中京 6R 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

6R 中京競馬場　発走 15:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ホウオウタイタン	田山	実3.6	B○ A○勝率18% EV-36% 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2着／77日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都128R 2着/8頭+0.2秒 04/19 1福島47R 1着/10頭勝利 03/28 1中京58R 2着/14頭+0.0秒 03/22 1中京46R 2着/17頭+0.1秒 02/28 1小倉118R 12着/13頭+2.3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 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 23.9% (オッズ暗示: 27.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.7% / 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。
2	ステラクラウン	岩田望	実5.8	B△ A△勝率16% EV-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走平均3.0着と安定／77日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都128R 5着/8頭+0.6秒 03/29 2阪神28R 2着/7頭+0.0秒 03/14 1中京110R 2着/10頭+0.2秒 11/15 4京都38R 2着/7頭+0.6秒 11/01 3京都109R 3着/11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戦の調子平均 3.0着 (安定) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.0% (オッズ暗示: 17.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 15.7% / 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	エアビッグマム推奨	西塚	実24.9	B△ A▽勝率9% EV+126% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率67%と絶好調／当競馬場で勝率20%と相性良／前走勝利の勢い継続）
前5走 03/21 1中京38R 1着/13頭勝利 02/28 1小倉118R 3着/13頭+0.6秒 02/08 1小倉68R 1着/16頭勝利 12/06 5中京18R 3着/18頭+0.4秒 10/26 4新潟44R 2着/16頭+0.1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 148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 2.6% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 9.1% / 期待値 +126% ※ 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	スターリングアップ推奨	菱田	実14.1	B△ A△勝率12% EV+73% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（当競馬場3走で勝率33%と適性高／前走3着で力を示す／77日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 05/31 3京都128R 3着/8頭+0.2秒 04/19 2阪神89R 3着/10頭+0.3秒 03/29 2阪神28R 5着/7頭+0.5秒 01/25 1京都97R 3着/10頭+0.4秒 09/20 4阪神610R 3着/7頭+1.6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 3.7着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 7.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 12.3% / 期待値 +73% ※ 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	アーリーハーベスト	松山	実2.0	B🌟◎ A×勝率19% EV-61% 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（148日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山711R 6着/16頭+0.2秒 01/17 1中山69R 4着/8頭+0.4秒 12/06 5中京19R 2着/8頭+0.2秒 10/25 3京都85R 1着/14頭勝利 ―
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 4.0着 △ ローテーション 148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 35.9% (オッズ暗示: 50.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 19.4% / 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。
6	パフュームセント	幸	実5.0	B▲ A▲勝率16% EV-19% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率50%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／77日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都128R 4着/8頭+0.4秒 03/28 1中京510R 2着/12頭+0.1秒 12/13 5中京37R 1着/18頭勝利 11/02 3京都117R 3着/16頭+0.2秒 08/23 4中京19R 1着/6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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) × 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 14.0% (オッズ暗示: 20.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.0% / 期待値 -20% ※ 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	レイピカケ	団野	実63.9	B▽ A△勝率10% EV+522% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／203日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1京都97R 10着/10頭+1.8秒 12/21 5中山69R 11着/11頭+1.7秒 08/30 2札幌311R 10着/14頭+2.2秒 08/17 1札幌812R 10着/14頭+2.5秒 07/19 1函館1110R 10着/14頭+0.9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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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) +20% (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 6位 / 勝率 9.7% / 期待値 +523% ※ 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 ×

アーリーハーベスト

騎手松山

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-28%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○1ホウオウタイタン

3.6倍

EV -13%

▲A:▲6パフュームセント

5.0倍

EV -30%

出走馬全7頭

◎A:×5

アーリーハーベスト

松山

2.0倍

-28%

›

○A:○1

ホウオウタイタン

田山

3.6倍

-13%

›

▲A:▲6

パフュームセント

幸

5.0倍

-30%

›

△A:△2

ステラクラウン

岩田望

5.8倍

-18%

›

△A:△4

スターリングアップ

菱田

14.1倍

+8%

›

△A:▽3

エアビッグマム

西塚

24.9倍

-34%

›

▽A:△7

レイピカケ

団野

63.9倍

+20%

›

💡 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 エアビッグマム実24.9倍期待値 -35% 推奨 38.0〜38.0倍 ¥300 ❌不的中3着
単勝 4 スターリングアップ実14.1倍期待値 +9% 推奨 13.0〜30.0倍 ¥300 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

6R 中京競馬場　発走 15:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ホウオウタイタン	田山	実3.6	○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2着／77日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都128R 2着/8頭+0.2秒 04/19 1福島47R 1着/10頭勝利 03/28 1中京58R 2着/14頭+0.0秒 03/22 1中京46R 2着/17頭+0.1秒 02/28 1小倉118R 12着/13頭+2.3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 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.7% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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。
2	ステラクラウン	岩田望	実5.8	△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3.0着と安定／77日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都128R 5着/8頭+0.6秒 03/29 2阪神28R 2着/7頭+0.0秒 03/14 1中京110R 2着/10頭+0.2秒 11/15 4京都38R 2着/7頭+0.6秒 11/01 3京都109R 3着/11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戦の調子平均 3.0着 (安定) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.7% (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。
3	エアビッグマム推奨	西塚	実24.9	▽詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率9% × オッズ24.9倍で期待値+126%の有力候補（直近3走勝率67%と絶好調／当競馬場で勝率20%と相性良／前走勝利の勢い継続）
前5走 03/21 1中京38R 1着/13頭勝利 02/28 1小倉118R 3着/13頭+0.6秒 02/08 1小倉68R 1着/16頭勝利 12/06 5中京18R 3着/18頭+0.4秒 10/26 4新潟44R 2着/16頭+0.1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 148日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +126% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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	スターリングアップ推奨	菱田	実14.1	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+73%の中穴候補（当競馬場3走で勝率33%と適性高／前走3着で力を示す／77日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 05/31 3京都128R 3着/8頭+0.2秒 04/19 2阪神89R 3着/10頭+0.3秒 03/29 2阪神28R 5着/7頭+0.5秒 01/25 1京都97R 3着/10頭+0.4秒 09/20 4阪神610R 3着/7頭+1.6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 3.7着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +73% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.3% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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。
5	アーリーハーベスト	松山	実2.0	×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（148日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山711R 6着/16頭+0.2秒 01/17 1中山69R 4着/8頭+0.4秒 12/06 5中京19R 2着/8頭+0.2秒 10/25 3京都85R 1着/14頭勝利 ―
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 4.0着 △ ローテーション 148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 19.4% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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。
6	パフュームセント	幸	実5.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率50%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／77日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都128R 4着/8頭+0.4秒 03/28 1中京510R 2着/12頭+0.1秒 12/13 5中京37R 1着/18頭勝利 11/02 3京都117R 3着/16頭+0.2秒 08/23 4中京19R 1着/6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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.0% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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	レイピカケ	団野	実63.9	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／203日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1京都97R 10着/10頭+1.8秒 12/21 5中山69R 11着/11頭+1.7秒 08/30 2札幌311R 10着/14頭+2.2秒 08/17 1札幌812R 10着/14頭+2.5秒 07/19 1函館1110R 10着/14頭+0.9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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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) +522% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.7% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

アーリーハーベスト

騎手松山

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-61%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1ホウオウタイタン

3.6倍

EV -36%

▲6パフュームセント

5.0倍

EV -19%

出走馬全7頭

×5

アーリーハーベスト

松山

2.0倍

-61%

›

○1

ホウオウタイタン

田山

3.6倍

-36%

›

▲6

パフュームセント

幸

5.0倍

-19%

›

△2

ステラクラウン

岩田望

5.8倍

-9%

›

△4

スターリングアップ

菱田

14.1倍

+73%

›

△7

レイピカケ

団野

63.9倍

+522%

›

▽3

エアビッグマム

西塚

24.9倍

+126%

›

💡 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 エアビッグマム実24.9倍期待値 +126% 推奨 11.0〜30.0倍 ¥300 ❌不的中3着
単勝 4 スターリングアップ実14.1倍期待値 +73% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥300 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

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