中京 7R 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

7R 中京競馬場　発走 15:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブエナオンダ	菱田	実45.2	B▽ A▽勝率5% EV+110% 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／112日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都211R 12着/18頭+0.5秒 04/04 3中山311R 6着/15頭+0.3秒 02/10 1東京411R 15着/16頭+0.8秒 01/04 1京都111R 1着/18頭勝利 11/29 5東京711R 3着/18頭+0.1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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.7% / 期待値 +111% ※ 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	ファントムシーフ	幸	実49.8	B▽ A▽勝率4% EV+122% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率100%と適性高／直近3走平均9.0着と低調／1029日ぶりの実戦）
前5走 10/22 2京都711R 9着/17頭+1.2秒 10/22 2京都711R 9着/17頭+1.2秒 10/22 2京都711R 9着/17頭+1.2秒 10/22 2京都711R 9着/17頭+1.2秒 10/22 2京都711R 9着/17頭+1.2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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 100% (得意) △ ローテーション 1029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 1.2% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 4.5% / 期待値 +122% ※ 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	ラヴァンダ	岩田望	実5.6	B○ A○勝率9% EV-49% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／91日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京811R 7着/18頭+0.7秒 04/11 2阪神511R 8着/10頭+0.7秒 02/10 1東京411R 2着/16頭+0.1秒 11/23 4京都611R 16着/18頭+1.5秒 10/12 4東京411R 1着/16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 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 91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 12.8% (オッズ暗示: 17.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.0% / 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。
4	カズミクラーシュ	Ｍデムーロ	実20.4	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（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／91日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都810R 1着/13頭勝利 01/17 1京都612R 1着/18頭勝利 09/21 4中山79R 8着/9頭+1.6秒 07/27 2新潟16R 18着/18頭+2.1秒 06/29 3小倉18R 1着/12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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 4.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.6% / 期待値 +14% ※ 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	ミニトランザット	松山	実8.8	B△ A△勝率8% EV-31% 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／134日ぶりの実戦）
前5走 04/04 3中山311R 4着/15頭+0.1秒 02/10 2京都49R 1着/13頭勝利 01/11 1京都410R 7着/15頭+0.9秒 10/19 3京都78R 1着/10頭勝利 07/26 3中京112R 1着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 134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 12.5% (オッズ暗示: 11.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.8% / 期待値 -32% ※ 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	キープカルム	柴田裕	実17.2	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（106日ぶりの実戦）
前5走 05/02 2東京311R 6着/18頭+0.6秒 01/04 1京都111R 9着/18頭+0.4秒 10/18 4東京611R 6着/14頭+0.6秒 08/17 3中京87R 5着/12頭+0.3秒 06/22 3阪神611R 1着/14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戦の調子平均 7.0着 (不振) △ ローテーション 106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 4.4% (オッズ暗示: 5.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.4% / 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。
7	カネラフィーナ	石川	実23.2	B▽ A▽勝率6% EV+34% 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／119日ぶりの実戦）
前5走 04/19 1福島411R 7着/16頭+0.4秒 01/04 1中山111R 4着/14頭+0.3秒 10/19 4新潟211R 1着/14頭勝利 06/28 1函館510R 1着/16頭勝利 03/30 3中山29R 1着/7頭勝利
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) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 4.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.8% / 期待値 +34% ※ 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	スイープアワーズ	国分優	実24.2	B▽ A▽勝率5% EV+23% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率100%と適性高／直近3走平均10.0着と低調／427日ぶりの実戦）
前5走 06/15 3阪神410R 10着/18頭+1.1秒 06/15 3阪神410R 10着/18頭+1.1秒 06/15 3阪神410R 10着/18頭+1.1秒 06/15 3阪神410R 10着/18頭+1.1秒 06/15 3阪神410R 10着/18頭+1.1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 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 100% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 427日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 4.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.1% / 期待値 +24% ※ 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	リリージョワ	浜中	実7.9	B△ A△勝率8% EV-37% 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67%と好調／126日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神611R 11着/18頭+1.1秒 01/17 1京都610R 1着/9頭勝利 10/19 3京都79R 1着/7頭勝利 09/06 2札幌55R 1着/10頭勝利 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 12.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.9% / 期待値 -38% ※ 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	ナムラコスモス	田口	実7.3	B▲ A▲勝率9% EV-35% 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／126日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神611R 6着/18頭+0.6秒 03/01 1阪神411R 2着/15頭+0.0秒 02/14 2京都59R 1着/11頭勝利 11/08 4京都12R 1着/15頭勝利 10/25 3京都83R 2着/12頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 126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 12.8% (オッズ暗示: 13.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.8% / 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。
11	チェルビアット	吉村	実13.4	B▽ A▽勝率6% EV-16% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走2着／84日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都1011R 2着/13頭+0.3秒 03/22 1中京411R 5着/18頭+0.2秒 02/14 2京都511R 2着/14頭+0.2秒 12/20 5中山511R 13着/16頭+0.6秒 11/01 4東京1010R 1着/12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戦の調子平均 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 4.2% (オッズ暗示: 7.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.3% / 期待値 -16% ※ 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	サトノシャイニング	コレット	実2.9	B◎ A×勝率11% EV-68% 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／315日ぶりの実戦）
前5走 10/05 4東京211R 3着/11頭+0.2秒 06/01 2東京1211R 4着/18頭+0.4秒 04/20 3中山811R 5着/18頭+0.4秒 02/09 1京都411R 1着/10頭勝利 11/16 5東京511R 2着/9頭+0.1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 4.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 315日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 23.2% (オッズ暗示: 34.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 10.7% / 期待値 -69% ※ 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	ケイズレーヴ	渡辺竜	実270.8	B× A▽勝率4% EV+878% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 3.6% / 期待値 +879% ※ 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	ミナデオロ	西塚	実39.9	B▽ A▽勝率5% EV+89% 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／91日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟611R 8着/16頭+0.4秒 04/26 3京都210R 13着/18頭+0.7秒 03/14 1阪神710R 4着/11頭+0.4秒 03/08 1阪神610R 5着/14頭+0.2秒 09/06 4阪神110R 2着/12頭+0.0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 8.3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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.8% / 期待値 +90% ※ 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	ショウナンアデイブ	田山	実99.0	B▽ A▽勝率5% EV+363% 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／456日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟511R 13着/16頭+1.4秒 05/17 1新潟511R 13着/16頭+1.4秒 05/17 1新潟511R 13着/16頭+1.4秒 05/17 1新潟511R 13着/16頭+1.4秒 05/17 1新潟511R 13着/16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 13.0着 (不振) △ 当競馬場適性 96走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 456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 0.8% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.7% / 期待値 +363% ※ 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	カンシン	団野	実98.8	B▽ A▽勝率4% EV+342% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／112日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京29R 1着/16頭勝利 03/29 3中山210R 2着/15頭+0.1秒 01/17 1中山612R 1着/16頭勝利 11/02 3京都1112R 4着/12頭+0.1秒 10/05 3京都212R 3着/16頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 112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 0.8% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.5% / 期待値 +342% ※ 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 ×

サトノシャイニング

騎手コレット

単勝オッズ

2.9倍

AI期待値

-32%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○3ラヴァンダ

5.6倍

EV -28%

▲A:▲10ナムラコスモス

7.3倍

EV -6%

出走馬全16頭

◎A:×12

サトノシャイニング

コレット

2.9倍

-32%

›

○A:○3

ラヴァンダ

岩田望

5.6倍

-28%

›

▲A:▲10

ナムラコスモス

田口

7.3倍

-6%

›

△A:△9

リリージョワ

浜中

7.9倍

-1%

›

△A:△5

ミニトランザット

松山

8.8倍

+9%

›

△A:△6

キープカルム

柴田裕

17.2倍

-24%

›

▽A:▽7

カネラフィーナ

石川

23.2倍

+1%

›

▽A:▽11

チェルビアット

吉村

13.4倍

-44%

›

▽A:▽8

スイープアワーズ

国分優

24.2倍

+0%

›

▽A:▽4

カズミクラーシュ

Ｍデムーロ

20.4倍

-36%

›

▽A:▽14

ミナデオロ

西塚

39.9倍

-20%

›

▽A:▽1

ブエナオンダ

菱田

45.2倍

-46%

›

▽A:▽2

ファントムシーフ

幸

49.8倍

-40%

›

▽A:▽16

カンシン

団野

98.8倍

-17%

›

▽A:▽15

ショウナンアデイブ

田山

99.0倍

-17%

›

×A:▽13

ケイズレーヴ

渡辺竜

270.8倍

-99%

›

💡 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

7R 中京競馬場　発走 15:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブエナオンダ	菱田	実45.2	▽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／112日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都211R 12着/18頭+0.5秒 04/04 3中山311R 6着/15頭+0.3秒 02/10 1東京411R 15着/16頭+0.8秒 01/04 1京都111R 1着/18頭勝利 11/29 5東京711R 3着/18頭+0.1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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12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) +110% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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	ファントムシーフ	幸	実49.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率100%と適性高／直近3走平均9.0着と低調／1029日ぶりの実戦）
前5走 10/22 2京都711R 9着/17頭+1.2秒 10/22 2京都711R 9着/17頭+1.2秒 10/22 2京都711R 9着/17頭+1.2秒 10/22 2京都711R 9着/17頭+1.2秒 10/22 2京都711R 9着/17頭+1.2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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 100% (得意) △ ローテーション 1029日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +122% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (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。
3	ラヴァンダ	岩田望	実5.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／91日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京811R 7着/18頭+0.7秒 04/11 2阪神511R 8着/10頭+0.7秒 02/10 1東京411R 2着/16頭+0.1秒 11/23 4京都611R 16着/18頭+1.5秒 10/12 4東京411R 1着/16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 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 91日休養明け × 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 9.0% (オッズ暗示: 17.9%) ※ 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	カズミクラーシュ	Ｍデムーロ	実20.4	▽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67%と好調／前走勝利の勢い／91日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都810R 1着/13頭勝利 01/17 1京都612R 1着/18頭勝利 09/21 4中山79R 8着/9頭+1.6秒 07/27 2新潟16R 18着/18頭+2.1秒 06/29 3小倉18R 1着/12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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 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) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。
5	ミニトランザット	松山	実8.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／134日ぶりの実戦）
前5走 04/04 3中山311R 4着/15頭+0.1秒 02/10 2京都49R 1着/13頭勝利 01/11 1京都410R 7着/15頭+0.9秒 10/19 3京都78R 1着/10頭勝利 07/26 3中京112R 1着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 134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 7.8% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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。
6	キープカルム	柴田裕	実17.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（106日ぶりの実戦）
前5走 05/02 2東京311R 6着/18頭+0.6秒 01/04 1京都111R 9着/18頭+0.4秒 10/18 4東京611R 6着/14頭+0.6秒 08/17 3中京87R 5着/12頭+0.3秒 06/22 3阪神611R 1着/14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戦の調子平均 7.0着 (不振) △ ローテーション 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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。
7	カネラフィーナ	石川	実23.2	▽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／119日ぶりの実戦）
前5走 04/19 1福島411R 7着/16頭+0.4秒 01/04 1中山111R 4着/14頭+0.3秒 10/19 4新潟211R 1着/14頭勝利 06/28 1函館510R 1着/16頭勝利 03/30 3中山29R 1着/7頭勝利
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) △ ローテーション 119日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。
8	スイープアワーズ	国分優	実24.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率100%と適性高／直近3走平均10.0着と低調／427日ぶりの実戦）
前5走 06/15 3阪神410R 10着/18頭+1.1秒 06/15 3阪神410R 10着/18頭+1.1秒 06/15 3阪神410R 10着/18頭+1.1秒 06/15 3阪神410R 10着/18頭+1.1秒 06/15 3阪神410R 10着/18頭+1.1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 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 100% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 427日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.1% (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。
9	リリージョワ	浜中	実7.9	△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67%と好調／126日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神611R 11着/18頭+1.1秒 01/17 1京都610R 1着/9頭勝利 10/19 3京都79R 1着/7頭勝利 09/06 2札幌55R 1着/10頭勝利 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 126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 7.9% (オッズ暗示: 12.7%) ※ 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	ナムラコスモス	田口	実7.3	▲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／126日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神611R 6着/18頭+0.6秒 03/01 1阪神411R 2着/15頭+0.0秒 02/14 2京都59R 1着/11頭勝利 11/08 4京都12R 1着/15頭勝利 10/25 3京都83R 2着/12頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 126日休養明け × 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 8.8% (オッズ暗示: 13.7%) ※ 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	チェルビアット	吉村	実13.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走2着／84日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都1011R 2着/13頭+0.3秒 03/22 1中京411R 5着/18頭+0.2秒 02/14 2京都511R 2着/14頭+0.2秒 12/20 5中山511R 13着/16頭+0.6秒 11/01 4東京1010R 1着/12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戦の調子平均 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.3% (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。
12	サトノシャイニング	コレット	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（前走3着／315日ぶりの実戦）
前5走 10/05 4東京211R 3着/11頭+0.2秒 06/01 2東京1211R 4着/18頭+0.4秒 04/20 3中山811R 5着/18頭+0.4秒 02/09 1京都411R 1着/10頭勝利 11/16 5東京511R 2着/9頭+0.1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 4.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 315日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.7% (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。
13	ケイズレーヴ	渡辺竜	実270.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +878% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
14	ミナデオロ	西塚	実39.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟611R 8着/16頭+0.4秒 04/26 3京都210R 13着/18頭+0.7秒 03/14 1阪神710R 4着/11頭+0.4秒 03/08 1阪神610R 5着/14頭+0.2秒 09/06 4阪神110R 2着/12頭+0.0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 8.3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) +89% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
15	ショウナンアデイブ	田山	実99.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調／456日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟511R 13着/16頭+1.4秒 05/17 1新潟511R 13着/16頭+1.4秒 05/17 1新潟511R 13着/16頭+1.4秒 05/17 1新潟511R 13着/16頭+1.4秒 05/17 1新潟511R 13着/16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 13.0着 (不振) △ 当競馬場適性 96走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 456日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +363% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (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。
16	カンシン	団野	実98.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／112日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京29R 1着/16頭勝利 03/29 3中山210R 2着/15頭+0.1秒 01/17 1中山612R 1着/16頭勝利 11/02 3京都1112R 4着/12頭+0.1秒 10/05 3京都212R 3着/16頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 112日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +342% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (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

サトノシャイニング

騎手コレット

単勝オッズ

2.9倍

AI期待値

-68%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3ラヴァンダ

5.6倍

EV -49%

▲10ナムラコスモス

7.3倍

EV -35%

出走馬全16頭

×12

サトノシャイニング

コレット

2.9倍

-68%

›

○3

ラヴァンダ

岩田望

5.6倍

-49%

›

▲10

ナムラコスモス

田口

7.3倍

-35%

›

△9

リリージョワ

浜中

7.9倍

-37%

›

△5

ミニトランザット

松山

8.8倍

-31%

›

△6

キープカルム

柴田裕

17.2倍

+10%

›

▽11

チェルビアット

吉村

13.4倍

-16%

›

▽7

カネラフィーナ

石川

23.2倍

+34%

›

▽4

カズミクラーシュ

Ｍデムーロ

20.4倍

+13%

›

▽8

スイープアワーズ

国分優

24.2倍

+23%

›

▽14

ミナデオロ

西塚

39.9倍

+89%

›

▽15

ショウナンアデイブ

田山

99.0倍

+363%

›

▽1

ブエナオンダ

菱田

45.2倍

+110%

›

▽16

カンシン

団野

98.8倍

+342%

›

▽2

ファントムシーフ

幸

49.8倍

+122%

›

▽13

ケイズレーヴ

渡辺竜

270.8倍

+878%

›

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