中京 8R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

8R 中京競馬場　発走 16:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	メイショウジェンマ	角田和	実191.4	B× A▽勝率5% EV+903% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場96走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調／455日ぶりの実戦）
前5走 05/11 1新潟410R 9着/15頭+1.2秒 05/11 1新潟410R 9着/15頭+1.2秒 05/11 1新潟410R 9着/15頭+1.2秒 05/11 1新潟410R 9着/15頭+1.2秒 05/11 1新潟410R 9着/15頭+1.2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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 96走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 455日休養明け × 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 0.2% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.2% / 期待値 +904% ※ 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	ブルックリンダンス	コレット	実6.7	B▲ A▲勝率12% EV-18% 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／70日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都129R 4着/10頭+0.7秒 03/21 1阪神98R 10着/12頭+1.8秒 02/01 2京都29R 7着/11頭+0.7秒 01/04 1京都19R 5着/13頭+0.9秒 03/15 2中京16R 1着/13頭勝利
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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.3% (オッズ暗示: 14.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.2% / 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。
3	タイガースパーク	田口	実40.7	B▽ A▽勝率7% EV+169% 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／442日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2京都912R 7着/13頭+1.0秒 05/24 2京都912R 7着/13頭+1.0秒 05/24 2京都912R 7着/13頭+1.0秒 05/24 2京都912R 7着/13頭+1.0秒 05/24 2京都912R 7着/13頭+1.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 442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 2.0% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.6% / 期待値 +169% ※ 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	ケイツーリーブル	横山武	実5.9	B○ A○勝率12% EV-27% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／63日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神27R 1着/16頭勝利 05/10 2東京65R 4着/16頭+1.0秒 04/18 2阪神76R 2着/14頭+0.1秒 04/05 3中山46R 4着/16頭+0.6秒 02/18 大井11R 4着/16頭+1.4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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 11.3% (オッズ暗示: 16.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.3% / 期待値 -27% ※ 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	クロノスバレット	松山	実7.6	B△ A△勝率11% EV-18% 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／70日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都129R 6着/10頭+1.1秒 03/28 2阪神112R 5着/14頭+0.9秒 03/07 1阪神57R 1着/8頭勝利 02/22 1阪神28R 4着/15頭+0.8秒 01/24 1京都87R 6着/11頭+0.9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) × 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 9.2% (オッズ暗示: 13.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.7% / 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。
6	ジェシーテソーロ	富田	実32.7	B△ A△勝率9% EV+183% 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／前走勝利の勢い／112日ぶりの実戦）
前5走 04/19 1福島48R 1着/15頭勝利 04/04 3中山37R 8着/12頭+1.4秒 03/15 2中山66R 9着/16頭+1.8秒 02/28 2中山17R 12着/16頭+4.3秒 02/01 1東京26R 14着/15頭+3.0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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 3.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.7% / 期待値 +184% ※ 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	トモジャザーン	幸	実33.4	B▽ A▽勝率8% EV+152% 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／前走勝利の勢い／67日ぶりの実戦）
前5走 06/03 名古屋10R 1着/12頭勝利 01/31 2京都18R 2着/10頭+0.2秒 01/05 1京都27R 6着/15頭+1.4秒 12/06 5阪神17R 3着/14頭+0.2秒 11/15 4京都37R 7着/16頭+1.0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 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.6% / 期待値 +152% ※ 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	キングオブフジ推奨	中井	実28.1	B△ A△勝率9% EV+146% 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 05/09 3京都512R 6着/13頭+0.7秒 04/26 3京都212R 7着/14頭+1.3秒 01/04 1京都19R 7着/13頭+1.2秒 12/13 5中京310R 10着/16頭+0.8秒 10/25 4新潟310R 7着/15頭+1.8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 6.7着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ ローテーション 92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 3.2% (オッズ暗示: 3.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.8% / 期待値 +146% ※ 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	ハイディージェン	西塚	実63.2	B▽ A▽勝率6% EV+292% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟610R 8着/16頭+0.7秒 04/19 2阪神89R 9着/10頭+1.8秒 04/05 2阪神48R 11着/11頭+2.3秒 05/10 2京都510R 4着/8頭+1.0秒 03/02 1小倉1210R 8着/16頭+1.0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 9.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.2% / 期待値 +293% ※ 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	シュヴァルツリーベ	藤懸	実73.5	B▽ A▽勝率6% EV+355% 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10.0着と低調／428日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3東京110R 10着/15頭+0.9秒 06/07 3東京110R 10着/15頭+0.9秒 06/07 3東京110R 10着/15頭+0.9秒 06/07 3東京110R 10着/15頭+0.9秒 06/07 3東京110R 10着/15頭+0.9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 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 36走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 428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 0.9% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.2% / 期待値 +355% ※ 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	リベッチオ	川田	実1.5	B🌟◎ A×勝率15% 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／63日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3東京212R 4着/16頭+0.3秒 03/28 3中山110R 8着/10頭+4.2秒 01/31 1東京17R 1着/16頭勝利 12/07 5中京21R 1着/13頭勝利 06/29 2福島25R 10着/13頭+2.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 55.1% (オッズ暗示: 66.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 15.5% / 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。

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 ×

リベッチオ

騎手川田

単勝オッズ

1.5倍

AI期待値

-17%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○4ケイツーリーブル

5.9倍

EV -33%

▲A:▲2ブルックリンダンス

6.7倍

EV -24%

出走馬全11頭

◎A:×11

リベッチオ

川田

1.5倍

-17%

›

○A:○4

ケイツーリーブル

横山武

5.9倍

-33%

›

▲A:▲2

ブルックリンダンス

コレット

6.7倍

-24%

›

△A:△5

クロノスバレット

松山

7.6倍

-30%

›

△A:△8

キングオブフジ

中井

28.1倍

-9%

›

△A:△6

ジェシーテソーロ

富田

32.7倍

+0%

›

▽A:▽7

トモジャザーン

幸

33.4倍

-23%

›

▽A:▽3

タイガースパーク

田口

40.7倍

-18%

›

▽A:▽9

ハイディージェン

西塚

63.2倍

-7%

›

▽A:▽10

シュヴァルツリーベ

藤懸

73.5倍

-35%

›

×A:▽1

メイショウジェンマ

角田和

191.4倍

-52%

›

💡 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)

単勝 8 キングオブフジ実28.1倍期待値 -10% 推奨 31.1〜31.1倍 ¥300 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

8R 中京競馬場　発走 16:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	メイショウジェンマ	角田和	実191.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場96走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調／455日ぶりの実戦）
前5走 05/11 1新潟410R 9着/15頭+1.2秒 05/11 1新潟410R 9着/15頭+1.2秒 05/11 1新潟410R 9着/15頭+1.2秒 05/11 1新潟410R 9着/15頭+1.2秒 05/11 1新潟410R 9着/15頭+1.2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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 96走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 455日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +903% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.2% (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。
2	ブルックリンダンス	コレット	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／70日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都129R 4着/10頭+0.7秒 03/21 1阪神98R 10着/12頭+1.8秒 02/01 2京都29R 7着/11頭+0.7秒 01/04 1京都19R 5着/13頭+0.9秒 03/15 2中京16R 1着/13頭勝利
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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.2% (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。
3	タイガースパーク	田口	実40.7	▽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／442日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2京都912R 7着/13頭+1.0秒 05/24 2京都912R 7着/13頭+1.0秒 05/24 2京都912R 7着/13頭+1.0秒 05/24 2京都912R 7着/13頭+1.0秒 05/24 2京都912R 7着/13頭+1.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 442日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +169% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
4	ケイツーリーブル	横山武	実5.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／63日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神27R 1着/16頭勝利 05/10 2東京65R 4着/16頭+1.0秒 04/18 2阪神76R 2着/14頭+0.1秒 04/05 3中山46R 4着/16頭+0.6秒 02/18 大井11R 4着/16頭+1.4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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.3% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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	クロノスバレット	松山	実7.6	△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／70日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都129R 6着/10頭+1.1秒 03/28 2阪神112R 5着/14頭+0.9秒 03/07 1阪神57R 1着/8頭勝利 02/22 1阪神28R 4着/15頭+0.8秒 01/24 1京都87R 6着/11頭+0.9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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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	ジェシーテソーロ	富田	実32.7	△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／前走勝利の勢い／112日ぶりの実戦）
前5走 04/19 1福島48R 1着/15頭勝利 04/04 3中山37R 8着/12頭+1.4秒 03/15 2中山66R 9着/16頭+1.8秒 02/28 2中山17R 12着/16頭+4.3秒 02/01 1東京26R 14着/15頭+3.0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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 112日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +183% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
7	トモジャザーン	幸	実33.4	▽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／前走勝利の勢い／67日ぶりの実戦）
前5走 06/03 名古屋10R 1着/12頭勝利 01/31 2京都18R 2着/10頭+0.2秒 01/05 1京都27R 6着/15頭+1.4秒 12/06 5阪神17R 3着/14頭+0.2秒 11/15 4京都37R 7着/16頭+1.0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 1着 (勢い継続) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +152% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
8	キングオブフジ推奨	中井	実28.1	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率9% × オッズ28.1倍で期待値+146%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/09 3京都512R 6着/13頭+0.7秒 04/26 3京都212R 7着/14頭+1.3秒 01/04 1京都19R 7着/13頭+1.2秒 12/13 5中京310R 10着/16頭+0.8秒 10/25 4新潟310R 7着/15頭+1.8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 6.7着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ ローテーション 92日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +146% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.8% (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。
9	ハイディージェン	西塚	実63.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟610R 8着/16頭+0.7秒 04/19 2阪神89R 9着/10頭+1.8秒 04/05 2阪神48R 11着/11頭+2.3秒 05/10 2京都510R 4着/8頭+1.0秒 03/02 1小倉1210R 8着/16頭+1.0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 9.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +292% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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	シュヴァルツリーベ	藤懸	実73.5	▽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10.0着と低調／428日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3東京110R 10着/15頭+0.9秒 06/07 3東京110R 10着/15頭+0.9秒 06/07 3東京110R 10着/15頭+0.9秒 06/07 3東京110R 10着/15頭+0.9秒 06/07 3東京110R 10着/15頭+0.9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 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 36走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 428日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +355% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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	リベッチオ	川田	実1.5	×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／63日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3東京212R 4着/16頭+0.3秒 03/28 3中山110R 8着/10頭+4.2秒 01/31 1東京17R 1着/16頭勝利 12/07 5中京21R 1着/13頭勝利 06/29 2福島25R 10着/13頭+2.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 15.5% (オッズ暗示: 66.7%) ※ 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

リベッチオ

騎手川田

単勝オッズ

1.5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

○4ケイツーリーブル

5.9倍

EV -27%

▲2ブルックリンダンス

6.7倍

EV -18%

出走馬全11頭

×11

リベッチオ

川田

1.5倍

-76%

›

○4

ケイツーリーブル

横山武

5.9倍

-27%

›

▲2

ブルックリンダンス

コレット

6.7倍

-18%

›

△5

クロノスバレット

松山

7.6倍

-18%

›

△8

キングオブフジ

中井

28.1倍

+146%

›

△6

ジェシーテソーロ

富田

32.7倍

+183%

›

▽7

トモジャザーン

幸

33.4倍

+152%

›

▽3

タイガースパーク

田口

40.7倍

+169%

›

▽9

ハイディージェン

西塚

63.2倍

+292%

›

▽10

シュヴァルツリーベ

藤懸

73.5倍

+355%

›

▽1

メイショウジェンマ

角田和

191.4倍

+903%

›

💡 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)

単勝 8 キングオブフジ実28.1倍期待値 +146% 推奨 11.4〜30.0倍 ¥300 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

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