中京 2R 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

2R 中京競馬場　発走 10:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リアンマカ	▲森田	実144.2	B× A▽勝率4% EV+495% 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 06/06 3阪神14R 8着/16頭+0.7秒 04/07 川崎7R 5着/11頭+1.8秒 12/21 5中京64R 17着/17頭+2.7秒 09/21 4阪神72R 11着/13頭+2.0秒 09/06 4阪神11R 8着/9頭+3.1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) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.1% / 期待値 +495% ※ 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	ビケイムフリー	△柴田裕	実241.2	B▽ A▽勝率4% EV+896% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均16.3着と低調／140日ぶりの実戦）
前5走 03/28 2阪神15R 15着/18頭+2.2秒 02/07 1小倉56R 16着/18頭+3.5秒 01/10 1京都35R 18着/18頭+3.5秒 10/25 3京都85R 4着/14頭+1.1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 16.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 140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 0.3% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.1% / 期待値 +896% ※ 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	ノーブルラホーヤ	国分恭	実37.1	B▽ A▽勝率5% EV+85% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調／209日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山712R 10着/16頭+1.0秒 10/05 4東京23R 6着/17頭+0.6秒 09/06 4中山15R 9着/16頭+1.4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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 209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 1.8% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.0% / 期待値 +86% ※ 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	リフルフォース	角田和	実22.2	B▽ A▽勝率6% EV+34% 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 05/23 3京都93R 16着/16頭+1.4秒 02/10 2京都45R 6着/16頭+1.0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) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 4.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.1% / 期待値 +35% ※ 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	シバノパージャン	高倉	実245.6	B▽ A▽勝率4% EV+914% 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／125日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神64R 15着/18頭+2.2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 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 125日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 4.1% / 期待値 +914% ※ 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	トウカイジーク	岩田望	実7.5	B△ A△勝率9% EV-35% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（112日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都16R 8着/16頭+1.0秒 03/21 1中京36R 6着/18頭+0.7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 7.0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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.6% (オッズ暗示: 13.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.7% / 期待値 -35% ※ 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	ヤマニンアレシス	鮫島良	実4.7	B▲ A▲勝率10% EV-52% 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／前走2着／77日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京113R 2着/18頭+0.0秒 05/02 1新潟15R 4着/16頭+0.3秒 04/04 3中山35R 3着/16頭+0.2秒 03/14 2中山55R 2着/16頭+0.1秒 02/14 1東京55R 2着/16頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 13.9% (オッズ暗示: 21.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.1% / 期待値 -52% ※ 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	チャンピオンロード	坂井	実4.3	B○ A○勝率11% EV-51% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 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 2位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.1% (オッズ暗示: 23.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 11.2% / 期待値 -52% ※ 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	アンガーザガール	西村淳	実3.1	B◎ A×勝率12% EV-64% 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2.3着と安定／前走2着／70日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神14R 2着/16頭+0.0秒 02/15 2京都66R 3着/18頭+0.7秒 01/24 1京都86R 2着/17頭+0.2秒 12/13 5阪神31R 12着/15頭+2.0秒 10/05 3京都21R 4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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 21.1% (オッズ暗示: 32.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 11.6% / 期待値 -64% ※ 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	ショウナンライラ	富田	実24.0	B▽ A▽勝率5% EV+27% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.3着と低調／140日ぶりの実戦）
前5走 03/28 2阪神14R 13着/13頭+6.2秒 03/14 1阪神75R 13着/17頭+2.2秒 02/22 1阪神25R 8着/13頭+1.6秒 02/08 1小倉66R 12着/16頭+1.5秒 11/15 5東京33R 11着/14頭+2.7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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 140日休養明け × 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 2.8% (オッズ暗示: 4.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.3% / 期待値 +28% ※ 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	ベルフィーノ	◇永島	実58.5	B▽ A▽勝率5% EV+176% 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／98日ぶりの実戦）
前5走 05/09 1新潟35R 8着/16頭+0.8秒 02/28 1阪神31R 16着/16頭+4.6秒 10/19 3京都71R 12着/12頭+6.2秒 09/27 4阪神84R 10着/16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 12.0着 (不振) △ ローテーション 98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 1.1% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.7% / 期待値 +177% ※ 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	キュールエサクラコ	▲川端	実97.8	B▽ A▽勝率5% EV+357% 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 12 ◎ 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 12位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.7% / 期待値 +357% ※ 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	デルニエジョイ推奨	田口	実10.6	B△ A△勝率8% EV-18% 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 06/06 3阪神12R 7着/16頭+0.7秒 05/23 3京都91R 5着/16頭+0.8秒 03/21 1阪神94R 6着/15頭+1.6秒 03/01 1阪神42R 3着/16頭+0.3秒 02/08 1小倉61R 7着/16頭+1.7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 6.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.4% (オッズ暗示: 9.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.7% / 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。
14	モカプウイング	コレット	実12.6	B△ A△勝率7% EV-8% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（72日ぶりの実戦）
前5走 06/04 園田10R 11着/11頭+6.2秒 03/21 1阪神95R 7着/18頭+0.5秒 01/22 姫路10R 5着/7頭+1.5秒 12/21 5阪神63R 9着/18頭+0.9秒 10/25 3京都83R 7着/12頭+0.7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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 7.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.3% / 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。
15	グッデイ	秋山稔	実32.3	B▽ A▽勝率5% EV+70% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（70日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神17R 11着/18頭+1.2秒 05/17 3京都84R 5着/17頭+0.3秒 05/02 3京都33R 6着/18頭+0.3秒 02/01 2京都25R 13着/13頭+3.4秒 12/20 5中京54R 8着/16頭+1.0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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.3% / 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。

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 ×

アンガーザガール

騎手西村淳

単勝オッズ

3.1倍

AI期待値

-34%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○8チャンピオンロード

4.3倍

EV -9%

▲A:▲7ヤマニンアレシス

4.7倍

EV -34%

出走馬全15頭

◎A:×9

アンガーザガール

西村淳

3.1倍

-34%

›

○A:○8

チャンピオンロード

坂井

4.3倍

-9%

›

▲A:▲7

ヤマニンアレシス

鮫島良

4.7倍

-34%

›

△A:△6

トウカイジーク

岩田望

7.5倍

-12%

›

△A:△13

デルニエジョイ

田口

10.6倍

+20%

›

△A:△14

モカプウイング

コレット

12.6倍

-9%

›

▽A:▽4

リフルフォース

角田和

22.2倍

-11%

›

▽A:▽10

ショウナンライラ

富田

24.0倍

-31%

›

▽A:▽15

グッデイ

秋山稔

32.3倍

-19%

›

▽A:▽3

ノーブルラホーヤ

国分恭

37.1倍

-32%

›

▽A:▽11

ベルフィーノ

◇永島

58.5倍

-36%

›

▽A:▽12

キュールエサクラコ

▲川端

97.8倍

-25%

›

×A:▽1

リアンマカ

▲森田

144.2倍

-56%

›

▽A:▽2

ビケイムフリー

△柴田裕

241.2倍

-26%

›

▽A:▽5

シバノパージャン

高倉

245.6倍

-46%

›

💡 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 13 デルニエジョイ実10.6倍期待値 +20% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

2R 中京競馬場　発走 10:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リアンマカ	▲森田	実144.2	▽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 06/06 3阪神14R 8着/16頭+0.7秒 04/07 川崎7R 5着/11頭+1.8秒 12/21 5中京64R 17着/17頭+2.7秒 09/21 4阪神72R 11着/13頭+2.0秒 09/06 4阪神11R 8着/9頭+3.1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) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +495% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
2	ビケイムフリー	△柴田裕	実241.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均16.3着と低調／140日ぶりの実戦）
前5走 03/28 2阪神15R 15着/18頭+2.2秒 02/07 1小倉56R 16着/18頭+3.5秒 01/10 1京都35R 18着/18頭+3.5秒 10/25 3京都85R 4着/14頭+1.1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 16.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 140日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +896% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
3	ノーブルラホーヤ	国分恭	実37.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調／209日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山712R 10着/16頭+1.0秒 10/05 4東京23R 6着/17頭+0.6秒 09/06 4中山15R 9着/16頭+1.4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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 209日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +85% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
4	リフルフォース	角田和	実22.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.0着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都93R 16着/16頭+1.4秒 02/10 2京都45R 6着/16頭+1.0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) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 6.1% (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	シバノパージャン	高倉	実245.6	▽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／125日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神64R 15着/18頭+2.2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 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 125日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +914% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
6	トウカイジーク	岩田望	実7.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（112日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都16R 8着/16頭+1.0秒 03/21 1中京36R 6着/18頭+0.7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 7.0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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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	ヤマニンアレシス	鮫島良	実4.7	▲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／前走2着／77日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京113R 2着/18頭+0.0秒 05/02 1新潟15R 4着/16頭+0.3秒 04/04 3中山35R 3着/16頭+0.2秒 03/14 2中山55R 2着/16頭+0.1秒 02/14 1東京55R 2着/16頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2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 10.1% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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。
8	チャンピオンロード	坂井	実4.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 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 2位 (上位評価) × 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 11.2% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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	アンガーザガール	西村淳	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（直近3走平均2.3着と安定／前走2着／70日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神14R 2着/16頭+0.0秒 02/15 2京都66R 3着/18頭+0.7秒 01/24 1京都86R 2着/17頭+0.2秒 12/13 5阪神31R 12着/15頭+2.0秒 10/05 3京都21R 4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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.6% (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。
10	ショウナンライラ	富田	実24.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.3着と低調／140日ぶりの実戦）
前5走 03/28 2阪神14R 13着/13頭+6.2秒 03/14 1阪神75R 13着/17頭+2.2秒 02/22 1阪神25R 8着/13頭+1.6秒 02/08 1小倉66R 12着/16頭+1.5秒 11/15 5東京33R 11着/14頭+2.7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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 140日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
11	ベルフィーノ	◇永島	実58.5	▽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／98日ぶりの実戦）
前5走 05/09 1新潟35R 8着/16頭+0.8秒 02/28 1阪神31R 16着/16頭+4.6秒 10/19 3京都71R 12着/12頭+6.2秒 09/27 4阪神84R 10着/16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 12.0着 (不振) △ ローテーション 98日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +176% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
12	キュールエサクラコ	▲川端	実97.8	▽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 12 ◎ 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 12位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +357% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
13	デルニエジョイ推奨	田口	実10.6	△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 06/06 3阪神12R 7着/16頭+0.7秒 05/23 3京都91R 5着/16頭+0.8秒 03/21 1阪神94R 6着/15頭+1.6秒 03/01 1阪神42R 3着/16頭+0.3秒 02/08 1小倉61R 7着/16頭+1.7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 6.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 9.4%) ※ 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。
14	モカプウイング	コレット	実12.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（72日ぶりの実戦）
前5走 06/04 園田10R 11着/11頭+6.2秒 03/21 1阪神95R 7着/18頭+0.5秒 01/22 姫路10R 5着/7頭+1.5秒 12/21 5阪神63R 9着/18頭+0.9秒 10/25 3京都83R 7着/12頭+0.7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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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。
15	グッデイ	秋山稔	実32.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（70日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神17R 11着/18頭+1.2秒 05/17 3京都84R 5着/17頭+0.3秒 05/02 3京都33R 6着/18頭+0.3秒 02/01 2京都25R 13着/13頭+3.4秒 12/20 5中京54R 8着/16頭+1.0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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +70% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.3% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

アンガーザガール

騎手西村淳

単勝オッズ

3.1倍

AI期待値

-64%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8チャンピオンロード

4.3倍

EV -51%

▲7ヤマニンアレシス

4.7倍

EV -52%

出走馬全15頭

×9

アンガーザガール

西村淳

3.1倍

-64%

›

○8

チャンピオンロード

坂井

4.3倍

-51%

›

▲7

ヤマニンアレシス

鮫島良

4.7倍

-52%

›

△6

トウカイジーク

岩田望

7.5倍

-35%

›

△13

デルニエジョイ

田口

10.6倍

-18%

›

△14

モカプウイング

コレット

12.6倍

-8%

›

▽4

リフルフォース

角田和

22.2倍

+34%

›

▽10

ショウナンライラ

富田

24.0倍

+27%

›

▽15

グッデイ

秋山稔

32.3倍

+70%

›

▽3

ノーブルラホーヤ

国分恭

37.1倍

+85%

›

▽11

ベルフィーノ

◇永島

58.5倍

+176%

›

▽12

キュールエサクラコ

▲川端

97.8倍

+357%

›

▽1

リアンマカ

▲森田

144.2倍

+495%

›

▽2

ビケイムフリー

△柴田裕

241.2倍

+896%

›

▽5

シバノパージャン

高倉

245.6倍

+914%

›

💡 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 13 デルニエジョイ実10.6倍期待値 -18% 推奨 13.0〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

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