中京 11R 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

11R 中京競馬場　発走 18:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フロムレイブン	横山武	実3.1	B◎ A×勝率10% EV-69% 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（99日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都37R 5着/12頭+0.8秒 03/15 1阪神86R 3着/11頭+0.3秒 12/27 5阪神79R 4着/10頭+0.4秒 12/14 5阪神411R 17着/18頭+2.4秒 10/25 3京都83R 1着/12頭勝利
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 4.0着 △ ローテーション 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 25.4% (オッズ暗示: 32.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 9.8% / 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。
2	パレットフレイバー	▲森田	実162.7	B× A▽勝率3% EV+454% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
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 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 18位 / 勝率 3.4% / 期待値 +455% ※ 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	モルティフレーバー	コレット	実15.1	B▽ A▽勝率5% EV-18% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.0着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 04/26 1福島68R 14着/15頭+1.1秒 04/11 1福島112R 4着/16頭+0.3秒 02/08 1小倉612R 15着/18頭+1.1秒 12/14 5中京46R 17着/18頭+1.9秒 10/18 3京都67R 7着/8頭+1.8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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 6.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.4% / 期待値 -19% ※ 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	フェリーニ	松若	実22.3	B▽ A▽勝率5% EV+17% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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69R 7着/16頭+0.2秒 03/14 1阪神77R 15着/16頭+2.2秒 08/17 1札幌86R 11着/12頭+2.6秒 07/20 1函館127R 4着/12頭+0.4秒 05/17 1新潟58R 15着/16頭+2.3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 11.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 4.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.3% / 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。
5	マーシーラン	国分恭	実17.6	B▽ A▽勝率5% EV-7% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／120日ぶりの実戦）
前5走 04/11 1福島112R 6着/16頭+0.4秒 03/14 1中京112R 4着/18頭+0.2秒 12/21 5中京66R 14着/16頭+1.7秒 12/06 5阪神112R 3着/15頭+0.1秒 11/15 4京都312R 4着/18頭+0.3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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 120日休養明け × 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 4.0% (オッズ暗示: 5.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.2% / 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	アーリントンロウ推奨	国分優	実10.8	B△ A△勝率7% EV-19% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+47%の妙味（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 07/06 2小倉49R 6着/8頭+1.1秒 03/22 2中京311R 7着/18頭+0.6秒 01/13 1中京511R 15着/15頭+3.6秒 09/01 2中京811R 3着/13頭+0.2秒 07/28 2新潟21R 1着/11頭勝利
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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 399日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 13.7% (オッズ暗示: 9.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.5% / 期待値 -20% ※ 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	セクシーマージュ	川須	実16.4	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（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.7着と低調／106日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都19R 14着/16頭+1.0秒 03/15 1中京212R 9着/18頭+0.8秒 01/31 1小倉38R 6着/18頭+0.5秒 11/16 3福島47R 3着/16頭+0.1秒 10/18 3京都612R 5着/15頭+0.2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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 6.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.8% / 期待値 -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	スピリットライズ	亀田	実78.7	B▽ A▽勝率4% EV+204% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.7着と低調／99日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟18R 11着/13頭+2.5秒 04/12 1福島28R 9着/16頭+0.8秒 01/10 1京都312R 18着/18頭+3.1秒 12/20 5中京512R 5着/18頭+0.3秒 10/25 4新潟37R 10着/14頭+1.7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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 3.9% / 期待値 +205% ※ 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	カラクニダケ	◇永島	実56.5	B▽ A▽勝率4% EV+126% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（165日ぶりの実戦）
前5走 02/25 佐賀5R 5着/11頭+0.7秒 10/18 3京都68R 6着/7頭+1.6秒 07/19 2小倉79R 3着/18頭+0.2秒 06/28 2小倉15R 1着/14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 4.7着 △ ローテーション 165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 0.9% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.0% / 期待値 +127% ※ 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	アウクソー	秋山稔	実92.2	B× A▽勝率4% EV+250% 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／448日ぶりの実戦）
前5走 05/18 1新潟69R 7着/16頭+0.4秒 05/18 1新潟69R 7着/16頭+0.4秒 05/18 1新潟69R 7着/16頭+0.4秒 05/18 1新潟69R 7着/16頭+0.4秒 05/18 1新潟69R 7着/16頭+0.4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 7.0着 (不振) × 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 3.8% / 期待値 +250% ※ 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	パリコレジェンヌ	田口	実48.6	B× A▽勝率4% EV+94% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟412R 11着/13頭+0.7秒 03/15 1中京212R 12着/18頭+1.4秒 02/08 1小倉612R 12着/18頭+0.5秒 12/20 5中京512R 8着/18頭+0.4秒 10/04 3京都17R 18着/18頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.0% / 期待値 +94% ※ 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	ドレドレ	▲川端	実116.1	B× A▽勝率3% 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33%と好調／前走3着／91日ぶりの実戦）
前5走 05/10 金沢9R 3着/12頭+1.8秒 04/19 金沢4R 1着/8頭勝利 03/24 金沢5R 2着/8頭+0.7秒 03/12 金沢1R 1着/10頭勝利 02/10 1東京41R 7着/15頭+1.0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) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (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 3.4% / 期待値 +3309% ※ 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	ベランジェール	酒井	実14.7	B△ A△勝率7% EV+2% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.7着と低調／92日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都58R 15着/16頭+4.0秒 03/14 1阪神76R 11着/13頭+3.3秒 02/22 1小倉1012R 9着/18頭+0.8秒 10/25 4新潟36R 15着/15頭+2.0秒 10/11 3京都37R 8着/11頭+0.7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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 6.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.0% / 期待値 +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。
14	マーゴットミスト	松山	実6.0	B○ A▲勝率8% EV-49% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／77日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都105R 3着/9頭+0.2秒 04/11 2阪神56R 4着/15頭+0.3秒 03/15 2中山67R 6着/15頭+0.7秒 02/14 1小倉72R 1着/18頭勝利 12/06 5中京14R 2着/18頭+0.2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 4.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.0% (オッズ暗示: 16.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.4% / 期待値 -49% ※ 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	ウェルカムソング	西村淳	実5.3	B▲ A○勝率9% EV-54% 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／92日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都56R 9着/16頭+1.0秒 04/18 2阪神72R 1着/16頭勝利 03/28 2阪神13R 2着/16頭+0.2秒 02/01 2京都22R 8着/15頭+1.4秒 01/05 1京都23R 2着/14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) △ 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 13.7% (オッズ暗示: 18.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 8.6% / 期待値 -54% ※ 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	ヤマニンフェイエル	団野	実9.6	B△ A△勝率7% EV-37% 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／78日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都93R 1着/16頭勝利 04/26 3京都23R 5着/18頭+0.5秒 03/29 1中京64R 2着/17頭+0.1秒 03/14 1阪神74R 4着/18頭+0.4秒 01/12 1京都51R 10着/16頭+1.6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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 10.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.5% / 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。
17	トウカイフルーレ	富田	実114.8	B× A▽勝率3% EV+295% 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／147日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神87R 13着/13頭+1.2秒 02/21 1阪神19R 7着/18頭+0.7秒 10/13 4東京59R 16着/18頭+1.7秒 09/20 4阪神67R 5着/16頭+0.3秒 08/10 1札幌64R 14着/14頭+9.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 147日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (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 16位 / 勝率 3.4% / 期待値 +295% ※ 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	フランクスピード	幸	実55.4	B▽ A▽勝率5% EV+150% 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／99日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟112R 7着/16頭+1.2秒 02/07 1小倉512R 12着/17頭+0.9秒 11/09 4京都212R 14着/17頭+0.9秒 09/07 4阪神29R 2着/13頭+0.1秒 08/17 3中京812R 8着/18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 11.0着 (不振) △ ローテーション 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.5% / 期待値 +151% ※ 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 ×

フロムレイブン

騎手横山武

単勝オッズ

3.1倍

AI期待値

-21%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲14マーゴットミスト

6.0倍

EV -15%

▲A:○15ウェルカムソング

5.3倍

EV -27%

出走馬全18頭

◎A:×1

フロムレイブン

横山武

3.1倍

-21%

›

○A:▲14

マーゴットミスト

松山

6.0倍

-15%

›

▲A:○15

ウェルカムソング

西村淳

5.3倍

-27%

›

△A:△6

アーリントンロウ

国分優

10.8倍

+47%

›

△A:△16

ヤマニンフェイエル

団野

9.6倍

-42%

›

△A:△13

ベランジェール

酒井

14.7倍

-12%

›

▽A:▽3

モルティフレーバー

コレット

15.1倍

-31%

›

▽A:▽7

セクシーマージュ

川須

16.4倍

-25%

›

▽A:▽5

マーシーラン

国分恭

17.6倍

-30%

›

▽A:▽4

フェリーニ

松若

22.3倍

-23%

›

▽A:▽18

フランクスピード

幸

55.4倍

-27%

›

×A:▽11

パリコレジェンヌ

田口

48.6倍

-55%

›

▽A:▽9

カラクニダケ

◇永島

56.5倍

-48%

›

▽A:▽8

スピリットライズ

亀田

78.7倍

-27%

›

×A:▽10

アウクソー

秋山稔

92.2倍

-57%

›

×A:▽17

トウカイフルーレ

富田

114.8倍

-77%

›

×A:▽12

ドレドレ

▲川端

116.1倍

-78%

›

×A:▽2

パレットフレイバー

▲森田

162.7倍

-99%

›

💡 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 6 アーリントンロウ実10.8倍期待値 +48% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

11R 中京競馬場　発走 18:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フロムレイブン	横山武	実3.1	×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（99日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都37R 5着/12頭+0.8秒 03/15 1阪神86R 3着/11頭+0.3秒 12/27 5阪神79R 4着/10頭+0.4秒 12/14 5阪神411R 17着/18頭+2.4秒 10/25 3京都83R 1着/12頭勝利
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 4.0着 △ ローテーション 99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 9.8% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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	パレットフレイバー	▲森田	実162.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.5着と低調）
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 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +454% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
3	モルティフレーバー	コレット	実15.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.0着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 04/26 1福島68R 14着/15頭+1.1秒 04/11 1福島112R 4着/16頭+0.3秒 02/08 1小倉612R 15着/18頭+1.1秒 12/14 5中京46R 17着/18頭+1.9秒 10/18 3京都67R 7着/8頭+1.8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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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。
4	フェリーニ	松若	実22.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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69R 7着/16頭+0.2秒 03/14 1阪神77R 15着/16頭+2.2秒 08/17 1札幌86R 11着/12頭+2.6秒 07/20 1函館127R 4着/12頭+0.4秒 05/17 1新潟58R 15着/16頭+2.3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 11.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。
5	マーシーラン	国分恭	実17.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／120日ぶりの実戦）
前5走 04/11 1福島112R 6着/16頭+0.4秒 03/14 1中京112R 4着/18頭+0.2秒 12/21 5中京66R 14着/16頭+1.7秒 12/06 5阪神112R 3着/15頭+0.1秒 11/15 4京都312R 4着/18頭+0.3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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 120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 5.2% (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	アーリントンロウ推奨	国分優	実10.8	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 07/06 2小倉49R 6着/8頭+1.1秒 03/22 2中京311R 7着/18頭+0.6秒 01/13 1中京511R 15着/15頭+3.6秒 09/01 2中京811R 3着/13頭+0.2秒 07/28 2新潟21R 1着/11頭勝利
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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 399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 7.5% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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。
7	セクシーマージュ	川須	実16.4	▽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走平均9.7着と低調／106日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都19R 14着/16頭+1.0秒 03/15 1中京212R 9着/18頭+0.8秒 01/31 1小倉38R 6着/18頭+0.5秒 11/16 3福島47R 3着/16頭+0.1秒 10/18 3京都612R 5着/15頭+0.2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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 106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 5.8% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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	スピリットライズ	亀田	実78.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.7着と低調／99日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟18R 11着/13頭+2.5秒 04/12 1福島28R 9着/16頭+0.8秒 01/10 1京都312R 18着/18頭+3.1秒 12/20 5中京512R 5着/18頭+0.3秒 10/25 4新潟37R 10着/14頭+1.7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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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) +204% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (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。
9	カラクニダケ	◇永島	実56.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（165日ぶりの実戦）
前5走 02/25 佐賀5R 5着/11頭+0.7秒 10/18 3京都68R 6着/7頭+1.6秒 07/19 2小倉79R 3着/18頭+0.2秒 06/28 2小倉15R 1着/14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 4.7着 △ ローテーション 165日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +126% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.0% (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。
10	アウクソー	秋山稔	実92.2	▽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／448日ぶりの実戦）
前5走 05/18 1新潟69R 7着/16頭+0.4秒 05/18 1新潟69R 7着/16頭+0.4秒 05/18 1新潟69R 7着/16頭+0.4秒 05/18 1新潟69R 7着/16頭+0.4秒 05/18 1新潟69R 7着/16頭+0.4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 7.0着 (不振) × 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) +250% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.8% (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。
11	パリコレジェンヌ	田口	実48.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟412R 11着/13頭+0.7秒 03/15 1中京212R 12着/18頭+1.4秒 02/08 1小倉612R 12着/18頭+0.5秒 12/20 5中京512R 8着/18頭+0.4秒 10/04 3京都17R 18着/18頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 91日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +94% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.0% (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。
12	ドレドレ	▲川端	実116.1	▽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3着／91日ぶりの実戦）
前5走 05/10 金沢9R 3着/12頭+1.8秒 04/19 金沢4R 1着/8頭勝利 03/24 金沢5R 2着/8頭+0.7秒 03/12 金沢1R 1着/10頭勝利 02/10 1東京41R 7着/15頭+1.0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) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 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 3.4% (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。
13	ベランジェール	酒井	実14.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.7着と低調／92日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都58R 15着/16頭+4.0秒 03/14 1阪神76R 11着/13頭+3.3秒 02/22 1小倉1012R 9着/18頭+0.8秒 10/25 4新潟36R 15着/15頭+2.0秒 10/11 3京都37R 8着/11頭+0.7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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15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) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.0% (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。
14	マーゴットミスト	松山	実6.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／77日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都105R 3着/9頭+0.2秒 04/11 2阪神56R 4着/15頭+0.3秒 03/15 2中山67R 6着/15頭+0.7秒 02/14 1小倉72R 1着/18頭勝利 12/06 5中京14R 2着/18頭+0.2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 4.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 8.4% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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。
15	ウェルカムソング	西村淳	実5.3	○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／92日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都56R 9着/16頭+1.0秒 04/18 2阪神72R 1着/16頭勝利 03/28 2阪神13R 2着/16頭+0.2秒 02/01 2京都22R 8着/15頭+1.4秒 01/05 1京都23R 2着/14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) △ ローテーション 92日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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。
16	ヤマニンフェイエル	団野	実9.6	△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／前走勝利の勢い／78日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都93R 1着/16頭勝利 04/26 3京都23R 5着/18頭+0.5秒 03/29 1中京64R 2着/17頭+0.1秒 03/14 1阪神74R 4着/18頭+0.4秒 01/12 1京都51R 10着/16頭+1.6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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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。
17	トウカイフルーレ	富田	実114.8	▽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／147日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神87R 13着/13頭+1.2秒 02/21 1阪神19R 7着/18頭+0.7秒 10/13 4東京59R 16着/18頭+1.7秒 09/20 4阪神67R 5着/16頭+0.3秒 08/10 1札幌64R 14着/14頭+9.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 147日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +295% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.4% (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。
18	フランクスピード	幸	実55.4	▽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／99日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟112R 7着/16頭+1.2秒 02/07 1小倉512R 12着/17頭+0.9秒 11/09 4京都212R 14着/17頭+0.9秒 09/07 4阪神29R 2着/13頭+0.1秒 08/17 3中京812R 8着/18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 11.0着 (不振) △ ローテーション 99日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +150% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

フロムレイブン

騎手横山武

単勝オッズ

3.1倍

AI期待値

-69%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○15ウェルカムソング

5.3倍

EV -54%

▲14マーゴットミスト

6.0倍

EV -49%

出走馬全18頭

×1

フロムレイブン

横山武

3.1倍

-69%

›

○15

ウェルカムソング

西村淳

5.3倍

-54%

›

▲14

マーゴットミスト

松山

6.0倍

-49%

›

△6

アーリントンロウ

国分優

10.8倍

-19%

›

△13

ベランジェール

酒井

14.7倍

+2%

›

△16

ヤマニンフェイエル

団野

9.6倍

-37%

›

▽7

セクシーマージュ

川須

16.4倍

-4%

›

▽3

モルティフレーバー

コレット

15.1倍

-18%

›

▽4

フェリーニ

松若

22.3倍

+17%

›

▽5

マーシーラン

国分恭

17.6倍

-7%

›

▽18

フランクスピード

幸

55.4倍

+150%

›

▽9

カラクニダケ

◇永島

56.5倍

+126%

›

▽11

パリコレジェンヌ

田口

48.6倍

+94%

›

▽8

スピリットライズ

亀田

78.7倍

+204%

›

▽10

アウクソー

秋山稔

92.2倍

+250%

›

▽17

トウカイフルーレ

富田

114.8倍

+295%

›

▽12

ドレドレ

▲川端

116.1倍

+999%

›

▽2

パレットフレイバー

▲森田

162.7倍

+454%

›

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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 6 アーリントンロウ実10.8倍期待値 -20% 推奨 13.4〜30.0倍 ¥200 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

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