中京 5R 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

5R 中京競馬場　発走 11:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ノヴァレジーナ	国分恭	実36.9	B▽ A▽勝率5% EV+70% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（77日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都115R 9着/18頭+1.6秒 03/21 1中京34R 7着/18頭+0.7秒 03/01 1小倉122R 5着/16頭+0.6秒 02/07 1小倉56R 6着/18頭+1.4秒 01/17 1京都65R 6着/18頭+0.2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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.6% / 期待値 +71% ※ 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	メイショウプレマ	国分優	実8.0	B△ A△勝率8% EV-36% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（69日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神22R 7着/15頭+0.8秒 05/16 3京都75R 2着/14頭+0.5秒 04/25 3京都13R 4着/15頭+0.6秒 02/28 1小倉116R 9着/16頭+1.4秒 02/14 2京都56R 8着/17頭+1.6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 4.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.1% (オッズ暗示: 12.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.9% / 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。
3	キミガスキダ	藤懸	実8.6	B△ A△勝率7% EV-36% 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11.3着と低調／104日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都41R 9着/15頭+1.8秒 01/11 1京都412R 16着/18頭+3.3秒 10/18 3京都65R 9着/13頭+2.1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 11.3着 (不振) △ ローテーション 104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 12.1% (オッズ暗示: 11.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.4% / 期待値 -36% ※ 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	アティラン	▲森田	実59.1	B× A▽勝率4% EV+152% 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／140日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京52R 10着/13頭+3.9秒 01/17 1京都63R 7着/13頭+2.0秒 01/11 1京都42R 14着/16頭+2.7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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.3% / 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。
5	ブライトココナッツ	☆田山	実54.9	B× A▽勝率4% EV+136% 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 3京都54R 10着/15頭+1.6秒 03/15 1中京23R 14着/16頭+1.9秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 98日休養明け × 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 0.8% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.3% / 期待値 +136% ※ 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	エレーデサンライズ	幸	実4.1	B◎ A×勝率10% EV-59% 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（前走3着／84日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟72R 3着/15頭+0.7秒 04/26 1福島63R 4着/15頭+1.0秒 04/05 2阪神41R 7着/15頭+0.8秒 11/02 3京都115R 11着/15頭+1.4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 4.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.8% (オッズ暗示: 24.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 10.0% / 期待値 -59% ※ 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	アキノビューティー	鮫島良	実5.3	B○ A○勝率9% EV-49% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.5着と安定／前走2着／174日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1阪神21R 2着/10頭+0.9秒 02/07 2京都34R 3着/16頭+1.5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 2.5着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 174日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.8% (オッズ暗示: 18.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.5% / 期待値 -50% ※ 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	ピンクカメリア	西塚	実38.8	B▽ A▽勝率5% EV+82% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／90日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟66R 5着/13頭+0.5秒 04/25 1福島51R 7着/15頭+1.3秒 01/25 1小倉25R 14着/18頭+2.1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 8.7着 (不振) △ ローテーション 90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 1.9% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.7% / 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。
9	パーフェクトパティ	西村淳	実53.2	B▽ A▽勝率5% EV+169% 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 9 ◎ 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 11位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.1% / 期待値 +170% ※ 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	クレスコフェーヴ	中井	実110.0	B× A▽勝率4% EV+317% 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／90日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都81R 5着/14頭+0.9秒 04/26 3京都23R 17着/18頭+2.0秒 02/21 1小倉93R 14着/14頭+3.0秒 01/18 1京都71R 13着/16頭+1.8秒 12/21 5阪神62R 9着/16頭+1.8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) △ ローテーション 90日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -81% (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 15位 / 勝率 3.8% / 期待値 +318% ※ 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	ベイニーニャ	長岡	実7.0	B△ A△勝率9% EV-38% 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9.0着と低調／186日ぶりの実戦）
前5走 02/10 2京都45R 9着/16頭+1.7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) △ ローテーション 186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 12.4% (オッズ暗示: 14.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.8% / 期待値 -38% ※ 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	ショルタメンテ	◇永島	実56.6	B× A▽勝率4% EV+139% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／111日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都21R 9着/16頭+2.2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 9.0着 (不振) △ ローテーション 111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 0.8% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.2% / 期待値 +140% ※ 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	フローマジック	岩田望	実6.9	B▲ A▲勝率9% EV-38% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（84日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都95R 12着/14頭+1.8秒 01/10 1京都36R 7着/18頭+0.6秒 12/27 5阪神75R 3着/14頭+0.6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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.4% (オッズ暗示: 14.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.9% / 期待値 -39% ※ 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	グランビスタ	吉村	実22.1	B▽ A▽勝率5% EV+21% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.7着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都31R 9着/16頭+1.5秒 02/28 1阪神33R 9着/16頭+1.9秒 10/11 3京都35R 14着/17頭+2.2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 10.7着 (不振) △ ローテーション 105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 3.0% (オッズ暗示: 4.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.5% / 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。
15	ウォーターコトノハ	△柴田裕	実238.8	B× A▽勝率4% EV+797% 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／196日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉32R 14着/18頭+1.5秒 11/15 4京都34R 8着/12頭+2.8秒 09/21 4阪神75R 9着/9頭+1.5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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 196日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (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 16位 / 勝率 3.8% / 期待値 +797% ※ 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	マルベック	コレット	実8.6	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（70日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神11R 8着/16頭+2.4秒 03/29 2阪神21R 9着/14頭+1.2秒 03/14 1阪神71R 3着/13頭+0.7秒 12/07 5阪神26R 4着/9頭+1.5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 6.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.6% (オッズ暗示: 11.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.3% / 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。

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 ×

エレーデサンライズ

騎手幸

単勝オッズ

4.1倍

AI期待値

-39%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○7アキノビューティー

5.3倍

EV -21%

▲A:▲13フローマジック

6.9倍

EV -14%

出走馬全16頭

◎A:×6

エレーデサンライズ

幸

4.1倍

-39%

›

○A:○7

アキノビューティー

鮫島良

5.3倍

-21%

›

▲A:▲13

フローマジック

岩田望

6.9倍

-14%

›

△A:△11

ベイニーニャ

長岡

7.0倍

-13%

›

△A:△2

メイショウプレマ

国分優

8.0倍

-3%

›

△A:△3

キミガスキダ

藤懸

8.6倍

+4%

›

▽A:▽16

マルベック

コレット

8.6倍

-8%

›

▽A:▽14

グランビスタ

吉村

22.1倍

-33%

›

▽A:▽1

ノヴァレジーナ

国分恭

36.9倍

-28%

›

▽A:▽8

ピンクカメリア

西塚

38.8倍

-25%

›

▽A:▽9

パーフェクトパティ

西村淳

53.2倍

-38%

›

×A:▽5

ブライトココナッツ

☆田山

54.9倍

-55%

›

×A:▽12

ショルタメンテ

◇永島

56.6倍

-54%

›

×A:▽4

アティラン

▲森田

59.1倍

-52%

›

×A:▽10

クレスコフェーヴ

中井

110.0倍

-81%

›

×A:▽15

ウォーターコトノハ

△柴田裕

238.8倍

-58%

›

💡 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

5R 中京競馬場　発走 11:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ノヴァレジーナ	国分恭	実36.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（77日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都115R 9着/18頭+1.6秒 03/21 1中京34R 7着/18頭+0.7秒 03/01 1小倉122R 5着/16頭+0.6秒 02/07 1小倉56R 6着/18頭+1.4秒 01/17 1京都65R 6着/18頭+0.2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 7.0着 (不振) 🌟◎ 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 4.6% (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。
2	メイショウプレマ	国分優	実8.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（69日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神22R 7着/15頭+0.8秒 05/16 3京都75R 2着/14頭+0.5秒 04/25 3京都13R 4着/15頭+0.6秒 02/28 1小倉116R 9着/16頭+1.4秒 02/14 2京都56R 8着/17頭+1.6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 4.3着 × 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 7.9% (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。
3	キミガスキダ	藤懸	実8.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均11.3着と低調／104日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都41R 9着/15頭+1.8秒 01/11 1京都412R 16着/18頭+3.3秒 10/18 3京都65R 9着/13頭+2.1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 11.3着 (不振) △ ローテーション 104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 7.4% (オッズ暗示: 11.6%) ※ 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	アティラン	▲森田	実59.1	▽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／140日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京52R 10着/13頭+3.9秒 01/17 1京都63R 7着/13頭+2.0秒 01/11 1京都42R 14着/16頭+2.7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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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) +152% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (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。
5	ブライトココナッツ	☆田山	実54.9	▽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 3京都54R 10着/15頭+1.6秒 03/15 1中京23R 14着/16頭+1.9秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 98日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +136% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (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。
6	エレーデサンライズ	幸	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（前走3着／84日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟72R 3着/15頭+0.7秒 04/26 1福島63R 4着/15頭+1.0秒 04/05 2阪神41R 7着/15頭+0.8秒 11/02 3京都115R 11着/15頭+1.4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 4.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.0% (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。
7	アキノビューティー	鮫島良	実5.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.5着と安定／前走2着／174日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1阪神21R 2着/10頭+0.9秒 02/07 2京都34R 3着/16頭+1.5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 2.5着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 174日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.5% (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。
8	ピンクカメリア	西塚	実38.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／90日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟66R 5着/13頭+0.5秒 04/25 1福島51R 7着/15頭+1.3秒 01/25 1小倉25R 14着/18頭+2.1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 8.7着 (不振) △ ローテーション 90日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +82% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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	パーフェクトパティ	西村淳	実53.2	▽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 9 ◎ 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 9位 (中位評価) 🌟◎ 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 5.1% (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。
10	クレスコフェーヴ	中井	実110.0	▽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／90日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都81R 5着/14頭+0.9秒 04/26 3京都23R 17着/18頭+2.0秒 02/21 1小倉93R 14着/14頭+3.0秒 01/18 1京都71R 13着/16頭+1.8秒 12/21 5阪神62R 9着/16頭+1.8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) △ ローテーション 90日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +317% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.8% (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。
11	ベイニーニャ	長岡	実7.0	△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9.0着と低調／186日ぶりの実戦）
前5走 02/10 2京都45R 9着/16頭+1.7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) △ ローテーション 186日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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。
12	ショルタメンテ	◇永島	実56.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／111日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都21R 9着/16頭+2.2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 9.0着 (不振) △ ローテーション 111日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +139% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.2% (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。
13	フローマジック	岩田望	実6.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（84日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都95R 12着/14頭+1.8秒 01/10 1京都36R 7着/18頭+0.6秒 12/27 5阪神75R 3着/14頭+0.6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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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	グランビスタ	吉村	実22.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.7着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都31R 9着/16頭+1.5秒 02/28 1阪神33R 9着/16頭+1.9秒 10/11 3京都35R 14着/17頭+2.2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 10.7着 (不振) △ ローテーション 105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 5.5% (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。
15	ウォーターコトノハ	△柴田裕	実238.8	▽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／196日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉32R 14着/18頭+1.5秒 11/15 4京都34R 8着/12頭+2.8秒 09/21 4阪神75R 9着/9頭+1.5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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 196日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +797% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.8% (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。
16	マルベック	コレット	実8.6	▽詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（70日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神11R 8着/16頭+2.4秒 03/29 2阪神21R 9着/14頭+1.2秒 03/14 1阪神71R 3着/13頭+0.7秒 12/07 5阪神26R 4着/9頭+1.5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 6.7着 × 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 7.3% (オッズ暗示: 11.6%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

エレーデサンライズ

騎手幸

単勝オッズ

4.1倍

AI期待値

-59%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7アキノビューティー

5.3倍

EV -49%

▲13フローマジック

6.9倍

EV -38%

出走馬全16頭

×6

エレーデサンライズ

幸

4.1倍

-59%

›

○7

アキノビューティー

鮫島良

5.3倍

-49%

›

▲13

フローマジック

岩田望

6.9倍

-38%

›

△11

ベイニーニャ

長岡

7.0倍

-38%

›

△2

メイショウプレマ

国分優

8.0倍

-36%

›

△3

キミガスキダ

藤懸

8.6倍

-36%

›

▽16

マルベック

コレット

8.6倍

-37%

›

▽14

グランビスタ

吉村

22.1倍

+21%

›

▽9

パーフェクトパティ

西村淳

53.2倍

+169%

›

▽8

ピンクカメリア

西塚

38.8倍

+82%

›

▽1

ノヴァレジーナ

国分恭

36.9倍

+70%

›

▽5

ブライトココナッツ

☆田山

54.9倍

+136%

›

▽4

アティラン

▲森田

59.1倍

+152%

›

▽12

ショルタメンテ

◇永島

56.6倍

+139%

›

▽10

クレスコフェーヴ

中井

110.0倍

+317%

›

▽15

ウォーターコトノハ

△柴田裕

238.8倍

+797%

›

💡 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

両モデルとも見送り

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項