中京 12R 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

12R 中京競馬場　発走 18:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タマモビスケット	△柴田裕	実30.9	B▽ A▽勝率5% EV+58% 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91R 7着/16頭+1.0秒 03/21 1中京32R 4着/16頭+0.9秒 02/21 1阪神11R 3着/16頭+0.3秒 01/31 2京都11R 4着/16頭+1.1秒 01/18 1京都71R 16着/16頭+2.6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 4.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.1% / 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。
2	ワンダーミューズ	松若	実66.8	B▽ A▽勝率5% EV+220% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調／139日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京61R 13着/16頭+3.4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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 139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 1.1% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.8% / 期待値 +221% ※ 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	ブロンザイト	国分優	実34.5	B▽ A▽勝率5% EV+70% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 04/18 1福島34R 11着/15頭+2.6秒 03/01 1阪神42R 7着/16頭+0.7秒 10/11 4東京36R 7着/16頭+1.4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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.0% / 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。
4	フェイトブレイカー	秋山稔	実64.1	B▽ A▽勝率5% EV+220% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.0着と低調）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.0% / 期待値 +220% ※ 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	ナムラロダン	☆田山	実3.0	B○ A○勝率11% EV-65% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（70日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神12R 5着/16頭+0.6秒 05/16 1新潟52R 2着/15頭+0.2秒 04/25 3京都12R 4着/16頭+1.0秒 03/28 2阪神13R 3着/16頭+0.7秒 03/15 1阪神83R 2着/16頭+0.1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 3.7着 × 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 21.8% (オッズ暗示: 33.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 11.5% / 期待値 -66% ※ 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	ザキノフレンズ	団野	実8.7	B△ A△勝率8% EV-29% 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／84日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都91R 13着/16頭+3.0秒 05/10 3京都62R 5着/16頭+0.7秒 04/12 2阪神63R 2着/16頭+0.2秒 03/29 1中京63R 2着/15頭+0.1秒 02/01 2京都22R 3着/15頭+0.7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 6.7着 × 当競馬場適性 3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) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 11.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.1% / 期待値 -29% ※ 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	チョウスター	幸	実6.3	B▲ A▲勝率9% EV-40% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（125日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神61R 7着/16頭+1.0秒 03/29 2阪神23R 4着/16頭+0.8秒 03/14 1中京11R 7着/10頭+3.1秒 12/06 5阪神11R 10着/16頭+1.6秒 11/15 4京都36R 6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 6.0着 △ ローテーション 125日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 18.1% (オッズ暗示: 15.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.5% / 期待値 -40% ※ 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	アイアン	吉村	実29.2	B▽ A▽勝率5% EV+49% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 7.5着 (不振) × 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 1.9% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.1% / 期待値 +49% ※ 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	ペコリズム	田口	実13.1	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走平均10.5着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 04/18 2阪神71R 9着/15頭+1.9秒 03/21 1中京36R 12着/18頭+1.2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 10.5着 (不振) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 7.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.0% / 期待値 -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	ブルークレスト	城戸	実179.4	B▽ A▽勝率4% EV+620% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 4.0% / 期待値 +621% ※ 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	ハッピーリオン	太宰	実29.2	B▽ A▽勝率5% EV+43% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都115R 8着/18頭+1.5秒 04/04 2阪神31R 6着/16頭+1.5秒 03/14 1阪神75R 10着/17頭+1.0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 8.0着 (不振) × 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 1.9% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.9% / 期待値 +43% ※ 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	チェカ	西塚	実152.2	B▽ A▽勝率4% EV+511% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均15.0着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都12R 15着/16頭+3.2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 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.0% / 期待値 +511% ※ 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	クリノゴージャス	▲森田	実172.7	B▽ A▽勝率4% EV+593% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均18.0着と低調）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 18.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 18着 (大敗) × 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 0.4% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.0% / 期待値 +594% ※ 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	ファーヴニル	筒井勇	実174.7	B× A▽勝率4% EV+601% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.5着と低調／111日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都21R 10着/16頭+2.4秒 01/25 1小倉25R 13着/18頭+2.1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 11.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 111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 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 4.0% / 期待値 +602% ※ 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	ゴールドアーチ	岩田望	実2.9	B◎ A×勝率12% EV-65% 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5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 6.0着 × 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 24.0% (オッズ暗示: 34.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 11.9% / 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。
16	ミスジェイド	長岡	実18.9	B△ A△勝率6% EV+13% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（76日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都122R 8着/16頭+1.4秒 05/09 1新潟33R 5着/15頭+1.6秒 01/31 2京都11R 8着/16頭+1.1秒 01/18 1京都71R 5着/16頭+1.0秒 09/13 4阪神32R 5着/8頭+2.3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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 5.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.0% / 期待値 +13% ※ 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 ×

ゴールドアーチ

騎手岩田望

単勝オッズ

2.9倍

AI期待値

-30%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○5ナムラロダン

3.0倍

EV -34%

▲A:▲7チョウスター

6.3倍

EV +13%

出走馬全16頭

◎A:×15

ゴールドアーチ

岩田望

2.9倍

-30%

›

○A:○5

ナムラロダン

☆田山

3.0倍

-34%

›

▲A:▲7

チョウスター

幸

6.3倍

+13%

›

△A:△6

ザキノフレンズ

団野

8.7倍

+1%

›

△A:△9

ペコリズム

田口

13.1倍

-7%

›

△A:△16

ミスジェイド

長岡

18.9倍

-22%

›

▽A:▽1

タマモビスケット

△柴田裕

30.9倍

-20%

›

▽A:▽3

ブロンザイト

国分優

34.5倍

-11%

›

▽A:▽8

アイアン

吉村

29.2倍

-45%

›

▽A:▽11

ハッピーリオン

太宰

29.2倍

-45%

›

▽A:▽4

フェイトブレイカー

秋山稔

64.1倍

+19%

›

▽A:▽2

ワンダーミューズ

松若

66.8倍

-25%

›

▽A:▽12

チェカ

西塚

152.2倍

-39%

›

▽A:▽13

クリノゴージャス

▲森田

172.7倍

-31%

›

▽A:▽10

ブルークレスト

城戸

179.4倍

-29%

›

×A:▽14

ファーヴニル

筒井勇

174.7倍

-60%

›

💡 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

12R 中京競馬場　発走 18:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タマモビスケット	△柴田裕	実30.9	▽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91R 7着/16頭+1.0秒 03/21 1中京32R 4着/16頭+0.9秒 02/21 1阪神11R 3着/16頭+0.3秒 01/31 2京都11R 4着/16頭+1.1秒 01/18 1京都71R 16着/16頭+2.6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 4.7着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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	ワンダーミューズ	松若	実66.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調／139日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京61R 13着/16頭+3.4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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 139日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +220% (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。
3	ブロンザイト	国分優	実34.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 04/18 1福島34R 11着/15頭+2.6秒 03/01 1阪神42R 7着/16頭+0.7秒 10/11 4東京36R 7着/16頭+1.4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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 119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 5.0% (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。
4	フェイトブレイカー	秋山稔	実64.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.0着と低調）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +220% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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	ナムラロダン	☆田山	実3.0	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（70日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神12R 5着/16頭+0.6秒 05/16 1新潟52R 2着/15頭+0.2秒 04/25 3京都12R 4着/16頭+1.0秒 03/28 2阪神13R 3着/16頭+0.7秒 03/15 1阪神83R 2着/16頭+0.1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 3.7着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.5% (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。
6	ザキノフレンズ	団野	実8.7	△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／84日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都91R 13着/16頭+3.0秒 05/10 3京都62R 5着/16頭+0.7秒 04/12 2阪神63R 2着/16頭+0.2秒 03/29 1中京63R 2着/15頭+0.1秒 02/01 2京都22R 3着/15頭+0.7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 6.7着 × 当競馬場適性 3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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 11.5%) ※ 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。
7	チョウスター	幸	実6.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（125日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神61R 7着/16頭+1.0秒 03/29 2阪神23R 4着/16頭+0.8秒 03/14 1中京11R 7着/10頭+3.1秒 12/06 5阪神11R 10着/16頭+1.6秒 11/15 4京都36R 6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 6.0着 △ ローテーション 125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 9.5% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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	アイアン	吉村	実29.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 7.5着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。
9	ペコリズム	田口	実13.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.5着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 04/18 2阪神71R 9着/15頭+1.9秒 03/21 1中京36R 12着/18頭+1.2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 10.5着 (不振) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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	ブルークレスト	城戸	実179.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +620% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.0% (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。
11	ハッピーリオン	太宰	実29.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都115R 8着/18頭+1.5秒 04/04 2阪神31R 6着/16頭+1.5秒 03/14 1阪神75R 10着/17頭+1.0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 8.0着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。
12	チェカ	西塚	実152.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均15.0着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都12R 15着/16頭+3.2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 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15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) +511% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
13	クリノゴージャス	▲森田	実172.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均18.0着と低調）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 18.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 18着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +593% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.0% (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。
14	ファーヴニル	筒井勇	実174.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.5着と低調／111日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都21R 10着/16頭+2.4秒 01/25 1小倉25R 13着/18頭+2.1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 11.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 111日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +601% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.0% (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。
15	ゴールドアーチ	岩田望	実2.9	×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5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 6.0着 × 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 11.9% (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。
16	ミスジェイド	長岡	実18.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（76日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都122R 8着/16頭+1.4秒 05/09 1新潟33R 5着/15頭+1.6秒 01/31 2京都11R 8着/16頭+1.1秒 01/18 1京都71R 5着/16頭+1.0秒 09/13 4阪神32R 5着/8頭+2.3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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ゴールドアーチ

騎手岩田望

単勝オッズ

2.9倍

AI期待値

-65%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5ナムラロダン

3.0倍

EV -65%

▲7チョウスター

6.3倍

EV -40%

出走馬全16頭

×15

ゴールドアーチ

岩田望

2.9倍

-65%

›

○5

ナムラロダン

☆田山

3.0倍

-65%

›

▲7

チョウスター

幸

6.3倍

-40%

›

△6

ザキノフレンズ

団野

8.7倍

-29%

›

△9

ペコリズム

田口

13.1倍

-8%

›

△16

ミスジェイド

長岡

18.9倍

+13%

›

▽1

タマモビスケット

△柴田裕

30.9倍

+58%

›

▽8

アイアン

吉村

29.2倍

+49%

›

▽4

フェイトブレイカー

秋山稔

64.1倍

+220%

›

▽3

ブロンザイト

国分優

34.5倍

+70%

›

▽11

ハッピーリオン

太宰

29.2倍

+43%

›

▽2

ワンダーミューズ

松若

66.8倍

+220%

›

▽12

チェカ

西塚

152.2倍

+511%

›

▽13

クリノゴージャス

▲森田

172.7倍

+593%

›

▽14

ファーヴニル

筒井勇

174.7倍

+601%

›

▽10

ブルークレスト

城戸

179.4倍

+620%

›

💡 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