中京 11R 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

11R 中京競馬場　発走 18:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スマートティアナ	岩田望	実3.7	B○ A×勝率11% EV-60% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（161日ぶりの実戦）
前5走 03/07 1阪神55R 6着/18頭+0.8秒 02/10 2京都45R 2着/16頭+0.5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 4.0着 △ ローテーション 161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 13.0% (オッズ暗示: 27.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 10.6% / 期待値 -61% ※ 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	ミラキュラスアース	西塚	実13.9	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（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／91日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟53R 1着/16頭勝利 05/02 3京都33R 4着/18頭+0.3秒 02/07 2京都35R 4着/14頭+0.1秒 12/21 5阪神66R 2着/11頭+0.3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 91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 4.6% (オッズ暗示: 7.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.6% / 期待値 -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	プチプランス	吉村	実21.5	B▽ A▽勝率6% EV+36% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調／237日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中京68R 10着/16頭+0.8秒 11/30 4京都84R 10着/16頭+1.8秒 10/25 3京都87R 10着/11頭+1.6秒 10/13 4東京59R 6着/18頭+0.3秒 06/08 3東京28R 4着/18頭+0.4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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 237日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 4.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.3% / 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	イージーライダー	コレット	実4.5	B◎ A○勝率10% EV-53% 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／105日ぶりの実戦）
前5走 05/02 2東京35R 18着/18頭+1.5秒 02/15 1東京611R 8着/9頭+1.0秒 12/13 5中京34R 1着/13頭勝利 11/29 4京都73R 3着/14頭+0.2秒 10/18 3京都63R 2着/7頭+0.3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 18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) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 23.5% (オッズ暗示: 22.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.4% / 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。
5	メイショウビストロ	富田	実12.3	B△ A△勝率7% EV-10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着／77日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都117R 3着/15頭+0.1秒 05/24 1新潟89R 9着/14頭+1.3秒 05/02 1新潟18R 2着/13頭+0.0秒 03/21 1中京312R 3着/14頭+0.4秒 03/01 1小倉129R 9着/18頭+0.4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 4.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 8.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.2% / 期待値 -11% ※ 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	マルモア	角田和	実48.0	B▽ A▽勝率5% 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13.7着と低調／175日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉98R 12着/16頭+1.2秒 12/06 5中京112R 14着/16頭+1.2秒 08/31 4中京48R 15着/16頭+2.7秒 07/06 2小倉47R 6着/9頭+0.8秒 06/21 3阪神512R 8着/14頭+0.4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 13.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 175日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.9% / 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。
7	レインオンミー	▲森田	実56.0	B▽ A▽勝率5% EV+165% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.3着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都19R 16着/16頭+1.4秒 03/01 1小倉127R 13着/18頭+1.6秒 02/08 1小倉612R 11着/18頭+0.3秒 11/08 3福島16R 13着/16頭+1.4秒 10/25 4新潟36R 7着/15頭+0.8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 13.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 112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 1.2% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.7% / 期待値 +166% ※ 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	ハレアカラフラ	松若	実15.5	B△ A△勝率7% EV+9% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均16.0着と低調／566日ぶりの実戦）
前5走 01/26 1小倉29R 16着/18頭+0.8秒 01/26 1小倉29R 16着/18頭+0.8秒 01/26 1小倉29R 16着/18頭+0.8秒 01/26 1小倉29R 16着/18頭+0.8秒 01/26 1小倉29R 16着/18頭+0.8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 16.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 566日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 6.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.0% / 期待値 +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。
9	サリーチェ	国分優	実58.7	B▽ A▽勝率5% EV+176% 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33%と適性高／直近3走平均10.7着と低調／203日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1京都84R 16着/16頭+4.2秒 01/05 1京都212R 9着/15頭+0.8秒 12/07 5中京212R 7着/10頭+0.9秒 09/06 2札幌59R 11着/15頭+1.5秒 08/16 1札幌77R 4着/9頭+0.3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 10.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 203日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12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。
10	フェルシナ	☆田山	実17.5	B▽ A▽勝率6% EV+10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.3着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京97R 13着/18頭+1.5秒 03/29 1中京69R 7着/15頭+0.4秒 03/14 1中京17R 11着/16頭+1.0秒 12/21 5中京66R 2着/16頭+0.2秒 12/06 5中京112R 3着/16頭+0.3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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 5.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.3% / 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。
11	マイリトルヒーロー	幸	実5.9	B△ A△勝率9% EV-47% 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／前走3着／98日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都55R 3着/8頭+0.2秒 04/19 2阪神87R 7着/8頭+0.7秒 10/26 3京都92R 1着/10頭勝利 08/23 4中京15R 3着/10頭+0.2秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.9% (オッズ暗示: 16.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.9% / 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。
12	ギザキズラヴ	藤懸	実112.6	B× A▽勝率4% EV+338% 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／105日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都312R 9着/10頭+2.8秒 04/26 3京都27R 14着/14頭+2.7秒 02/15 2京都68R 9着/12頭+1.1秒 06/22 3阪神63R 7着/18頭+0.6秒 03/01 1阪神14R 13着/16頭+3.3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 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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 3.9% / 期待値 +338% ※ 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	ペプチドブッドレア	団野	実5.8	B▲ A▲勝率9% EV-46% 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／90日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都84R 1着/17頭勝利 05/02 3京都33R 3着/18頭+0.1秒 03/01 1小倉125R 15着/18頭+1.1秒 02/07 2京都35R 5着/14頭+0.2秒 10/25 3京都83R 4着/12頭+0.3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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 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 13.0% (オッズ暗示: 17.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.1% / 期待値 -47% ※ 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	テレプシコーラ	中井	実37.8	B▽ A▽勝率5% EV+74% 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33%と適性高／直近3走平均9.0着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都117R 6着/15頭+0.4秒 05/03 3京都47R 7着/8頭+1.6秒 01/11 1京都47R 14着/14頭+1.5秒 12/13 5中京37R 6着/18頭+1.1秒 11/02 3京都117R 8着/16頭+0.5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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.6% / 期待値 +75% ※ 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	ラガークイン	田口	実65.6	B▽ A▽勝率5% EV+202% 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19R 7着/16頭+0.7秒 04/18 2阪神77R 5着/14頭+0.3秒 02/21 1阪神19R 8着/18頭+0.7秒 12/06 5阪神112R 7着/15頭+0.4秒 10/13 4東京59R 13着/18頭+0.7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 6.7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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.6% / 期待値 +202% ※ 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 ○

イージーライダー

騎手コレット

単勝オッズ

4.5倍

AI期待値

+5%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:×1スマートティアナ

3.7倍

EV -52%

▲A:▲13ペプチドブッドレア

5.8倍

EV -24%

出走馬全15頭

◎A:○4

イージーライダー

コレット

4.5倍

+5%

›

○A:×1

スマートティアナ

岩田望

3.7倍

-52%

›

▲A:▲13

ペプチドブッドレア

団野

5.8倍

-24%

›

△A:△11

マイリトルヒーロー

幸

5.9倍

-23%

›

△A:△5

メイショウビストロ

富田

12.3倍

-1%

›

△A:△8

ハレアカラフラ

松若

15.5倍

+18%

›

▽A:▽2

ミラキュラスアース

西塚

13.9倍

-35%

›

▽A:▽10

フェルシナ

☆田山

17.5倍

-22%

›

▽A:▽3

プチプランス

吉村

21.5倍

-4%

›

▽A:▽14

テレプシコーラ

中井

37.8倍

-23%

›

▽A:▽6

マルモア

角田和

48.0倍

-3%

›

▽A:▽9

サリーチェ

国分優

58.7倍

+18%

›

▽A:▽7

レインオンミー

▲森田

56.0倍

-32%

›

▽A:▽15

ラガークイン

田口

65.6倍

-44%

›

×A:▽12

ギザキズラヴ

藤懸

112.6倍

-61%

›

💡 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

11R 中京競馬場　発走 18:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スマートティアナ	岩田望	実3.7	×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（161日ぶりの実戦）
前5走 03/07 1阪神55R 6着/18頭+0.8秒 02/10 2京都45R 2着/16頭+0.5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 4.0着 △ ローテーション 161日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.6% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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	ミラキュラスアース	西塚	実13.9	▽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／前走勝利の勢い／91日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟53R 1着/16頭勝利 05/02 3京都33R 4着/18頭+0.3秒 02/07 2京都35R 4着/14頭+0.1秒 12/21 5阪神66R 2着/11頭+0.3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 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.6% (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。
3	プチプランス	吉村	実21.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調／237日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中京68R 10着/16頭+0.8秒 11/30 4京都84R 10着/16頭+1.8秒 10/25 3京都87R 10着/11頭+1.6秒 10/13 4東京59R 6着/18頭+0.3秒 06/08 3東京28R 4着/18頭+0.4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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 237日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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	イージーライダー	コレット	実4.5	○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／105日ぶりの実戦）
前5走 05/02 2東京35R 18着/18頭+1.5秒 02/15 1東京611R 8着/9頭+1.0秒 12/13 5中京34R 1着/13頭勝利 11/29 4京都73R 3着/14頭+0.2秒 10/18 3京都63R 2着/7頭+0.3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 18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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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。
5	メイショウビストロ	富田	実12.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着／77日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都117R 3着/15頭+0.1秒 05/24 1新潟89R 9着/14頭+1.3秒 05/02 1新潟18R 2着/13頭+0.0秒 03/21 1中京312R 3着/14頭+0.4秒 03/01 1小倉129R 9着/18頭+0.4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 4.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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	マルモア	角田和	実48.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.7着と低調／175日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉98R 12着/16頭+1.2秒 12/06 5中京112R 14着/16頭+1.2秒 08/31 4中京48R 15着/16頭+2.7秒 07/06 2小倉47R 6着/9頭+0.8秒 06/21 3阪神512R 8着/14頭+0.4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 13.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 175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 4.9% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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	レインオンミー	▲森田	実56.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.3着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都19R 16着/16頭+1.4秒 03/01 1小倉127R 13着/18頭+1.6秒 02/08 1小倉612R 11着/18頭+0.3秒 11/08 3福島16R 13着/16頭+1.4秒 10/25 4新潟36R 7着/15頭+0.8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 13.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 112日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +165% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (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。
8	ハレアカラフラ	松若	実15.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均16.0着と低調／566日ぶりの実戦）
前5走 01/26 1小倉29R 16着/18頭+0.8秒 01/26 1小倉29R 16着/18頭+0.8秒 01/26 1小倉29R 16着/18頭+0.8秒 01/26 1小倉29R 16着/18頭+0.8秒 01/26 1小倉29R 16着/18頭+0.8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 16.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 566日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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	サリーチェ	国分優	実58.7	▽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33%と適性高／直近3走平均10.7着と低調／203日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1京都84R 16着/16頭+4.2秒 01/05 1京都212R 9着/15頭+0.8秒 12/07 5中京212R 7着/10頭+0.9秒 09/06 2札幌59R 11着/15頭+1.5秒 08/16 1札幌77R 4着/9頭+0.3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 10.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 203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。
10	フェルシナ	☆田山	実17.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.3着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京97R 13着/18頭+1.5秒 03/29 1中京69R 7着/15頭+0.4秒 03/14 1中京17R 11着/16頭+1.0秒 12/21 5中京66R 2着/16頭+0.2秒 12/06 5中京112R 3着/16頭+0.3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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13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 6.3% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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。
11	マイリトルヒーロー	幸	実5.9	△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／前走3着／98日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都55R 3着/8頭+0.2秒 04/19 2阪神87R 7着/8頭+0.7秒 10/26 3京都92R 1着/10頭勝利 08/23 4中京15R 3着/10頭+0.2秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 98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 8.9% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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。
12	ギザキズラヴ	藤懸	実112.6	▽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／105日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都312R 9着/10頭+2.8秒 04/26 3京都27R 14着/14頭+2.7秒 02/15 2京都68R 9着/12頭+1.1秒 06/22 3阪神63R 7着/18頭+0.6秒 03/01 1阪神14R 13着/16頭+3.3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 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) +338% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (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。
13	ペプチドブッドレア	団野	実5.8	▲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／90日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都84R 1着/17頭勝利 05/02 3京都33R 3着/18頭+0.1秒 03/01 1小倉125R 15着/18頭+1.1秒 02/07 2京都35R 5着/14頭+0.2秒 10/25 3京都83R 4着/12頭+0.3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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 90日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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。
14	テレプシコーラ	中井	実37.8	▽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33%と適性高／直近3走平均9.0着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都117R 6着/15頭+0.4秒 05/03 3京都47R 7着/8頭+1.6秒 01/11 1京都47R 14着/14頭+1.5秒 12/13 5中京37R 6着/18頭+1.1秒 11/02 3京都117R 8着/16頭+0.5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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) 🌟◎ 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 4.6% (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。
15	ラガークイン	田口	実65.6	▽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19R 7着/16頭+0.7秒 04/18 2阪神77R 5着/14頭+0.3秒 02/21 1阪神19R 8着/18頭+0.7秒 12/06 5阪神112R 7着/15頭+0.4秒 10/13 4東京59R 13着/18頭+0.7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 6.7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) +202% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

スマートティアナ

騎手岩田望

単勝オッズ

3.7倍

AI期待値

-60%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4イージーライダー

4.5倍

EV -53%

▲13ペプチドブッドレア

5.8倍

EV -46%

出走馬全15頭

×1

スマートティアナ

岩田望

3.7倍

-60%

›

○4

イージーライダー

コレット

4.5倍

-53%

›

▲13

ペプチドブッドレア

団野

5.8倍

-46%

›

△11

マイリトルヒーロー

幸

5.9倍

-47%

›

△5

メイショウビストロ

富田

12.3倍

-10%

›

△8

ハレアカラフラ

松若

15.5倍

+9%

›

▽2

ミラキュラスアース

西塚

13.9倍

-8%

›

▽3

プチプランス

吉村

21.5倍

+36%

›

▽10

フェルシナ

☆田山

17.5倍

+10%

›

▽6

マルモア

角田和

48.0倍

+136%

›

▽7

レインオンミー

▲森田

56.0倍

+165%

›

▽9

サリーチェ

国分優

58.7倍

+176%

›

▽14

テレプシコーラ

中井

37.8倍

+74%

›

▽15

ラガークイン

田口

65.6倍

+202%

›

▽12

ギザキズラヴ

藤懸

112.6倍

+338%

›

💡 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