中京 8R 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

8R 中京競馬場　発走 16:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タマモジャスミン	田口	実28.6	B▽ A▽勝率5% EV+53% 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／169日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1小倉1110R 14着/16頭+1.7秒 02/14 1小倉77R 1着/16頭勝利 02/01 1小倉47R 4着/15頭+0.4秒 12/06 5中京13R 7着/15頭+0.4秒 11/16 3福島42R 2着/15頭+0.2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 14着 (大敗) △ ローテーション 169日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.4% / 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。
2	マキシマムビスタ	幸	実20.1	B▽ A▽勝率7% EV+33% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（154日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神88R 9着/11頭+1.7秒 02/22 1小倉1010R 8着/16頭+0.9秒 10/04 3京都112R 3着/13頭+0.5秒 07/13 2小倉67R 1着/16頭勝利 06/28 2小倉18R 6着/15頭+1.5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 6.7着 △ ローテーション 154日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 5.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.7% / 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。
3	ミクストベリーズ	浜中	実50.9	B▽ A▽勝率5% EV+134% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（98日ぶりの実戦）
前5走 05/10 2東京68R 9着/11頭+0.6秒 03/21 1中京39R 6着/10頭+0.6秒 02/22 1東京88R 7着/16頭+0.5秒 11/23 5東京512R 3着/18頭+0.2秒 10/18 4東京67R 1着/17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 7.3着 (不振) △ ローテーション 98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 2.0% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.6% / 期待値 +135% ※ 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	アスゴッド	中井	実95.0	B× A▽勝率4% EV+274% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／85日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都912R 8着/14頭+0.6秒 03/01 2中山212R 8着/16頭+1.2秒 02/14 2京都512R 1着/15頭勝利 02/01 1小倉43R 7着/14頭+0.5秒 11/15 3福島32R 11着/16頭+1.2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) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 3.9% / 期待値 +274% ※ 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	カナタコナタ	吉村	実9.6	B△ A△勝率8% EV-24% 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／70日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神29R 6着/16頭+0.8秒 04/26 3京都26R 1着/11頭勝利 01/11 1京都45R 7着/10頭+1.8秒 12/14 5阪神42R 1着/16頭勝利 10/26 4新潟43R 4着/10頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 10.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.9% / 期待値 -25% ※ 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	コスモストーム	秋山稔	実5.3	B○ A▲勝率9% EV-52% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（183日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京58R 8着/16頭+1.0秒 10/26 3京都912R 4着/16頭+0.5秒 10/05 3京都28R 4着/16頭+0.4秒 09/21 4阪神712R 2着/15頭+0.7秒 04/06 2阪神49R 3着/15頭+0.3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 5.3着 △ ローテーション 183日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.1% (オッズ暗示: 18.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.9% / 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。
7	ラピダリア	西塚	実153.7	B× A▽勝率4% EV+455% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／98日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都612R 8着/14頭+0.8秒 04/26 2東京212R 12着/16頭+2.5秒 03/28 2阪神17R 1着/12頭勝利 03/14 1阪神77R 13着/16頭+1.9秒 11/30 4京都84R 7着/16頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 98日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (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 16位 / 勝率 3.6% / 期待値 +456% ※ 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	ジュルナール	田山	実14.0	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（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／84日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都1012R 1着/16頭勝利 03/15 1中京26R 10着/16頭+1.6秒 01/25 1小倉28R 11着/16頭+1.6秒 01/12 1京都56R 8着/9頭+1.3秒 11/16 3福島42R 9着/15頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 7.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.4% / 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。
9	ケープアグラス	永島	実128.1	B× A▽勝率4% 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10.3着と低調／155日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山512R 14着/16頭+1.1秒 01/17 1中山68R 12着/16頭+1.0秒 01/04 1中山112R 5着/16頭+0.6秒 12/13 5中山312R 3着/13頭+0.7秒 11/22 3福島510R 8着/16頭+1.1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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 155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 0.2% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 3.6% / 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。
10	ダノンキラウェア	岩田望	実3.5	B× A×勝率10% EV-64% 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（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着／85日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都912R 3着/14頭+0.2秒 04/18 2阪神79R 3着/14頭+0.5秒 03/21 1中京39R 5着/10頭+0.5秒 02/28 1阪神312R 7着/18頭+0.4秒 12/14 5阪神412R 3着/10頭+0.1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 3.7着 × 当競馬場適性 3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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.7% (オッズ暗示: 28.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 10.2% / 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。
11	ワンダーカモン	Ｍデムーロ	実32.3	B▽ A▽勝率5% EV+73% 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／直近3走平均8.7着と低調／78日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都1112R 8着/16頭+0.4秒 04/04 2阪神312R 10着/15頭+0.9秒 03/22 1阪神1012R 8着/12頭+1.4秒 01/25 1小倉210R 8着/16頭+0.9秒 11/23 5東京58R 8着/16頭+0.9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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.4% / 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。
12	ラインジーク	団野	実5.2	B▲ A○勝率9% EV-52% 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3着／84日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京106R 3着/14頭+0.2秒 04/05 3中山42R 1着/16頭勝利 03/15 1中京21R 2着/16頭+0.5秒 02/15 1東京61R 3着/16頭+1.5秒 11/30 5東京81R 3着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 12.8% (オッズ暗示: 19.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.0% / 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。
13	オコタンペ	富田	実121.1	B× A▽勝率4% EV+339% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率25%と適性高／92日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都712R 9着/15頭+0.5秒 05/03 2東京412R 6着/13頭+0.8秒 04/18 1福島311R 8着/15頭+1.3秒 12/06 5阪神18R 9着/16頭+0.9秒 11/02 4東京1112R 8着/13頭+0.8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 7.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 92日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 3.6% / 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。
14	アンビシャスヨシノ	角田和	実9.4	B△ A△勝率7% EV-29% 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／前走勝利の勢い／259日ぶりの実戦）
前5走 11/30 4京都84R 1着/16頭勝利 10/26 3京都96R 1着/11頭勝利 07/19 1函館114R 4着/15頭+0.8秒 06/29 1函館63R 5着/12頭+0.5秒 06/14 1函館11R 4着/16頭+0.8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 259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 11.2% (オッズ暗示: 10.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.5% / 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。
15	メイショウタムシバ	菱田	実18.8	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（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走平均8.7着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都612R 12着/14頭+1.3秒 04/18 2阪神79R 12着/14頭+1.6秒 03/29 1中京612R 2着/16頭+0.1秒 11/09 4京都28R 5着/16頭+0.7秒 10/12 3京都48R 4着/14頭+1.0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 8.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 98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 4.7% (オッズ暗示: 5.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.9% / 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。
16	アリエスキング推奨	国分優	実10.9	B△ A△勝率8% EV-18% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+39%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/31 3京都129R 5着/10頭+1.0秒 04/12 2阪神68R 4着/11頭+0.3秒 11/02 4東京1112R 11着/13頭+1.0秒 10/19 3京都712R 11着/14頭+2.1秒 08/10 3中京68R 3着/12頭+0.5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 6.7着 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 9.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.5% / 期待値 -18% ※ 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 ×

ダノンキラウェア

騎手岩田望

単勝オッズ

3.5倍

AI期待値

-52%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲6コスモストーム

5.3倍

EV -30%

▲A:○12ラインジーク

5.2倍

EV -33%

出走馬全16頭

×A:×10

ダノンキラウェア

岩田望

3.5倍

-52%

›

○A:▲6

コスモストーム

秋山稔

5.3倍

-30%

›

▲A:○12

ラインジーク

団野

5.2倍

-33%

›

△A:△5

カナタコナタ

吉村

9.6倍

+22%

›

△A:△16

アリエスキング

国分優

10.9倍

+39%

›

△A:△14

アンビシャスヨシノ

角田和

9.4倍

+5%

›

▽A:▽8

ジュルナール

田山

14.0倍

-22%

›

▽A:▽15

メイショウタムシバ

菱田

18.8倍

-11%

›

▽A:▽2

マキシマムビスタ

幸

20.1倍

-5%

›

▽A:▽1

タマモジャスミン

田口

28.6倍

-20%

›

▽A:▽11

ワンダーカモン

Ｍデムーロ

32.3倍

-9%

›

▽A:▽3

ミクストベリーズ

浜中

50.9倍

+3%

›

×A:▽4

アスゴッド

中井

95.0倍

-59%

›

×A:▽9

ケープアグラス

永島

128.1倍

-68%

›

×A:▽13

オコタンペ

富田

121.1倍

-77%

›

×A:▽7

ラピダリア

西塚

153.7倍

-72%

›

💡 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)

見送り

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 16 アリエスキング実10.9倍期待値 +39% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

8R 中京競馬場　発走 16:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タマモジャスミン	田口	実28.6	▽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／169日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1小倉1110R 14着/16頭+1.7秒 02/14 1小倉77R 1着/16頭勝利 02/01 1小倉47R 4着/15頭+0.4秒 12/06 5中京13R 7着/15頭+0.4秒 11/16 3福島42R 2着/15頭+0.2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 14着 (大敗) △ ローテーション 169日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +53% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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。
2	マキシマムビスタ	幸	実20.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（154日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神88R 9着/11頭+1.7秒 02/22 1小倉1010R 8着/16頭+0.9秒 10/04 3京都112R 3着/13頭+0.5秒 07/13 2小倉67R 1着/16頭勝利 06/28 2小倉18R 6着/15頭+1.5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 6.7着 △ ローテーション 154日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 6.7% (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。
3	ミクストベリーズ	浜中	実50.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（98日ぶりの実戦）
前5走 05/10 2東京68R 9着/11頭+0.6秒 03/21 1中京39R 6着/10頭+0.6秒 02/22 1東京88R 7着/16頭+0.5秒 11/23 5東京512R 3着/18頭+0.2秒 10/18 4東京67R 1着/17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 7.3着 (不振) △ ローテーション 98日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +134% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (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。
4	アスゴッド	中井	実95.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／85日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都912R 8着/14頭+0.6秒 03/01 2中山212R 8着/16頭+1.2秒 02/14 2京都512R 1着/15頭勝利 02/01 1小倉43R 7着/14頭+0.5秒 11/15 3福島32R 11着/16頭+1.2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) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +274% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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	カナタコナタ	吉村	実9.6	△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／70日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神29R 6着/16頭+0.8秒 04/26 3京都26R 1着/11頭勝利 01/11 1京都45R 7着/10頭+1.8秒 12/14 5阪神42R 1着/16頭勝利 10/26 4新潟43R 4着/10頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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	コスモストーム	秋山稔	実5.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（183日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京58R 8着/16頭+1.0秒 10/26 3京都912R 4着/16頭+0.5秒 10/05 3京都28R 4着/16頭+0.4秒 09/21 4阪神712R 2着/15頭+0.7秒 04/06 2阪神49R 3着/15頭+0.3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 5.3着 △ ローテーション 183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 8.9% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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。
7	ラピダリア	西塚	実153.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／98日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都612R 8着/14頭+0.8秒 04/26 2東京212R 12着/16頭+2.5秒 03/28 2阪神17R 1着/12頭勝利 03/14 1阪神77R 13着/16頭+1.9秒 11/30 4京都84R 7着/16頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 98日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +455% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.6% (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。
8	ジュルナール	田山	実14.0	▽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／84日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都1012R 1着/16頭勝利 03/15 1中京26R 10着/16頭+1.6秒 01/25 1小倉28R 11着/16頭+1.6秒 01/12 1京都56R 8着/9頭+1.3秒 11/16 3福島42R 9着/15頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.4% (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。
9	ケープアグラス	永島	実128.1	▽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／155日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山512R 14着/16頭+1.1秒 01/17 1中山68R 12着/16頭+1.0秒 01/04 1中山112R 5着/16頭+0.6秒 12/13 5中山312R 3着/13頭+0.7秒 11/22 3福島510R 8着/16頭+1.1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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 155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 3.6% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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	ダノンキラウェア	岩田望	実3.5	×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（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着／85日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都912R 3着/14頭+0.2秒 04/18 2阪神79R 3着/14頭+0.5秒 03/21 1中京39R 5着/10頭+0.5秒 02/28 1阪神312R 7着/18頭+0.4秒 12/14 5阪神412R 3着/10頭+0.1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 3.7着 × 当競馬場適性 3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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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	ワンダーカモン	Ｍデムーロ	実32.3	▽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／直近3走平均8.7着と低調／78日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都1112R 8着/16頭+0.4秒 04/04 2阪神312R 10着/15頭+0.9秒 03/22 1阪神1012R 8着/12頭+1.4秒 01/25 1小倉210R 8着/16頭+0.9秒 11/23 5東京58R 8着/16頭+0.9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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) 🌟◎ 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 5.4% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
12	ラインジーク	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走で勝率33%と好調／前走3着／84日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京106R 3着/14頭+0.2秒 04/05 3中山42R 1着/16頭勝利 03/15 1中京21R 2着/16頭+0.5秒 02/15 1東京61R 3着/16頭+1.5秒 11/30 5東京81R 3着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 9.0% (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。
13	オコタンペ	富田	実121.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率25%と適性高／92日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都712R 9着/15頭+0.5秒 05/03 2東京412R 6着/13頭+0.8秒 04/18 1福島311R 8着/15頭+1.3秒 12/06 5阪神18R 9着/16頭+0.9秒 11/02 4東京1112R 8着/13頭+0.8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 7.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 92日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +339% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
14	アンビシャスヨシノ	角田和	実9.4	△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／前走勝利の勢い／259日ぶりの実戦）
前5走 11/30 4京都84R 1着/16頭勝利 10/26 3京都96R 1着/11頭勝利 07/19 1函館114R 4着/15頭+0.8秒 06/29 1函館63R 5着/12頭+0.5秒 06/14 1函館11R 4着/16頭+0.8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 259日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 10.6%) ※ 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	メイショウタムシバ	菱田	実18.8	▽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25%と適性高／直近3走平均8.7着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都612R 12着/14頭+1.3秒 04/18 2阪神79R 12着/14頭+1.6秒 03/29 1中京612R 2着/16頭+0.1秒 11/09 4京都28R 5着/16頭+0.7秒 10/12 3京都48R 4着/14頭+1.0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 8.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 98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 5.9% (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。
16	アリエスキング推奨	国分優	実10.9	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/31 3京都129R 5着/10頭+1.0秒 04/12 2阪神68R 4着/11頭+0.3秒 11/02 4東京1112R 11着/13頭+1.0秒 10/19 3京都712R 11着/14頭+2.1秒 08/10 3中京68R 3着/12頭+0.5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 6.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 9.2%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ダノンキラウェア

騎手岩田望

単勝オッズ

3.5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

○12ラインジーク

5.2倍

EV -52%

▲6コスモストーム

5.3倍

EV -52%

出走馬全16頭

×10

ダノンキラウェア

岩田望

3.5倍

-64%

›

○12

ラインジーク

団野

5.2倍

-52%

›

▲6

コスモストーム

秋山稔

5.3倍

-52%

›

△5

カナタコナタ

吉村

9.6倍

-24%

›

△16

アリエスキング

国分優

10.9倍

-18%

›

△14

アンビシャスヨシノ

角田和

9.4倍

-29%

›

▽2

マキシマムビスタ

幸

20.1倍

+33%

›

▽8

ジュルナール

田山

14.0倍

-10%

›

▽15

メイショウタムシバ

菱田

18.8倍

+10%

›

▽11

ワンダーカモン

Ｍデムーロ

32.3倍

+73%

›

▽1

タマモジャスミン

田口

28.6倍

+53%

›

▽3

ミクストベリーズ

浜中

50.9倍

+134%

›

▽4

アスゴッド

中井

95.0倍

+274%

›

▽13

オコタンペ

富田

121.1倍

+339%

›

▽9

ケープアグラス

永島

128.1倍

+363%

›

▽7

ラピダリア

西塚

153.7倍

+455%

›

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

A. 現行モデル (binary)

見送り

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 16 アリエスキング実10.9倍期待値 -18% 推奨 13.3〜30.0倍 ¥200 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

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