中京 5R 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

5R 中京競馬場　発走 11:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トリーア	田口	実58.9	B▽ A▽勝率4% EV+158% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（71日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神11R 9着/16頭+3.4秒 02/28 1阪神31R 6着/16頭+0.8秒 02/10 2京都43R 4着/14頭+0.4秒 01/18 1京都73R 10着/16頭+1.9秒 09/28 4阪神94R 8着/9頭+3.7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 6.3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 1.1% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.4% / 期待値 +159% ※ 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	セッシュウ	団野	実5.2	B△ A▲勝率9% EV-50% 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2.3着と安定／前走2着／141日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京51R 2着/16頭+0.2秒 03/07 1阪神52R 2着/16頭+0.1秒 01/10 1京都33R 3着/16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戦の調子平均 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 141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 11.9% (オッズ暗示: 19.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.4% / 期待値 -51% ※ 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	タイセイドゥマーニ	高倉	実17.8	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
前5走 2回2日中京5R 5着/16頭 ― ― ― ―
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 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 5.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.2% / 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。
4	リフラ	△柴田裕	実21.5	B▽ A▽勝率6% EV+30% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（245日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中京42R 13着/13頭+3.2秒 11/15 4京都32R 3着/11頭+1.4秒 10/25 3京都82R 6着/11頭+1.2秒 10/12 3京都46R 9着/16頭+2.4秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 245日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 4.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.1% / 期待値 +30% ※ 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	キタノアンドレイ	太宰	実134.5	B× A▽勝率4% EV+418% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／113日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都11R 8着/16頭+1.9秒 04/05 2阪神42R 9着/12頭+1.8秒 03/14 1阪神73R 7着/13頭+1.9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 8.0着 (不振) △ ローテーション 113日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 3.9% / 期待値 +419% ※ 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	クロレ	渡辺竜	実15.8	B△ A▽勝率6% EV-2% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／78日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都111R 3着/16頭+0.6秒 02/21 1東京74R 6着/16頭+1.2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 4.5着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 6.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.2% / 期待値 -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。
7	ナリタアーマー	☆田山	実20.0	B▽ A▽勝率5% EV+7% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（196日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉41R 8着/16頭+1.8秒 01/11 1京都43R 4着/16頭+0.7秒 11/09 4京都21R 3着/16頭+0.4秒 10/18 3京都66R 2着/16頭+0.6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 5.0着 △ ローテーション 196日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 5.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.4% / 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	パンサーズ	松若	実49.9	B▽ A▽勝率5% EV+132% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟86R 12着/12頭+9.0秒 09/21 4阪神72R 9着/13頭+1.4秒 08/31 4中京46R 3着/14頭+1.0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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.7% / 期待値 +133% ※ 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	モズプリフォール	岩田望	実3.3	B○ A×勝率11% EV-64% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／前走2着／91日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都82R 2着/16頭+0.3秒 04/25 3京都12R 2着/16頭+0.0秒 04/19 2阪神83R 5着/16頭+0.5秒 04/04 2阪神32R 2着/16頭+0.6秒 02/01 1小倉41R 10着/16頭+2.0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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 91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 18.0% (オッズ暗示: 30.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 10.8% / 期待値 -64% ※ 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	ペンタトニッカー	国分恭	実175.0	B▽ A▽勝率4% EV+574% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 14位 (中位評価) × 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 0.3% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 3.9% / 期待値 +575% ※ 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	ペプチドアロン	吉村	実4.9	B◎ A○勝率10% EV-49% 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 2回2日中京5R 2着/16頭+5.0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 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 21.6% (オッズ暗示: 20.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.3% / 期待値 -50% ※ 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	ゼットドリーム	▲森田	実114.0	B× A▽勝率4% EV+343% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調／239日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5阪神56R 11着/16頭+3.1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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 239日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 3.9% / 期待値 +344% ※ 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	ソブリンズオーブ	西塚	実189.4	B× A▽勝率4% EV+630% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／187日ぶりの実戦）
前5走 02/10 2京都45R 8着/16頭+1.4秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) △ ローテーション 187日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 3.9% / 期待値 +630% ※ 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	ジョーカー	幸	実6.2	B▲ A△勝率9% EV-44% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／112日ぶりの実戦）
前5走 04/26 1福島63R 2着/15頭+0.8秒 04/12 1福島23R 2着/15頭+1.2秒 02/01 1小倉41R 2着/16頭+0.6秒 01/11 1京都43R 3着/16頭+0.5秒 12/27 5阪神73R 2着/16頭+0.2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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 112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 14.2% (オッズ暗示: 16.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.9% / 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。
15	キングズテイル	角田和	実8.9	B△ A△勝率8% EV-30% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（148日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1阪神93R 4着/10頭+1.0秒 03/01 1阪神43R 3着/12頭+0.2秒 01/12 1京都52R 6着/16頭+1.0秒 12/28 5阪神81R 3着/13頭+0.0秒 10/04 3京都15R 8着/14頭+1.4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 4.3着 △ ローテーション 148日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.6% (オッズ暗示: 11.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.8% / 期待値 -30% ※ 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	ブラストビート	秋山稔	実99.8	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9.7着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都82R 7着/16頭+1.1秒 01/12 1京都52R 14着/16頭+4.6秒 12/27 5阪神76R 8着/11頭+3.7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 9.7着 (不振) △ ローテーション 91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 11位 / 勝率 4.4% / 期待値 +339% ※ 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 ○

ペプチドアロン

騎手吉村

単勝オッズ

4.9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:×9モズプリフォール

3.3倍

EV -40%

▲A:△14ジョーカー

6.2倍

EV -11%

出走馬全16頭

◎A:○11

ペプチドアロン

吉村

4.9倍

+5%

›

○A:×9

モズプリフォール

岩田望

3.3倍

-40%

›

▲A:△14

ジョーカー

幸

6.2倍

-11%

›

△A:▲2

セッシュウ

団野

5.2倍

-38%

›

△A:△15

キングズテイル

角田和

8.9倍

+3%

›

△A:▽6

クロレ

渡辺竜

15.8倍

-20%

›

▽A:△3

タイセイドゥマーニ

高倉

17.8倍

-9%

›

▽A:▽7

ナリタアーマー

☆田山

20.0倍

-22%

›

▽A:▽4

リフラ

△柴田裕

21.5倍

-16%

›

▽A:▽8

パンサーズ

松若

49.9倍

-7%

›

▽A:▽1

トリーア

田口

58.9倍

-34%

›

▽A:▽16

ブラストビート

秋山稔

99.8倍

-22%

›

×A:▽12

ゼットドリーム

▲森田

114.0倍

-55%

›

▽A:▽10

ペンタトニッカー

国分恭

175.0倍

-45%

›

×A:▽5

キタノアンドレイ

太宰

134.5倍

-69%

›

×A:▽13

ソブリンズオーブ

西塚

189.4倍

-57%

›

💡 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

5R 中京競馬場　発走 11:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トリーア	田口	実58.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（71日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神11R 9着/16頭+3.4秒 02/28 1阪神31R 6着/16頭+0.8秒 02/10 2京都43R 4着/14頭+0.4秒 01/18 1京都73R 10着/16頭+1.9秒 09/28 4阪神94R 8着/9頭+3.7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 6.3着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +158% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (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。
2	セッシュウ	団野	実5.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.3着と安定／前走2着／141日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京51R 2着/16頭+0.2秒 03/07 1阪神52R 2着/16頭+0.1秒 01/10 1京都33R 3着/16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戦の調子平均 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 141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 9.4% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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	タイセイドゥマーニ	高倉	実17.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 2回2日中京5R 5着/16頭 ― ― ― ―
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 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (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。
4	リフラ	△柴田裕	実21.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（245日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中京42R 13着/13頭+3.2秒 11/15 4京都32R 3着/11頭+1.4秒 10/25 3京都82R 6着/11頭+1.2秒 10/12 3京都46R 9着/16頭+2.4秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 245日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 6.1% (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。
5	キタノアンドレイ	太宰	実134.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／113日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都11R 8着/16頭+1.9秒 04/05 2阪神42R 9着/12頭+1.8秒 03/14 1阪神73R 7着/13頭+1.9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 8.0着 (不振) △ ローテーション 113日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +418% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (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。
6	クロレ	渡辺竜	実15.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／78日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都111R 3着/16頭+0.6秒 02/21 1東京74R 6着/16頭+1.2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 4.5着 ○ 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 6.2% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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。
7	ナリタアーマー	☆田山	実20.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（196日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉41R 8着/16頭+1.8秒 01/11 1京都43R 4着/16頭+0.7秒 11/09 4京都21R 3着/16頭+0.4秒 10/18 3京都66R 2着/16頭+0.6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 5.0着 △ ローテーション 196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 5.4% (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。
8	パンサーズ	松若	実49.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟86R 12着/12頭+9.0秒 09/21 4阪神72R 9着/13頭+1.4秒 08/31 4中京46R 3着/14頭+1.0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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +132% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
9	モズプリフォール	岩田望	実3.3	×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走平均3.0着と安定／前走2着／91日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都82R 2着/16頭+0.3秒 04/25 3京都12R 2着/16頭+0.0秒 04/19 2阪神83R 5着/16頭+0.5秒 04/04 2阪神32R 2着/16頭+0.6秒 02/01 1小倉41R 10着/16頭+2.0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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.8% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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。
10	ペンタトニッカー	国分恭	実175.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 15位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +574% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (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	ペプチドアロン	吉村	実4.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 2回2日中京5R 2着/16頭+5.0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 4.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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	ゼットドリーム	▲森田	実114.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調／239日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5阪神56R 11着/16頭+3.1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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 239日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +343% (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	ソブリンズオーブ	西塚	実189.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／187日ぶりの実戦）
前5走 02/10 2京都45R 8着/16頭+1.4秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) △ ローテーション 187日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +630% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
14	ジョーカー	幸	実6.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／112日ぶりの実戦）
前5走 04/26 1福島63R 2着/15頭+0.8秒 04/12 1福島23R 2着/15頭+1.2秒 02/01 1小倉41R 2着/16頭+0.6秒 01/11 1京都43R 3着/16頭+0.5秒 12/27 5阪神73R 2着/16頭+0.2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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 112日休養明け × 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 8.9% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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。
15	キングズテイル	角田和	実8.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（148日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1阪神93R 4着/10頭+1.0秒 03/01 1阪神43R 3着/12頭+0.2秒 01/12 1京都52R 6着/16頭+1.0秒 12/28 5阪神81R 3着/13頭+0.0秒 10/04 3京都15R 8着/14頭+1.4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 4.3着 △ ローテーション 148日休養明け × 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 7.8% (オッズ暗示: 11.2%) ※ 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。
16	ブラストビート	秋山稔	実99.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都82R 7着/16頭+1.1秒 01/12 1京都52R 14着/16頭+4.6秒 12/27 5阪神76R 8着/11頭+3.7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 9.7着 (不振) △ ローテーション 91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 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

モズプリフォール

騎手岩田望

単勝オッズ

3.3倍

AI期待値

-64%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11ペプチドアロン

4.9倍

EV -49%

▲2セッシュウ

5.2倍

EV -50%

出走馬全16頭

×9

モズプリフォール

岩田望

3.3倍

-64%

›

○11

ペプチドアロン

吉村

4.9倍

-49%

›

▲2

セッシュウ

団野

5.2倍

-50%

›

△14

ジョーカー

幸

6.2倍

-44%

›

△15

キングズテイル

角田和

8.9倍

-30%

›

△3

タイセイドゥマーニ

高倉

17.8倍

+10%

›

▽6

クロレ

渡辺竜

15.8倍

-2%

›

▽4

リフラ

△柴田裕

21.5倍

+30%

›

▽7

ナリタアーマー

☆田山

20.0倍

+7%

›

▽8

パンサーズ

松若

49.9倍

+132%

›

▽16

ブラストビート

秋山稔

99.8倍

+338%

›

▽1

トリーア

田口

58.9倍

+158%

›

▽12

ゼットドリーム

▲森田

114.0倍

+343%

›

▽5

キタノアンドレイ

太宰

134.5倍

+418%

›

▽10

ペンタトニッカー

国分恭

175.0倍

+574%

›

▽13

ソブリンズオーブ

西塚

189.4倍

+630%

›

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