中京 9R 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

9R 中京競馬場　発走 17:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ルシタニア	▲森田	実103.1	B▽ A▽勝率4% EV+325% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（273日ぶりの実戦）
前5走 11/15 3福島36R 5着/16頭+1.1秒 10/19 4新潟28R 4着/15頭+1.6秒 08/23 2札幌18R 4着/9頭+1.0秒 06/28 1函館512R 7着/14頭+1.1秒 06/14 1函館19R 11着/11頭+1.4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 4.3着 △ ローテーション 273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 0.8% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.1% / 期待値 +325% ※ 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	メイショウマドロス	坂井	実4.3	B▲ A▲勝率10% EV-59% 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／前走勝利の勢い／798日ぶりの実戦）
前5走 06/08 4京都33R 1着/16頭勝利 02/18 2小倉45R 5着/17頭+0.5秒 01/28 2京都25R 5着/13頭+0.6秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 798日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.5% (オッズ暗示: 23.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.5% / 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。
3	エイシンティザー	岩田望	実3.0	B◎ A×勝率11% EV-67% 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／70日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神19R 3着/9頭+0.2秒 05/23 3京都99R 3着/11頭+0.1秒 04/04 2阪神311R 11着/14頭+1.6秒 03/15 1阪神86R 4着/11頭+0.3秒 11/16 4京都43R 1着/15頭勝利
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 5.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.2% (オッズ暗示: 33.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 10.9% / 期待値 -67% ※ 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	ソリッドベーシス	秋山稔	実326.9	B▽ A▽勝率4% EV+999% 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／90日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟67R 13着/13頭+2.8秒 03/15 1中京27R 12着/15頭+1.4秒 02/28 2中山17R 10着/16頭+2.7秒 02/14 1東京52R 15着/16頭+2.6秒 10/09 門別10R 1着/8頭勝利
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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 90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 0.2% (オッズ暗示: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 3.7% / 期待値 +1109% ※ 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	メイショウサッソウ	加藤	実92.9	B▽ A▽勝率4% EV+277% 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／83日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都106R 8着/15頭+1.6秒 05/03 3京都42R 1着/12頭勝利 03/15 1中京22R 7着/13頭+1.9秒 01/11 1京都43R 8着/16頭+1.8秒 12/21 5中京65R 2着/15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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 0.8% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.1% / 期待値 +277% ※ 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	オーレアミスト	角田和	実95.8	B▽ A▽勝率4% EV+317% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（146日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神108R 7着/10頭+1.0秒 10/13 3京都58R 3着/13頭+0.6秒 09/20 4阪神66R 8着/16頭+1.4秒 06/15 3阪神46R 3着/16頭+0.7秒 05/25 2京都107R 10着/16頭+1.5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 6.0着 △ ローテーション 146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 0.8% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.4% / 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。
7	インシオン推奨	西塚	実13.3	B△ A△勝率8% EV+7% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+49%の妙味（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 05/02 1新潟19R 10着/15頭+2.7秒 01/10 1京都34R 10着/11頭+2.3秒 12/13 5中京31R 1着/14頭勝利 11/29 4京都72R 3着/11頭+0.1秒 08/30 2札幌35R 5着/13頭+1.0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) ▽ 前走実績前走 10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) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 7.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.1% / 期待値 +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。
8	アーサーバローズ	吉村	実64.9	B▽ A▽勝率5% EV+213% 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／69日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神212R 11着/12頭+4.6秒 04/05 2阪神45R 13着/13頭+4.9秒 03/22 1阪神102R 1着/13頭勝利 03/08 1阪神61R 3着/12頭+0.1秒 01/31 2京都12R 3着/9頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.8% / 期待値 +214% ※ 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	プロスペクトパーク	筒井勇	実54.7	B× A▽勝率4% EV+136% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着／126日ぶりの実戦）
前5走 04/11 1福島17R 3着/15頭+0.1秒 03/21 1中京37R 14着/16頭+1.1秒 01/10 1中山36R 6着/16頭+0.8秒 12/21 5中京63R 5着/16頭+0.9秒 12/07 5中山212R 6着/16頭+1.7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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 126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 0.8% (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。
10	タイセイドラード	西村淳	実3.4	B○ A○勝率10% EV-65% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／538日ぶりの実戦）
前5走 02/23 1東京89R 7着/10頭+1.3秒 12/22 7京都84R 1着/13頭勝利 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) △ ローテーション 538日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.4% (オッズ暗示: 29.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.3% / 期待値 -65% ※ 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	ナリノシャーウッド推奨	団野	実17.7	B△ A△勝率7% EV+28% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+74%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 03/21 2中山76R 13着/13頭+3.4秒 12/14 5中山47R 15着/16頭+2.2秒 09/21 4中山74R 1着/16頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 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) +74% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 5.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.2% / 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。
12	タリスマン	伊藤	実162.4	B× A▽勝率4% EV+500% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／140日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京56R 10着/16頭+1.2秒 03/21 1中京37R 5着/16頭+0.5秒 01/10 1中山36R 8着/16頭+1.1秒 12/14 5中京49R 8着/12頭+1.7秒 11/24 5東京65R 10着/16頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 3.7% / 期待値 +501% ※ 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	ケンフィールド	幸	実24.4	B▽ A▽勝率6% EV+55% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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119R 9着/9頭+2.4秒 05/17 3京都86R 9着/16頭+1.7秒 05/02 3京都32R 1着/15頭勝利 04/11 2阪神53R 2着/13頭+1.2秒 03/21 1中京33R 10着/13頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 4.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.4% / 期待値 +56% ※ 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	ロックウイズユー	コレット	実30.6	B▽ A▽勝率5% EV+46% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（84日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都97R 6着/16頭+1.5秒 05/03 1新潟26R 6着/13頭+1.6秒 04/05 2阪神46R 7着/9頭+2.1秒 10/13 4東京57R 12着/16頭+1.9秒 06/21 3阪神58R 13着/16頭+2.3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 6.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.8% / 期待値 +46% ※ 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	ヨカオウ	☆田山	実9.6	B△ A△勝率8% EV-22% 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8.0着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神18R 5着/9頭+0.7秒 05/16 3京都79R 4着/10頭+0.1秒 04/25 2東京111R 15着/18頭+2.9秒 04/04 3中山39R 7着/12頭+1.0秒 12/13 5阪神37R 1着/8頭勝利
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 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 10.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.1% / 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。
16	ケイアイアマゾン	藤懸	実35.4	B▽ A▽勝率6% EV+99% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／112日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都17R 7着/14頭+1.4秒 04/05 2阪神45R 5着/13頭+1.0秒 03/14 1中京16R 7着/16頭+1.8秒 12/21 5阪神64R 1着/12頭勝利 12/06 5阪神12R 8着/16頭+2.2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 6.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 112日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.6% / 期待値 +99% ※ 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 ×

エイシンティザー

騎手岩田望

単勝オッズ

3.0倍

AI期待値

-27%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○10タイセイドラード

3.4倍

EV -40%

▲A:▲2メイショウマドロス

4.3倍

EV -50%

出走馬全16頭

◎A:×3

エイシンティザー

岩田望

3.0倍

-27%

›

○A:○10

タイセイドラード

西村淳

3.4倍

-40%

›

▲A:▲2

メイショウマドロス

坂井

4.3倍

-50%

›

△A:△15

ヨカオウ

☆田山

9.6倍

+7%

›

△A:△7

インシオン

西塚

13.3倍

+49%

›

△A:△11

ナリノシャーウッド

団野

17.7倍

+74%

›

▽A:▽13

ケンフィールド

幸

24.4倍

-4%

›

▽A:▽16

ケイアイアマゾン

藤懸

35.4倍

+32%

›

▽A:▽14

ロックウイズユー

コレット

30.6倍

-45%

›

▽A:▽8

アーサーバローズ

吉村

64.9倍

+16%

›

×A:▽9

プロスペクトパーク

筒井勇

54.7倍

-58%

›

▽A:▽5

メイショウサッソウ

加藤

92.9倍

-30%

›

▽A:▽6

オーレアミスト

角田和

95.8倍

-27%

›

▽A:▽1

ルシタニア

▲森田

103.1倍

-22%

›

×A:▽12

タリスマン

伊藤

162.4倍

-74%

›

▽A:▽4

ソリッドベーシス

秋山稔

326.9倍

-47%

›

💡 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 11 ナリノシャーウッド実17.7倍期待値 +74% 推奨 10.2〜30.0倍 ¥200 ❌不的中
単勝 7 インシオン実13.3倍期待値 +49% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

9R 中京競馬場　発走 17:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ルシタニア	▲森田	実103.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（273日ぶりの実戦）
前5走 11/15 3福島36R 5着/16頭+1.1秒 10/19 4新潟28R 4着/15頭+1.6秒 08/23 2札幌18R 4着/9頭+1.0秒 06/28 1函館512R 7着/14頭+1.1秒 06/14 1函館19R 11着/11頭+1.4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 4.3着 △ ローテーション 273日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +325% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (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。
2	メイショウマドロス	坂井	実4.3	▲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／前走勝利の勢い／798日ぶりの実戦）
前5走 06/08 4京都33R 1着/16頭勝利 02/18 2小倉45R 5着/17頭+0.5秒 01/28 2京都25R 5着/13頭+0.6秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 798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 9.5% (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。
3	エイシンティザー	岩田望	実3.0	×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／70日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神19R 3着/9頭+0.2秒 05/23 3京都99R 3着/11頭+0.1秒 04/04 2阪神311R 11着/14頭+1.6秒 03/15 1阪神86R 4着/11頭+0.3秒 11/16 4京都43R 1着/15頭勝利
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 5.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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。
4	ソリッドベーシス	秋山稔	実326.9	▽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／90日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟67R 13着/13頭+2.8秒 03/15 1中京27R 12着/15頭+1.4秒 02/28 2中山17R 10着/16頭+2.7秒 02/14 1東京52R 15着/16頭+2.6秒 10/09 門別10R 1着/8頭勝利
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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 90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 3.7% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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。
5	メイショウサッソウ	加藤	実92.9	▽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／83日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都106R 8着/15頭+1.6秒 05/03 3京都42R 1着/12頭勝利 03/15 1中京22R 7着/13頭+1.9秒 01/11 1京都43R 8着/16頭+1.8秒 12/21 5中京65R 2着/15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戦の調子勝率 33% (上り調子) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +277% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (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。
6	オーレアミスト	角田和	実95.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（146日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神108R 7着/10頭+1.0秒 10/13 3京都58R 3着/13頭+0.6秒 09/20 4阪神66R 8着/16頭+1.4秒 06/15 3阪神46R 3着/16頭+0.7秒 05/25 2京都107R 10着/16頭+1.5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 6.0着 △ ローテーション 146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 4.4% (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	インシオン推奨	西塚	実13.3	△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5走 05/02 1新潟19R 10着/15頭+2.7秒 01/10 1京都34R 10着/11頭+2.3秒 12/13 5中京31R 1着/14頭勝利 11/29 4京都72R 3着/11頭+0.1秒 08/30 2札幌35R 5着/13頭+1.0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) ▽ 前走実績前走 10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) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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。
8	アーサーバローズ	吉村	実64.9	▽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／69日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神212R 11着/12頭+4.6秒 04/05 2阪神45R 13着/13頭+4.9秒 03/22 1阪神102R 1着/13頭勝利 03/08 1阪神61R 3着/12頭+0.1秒 01/31 2京都12R 3着/9頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +213% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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	プロスペクトパーク	筒井勇	実54.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着／126日ぶりの実戦）
前5走 04/11 1福島17R 3着/15頭+0.1秒 03/21 1中京37R 14着/16頭+1.1秒 01/10 1中山36R 6着/16頭+0.8秒 12/21 5中京63R 5着/16頭+0.9秒 12/07 5中山212R 6着/16頭+1.7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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 126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。
10	タイセイドラード	西村淳	実3.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／538日ぶりの実戦）
前5走 02/23 1東京89R 7着/10頭+1.3秒 12/22 7京都84R 1着/13頭勝利 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) △ ローテーション 538日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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。
11	ナリノシャーウッド推奨	団野	実17.7	△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5走 03/21 2中山76R 13着/13頭+3.4秒 12/14 5中山47R 15着/16頭+2.2秒 09/21 4中山74R 1着/16頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 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) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。
12	タリスマン	伊藤	実162.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／140日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京56R 10着/16頭+1.2秒 03/21 1中京37R 5着/16頭+0.5秒 01/10 1中山36R 8着/16頭+1.1秒 12/14 5中京49R 8着/12頭+1.7秒 11/24 5東京65R 10着/16頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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) +500% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.7% (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。
13	ケンフィールド	幸	実24.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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119R 9着/9頭+2.4秒 05/17 3京都86R 9着/16頭+1.7秒 05/02 3京都32R 1着/15頭勝利 04/11 2阪神53R 2着/13頭+1.2秒 03/21 1中京33R 10着/13頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +55% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。
14	ロックウイズユー	コレット	実30.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（84日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都97R 6着/16頭+1.5秒 05/03 1新潟26R 6着/13頭+1.6秒 04/05 2阪神46R 7着/9頭+2.1秒 10/13 4東京57R 12着/16頭+1.9秒 06/21 3阪神58R 13着/16頭+2.3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 6.3着 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。
15	ヨカオウ	☆田山	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走平均8.0着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神18R 5着/9頭+0.7秒 05/16 3京都79R 4着/10頭+0.1秒 04/25 2東京111R 15着/18頭+2.9秒 04/04 3中山39R 7着/12頭+1.0秒 12/13 5阪神37R 1着/8頭勝利
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 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.1% (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。
16	ケイアイアマゾン	藤懸	実35.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／112日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都17R 7着/14頭+1.4秒 04/05 2阪神45R 5着/13頭+1.0秒 03/14 1中京16R 7着/16頭+1.8秒 12/21 5阪神64R 1着/12頭勝利 12/06 5阪神12R 8着/16頭+2.2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 6.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 112日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +99% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (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

エイシンティザー

騎手岩田望

単勝オッズ

3.0倍

AI期待値

-67%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10タイセイドラード

3.4倍

EV -65%

▲2メイショウマドロス

4.3倍

EV -59%

出走馬全16頭

×3

エイシンティザー

岩田望

3.0倍

-67%

›

○10

タイセイドラード

西村淳

3.4倍

-65%

›

▲2

メイショウマドロス

坂井

4.3倍

-59%

›

△15

ヨカオウ

☆田山

9.6倍

-22%

›

△7

インシオン

西塚

13.3倍

+7%

›

△11

ナリノシャーウッド

団野

17.7倍

+28%

›

▽13

ケンフィールド

幸

24.4倍

+55%

›

▽16

ケイアイアマゾン

藤懸

35.4倍

+99%

›

▽8

アーサーバローズ

吉村

64.9倍

+213%

›

▽14

ロックウイズユー

コレット

30.6倍

+46%

›

▽6

オーレアミスト

角田和

95.8倍

+317%

›

▽9

プロスペクトパーク

筒井勇

54.7倍

+136%

›

▽1

ルシタニア

▲森田

103.1倍

+325%

›

▽5

メイショウサッソウ

加藤

92.9倍

+277%

›

▽12

タリスマン

伊藤

162.4倍

+500%

›

▽4

ソリッドベーシス

秋山稔

326.9倍

+999%

›

💡 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 11 ナリノシャーウッド実17.7倍期待値 +28% 推奨 13.8〜30.0倍 ¥200 ❌不的中
単勝 7 インシオン実13.3倍期待値 +7% 推奨 12.4〜30.0倍 ¥200 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

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