中京 10R 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

10R 中京競馬場　発走 17:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オーケーリアン	富田	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走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／91日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟66R 1着/13頭勝利 05/02 1新潟12R 5着/15頭+1.4秒 03/15 1阪神81R 6着/16頭+1.3秒 02/22 1阪神24R 2着/14頭+0.9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 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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12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	マリーヌ推奨	コレット	実18.2	B△ A△勝率8% EV+38% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+80%の中穴候補（当競馬場4走で勝率25%と適性高）
前5走 05/03 1新潟27R 9着/16頭+0.8秒 03/28 1中京57R 11着/15頭+0.7秒 10/26 4新潟49R 7着/14頭+0.9秒 08/30 4中京312R 8着/12頭+1.8秒 08/09 3中京59R 5着/9頭+2.3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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 105日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +80% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 5.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.6% / 期待値 +39% ※ 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	ルルフィーユ	▲森田	実113.7	B× A▽勝率4% EV+337% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟84R 12着/13頭+9.9秒 02/22 1小倉104R 9着/12頭+2.8秒 11/09 4京都26R 13着/16頭+2.6秒 10/13 3京都57R 11着/15頭+1.6秒 08/30 佐賀5R 1着/9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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 3.8% / 期待値 +338% ※ 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	ベルソテイラ	☆田山	実2.1	B🌟◎ A×勝率11% EV-76% 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走で勝率33%と好調／98日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都67R 4着/12頭+1.0秒 04/19 1福島42R 1着/15頭勝利 12/14 5中京45R 2着/13頭+0.5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) △ ローテーション 98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 35.9% (オッズ暗示: 47.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 11.2% / 期待値 -76% ※ 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	ザラタン	△柴田裕	実13.4	B△ A▽勝率7% EV-9% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率33%と適性高／70日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神27R 5着/16頭+0.5秒 05/16 1新潟58R 2着/9頭+0.4秒 04/26 1福島67R 8着/15頭+0.8秒 02/22 1小倉1012R 11着/18頭+0.9秒 12/06 5阪神112R 8着/15頭+0.6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 5.0着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) × 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 4.1% (オッズ暗示: 7.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.8% / 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。
6	バシリス	渡辺竜	実34.3	B▽ A▽勝率6% EV+92% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（78日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都116R 4着/12頭+0.8秒 05/17 1新潟612R 10着/11頭+2.6秒 05/02 3京都36R 7着/11頭+1.1秒 04/04 2阪神37R 6着/9頭+1.0秒 03/21 1阪神97R 2着/11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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.6% / 期待値 +92% ※ 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	ガールズデイアウト	岩田望	実13.9	B▽ A△勝率7% EV-4% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（350日ぶりの実戦）
前5走 08/31 2札幌48R 5着/13頭+0.5秒 08/09 1札幌58R 5着/11頭+0.5秒 07/27 1札幌27R 8着/13頭+1.3秒 04/19 2阪神71R 1着/16頭勝利 04/05 2阪神31R 2着/16頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 △ ローテーション 350日休養明け × 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 4.0% (オッズ暗示: 7.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.8% / 期待値 -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。
8	ティエラレイナ	角田和	実7.9	B▲ A▲勝率8% EV-34% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／196日ぶりの実戦）
前5走 02/01 2京都24R 1着/16頭勝利 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 196日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.3% (オッズ暗示: 12.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.3% / 期待値 -35% ※ 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	アーデルリーベ	亀田	実41.7	B× A▽勝率4% EV+84% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 04/26 1福島67R 6着/15頭+0.6秒 01/04 1京都18R 10着/16頭+1.0秒 10/18 3京都612R 14着/15頭+1.4秒 10/13 3京都512R 14着/16頭+1.9秒 08/03 3中京410R 4着/16頭+0.9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 10.0着 (不振) △ ローテーション 112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 1.1% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.4% / 期待値 +84% ※ 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	ヴァイヴァーイ	田口	実25.7	B× A▽勝率5% EV+27% 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／84日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都106R 10着/15頭+2.0秒 05/10 1新潟41R 1着/15頭勝利 03/28 1中京52R 3着/13頭+0.5秒 03/22 1中京41R 4着/14頭+0.9秒 01/11 1京都42R 8着/16頭+1.5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) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 3.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.0% / 期待値 +28% ※ 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	エイコーンドリーム推奨	鮫島良	実15.4	B△ A△勝率8% EV+15% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+52%の中穴候補（直近3走勝率50%と絶好調）
前5走 03/08 1阪神65R 8着/16頭+1.0秒 02/21 1阪神14R 1着/14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戦の調子勝率 50% (絶好調) △ ローテーション 161日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 6.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.5% / 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	ローズゴジャール	城戸	実182.0	B× A▽勝率4% EV+587% 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走平均8.3着と低調／182日ぶりの実戦）
前5走 02/15 2京都67R 10着/13頭+3.4秒 01/24 1京都87R 11着/11頭+1.6秒 01/12 1京都56R 4着/9頭+0.4秒 12/13 5中京33R 7着/12頭+1.5秒 10/04 3京都14R 10着/14頭+1.4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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 182日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (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 3.8% / 期待値 +587% ※ 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	リポジノ	中井	実36.6	B▽ A▽勝率5% EV+101% 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走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/15 園田12R 1着/11頭勝利 04/21 園田9R 1着/7頭勝利 04/07 園田8R 2着/9頭+1.8秒 12/11 園田12R 7着/12頭+1.7秒 11/19 園田9R 1着/10頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 93日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.5% / 期待値 +101% ※ 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	クレマチス	松若	実5.7	B○ A○勝率9% EV-48% 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／70日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神27R 6着/16頭+0.5秒 03/21 1阪神91R 1着/10頭勝利 12/14 5阪神41R 5着/11頭+1.5秒 11/22 3福島51R 7着/14頭+1.4秒 11/01 3京都106R 5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 33% (上り調子) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.5% (オッズ暗示: 17.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.0% / 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。
15	ブラッドムーン	◇永島	実70.0	B▽ A▽勝率4% EV+194% 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 05/24 3京都101R 5着/15頭+1.4秒 05/02 1新潟12R 7着/15頭+1.6秒 01/24 1京都81R 8着/12頭+0.8秒 01/05 1京都21R 10着/14頭+2.8秒 12/21 5阪神61R 8着/12頭+4.3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 6.7着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.2% / 期待値 +194% ※ 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	コズミックフレア	幸	実17.9	B▽ A▽勝率6% EV+3% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（147日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京41R 7着/14頭+1.8秒 03/01 1阪神41R 6着/13頭+2.1秒 11/08 4京都11R 5着/12頭+1.9秒 10/25 3京都86R 5着/16頭+0.7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 6.0着 △ ローテーション 147日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 5.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.8% / 期待値 +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。

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 ×

ベルソテイラ

騎手 ☆田山

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-24%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○14クレマチス

5.7倍

EV -34%

▲A:▲8ティエラレイナ

7.9倍

EV -10%

出走馬全16頭

◎A:×4

ベルソテイラ

☆田山

2.1倍

-24%

›

○A:○14

クレマチス

松若

5.7倍

-34%

›

▲A:▲8

ティエラレイナ

角田和

7.9倍

-10%

›

△A:△11

エイコーンドリーム

鮫島良

15.4倍

+52%

›

△A:△2

マリーヌ

コレット

18.2倍

+80%

›

△A:▽5

ザラタン

△柴田裕

13.4倍

-44%

›

▽A:△7

ガールズデイアウト

岩田望

13.9倍

-44%

›

▽A:▽16

コズミックフレア

幸

17.9倍

-29%

›

▽A:▽6

バシリス

渡辺竜

34.3倍

-15%

›

×A:▽10

ヴァイヴァーイ

田口

25.7倍

-53%

›

▽A:▽13

リポジノ

中井

36.6倍

-34%

›

×A:▽9

アーデルリーベ

亀田

41.7倍

-55%

›

×A:▽1

オーケーリアン

富田

45.2倍

-51%

›

▽A:▽15

ブラッドムーン

◇永島

70.0倍

-47%

›

×A:▽3

ルルフィーユ

▲森田

113.7倍

-75%

›

×A:▽12

ローズゴジャール

城戸

182.0倍

-70%

›

💡 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 2 マリーヌ実18.2倍期待値 +80% 推奨 10.1〜30.0倍 ¥200 ❌不的中
単勝 11 エイコーンドリーム実15.4倍期待値 +52% 推奨 10.1〜30.0倍 ¥200 ❌不的中2着

※ オッズは予測時点の値です。

10R 中京競馬場　発走 17:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オーケーリアン	富田	実45.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／91日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟66R 1着/13頭勝利 05/02 1新潟12R 5着/15頭+1.4秒 03/15 1阪神81R 6着/16頭+1.3秒 02/22 1阪神24R 2着/14頭+0.9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 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) +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	マリーヌ推奨	コレット	実18.2	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+38%の妙味（当競馬場4走で勝率25%と適性高）
前5走 05/03 1新潟27R 9着/16頭+0.8秒 03/28 1中京57R 11着/15頭+0.7秒 10/26 4新潟49R 7着/14頭+0.9秒 08/30 4中京312R 8着/12頭+1.8秒 08/09 3中京59R 5着/9頭+2.3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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 105日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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	ルルフィーユ	▲森田	実113.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟84R 12着/13頭+9.9秒 02/22 1小倉104R 9着/12頭+2.8秒 11/09 4京都26R 13着/16頭+2.6秒 10/13 3京都57R 11着/15頭+1.6秒 08/30 佐賀5R 1着/9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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +337% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.8% (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。
4	ベルソテイラ	☆田山	実2.1	×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走で勝率33%と好調／98日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都67R 4着/12頭+1.0秒 04/19 1福島42R 1着/15頭勝利 12/14 5中京45R 2着/13頭+0.5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) △ ローテーション 98日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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	ザラタン	△柴田裕	実13.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率33%と適性高／70日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神27R 5着/16頭+0.5秒 05/16 1新潟58R 2着/9頭+0.4秒 04/26 1福島67R 8着/15頭+0.8秒 02/22 1小倉1012R 11着/18頭+0.9秒 12/06 5阪神112R 8着/15頭+0.6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 5.0着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.8% (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。
6	バシリス	渡辺竜	実34.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（78日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都116R 4着/12頭+0.8秒 05/17 1新潟612R 10着/11頭+2.6秒 05/02 3京都36R 7着/11頭+1.1秒 04/04 2阪神37R 6着/9頭+1.0秒 03/21 1阪神97R 2着/11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 7.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +92% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (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。
7	ガールズデイアウト	岩田望	実13.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（350日ぶりの実戦）
前5走 08/31 2札幌48R 5着/13頭+0.5秒 08/09 1札幌58R 5着/11頭+0.5秒 07/27 1札幌27R 8着/13頭+1.3秒 04/19 2阪神71R 1着/16頭勝利 04/05 2阪神31R 2着/16頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 △ ローテーション 350日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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。
8	ティエラレイナ	角田和	実7.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／196日ぶりの実戦）
前5走 02/01 2京都24R 1着/16頭勝利 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 196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 8.3% (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。
9	アーデルリーベ	亀田	実41.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 04/26 1福島67R 6着/15頭+0.6秒 01/04 1京都18R 10着/16頭+1.0秒 10/18 3京都612R 14着/15頭+1.4秒 10/13 3京都512R 14着/16頭+1.9秒 08/03 3中京410R 4着/16頭+0.9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 10.0着 (不振) △ ローテーション 112日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +84% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
10	ヴァイヴァーイ	田口	実25.7	▽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／84日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都106R 10着/15頭+2.0秒 05/10 1新潟41R 1着/15頭勝利 03/28 1中京52R 3着/13頭+0.5秒 03/22 1中京41R 4着/14頭+0.9秒 01/11 1京都42R 8着/16頭+1.5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) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
11	エイコーンドリーム推奨	鮫島良	実15.4	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率50%と絶好調）
前5走 03/08 1阪神65R 8着/16頭+1.0秒 02/21 1阪神14R 1着/14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戦の調子勝率 50% (絶好調) △ ローテーション 161日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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	ローズゴジャール	城戸	実182.0	▽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走平均8.3着と低調／182日ぶりの実戦）
前5走 02/15 2京都67R 10着/13頭+3.4秒 01/24 1京都87R 11着/11頭+1.6秒 01/12 1京都56R 4着/9頭+0.4秒 12/13 5中京33R 7着/12頭+1.5秒 10/04 3京都14R 10着/14頭+1.4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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 182日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +587% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.8% (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。
13	リポジノ	中井	実36.6	▽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走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/15 園田12R 1着/11頭勝利 04/21 園田9R 1着/7頭勝利 04/07 園田8R 2着/9頭+1.8秒 12/11 園田12R 7着/12頭+1.7秒 11/19 園田9R 1着/10頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 93日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +101% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
14	クレマチス	松若	実5.7	○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／70日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神27R 6着/16頭+0.5秒 03/21 1阪神91R 1着/10頭勝利 12/14 5阪神41R 5着/11頭+1.5秒 11/22 3福島51R 7着/14頭+1.4秒 11/01 3京都106R 5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 33% (上り調子) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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	ブラッドムーン	◇永島	実70.0	▽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 05/24 3京都101R 5着/15頭+1.4秒 05/02 1新潟12R 7着/15頭+1.6秒 01/24 1京都81R 8着/12頭+0.8秒 01/05 1京都21R 10着/14頭+2.8秒 12/21 5阪神61R 8着/12頭+4.3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 6.7着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +194% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
16	コズミックフレア	幸	実17.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（147日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京41R 7着/14頭+1.8秒 03/01 1阪神41R 6着/13頭+2.1秒 11/08 4京都11R 5着/12頭+1.9秒 10/25 3京都86R 5着/16頭+0.7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 6.0着 △ ローテーション 147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 5.8% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ベルソテイラ

騎手 ☆田山

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-76%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○14クレマチス

5.7倍

EV -48%

▲8ティエラレイナ

7.9倍

EV -34%

出走馬全16頭

×4

ベルソテイラ

☆田山

2.1倍

-76%

›

○14

クレマチス

松若

5.7倍

-48%

›

▲8

ティエラレイナ

角田和

7.9倍

-34%

›

△2

マリーヌ

コレット

18.2倍

+38%

›

△11

エイコーンドリーム

鮫島良

15.4倍

+15%

›

△7

ガールズデイアウト

岩田望

13.9倍

-4%

›

▽5

ザラタン

△柴田裕

13.4倍

-9%

›

▽16

コズミックフレア

幸

17.9倍

+3%

›

▽6

バシリス

渡辺竜

34.3倍

+92%

›

▽13

リポジノ

中井

36.6倍

+101%

›

▽10

ヴァイヴァーイ

田口

25.7倍

+27%

›

▽1

オーケーリアン

富田

45.2倍

+110%

›

▽9

アーデルリーベ

亀田

41.7倍

+84%

›

▽15

ブラッドムーン

◇永島

70.0倍

+194%

›

▽3

ルルフィーユ

▲森田

113.7倍

+337%

›

▽12

ローズゴジャール

城戸

182.0倍

+587%

›

💡 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)

見送り

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 2 マリーヌ実18.2倍期待値 +39% 推奨 13.1〜30.0倍 ¥200 ❌不的中
単勝 11 エイコーンドリーム実15.4倍期待値 +16% 推奨 13.3〜30.0倍 ¥200 ❌不的中2着

※ オッズは予測時点の値です。

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