中京 9R 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

9R 中京競馬場　発走 16:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ルクスマーベリック	金子	実41.8	B▽ A▽勝率6% EV+144% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調／92日ぶりの実戦）
前5走 05/09 1新潟37R 13着/15頭+2.1秒 03/21 2中山712R 7着/16頭+1.0秒 03/08 2中山46R 10着/16頭+1.8秒 12/20 5中山58R 6着/16頭+1.6秒 11/22 3福島59R 15着/16頭+1.5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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 92日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (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 10位 / 勝率 5.8% / 期待値 +144% ※ 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	アップストローク	草野	実5.4	B△ A△勝率11% EV-42% 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12走で勝率0%と苦戦傾向／442日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟711R 7着/16頭+0.3秒 05/24 1新潟711R 7着/16頭+0.3秒 05/24 1新潟711R 7着/16頭+0.3秒 05/24 1新潟711R 7着/16頭+0.3秒 05/24 1新潟711R 7着/16頭+0.3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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 12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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.3% (オッズ暗示: 18.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.6% / 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。
3	ヴィーデ	上野	実52.0	B▽ A▽勝率6% EV+213% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均15.0着と低調／99日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟17R 15着/15頭+4.8秒 12/20 5中京58R 16着/16頭+2.0秒 12/07 5中山212R 14着/16頭+2.6秒 08/02 2新潟310R 11着/13頭+3.7秒 06/28 2福島112R 6着/15頭+2.2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 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.0% / 期待値 +214% ※ 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	アレナリア	小牧加	実8.3	B▲ A▲勝率11% EV-9% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／78日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都910R 9着/16頭+0.6秒 04/12 2阪神610R 8着/15頭+0.5秒 02/14 2京都510R 6着/16頭+0.9秒 01/24 1小倉111R 8着/18頭+0.3秒 12/28 5阪神810R 3着/11頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) 🌟◎ 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 18.6% (オッズ暗示: 12.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.8% / 期待値 -10% ※ 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	メイショウソウセキ	難波	実2.0	B🌟◎ A×勝率13% EV-73% 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（当競馬場6走で勝率33%と適性高／直近3走平均9.7着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟24R 8着/14頭+4.4秒 03/08 1阪神68R 8着/9頭+1.7秒 02/08 1小倉610R 13着/16頭+1.4秒 08/24 4中京210R 15着/16頭+2.9秒 08/10 3中京68R 12着/12頭+3.7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 9.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 98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 31.8% (オッズ暗示: 50.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 13.1% / 期待値 -74% ※ 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	ナヴァラトゥナ	△坂口	実14.0	B△ A△勝率7% EV+4% 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／84日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟61R 11着/14頭+2.5秒 11/29 5東京77R 10着/16頭+1.7秒 08/16 2新潟72R 3着/18頭+0.1秒 06/29 2福島22R 13着/16頭+1.3秒 05/10 2東京54R 2着/8頭+0.2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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 3.5% (オッズ暗示: 7.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.5% / 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。
7	スラッシュ	中村	実87.0	B▽ A▽勝率5% EV+323% 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／70日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都122R 16着/16頭+2.8秒 04/18 2阪神72R 8着/16頭+2.4秒 03/28 2阪神13R 6着/16頭+1.2秒 03/14 1中京12R 16着/16頭+3.1秒 02/22 1阪神22R 15着/16頭+2.8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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) × 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 0.7% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.9% / 期待値 +323% ※ 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	ヴォンヌヴォー	伴	実51.6	B▽ A▽勝率6% EV+194% 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0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調／462日ぶりの実戦）
前5走 05/04 1新潟212R 10着/13頭+0.6秒 05/04 1新潟212R 10着/13頭+0.6秒 05/04 1新潟212R 10着/13頭+0.6秒 05/04 1新潟212R 10着/13頭+0.6秒 05/04 1新潟212R 10着/13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戦の調子平均 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 462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 1.6% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.7% / 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。
9	ナスノソナタ	▲水沼	実105.5	B▽ A▽勝率5% EV+406% 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／84日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟61R 14着/14頭+8.7秒 03/29 1中京66R 9着/13頭+1.0秒 01/17 1中山67R 10着/12頭+1.6秒 12/06 5中京16R 15着/16頭+4.5秒 11/16 3福島412R 10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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (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 13位 / 勝率 4.8% / 期待値 +407% ※ 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	ヨシノヤッタルデー	黒岩	実47.4	B▽ A▽勝率6% EV+193% 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／78日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟71R 12着/14頭+5.4秒 04/11 2阪神512R 11着/16頭+0.9秒 02/10 2京都412R 13着/15頭+1.6秒 12/14 5阪神48R 10着/11頭+1.3秒 11/15 4京都39R 11着/15頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 12.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.2% / 期待値 +193% ※ 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	クリアクォーツ	大江圭	実33.2	B▽ A▽勝率6% EV+109% 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／92日ぶりの実戦）
前5走 05/09 1新潟31R 10着/13頭+8.6秒 03/22 2中山84R 9着/14頭+2.2秒 01/18 1中山74R 10着/14頭+2.7秒 12/28 5阪神85R 3着/14頭+1.2秒 11/29 4京都74R 4着/9頭+0.8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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 92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 2.2% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.3% / 期待値 +109% ※ 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	オリンポスカズマ	小坂	実17.2	B△ A△勝率7% EV+21% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均12.0着と低調／575日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中京34R 12着/16頭+1.4秒 01/11 1中京34R 12着/16頭+1.4秒 01/11 1中京34R 12着/16頭+1.4秒 01/11 1中京34R 12着/16頭+1.4秒 01/11 1中京34R 12着/16頭+1.4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) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 575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 3.7% (オッズ暗示: 5.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.1% / 期待値 +21% ※ 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	アナザーエース	五十嵐雄祐	実4.9	B○ A○勝率11% EV-45% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／448日ぶりの実戦）
前5走 05/18 1新潟64R 5着/13頭+1.2秒 05/18 1新潟64R 5着/13頭+1.2秒 05/18 1新潟64R 5着/13頭+1.2秒 05/18 1新潟64R 5着/13頭+1.2秒 05/18 1新潟64R 5着/13頭+1.2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 5.0着 × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 448日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.6% (オッズ暗示: 20.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 11.2% / 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。

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 ×

メイショウソウセキ

騎手難波

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-36%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○13アナザーエース

4.9倍

EV -8%

▲A:▲4アレナリア

8.3倍

EV +54%

出走馬全13頭

◎A:×5

メイショウソウセキ

難波

2.0倍

-36%

›

○A:○13

アナザーエース

五十嵐雄祐

4.9倍

-8%

›

▲A:▲4

アレナリア

小牧加

8.3倍

+54%

›

△A:△2

アップストローク

草野

5.4倍

-33%

›

△A:△12

オリンポスカズマ

小坂

17.2倍

-36%

›

△A:△6

ナヴァラトゥナ

△坂口

14.0倍

-50%

›

▽A:▽10

ヨシノヤッタルデー

黒岩

47.4倍

+18%

›

▽A:▽11

クリアクォーツ

大江圭

33.2倍

-27%

›

▽A:▽1

ルクスマーベリック

金子

41.8倍

-8%

›

▽A:▽8

ヴォンヌヴォー

伴

51.6倍

-17%

›

▽A:▽3

ヴィーデ

上野

52.0倍

-16%

›

▽A:▽7

スラッシュ

中村

87.0倍

-41%

›

▽A:▽9

ナスノソナタ

▲水沼

105.5倍

-29%

›

💡 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

9R 中京競馬場　発走 16:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ルクスマーベリック	金子	実41.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調／92日ぶりの実戦）
前5走 05/09 1新潟37R 13着/15頭+2.1秒 03/21 2中山712R 7着/16頭+1.0秒 03/08 2中山46R 10着/16頭+1.8秒 12/20 5中山58R 6着/16頭+1.6秒 11/22 3福島59R 15着/16頭+1.5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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 92日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +144% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.8% (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。
2	アップストローク	草野	実5.4	△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12走で勝率0%と苦戦傾向／442日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟711R 7着/16頭+0.3秒 05/24 1新潟711R 7着/16頭+0.3秒 05/24 1新潟711R 7着/16頭+0.3秒 05/24 1新潟711R 7着/16頭+0.3秒 05/24 1新潟711R 7着/16頭+0.3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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 12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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.6% (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。
3	ヴィーデ	上野	実52.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均15.0着と低調／99日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟17R 15着/15頭+4.8秒 12/20 5中京58R 16着/16頭+2.0秒 12/07 5中山212R 14着/16頭+2.6秒 08/02 2新潟310R 11着/13頭+3.7秒 06/28 2福島112R 6着/15頭+2.2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 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 99日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +213% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.0% (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。
4	アレナリア	小牧加	実8.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／78日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都910R 9着/16頭+0.6秒 04/12 2阪神610R 8着/15頭+0.5秒 02/14 2京都510R 6着/16頭+0.9秒 01/24 1小倉111R 8着/18頭+0.3秒 12/28 5阪神810R 3着/11頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.8% (オッズ暗示: 12.0%) ※ 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。
5	メイショウソウセキ	難波	実2.0	×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（当競馬場6走で勝率33%と適性高／直近3走平均9.7着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟24R 8着/14頭+4.4秒 03/08 1阪神68R 8着/9頭+1.7秒 02/08 1小倉610R 13着/16頭+1.4秒 08/24 4中京210R 15着/16頭+2.9秒 08/10 3中京68R 12着/12頭+3.7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 9.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 98日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.1% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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。
6	ナヴァラトゥナ	△坂口	実14.0	△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／84日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟61R 11着/14頭+2.5秒 11/29 5東京77R 10着/16頭+1.7秒 08/16 2新潟72R 3着/18頭+0.1秒 06/29 2福島22R 13着/16頭+1.3秒 05/10 2東京54R 2着/8頭+0.2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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.5% (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。
7	スラッシュ	中村	実87.0	▽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／70日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都122R 16着/16頭+2.8秒 04/18 2阪神72R 8着/16頭+2.4秒 03/28 2阪神13R 6着/16頭+1.2秒 03/14 1中京12R 16着/16頭+3.1秒 02/22 1阪神22R 15着/16頭+2.8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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +323% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
8	ヴォンヌヴォー	伴	実51.6	▽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0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調／462日ぶりの実戦）
前5走 05/04 1新潟212R 10着/13頭+0.6秒 05/04 1新潟212R 10着/13頭+0.6秒 05/04 1新潟212R 10着/13頭+0.6秒 05/04 1新潟212R 10着/13頭+0.6秒 05/04 1新潟212R 10着/13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戦の調子平均 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 462日休養明け 🌟◎ 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 5.7% (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。
9	ナスノソナタ	▲水沼	実105.5	▽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／84日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟61R 14着/14頭+8.7秒 03/29 1中京66R 9着/13頭+1.0秒 01/17 1中山67R 10着/12頭+1.6秒 12/06 5中京16R 15着/16頭+4.5秒 11/16 3福島412R 10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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +406% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (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。
10	ヨシノヤッタルデー	黒岩	実47.4	▽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／78日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟71R 12着/14頭+5.4秒 04/11 2阪神512R 11着/16頭+0.9秒 02/10 2京都412R 13着/15頭+1.6秒 12/14 5阪神48R 10着/11頭+1.3秒 11/15 4京都39R 11着/15頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 12.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +193% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (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。
11	クリアクォーツ	大江圭	実33.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／92日ぶりの実戦）
前5走 05/09 1新潟31R 10着/13頭+8.6秒 03/22 2中山84R 9着/14頭+2.2秒 01/18 1中山74R 10着/14頭+2.7秒 12/28 5阪神85R 3着/14頭+1.2秒 11/29 4京都74R 4着/9頭+0.8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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 92日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +109% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (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。
12	オリンポスカズマ	小坂	実17.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均12.0着と低調／575日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中京34R 12着/16頭+1.4秒 01/11 1中京34R 12着/16頭+1.4秒 01/11 1中京34R 12着/16頭+1.4秒 01/11 1中京34R 12着/16頭+1.4秒 01/11 1中京34R 12着/16頭+1.4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) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 575日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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	アナザーエース	五十嵐雄祐	実4.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／448日ぶりの実戦）
前5走 05/18 1新潟64R 5着/13頭+1.2秒 05/18 1新潟64R 5着/13頭+1.2秒 05/18 1新潟64R 5着/13頭+1.2秒 05/18 1新潟64R 5着/13頭+1.2秒 05/18 1新潟64R 5着/13頭+1.2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 5.0着 × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 448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 11.2% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

メイショウソウセキ

騎手難波

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-73%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○13アナザーエース

4.9倍

EV -45%

▲4アレナリア

8.3倍

EV -9%

出走馬全13頭

×5

メイショウソウセキ

難波

2.0倍

-73%

›

○13

アナザーエース

五十嵐雄祐

4.9倍

-45%

›

▲4

アレナリア

小牧加

8.3倍

-9%

›

△2

アップストローク

草野

5.4倍

-42%

›

△6

ナヴァラトゥナ

△坂口

14.0倍

+4%

›

△12

オリンポスカズマ

小坂

17.2倍

+21%

›

▽11

クリアクォーツ

大江圭

33.2倍

+109%

›

▽10

ヨシノヤッタルデー

黒岩

47.4倍

+193%

›

▽3

ヴィーデ

上野

52.0倍

+213%

›

▽1

ルクスマーベリック

金子

41.8倍

+144%

›

▽8

ヴォンヌヴォー

伴

51.6倍

+194%

›

▽7

スラッシュ

中村

87.0倍

+323%

›

▽9

ナスノソナタ

▲水沼

105.5倍

+406%

›

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