中京 11R 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

11R 中京競馬場　発走 18:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	グレゴリオ	石川	実73.7	B▽ A▽勝率4% EV+230% 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東京66R 7着/10頭+0.5秒 05/02 1新潟18R 9着/13頭+0.9秒 10/26 4新潟49R 3着/14頭+0.1秒 10/19 4新潟27R 2着/18頭+0.2秒 09/15 4中山54R 4着/16頭+0.4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 △ ローテーション 98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 0.7% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.5% / 期待値 +230% ※ 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	フルールジェンヌ	◇永島	実6.7	B▲ A▲勝率9% EV-37% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（147日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神105R 4着/11頭+0.2秒 03/07 1阪神511R 6着/18頭+0.4秒 01/17 1京都610R 6着/9頭+1.5秒 11/01 3京都1011R 10着/12頭+0.8秒 10/04 3京都19R 3着/8頭+0.1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 5.3着 △ ローテーション 147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 15.8% (オッズ暗示: 14.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.3% / 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。
3	フロンティエール	幸	実27.3	B▽ A▽勝率5% EV+46% 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 05/28 園田12R 1着/12頭勝利 05/05 園田7R 1着/10頭勝利 12/23 園田9R 7着/9頭+1.5秒 11/27 園田8R 6着/9頭+2.4秒 10/28 園田8R 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戦の調子勝率 67% (絶好調) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 2.4% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.4% / 期待値 +46% ※ 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	ベルフラム	角田和	実30.2	B△ A▽勝率6% EV+85% 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／98日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都67R 10着/12頭+3.2秒 03/21 1阪神96R 15着/16頭+3.6秒 02/21 1小倉99R 9着/10頭+0.8秒 11/16 3福島49R 15着/16頭+1.0秒 10/04 3京都19R 7着/8頭+0.9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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.1% / 期待値 +86% ※ 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	セルズパワー	コレット	実40.6	B▽ A▽勝率5% EV+95% 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1012R 5着/16頭+0.6秒 05/02 3京都38R 2着/13頭+0.7秒 03/14 1阪神77R 7着/16頭+1.5秒 02/14 2京都57R 4着/15頭+0.4秒 12/13 5阪神38R 14着/16頭+3.5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 4.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.8% / 期待値 +96% ※ 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	キョラムン	太宰	実29.9	B▽ A▽勝率6% EV+65% 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／113日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島57R 7着/12頭+0.8秒 02/22 1小倉1012R 6着/18頭+0.4秒 01/31 1小倉38R 4着/18頭+0.4秒 10/13 3京都57R 4着/15頭+0.7秒 09/14 4阪神412R 6着/16頭+1.9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 5.7着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 113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 2.4% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.6% / 期待値 +66% ※ 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	ルージュバロン	岩田望	実2.0	B🌟◎ A×勝率11% EV-77% 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／前走3着／71日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神112R 3着/16頭+0.1秒 05/16 3京都71R 1着/16頭勝利 03/21 1中京36R 5着/18頭+0.4秒 10/05 4東京25R 6着/15頭+0.7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) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 30.2% (オッズ暗示: 50.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 11.3% / 期待値 -77% ※ 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	ジョワイユノエル	浜中	実13.3	B▽ A△勝率7% EV-6% 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0%と苦戦傾向／92日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟59R 9着/16頭+1.0秒 03/28 1中京57R 4着/15頭+0.4秒 01/18 1京都712R 5着/8頭+0.3秒 12/21 5中京66R 5着/16頭+0.3秒 09/06 4阪神17R 6着/13頭+0.8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 6.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 92日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 7.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.0% / 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。
9	フィラーエ	国分恭	実73.4	B▽ A▽勝率4% EV+218% 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／84日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都105R 6着/9頭+0.5秒 04/25 1福島52R 1着/16頭勝利 02/21 1小倉96R 7着/16頭+0.9秒 12/27 5阪神74R 6着/15頭+0.7秒 11/09 4京都22R 7着/8頭+2.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 0.7% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.3% / 期待値 +219% ※ 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	ダノンフェルゼン	団野	実131.0	B× A▽勝率4% EV+399% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都1012R 15着/16頭+1.6秒 03/14 1阪神712R 6着/8頭+2.0秒 02/22 1阪神28R 11着/15頭+2.5秒 11/04 門別11R 5着/10頭+1.3秒 09/29 3中京91R 1着/10頭勝利
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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -79% (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 16位 / 勝率 3.8% / 期待値 +399% ※ 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	フォルナックス推奨	吉村	実16.1	B△ A△勝率8% EV+29% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+56%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 02/28 2中山16R 5着/9頭+0.9秒 01/12 1京都511R 7着/16頭+0.9秒 11/01 3京都103R 1着/8頭勝利 09/15 4阪神52R 3着/8頭+0.3秒 08/02 2新潟34R 8着/12頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 169日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +56% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 6.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.1% / 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。
12	ヴァージル	Ｍデムーロ	実13.1	B△ A△勝率7% EV-10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（120日ぶりの実戦）
前5走 04/18 2阪神77R 7着/14頭+0.5秒 03/29 2阪神27R 6着/14頭+0.5秒 02/08 1小倉612R 7着/18頭+0.3秒 11/09 4京都212R 5着/17頭+0.2秒 10/18 3京都612R 10着/15頭+0.5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 6.7着 △ ローテーション 120日休養明け × 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 3.9% (オッズ暗示: 7.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.8% / 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。
13	スウィッチインラヴ	松山	実6.0	B○ A○勝率10% EV-41% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（85日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都99R 5着/11頭+0.4秒 05/02 3京都37R 2着/12頭+0.1秒 01/17 1京都610R 9着/9頭+2.7秒 10/31 デルマー0R 11着/12頭 09/20 4阪神68R 2着/6頭+0.6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 5.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 20.6% (オッズ暗示: 16.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.7% / 期待値 -42% ※ 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	マイティキングダム	富田	実33.2	B▽ A▽勝率5% EV+55% 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／106日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都37R 6着/12頭+0.8秒 04/04 2阪神34R 1着/18頭勝利 03/14 1阪神74R 2着/18頭+0.2秒 01/12 1京都512R 6着/18頭+0.6秒 12/21 5中京64R 2着/17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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 106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 1.8% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.7% / 期待値 +56% ※ 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	キングケープ	西塚	実33.7	B▽ A▽勝率5% EV+58% 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／99日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都53R 1着/17頭勝利 04/25 3京都16R 3着/16頭+0.2秒 03/28 1中京53R 7着/16頭+0.8秒 12/14 5阪神42R 15着/16頭+5.4秒 09/07 4阪神25R 5着/6頭+2.5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 99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 1.8% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.7% / 期待値 +58% ※ 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	ブーディガ	田口	実128.0	B× A▽勝率4% EV+392% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／197日ぶりの実戦）
前5走 01/31 2京都112R 15着/17頭+1.5秒 01/10 1京都312R 6着/18頭+1.2秒 10/05 3京都26R 14着/14頭+9.5秒 09/06 4阪神17R 11着/13頭+2.9秒 08/10 3中京612R 14着/15頭+1.5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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 197日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -80% (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 3.8% / 期待値 +392% ※ 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 ×

ルージュバロン

騎手岩田望

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-39%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○13スウィッチインラヴ

6.0倍

EV +23%

▲A:▲2フルールジェンヌ

6.7倍

EV +5%

出走馬全16頭

◎A:×7

ルージュバロン

岩田望

2.0倍

-39%

›

○A:○13

スウィッチインラヴ

松山

6.0倍

+23%

›

▲A:▲2

フルールジェンヌ

◇永島

6.7倍

+5%

›

△A:△11

フォルナックス

吉村

16.1倍

+56%

›

△A:▽4

ベルフラム

角田和

30.2倍

+22%

›

△A:△12

ヴァージル

Ｍデムーロ

13.1倍

-49%

›

▽A:△8

ジョワイユノエル

浜中

13.3倍

-48%

›

▽A:▽3

フロンティエール

幸

27.3倍

-33%

›

▽A:▽6

キョラムン

太宰

29.9倍

-27%

›

▽A:▽14

マイティキングダム

富田

33.2倍

-41%

›

▽A:▽15

キングケープ

西塚

33.7倍

-40%

›

▽A:▽5

セルズパワー

コレット

40.6倍

-28%

›

▽A:▽9

フィラーエ

国分恭

73.4倍

-45%

›

▽A:▽1

グレゴリオ

石川

73.7倍

-45%

›

×A:▽16

ブーディガ

田口

128.0倍

-79%

›

×A:▽10

ダノンフェルゼン

団野

131.0倍

-79%

›

💡 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 11 フォルナックス実16.1倍期待値 +56% 推奨 10.3〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 11 フォルナックス実16.1倍期待値 +56% 推奨 10.3〜30.0倍 ¥200 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

11R 中京競馬場　発走 18:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	グレゴリオ	石川	実73.7	▽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東京66R 7着/10頭+0.5秒 05/02 1新潟18R 9着/13頭+0.9秒 10/26 4新潟49R 3着/14頭+0.1秒 10/19 4新潟27R 2着/18頭+0.2秒 09/15 4中山54R 4着/16頭+0.4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 △ ローテーション 98日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +230% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (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。
2	フルールジェンヌ	◇永島	実6.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（147日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神105R 4着/11頭+0.2秒 03/07 1阪神511R 6着/18頭+0.4秒 01/17 1京都610R 6着/9頭+1.5秒 11/01 3京都1011R 10着/12頭+0.8秒 10/04 3京都19R 3着/8頭+0.1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 5.3着 △ ローテーション 147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 9.3% (オッズ暗示: 14.9%) ※ 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	フロンティエール	幸	実27.3	▽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 05/28 園田12R 1着/12頭勝利 05/05 園田7R 1着/10頭勝利 12/23 園田9R 7着/9頭+1.5秒 11/27 園田8R 6着/9頭+2.4秒 10/28 園田8R 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戦の調子勝率 67% (絶好調) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
4	ベルフラム	角田和	実30.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都67R 10着/12頭+3.2秒 03/21 1阪神96R 15着/16頭+3.6秒 02/21 1小倉99R 9着/10頭+0.8秒 11/16 3福島49R 15着/16頭+1.0秒 10/04 3京都19R 7着/8頭+0.9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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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) +85% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。
5	セルズパワー	コレット	実40.6	▽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1012R 5着/16頭+0.6秒 05/02 3京都38R 2着/13頭+0.7秒 03/14 1阪神77R 7着/16頭+1.5秒 02/14 2京都57R 4着/15頭+0.4秒 12/13 5阪神38R 14着/16頭+3.5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 4.7着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +95% (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。
6	キョラムン	太宰	実29.9	▽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／113日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島57R 7着/12頭+0.8秒 02/22 1小倉1012R 6着/18頭+0.4秒 01/31 1小倉38R 4着/18頭+0.4秒 10/13 3京都57R 4着/15頭+0.7秒 09/14 4阪神412R 6着/16頭+1.9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 5.7着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 113日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +65% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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	ルージュバロン	岩田望	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（直近3走で勝率33%と好調／前走3着／71日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神112R 3着/16頭+0.1秒 05/16 3京都71R 1着/16頭勝利 03/21 1中京36R 5着/18頭+0.4秒 10/05 4東京25R 6着/15頭+0.7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) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.3% (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。
8	ジョワイユノエル	浜中	実13.3	△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0%と苦戦傾向／92日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟59R 9着/16頭+1.0秒 03/28 1中京57R 4着/15頭+0.4秒 01/18 1京都712R 5着/8頭+0.3秒 12/21 5中京66R 5着/16頭+0.3秒 09/06 4阪神17R 6着/13頭+0.8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 6.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 92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 7.0% (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。
9	フィラーエ	国分恭	実73.4	▽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／84日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都105R 6着/9頭+0.5秒 04/25 1福島52R 1着/16頭勝利 02/21 1小倉96R 7着/16頭+0.9秒 12/27 5阪神74R 6着/15頭+0.7秒 11/09 4京都22R 7着/8頭+2.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +218% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (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。
10	ダノンフェルゼン	団野	実131.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都1012R 15着/16頭+1.6秒 03/14 1阪神712R 6着/8頭+2.0秒 02/22 1阪神28R 11着/15頭+2.5秒 11/04 門別11R 5着/10頭+1.3秒 09/29 3中京91R 1着/10頭勝利
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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +399% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.8% (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。
11	フォルナックス推奨	吉村	実16.1	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 02/28 2中山16R 5着/9頭+0.9秒 01/12 1京都511R 7着/16頭+0.9秒 11/01 3京都103R 1着/8頭勝利 09/15 4阪神52R 3着/8頭+0.3秒 08/02 2新潟34R 8着/12頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 169日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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。
12	ヴァージル	Ｍデムーロ	実13.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（120日ぶりの実戦）
前5走 04/18 2阪神77R 7着/14頭+0.5秒 03/29 2阪神27R 6着/14頭+0.5秒 02/08 1小倉612R 7着/18頭+0.3秒 11/09 4京都212R 5着/17頭+0.2秒 10/18 3京都612R 10着/15頭+0.5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 6.7着 △ ローテーション 120日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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。
13	スウィッチインラヴ	松山	実6.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（85日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都99R 5着/11頭+0.4秒 05/02 3京都37R 2着/12頭+0.1秒 01/17 1京都610R 9着/9頭+2.7秒 10/31 デルマー0R 11着/12頭 09/20 4阪神68R 2着/6頭+0.6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 5.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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	マイティキングダム	富田	実33.2	▽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／106日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都37R 6着/12頭+0.8秒 04/04 2阪神34R 1着/18頭勝利 03/14 1阪神74R 2着/18頭+0.2秒 01/12 1京都512R 6着/18頭+0.6秒 12/21 5中京64R 2着/17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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 106日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +55% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
15	キングケープ	西塚	実33.7	▽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／99日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都53R 1着/17頭勝利 04/25 3京都16R 3着/16頭+0.2秒 03/28 1中京53R 7着/16頭+0.8秒 12/14 5阪神42R 15着/16頭+5.4秒 09/07 4阪神25R 5着/6頭+2.5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 99日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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	ブーディガ	田口	実128.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／197日ぶりの実戦）
前5走 01/31 2京都112R 15着/17頭+1.5秒 01/10 1京都312R 6着/18頭+1.2秒 10/05 3京都26R 14着/14頭+9.5秒 09/06 4阪神17R 11着/13頭+2.9秒 08/10 3中京612R 14着/15頭+1.5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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 197日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +392% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.8% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ルージュバロン

騎手岩田望

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-77%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○13スウィッチインラヴ

6.0倍

EV -41%

▲2フルールジェンヌ

6.7倍

EV -37%

出走馬全16頭

×7

ルージュバロン

岩田望

2.0倍

-77%

›

○13

スウィッチインラヴ

松山

6.0倍

-41%

›

▲2

フルールジェンヌ

◇永島

6.7倍

-37%

›

△11

フォルナックス

吉村

16.1倍

+29%

›

△8

ジョワイユノエル

浜中

13.3倍

-6%

›

△12

ヴァージル

Ｍデムーロ

13.1倍

-10%

›

▽4

ベルフラム

角田和

30.2倍

+85%

›

▽6

キョラムン

太宰

29.9倍

+65%

›

▽3

フロンティエール

幸

27.3倍

+46%

›

▽5

セルズパワー

コレット

40.6倍

+95%

›

▽15

キングケープ

西塚

33.7倍

+58%

›

▽14

マイティキングダム

富田

33.2倍

+55%

›

▽1

グレゴリオ

石川

73.7倍

+230%

›

▽9

フィラーエ

国分恭

73.4倍

+218%

›

▽16

ブーディガ

田口

128.0倍

+392%

›

▽10

ダノンフェルゼン

団野

131.0倍

+399%

›

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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)

単勝 11 フォルナックス実16.1倍期待値 +30% 推奨 12.4〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 11 フォルナックス実16.1倍期待値 +30% 推奨 12.4〜30.0倍 ¥200 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

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