中京 6R 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

6R 中京競馬場　発走 15:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	モンテディアーナ	団野	実8.2	B△ A△勝率10% EV-20% 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／181日ぶりの実戦）
前5走 02/15 2京都612R 13着/16頭+1.6秒 12/07 5阪神27R 1着/11頭勝利 11/08 4京都17R 4着/16頭+0.4秒 10/13 3京都512R 5着/16頭+0.9秒 05/25 2京都106R 2着/13頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 181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 5.9% (オッズ暗示: 12.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.7% / 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。
2	ハルオーブ	酒井	実34.9	B▽ A▽勝率6% EV+119% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（427日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3東京38R 7着/18頭+0.5秒 06/14 3東京38R 7着/18頭+0.5秒 06/14 3東京38R 7着/18頭+0.5秒 06/14 3東京38R 7着/18頭+0.5秒 06/14 3東京38R 7着/18頭+0.5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) △ ローテーション 427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 1.5% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.3% / 期待値 +119% ※ 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	ヒーローインチーフ	富田	実20.1	B▽ A▽勝率7% EV+45% 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／84日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟711R 4着/16頭+0.3秒 03/01 1小倉1210R 13着/18頭+0.9秒 02/01 1小倉410R 3着/15頭+0.1秒 12/28 5阪神812R 7着/10頭+0.5秒 11/29 4京都712R 6着/16頭+0.6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 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) × 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 3.3% (オッズ暗示: 5.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.2% / 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。
4	モンサンゴールデン推奨	柴田裕	実14.6	B△ A△勝率9% EV+36% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+36%の妙味（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続／83日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 05/24 3京都105R 1着/9頭勝利 04/19 2阪神86R 3着/15頭+0.3秒 03/29 2阪神26R 4着/10頭+0.2秒 03/07 1阪神56R 4着/12頭+0.6秒 01/11 1中山44R 8着/16頭+2.0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) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 6.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.4% / 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。
5	パリコレジェンヌ	田口	実8.6	B△ A△勝率9% EV-21% 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11.7着と低調／97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 5 ◎ 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 97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 9.3% (オッズ暗示: 11.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 9.1% / 期待値 -22% ※ 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	タミゼ	幸	実99.2	B▽ A▽勝率6% EV+477% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調／104日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟210R 9着/16頭+0.9秒 03/15 1中京29R 13着/15頭+1.7秒 01/31 1小倉39R 10着/14頭+0.6秒 11/02 3京都118R 14着/15頭+2.1秒 08/24 2札幌27R 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 10.7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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.8% / 期待値 +477% ※ 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	トップアタック	坂井	実3.1	B▲ A×勝率13% EV-58% 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／77日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都1111R 5着/16頭+0.3秒 05/09 1新潟39R 1着/14頭勝利 02/08 1小倉69R 14着/15頭+2.9秒 01/24 1小倉19R 6着/12頭+0.7秒 12/06 5阪神19R 2着/8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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 17.4% (オッズ暗示: 32.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 13.3% / 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。
8	ファイツオン	吉村	実40.5	B▽ A▽勝率6% 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10.3着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟11R 8着/14頭+4.3秒 01/24 1小倉15R 9着/11頭+11.6秒 12/20 5阪神512R 14着/16頭+1.4秒 10/05 3京都212R 15着/16頭+3.5秒 07/12 1函館910R 9着/11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 10.3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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.8% / 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。
9	シラヌイ	松山	実5.1	B○ A▲勝率12% EV-37% 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／77日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都1111R 9着/16頭+0.6秒 03/22 1阪神105R 1着/11頭勝利 12/14 5阪神46R 6着/7頭+2.1秒 11/01 3京都1011R 11着/12頭+1.4秒 09/13 4阪神35R 1着/11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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 20.1% (オッズ暗示: 19.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.3% / 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。
10	フォーゲル	コレット	実4.0	B◎ A○勝率13% EV-47% 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3走で勝率0%と苦戦傾向／77日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都1111R 11着/16頭+0.7秒 05/10 3京都610R 2着/11頭+0.1秒 03/21 1中京311R 5着/17頭+0.6秒 02/28 1阪神310R 3着/9頭+0.3秒 12/20 5中京59R 9着/9頭+1.0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 6.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 25.4% (オッズ暗示: 25.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.0% / 期待値 -48% ※ 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	インフローレ	岩田望	実13.8	B▽ A▽勝率8% EV+10% 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／77日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都118R 11着/12頭+0.8秒 05/17 3京都812R 9着/13頭+0.6秒 03/28 1中京512R 14着/16頭+1.2秒 02/10 2京都48R 8着/13頭+0.7秒 12/07 5阪神212R 11着/17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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 7.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.0% / 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。

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 ○

フォーゲル

騎手コレット

単勝オッズ

4.0倍

AI期待値

+1%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲9シラヌイ

5.1倍

EV +2%

▲A:×7トップアタック

3.1倍

EV -46%

出走馬全11頭

◎A:○10

フォーゲル

コレット

4.0倍

+1%

›

○A:▲9

シラヌイ

松山

5.1倍

+2%

›

▲A:×7

トップアタック

坂井

3.1倍

-46%

›

△A:△5

パリコレジェンヌ

田口

8.6倍

-19%

›

△A:△4

モンサンゴールデン

柴田裕

14.6倍

+36%

›

△A:△1

モンテディアーナ

団野

8.2倍

-51%

›

▽A:▽11

インフローレ

岩田望

13.8倍

-22%

›

▽A:▽3

ヒーローインチーフ

富田

20.1倍

-34%

›

▽A:▽2

ハルオーブ

酒井

34.9倍

-48%

›

▽A:▽8

ファイツオン

吉村

40.5倍

-39%

›

▽A:▽6

タミゼ

幸

99.2倍

-38%

›

💡 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 4 モンサンゴールデン実14.6倍期待値 +36% 推奨 10.7〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 4 モンサンゴールデン実14.6倍期待値 +36% 推奨 10.7〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

6R 中京競馬場　発走 15:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	モンテディアーナ	団野	実8.2	△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／181日ぶりの実戦）
前5走 02/15 2京都612R 13着/16頭+1.6秒 12/07 5阪神27R 1着/11頭勝利 11/08 4京都17R 4着/16頭+0.4秒 10/13 3京都512R 5着/16頭+0.9秒 05/25 2京都106R 2着/13頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 181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 9.7% (オッズ暗示: 12.2%) ※ 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。
2	ハルオーブ	酒井	実34.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（427日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3東京38R 7着/18頭+0.5秒 06/14 3東京38R 7着/18頭+0.5秒 06/14 3東京38R 7着/18頭+0.5秒 06/14 3東京38R 7着/18頭+0.5秒 06/14 3東京38R 7着/18頭+0.5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) △ ローテーション 427日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +119% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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	ヒーローインチーフ	富田	実20.1	▽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／84日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟711R 4着/16頭+0.3秒 03/01 1小倉1210R 13着/18頭+0.9秒 02/01 1小倉410R 3着/15頭+0.1秒 12/28 5阪神812R 7着/10頭+0.5秒 11/29 4京都712R 6着/16頭+0.6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 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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。
4	モンサンゴールデン推奨	柴田裕	実14.6	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+36%の妙味（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続／83日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 05/24 3京都105R 1着/9頭勝利 04/19 2阪神86R 3着/15頭+0.3秒 03/29 2阪神26R 4着/10頭+0.2秒 03/07 1阪神56R 4着/12頭+0.6秒 01/11 1中山44R 8着/16頭+2.0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) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 9.4% (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。
5	パリコレジェンヌ	田口	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11.7着と低調／97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 5 ◎ 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 97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 9.1% (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。
6	タミゼ	幸	実99.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調／104日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟210R 9着/16頭+0.9秒 03/15 1中京29R 13着/15頭+1.7秒 01/31 1小倉39R 10着/14頭+0.6秒 11/02 3京都118R 14着/15頭+2.1秒 08/24 2札幌27R 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 10.7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) +477% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.8% (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。
7	トップアタック	坂井	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走で勝率33%と好調／77日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都1111R 5着/16頭+0.3秒 05/09 1新潟39R 1着/14頭勝利 02/08 1小倉69R 14着/15頭+2.9秒 01/24 1小倉19R 6着/12頭+0.7秒 12/06 5阪神19R 2着/8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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 13.3% (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。
8	ファイツオン	吉村	実40.5	▽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／105日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟11R 8着/14頭+4.3秒 01/24 1小倉15R 9着/11頭+11.6秒 12/20 5阪神512R 14着/16頭+1.4秒 10/05 3京都212R 15着/16頭+3.5秒 07/12 1函館910R 9着/11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 10.3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) +136% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.8% (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。
9	シラヌイ	松山	実5.1	▲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／77日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都1111R 9着/16頭+0.6秒 03/22 1阪神105R 1着/11頭勝利 12/14 5阪神46R 6着/7頭+2.1秒 11/01 3京都1011R 11着/12頭+1.4秒 09/13 4阪神35R 1着/11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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 12.3% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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	フォーゲル	コレット	実4.0	○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0%と苦戦傾向／77日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都1111R 11着/16頭+0.7秒 05/10 3京都610R 2着/11頭+0.1秒 03/21 1中京311R 5着/17頭+0.6秒 02/28 1阪神310R 3着/9頭+0.3秒 12/20 5中京59R 9着/9頭+1.0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 6.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 13.0% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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。
11	インフローレ	岩田望	実13.8	▽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／77日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都118R 11着/12頭+0.8秒 05/17 3京都812R 9着/13頭+0.6秒 03/28 1中京512R 14着/16頭+1.2秒 02/10 2京都48R 8着/13頭+0.7秒 12/07 5阪神212R 11着/17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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

トップアタック

騎手坂井

単勝オッズ

3.1倍

AI期待値

-58%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10フォーゲル

4.0倍

EV -47%

▲9シラヌイ

5.1倍

EV -37%

出走馬全11頭

×7

トップアタック

坂井

3.1倍

-58%

›

○10

フォーゲル

コレット

4.0倍

-47%

›

▲9

シラヌイ

松山

5.1倍

-37%

›

△1

モンテディアーナ

団野

8.2倍

-20%

›

△4

モンサンゴールデン

柴田裕

14.6倍

+36%

›

△5

パリコレジェンヌ

田口

8.6倍

-21%

›

▽11

インフローレ

岩田望

13.8倍

+10%

›

▽3

ヒーローインチーフ

富田

20.1倍

+45%

›

▽2

ハルオーブ

酒井

34.9倍

+119%

›

▽8

ファイツオン

吉村

40.5倍

+136%

›

▽6

タミゼ

幸

99.2倍

+477%

›

💡 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 4 モンサンゴールデン実14.6倍期待値 +37% 推奨 10.7〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 4 モンサンゴールデン実14.6倍期待値 +37% 推奨 10.7〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

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