +12%

出走馬全18頭

◎A:×7

ディアナザール

川田

4.1倍

+4%

›

○A:▲6

レッドエヴァンス

西村淳

6.7倍

-7%

›

▲A:△12

インビンシブルパパ

団野

9.3倍

+12%

›

△A:○3

レイピア

横山武

5.0倍

-51%

›

△A:△15

アンクルクロス

松若

8.0倍

-30%

›

△A:△13

サンアントワーヌ

丸山

15.3倍

-22%

›

▽A:▽14

コウセキ

松山

14.8倍

-28%

›

×A:▽17

タマモイカロス

西塚

13.9倍

-52%

›

▽A:▽5

ジェニファー

永島

18.3倍

-36%

›

▽A:▽9

クラスペディア

小崎

28.0倍

-3%

›

▽A:▽2

フロムダスク

中井

30.2倍

+4%

›

▽A:▽10

ナムラローズマリー

幸

41.3倍

-9%

›

▽A:▽8

フィオライア

太宰

50.8倍

-33%

›

×A:▽1

イツモニコニコ

藤懸

51.7倍

-52%

›

▽A:▽16

アブキールベイ

コレット

57.1倍

-47%

›

▽A:▽11

タマモブラックタイ

角田和

64.6倍

-40%

›

×A:▽4

プロトポロス

亀田

116.6倍

-76%

›

×A:▽18

ペプチドヤマト

高倉

219.3倍

-57%

›

💡 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

7R 中京競馬場　発走 15:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	イツモニコニコ	藤懸	実51.7	▽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／85日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都711R 13着/16頭+1.1秒 04/26 1福島611R 12着/16頭+0.7秒 12/28 5阪神812R 1着/10頭勝利 11/08 3福島110R 1着/16頭勝利 04/26 1福島511R 9着/15頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +117% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.2% (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。
2	フロムダスク	中井	実30.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／484日ぶりの実戦）
前5走 04/12 3中山510R 6着/14頭+0.5秒 04/12 3中山510R 6着/14頭+0.5秒 04/12 3中山510R 6着/14頭+0.5秒 04/12 3中山510R 6着/14頭+0.5秒 04/12 3中山510R 6着/14頭+0.5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 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 484日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 4.8% (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。
3	レイピア	横山武	実5.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／133日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京611R 5着/18頭+0.7秒 02/28 2中山111R 2着/16頭+0.0秒 02/01 2京都211R 2着/18頭+0.1秒 11/30 4京都812R 4着/18頭+0.3秒 11/09 3福島211R 1着/16頭勝利
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 3.0着 (安定) △ ローテーション 133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 8.5% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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。
4	プロトポロス	亀田	実116.6	▽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50%と適性高／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/08 3阪神210R 1着/16頭勝利 06/08 3阪神210R 1着/16頭勝利 06/08 3阪神210R 1着/16頭勝利 06/08 3阪神210R 1着/16頭勝利 06/08 3阪神210R 1着/16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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 50% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 427日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +332% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.3% (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。
5	ジェニファー	永島	実18.3	▽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／前走勝利の勢い／91日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟412R 1着/13頭勝利 04/19 1福島49R 4着/16頭+0.4秒 03/01 1小倉127R 9着/18頭+0.8秒 02/01 1小倉412R 2着/18頭+0.1秒 11/15 3福島37R 2着/16頭+0.0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 91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 5.9% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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	レッドエヴァンス	西村淳	実6.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/24 2東京1010R 1着/14頭勝利 05/03 3京都410R 3着/18頭+0.6秒 03/01 2中山210R 3着/15頭+0.1秒 01/31 1小倉311R 3着/18頭+0.6秒 10/18 4新潟111R 6着/18頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.4% (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。
7	ディアナザール	川田	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（直近3走で勝率33%と好調／前走3着／85日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都711R 3着/16頭+0.3秒 02/21 1阪神111R 4着/18頭+0.7秒 12/21 5阪神612R 1着/14頭勝利 08/03 3中京48R 1着/8頭勝利 11/24 5東京88R 1着/10頭勝利
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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (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。
8	フィオライア	太宰	実50.8	▽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／133日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京611R 18着/18頭+2.6秒 02/28 2中山111R 10着/16頭+0.4秒 02/01 2京都211R 1着/18頭勝利 01/11 1京都411R 6着/16頭+0.3秒 12/07 5中山211R 13着/16頭+1.0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 18着 (大敗) △ ローテーション 133日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +112% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.2% (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	クラスペディア	小崎	実28.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 04/12 3中山611R 1着/16頭勝利 11/30 4京都812R 11着/18頭+0.8秒 10/04 3京都111R 3着/18頭+0.2秒 08/10 3中京67R 7着/17頭+0.4秒 07/06 2小倉411R 17着/18頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 119日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 4.7% (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。
10	ナムラローズマリー	幸	実41.3	▽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／105日ぶりの実戦）
前5走 04/26 1福島611R 11着/16頭+0.7秒 03/21 1阪神910R 1着/16頭勝利 02/14 1小倉711R 10着/18頭+1.2秒 01/31 1小倉311R 7着/18頭+0.8秒 11/08 3福島111R 5着/16頭+0.1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) ▽ 前走実績前走 11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) +81% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (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。
11	タマモブラックタイ	角田和	実64.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場36走で勝率33%と適性高／直近3走平均9.0着と低調／434日ぶりの実戦）
前5走 06/01 2京都1210R 9着/16頭+0.6秒 06/01 2京都1210R 9着/16頭+0.6秒 06/01 2京都1210R 9着/16頭+0.6秒 06/01 2京都1210R 9着/16頭+0.6秒 06/01 2京都1210R 9着/16頭+0.6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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 36走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 434日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +177% (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。
12	インビンシブルパパ	団野	実9.3	△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12.0着と低調／133日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京611R 15着/18頭+1.6秒 02/28 2中山111R 15着/16頭+1.0秒 11/01 デルマー5R 6着/16頭 08/10 3中京67R 1着/17頭勝利 06/14 1函館111R 4着/16頭+0.4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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 133日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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。
13	サンアントワーヌ	丸山	実15.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（119日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神611R 7着/18頭+0.7秒 03/07 1阪神511R 2着/18頭+0.3秒 01/11 1中山411R 5着/16頭+0.3秒 10/19 4東京76R 1着/8頭勝利 08/24 3新潟211R 4着/10頭+0.9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 4.7着 △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (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。
14	コウセキ	松山	実14.8	▽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／98日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都410R 9着/18頭+0.9秒 02/14 1小倉711R 2着/18頭+0.6秒 02/01 1小倉410R 1着/15頭勝利 01/10 1京都310R 3着/18頭+0.6秒 11/08 3福島110R 13着/16頭+0.8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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
15	アンクルクロス	松若	実8.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 05/16 3京都711R 2着/16頭+0.2秒 01/11 1京都411R 2着/16頭+0.0秒 11/23 4京都612R 1着/16頭勝利 07/19 2小倉711R 7着/17頭+0.4秒 05/04 2京都410R 3着/13頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 12.5%) ※ 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。
16	アブキールベイ	コレット	実57.1	▽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／85日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都711R 12着/16頭+1.0秒 03/22 1中京411R 13着/18頭+0.6秒 02/01 2京都211R 6着/18頭+0.2秒 11/30 4京都812R 6着/18頭+0.6秒 09/07 4阪神211R 6着/16頭+0.4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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +132% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
17	タマモイカロス	西塚	実13.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 05/30 3京都1111R 3着/16頭+0.2秒 03/21 1中京311R 6着/17頭+0.7秒 02/28 1阪神310R 1着/9頭勝利 12/20 5中京59R 2着/9頭+0.2秒 11/16 3福島49R 1着/16頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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。
18	ペプチドヤマト	高倉	実219.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場72走で勝率33%と適性高／427日ぶりの実戦）
前5走 06/08 3阪神211R 7着/16頭+0.6秒 06/08 3阪神211R 7着/16頭+0.6秒 06/08 3阪神211R 7着/16頭+0.6秒 06/08 3阪神211R 7着/16頭+0.6秒 06/08 3阪神211R 7着/16頭+0.6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 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 72走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 427日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +626% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.3% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ディアナザール

騎手川田

単勝オッズ

4.1倍

AI期待値

-62%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3レイピア

5.0倍

EV -57%

▲6レッドエヴァンス

6.7倍

EV -50%

出走馬全18頭

×7

ディアナザール

川田

4.1倍

-62%

›

○3

レイピア

横山武

5.0倍

-57%

›

▲6

レッドエヴァンス

西村淳

6.7倍

-50%

›

△12

インビンシブルパパ

団野

9.3倍

-33%

›

△15

アンクルクロス

松若

8.0倍

-44%

›

△13

サンアントワーヌ

丸山

15.3倍

-4%

›

▽17

タマモイカロス

西塚

13.9倍

-17%

›

▽5

ジェニファー

永島

18.3倍

+7%

›

▽14

コウセキ

松山

14.8倍

-17%

›

▽2

フロムダスク

中井

30.2倍

+44%

›

▽9

クラスペディア

小崎

28.0倍

+31%

›

▽10

ナムラローズマリー

幸

41.3倍

+81%

›

▽11

タマモブラックタイ

角田和

64.6倍

+177%

›

▽1

イツモニコニコ

藤懸

51.7倍

+117%

›

▽8

フィオライア

太宰

50.8倍

+112%

›

▽16

アブキールベイ

コレット

57.1倍

+132%

›

▽4

プロトポロス

亀田

116.6倍

+332%

›

▽18

ペプチドヤマト

高倉

219.3倍

+626%

›

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