中京 7R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

7R 中京競馬場　発走 15:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アラタマフェーヴル推奨	コレット	実14.3	B△ A△勝率11% EV+54% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（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109R 1着/10頭勝利 05/02 1新潟110R 6着/15頭+0.3秒 10/25 3京都88R 7着/12頭+0.6秒 10/13 3京都510R 8着/10頭+0.9秒 08/02 1札幌310R 8着/14頭+0.9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 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 7.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 10.8% / 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。
2	シンゼンカガ	団野	実6.7	B▲ A▲勝率13% EV-9% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／154日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京110R 1着/10頭勝利 02/28 1小倉1111R 4着/15頭+0.5秒 02/14 1小倉712R 1着/15頭勝利 02/01 1小倉48R 5着/13頭+0.5秒 08/24 2札幌29R 2着/13頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 154日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.7% (オッズ暗示: 14.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.5% / 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。
3	ドットクルー推奨	西塚	実19.9	B▽ A▽勝率10% EV+104% 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 06/07 3阪神111R 12着/15頭+0.9秒 06/07 3阪神111R 12着/15頭+0.9秒 06/07 3阪神111R 12着/15頭+0.9秒 06/07 3阪神111R 12着/15頭+0.9秒 06/07 3阪神111R 12着/15頭+0.9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 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 434日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 5.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 10.3% / 期待値 +105% ※ 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	ダノンジャイアン	西村淳	実7.4	B△ A△勝率13% EV-5% 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67%と好調／前走勝利の勢い／147日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山79R 1着/15頭勝利 02/15 1小倉86R 1着/16頭勝利 12/06 5中京18R 4着/18頭+0.6秒 10/26 4新潟47R 3着/15頭+0.2秒 10/05 3京都27R 4着/12頭+0.5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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 147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 8.1% (オッズ暗示: 13.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.7% / 期待値 -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。
5	バッデレイト	岩田望	実2.9	B○ A○勝率16% EV-53% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（90日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟611R 7着/16頭+0.4秒 04/12 2阪神610R 3着/15頭+0.1秒 01/04 1京都110R 6着/9頭+0.5秒 10/05 3京都29R 5着/9頭+0.5秒 07/05 2小倉311R 7着/11頭+0.2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 5.3着 △ ローテーション 90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 25.1% (オッズ暗示: 34.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.1% / 期待値 -53% ※ 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	キーパフォーマー	吉村	実9.9	B△ A△勝率12% EV+16% 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3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都910R 5着/16頭+0.3秒 04/12 2阪神610R 14着/15頭+1.4秒 12/28 5阪神810R 5着/11頭+0.6秒 11/15 4京都38R 1着/7頭勝利 09/21 4阪神77R 1着/13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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 10.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 11.7% / 期待値 +16% ※ 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	フィオレストラーダ	松若	実2.5	B◎ A×勝率16% EV-58% 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67%と好調／前走勝利の勢い／76日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都128R 1着/8頭勝利 04/18 1福島310R 1着/8頭勝利 02/28 1小倉118R 5着/13頭+0.8秒 02/07 1小倉57R 13着/18頭+1.3秒 12/14 5中京46R 3着/18頭+0.3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 67% (絶好調) ◎ 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 25.1% (オッズ暗示: 40.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 16.4% / 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	カクウチ	藤懸	実35.6	B▽ A▽勝率9% EV+202% 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／98日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都55R 8着/8頭+0.9秒 05/02 3京都37R 7着/12頭+0.8秒 01/12 1京都511R 11着/16頭+1.1秒 12/21 5阪神611R 12着/14頭+1.6秒 09/07 4阪神22R 1着/7頭勝利
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 98日休養明け 🌟◎ 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 4.8% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 8.5% / 期待値 +203% ※ 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 ×

フィオレストラーダ

騎手松若

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

-37%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○5バッデレイト

2.9倍

EV -27%

▲A:▲2シンゼンカガ

6.7倍

EV -1%

出走馬全8頭

◎A:×7

フィオレストラーダ

松若

2.5倍

-37%

›

○A:○5

バッデレイト

岩田望

2.9倍

-27%

›

▲A:▲2

シンゼンカガ

団野

6.7倍

-1%

›

△A:△6

キーパフォーマー

吉村

9.9倍

-4%

›

△A:△4

ダノンジャイアン

西村淳

7.4倍

-40%

›

△A:△1

アラタマフェーヴル

コレット

14.3倍

›

▽A:▽3

ドットクルー

西塚

19.9倍

+12%

›

▽A:▽8

カクウチ

藤懸

35.6倍

+70%

›

💡 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 3 ドットクルー実19.9倍期待値 +12% 推奨 17.8〜30.0倍 ¥300 ❌不的中2着
単勝 1 アラタマフェーヴル実14.3倍期待値 -1% 推奨 14.4〜30.0倍 ¥200 ❌不的中3着

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 3 ドットクルー実19.9倍期待値 +12% 推奨 17.8〜30.0倍 ¥100 ❌不的中2着

※ オッズは予測時点の値です。

7R 中京競馬場　発走 15:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アラタマフェーヴル推奨	コレット	実14.3	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+54%の中穴候補（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109R 1着/10頭勝利 05/02 1新潟110R 6着/15頭+0.3秒 10/25 3京都88R 7着/12頭+0.6秒 10/13 3京都510R 8着/10頭+0.9秒 08/02 1札幌310R 8着/14頭+0.9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 1着 (勢い継続) 🌟◎ 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 10.8% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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。
2	シンゼンカガ	団野	実6.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／154日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京110R 1着/10頭勝利 02/28 1小倉1111R 4着/15頭+0.5秒 02/14 1小倉712R 1着/15頭勝利 02/01 1小倉48R 5着/13頭+0.5秒 08/24 2札幌29R 2着/13頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 154日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.5% (オッズ暗示: 14.9%) ※ 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	ドットクルー推奨	西塚	実19.9	▽詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率10% × オッズ19.9倍で期待値+104%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 06/07 3阪神111R 12着/15頭+0.9秒 06/07 3阪神111R 12着/15頭+0.9秒 06/07 3阪神111R 12着/15頭+0.9秒 06/07 3阪神111R 12着/15頭+0.9秒 06/07 3阪神111R 12着/15頭+0.9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 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 434日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +104% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.3% (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	ダノンジャイアン	西村淳	実7.4	△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67%と好調／前走勝利の勢い／147日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山79R 1着/15頭勝利 02/15 1小倉86R 1着/16頭勝利 12/06 5中京18R 4着/18頭+0.6秒 10/26 4新潟47R 3着/15頭+0.2秒 10/05 3京都27R 4着/12頭+0.5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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 147日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.7% (オッズ暗示: 13.5%) ※ 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	バッデレイト	岩田望	実2.9	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（90日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟611R 7着/16頭+0.4秒 04/12 2阪神610R 3着/15頭+0.1秒 01/04 1京都110R 6着/9頭+0.5秒 10/05 3京都29R 5着/9頭+0.5秒 07/05 2小倉311R 7着/11頭+0.2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 5.3着 △ ローテーション 90日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.1% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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。
6	キーパフォーマー	吉村	実9.9	△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3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都910R 5着/16頭+0.3秒 04/12 2阪神610R 14着/15頭+1.4秒 12/28 5阪神810R 5着/11頭+0.6秒 11/15 4京都38R 1着/7頭勝利 09/21 4阪神77R 1着/13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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 10.1%) ※ 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	フィオレストラーダ	松若	実2.5	×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67%と好調／前走勝利の勢い／76日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都128R 1着/8頭勝利 04/18 1福島310R 1着/8頭勝利 02/28 1小倉118R 5着/13頭+0.8秒 02/07 1小倉57R 13着/18頭+1.3秒 12/14 5中京46R 3着/18頭+0.3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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 16.4% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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。
8	カクウチ	藤懸	実35.6	▽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／98日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都55R 8着/8頭+0.9秒 05/02 3京都37R 7着/12頭+0.8秒 01/12 1京都511R 11着/16頭+1.1秒 12/21 5阪神611R 12着/14頭+1.6秒 09/07 4阪神22R 1着/7頭勝利
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 98日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +202% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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

フィオレストラーダ

騎手松若

単勝オッズ

2.5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

○5バッデレイト

2.9倍

EV -53%

▲2シンゼンカガ

6.7倍

EV -9%

出走馬全8頭

×7

フィオレストラーダ

松若

2.5倍

-58%

›

○5

バッデレイト

岩田望

2.9倍

-53%

›

▲2

シンゼンカガ

団野

6.7倍

-9%

›

△4

ダノンジャイアン

西村淳

7.4倍

-5%

›

△6

キーパフォーマー

吉村

9.9倍

+16%

›

△1

アラタマフェーヴル

コレット

14.3倍

+54%

›

▽3

ドットクルー

西塚

19.9倍

+104%

›

▽8

カクウチ

藤懸

35.6倍

+202%

›

💡 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 3 ドットクルー実19.9倍期待値 +105% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥300 ❌不的中2着
単勝 1 アラタマフェーヴル実14.3倍期待値 +54% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 ❌不的中3着

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 3 ドットクルー実19.9倍期待値 +105% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥100 ❌不的中2着

※ 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