中京 4R 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

4R 中京競馬場　発走 11:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ゴリョウセイ	コレット	実3.2	B◎ A×勝率10% EV-67% 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走平均8.7着と低調／175日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1阪神34R 13着/14頭+3.6秒 02/07 1小倉56R 11着/18頭+2.0秒 12/13 5阪神37R 2着/8頭+0.5秒 11/22 4京都55R 11着/17頭+1.6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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 175日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.4% (オッズ暗示: 31.2%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 10.1% / 期待値 -68% ※ 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	バーバラップ	☆田山	実34.5	B▽ A▽勝率4% EV+54% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.5着と低調／76日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神23R 9着/16頭+2.2秒 05/03 1新潟25R 12着/14頭+0.7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 10.5着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.5% / 期待値 +54% ※ 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	テンダーワーズ	▲川端	実26.8	B▽ A▽勝率5% EV+28% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（91日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都94R 6着/17頭+1.0秒 05/03 3京都45R 5着/11頭+0.5秒 01/12 1京都55R 10着/18頭+1.5秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.8% / 期待値 +29% ※ 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	ウォータールスール	太宰	実33.4	B▽ A▽勝率5% EV+67% 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／210日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1小倉16R 11着/18頭+1.4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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 210日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.0% / 期待値 +68% ※ 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	ウイントリベルガ	泉谷	実35.0	B▽ A▽勝率5% EV+60% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 11位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.6% / 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	スーパービジー	幸	実34.1	B▽ A▽勝率5% EV+60% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都35R 6着/13頭+0.6秒 04/18 2阪神74R 9着/18頭+0.8秒 12/06 5阪神14R 9着/9頭+3.2秒 11/16 4京都43R 11着/15頭+2.1秒 11/02 3京都113R 14着/16頭+3.8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 8.0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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.7% / 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。
7	ウィスピア	国分恭	実112.7	B× A▽勝率4% EV+323% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都123R 6着/16頭+1.1秒 04/26 3京都22R 9着/15頭+2.0秒 01/24 1小倉16R 14着/18頭+2.0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 9.7着 (不振) × 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 0.4% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 3.8% / 期待値 +323% ※ 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	スピーチバルーン	団野	実71.6	B▽ A▽勝率4% EV+191% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.5着と低調／203日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉32R 9着/18頭+1.1秒 11/15 4京都35R 14着/18頭+2.3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 11.5着 (不振) △ ローテーション 203日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.1% / 期待値 +192% ※ 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	アスクブームキセキ	菱田	実6.3	B△ A△勝率8% EV-46% 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10.0着と低調／111日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟25R 11着/14頭+0.6秒 02/21 1阪神15R 14着/18頭+1.1秒 12/20 5阪神53R 5着/18頭+0.4秒 12/07 5阪神25R 5着/17頭+0.6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) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 111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 14.0% (オッズ暗示: 15.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.4% / 期待値 -47% ※ 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	ダイヤモンドエルザ	△柴田裕	実201.1	B▽ A▽勝率4% EV+647% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均16.0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 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 16.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 3.7% / 期待値 +648% ※ 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	シンゼンイセ	城戸	実233.5	B× A▽勝率4% EV+768% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着／114日ぶりの実戦）
前5走 04/30 笠松8R 3着/10頭+1.8秒 03/28 2阪神13R 11着/16頭+1.7秒 03/15 1阪神83R 8着/16頭+1.6秒 02/21 1阪神13R 11着/15頭+1.9秒 02/07 2京都33R 8着/14頭+1.3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 7.3着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 114日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 17位 / 勝率 3.7% / 期待値 +768% ※ 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	ノブレスラブリエ	松若	実15.7	B△ A△勝率6% EV+0% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／80日ぶりの実戦）
前5走 06/03 船橋7R 9着/10頭+5.3秒 04/26 1福島65R 7着/15頭+0.5秒 10/18 4東京65R 10着/16頭+1.2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 8.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 6.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.4% / 期待値 +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。
13	メイショウユウゲン	▲森田	実131.1	B× A▽勝率4% EV+387% 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／98日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都73R 13着/18頭+1.1秒 02/22 1阪神25R 11着/13頭+2.5秒 02/07 2京都34R 15着/16頭+4.6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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13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) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 3.7% / 期待値 +387% ※ 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	ゴッドアミーラ	角田和	実68.8	B▽ A▽勝率4% EV+205% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.0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 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.4% / 期待値 +206% ※ 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	ペガサスジルシ	西村淳	実4.1	B○ A○勝率10% EV-60% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（76日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神26R 7着/16頭+1.3秒 05/23 3京都95R 2着/14頭+0.0秒 03/29 1中京65R 3着/16頭+0.3秒 10/25 3京都85R 9着/14頭+1.9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 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.3% (オッズ暗示: 24.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.5% / 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。
16	バンブラボー	秋山稔	実264.9	B× A▽勝率4% EV+884% 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／126日ぶりの実戦）
前5走 04/18 3中山74R 9着/13頭+2.1秒 04/04 2阪神33R 12着/14頭+3.4秒 03/21 1中京31R 10着/13頭+3.2秒 02/14 2京都55R 10着/14頭+5.4秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) △ ローテーション 126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 0.2% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 18位 / 勝率 3.7% / 期待値 +885% ※ 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。
17	ウェイヴムーン	田口	実4.4	B▲ A▲勝率9% EV-59% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（76日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神23R 13着/16頭+3.3秒 05/16 1新潟51R 4着/15頭+0.6秒 04/25 2東京13R 4着/13頭+1.7秒 03/07 1阪神53R 9着/13頭+2.1秒 02/14 2京都55R 5着/14頭+2.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.1% (オッズ暗示: 22.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.2% / 期待値 -59% ※ 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。
18	マイネルホウセン	吉村	実19.6	B△ A△勝率6% EV+8% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.3着と低調／210日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1京都85R 9着/18頭+1.3秒 12/28 5阪神83R 18着/18頭+3.5秒 09/15 4阪神53R 4着/5頭+1.1秒 08/24 4中京25R 4着/5頭+0.8秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) △ ローテーション 210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 4.6% (オッズ暗示: 5.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.5% / 期待値 +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 ×

ゴリョウセイ

騎手コレット

単勝オッズ

3.2倍

AI期待値

-21%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○15ペガサスジルシ

4.1倍

EV -16%

▲A:▲17ウェイヴムーン

4.4倍

EV -29%

出走馬全18頭

◎A:×1

ゴリョウセイ

コレット

3.2倍

-21%

›

○A:○15

ペガサスジルシ

西村淳

4.1倍

-16%

›

▲A:▲17

ウェイヴムーン

田口

4.4倍

-29%

›

△A:△9

アスクブームキセキ

菱田

6.3倍

-11%

›

△A:△12

ノブレスラブリエ

松若

15.7倍

-26%

›

△A:△18

マイネルホウセン

吉村

19.6倍

-10%

›

▽A:▽3

テンダーワーズ

▲川端

26.8倍

-11%

›

▽A:▽4

ウォータールスール

太宰

33.4倍

-4%

›

▽A:▽6

スーパービジー

幸

34.1倍

-28%

›

▽A:▽2

バーバラップ

☆田山

34.5倍

-27%

›

▽A:▽5

ウイントリベルガ

泉谷

35.0倍

-26%

›

▽A:▽14

ゴッドアミーラ

角田和

68.8倍

-13%

›

▽A:▽8

スピーチバルーン

団野

71.6倍

-37%

›

×A:▽7

ウィスピア

国分恭

112.7倍

-50%

›

▽A:▽10

ダイヤモンドエルザ

△柴田裕

201.1倍

-29%

›

×A:▽13

メイショウユウゲン

▲森田

131.1倍

-66%

›

×A:▽11

シンゼンイセ

城戸

233.5倍

-56%

›

×A:▽16

バンブラボー

秋山稔

264.9倍

-50%

›

💡 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

4R 中京競馬場　発走 11:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ゴリョウセイ	コレット	実3.2	×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走平均8.7着と低調／175日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1阪神34R 13着/14頭+3.6秒 02/07 1小倉56R 11着/18頭+2.0秒 12/13 5阪神37R 2着/8頭+0.5秒 11/22 4京都55R 11着/17頭+1.6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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 175日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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	バーバラップ	☆田山	実34.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.5着と低調／76日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神23R 9着/16頭+2.2秒 05/03 1新潟25R 12着/14頭+0.7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 10.5着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +54% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (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。
3	テンダーワーズ	▲川端	実26.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（91日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都94R 6着/17頭+1.0秒 05/03 3京都45R 5着/11頭+0.5秒 01/12 1京都55R 10着/18頭+1.5秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0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) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.8% (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	ウォータールスール	太宰	実33.4	▽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／210日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1小倉16R 11着/18頭+1.4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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 210日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +67% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.0% (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。
5	ウイントリベルガ	泉谷	実35.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 10位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +60% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (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。
6	スーパービジー	幸	実34.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都35R 6着/13頭+0.6秒 04/18 2阪神74R 9着/18頭+0.8秒 12/06 5阪神14R 9着/9頭+3.2秒 11/16 4京都43R 11着/15頭+2.1秒 11/02 3京都113R 14着/16頭+3.8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 8.0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) +60% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (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	ウィスピア	国分恭	実112.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都123R 6着/16頭+1.1秒 04/26 3京都22R 9着/15頭+2.0秒 01/24 1小倉16R 14着/18頭+2.0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 9.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +323% (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。
8	スピーチバルーン	団野	実71.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.5着と低調／203日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉32R 9着/18頭+1.1秒 11/15 4京都35R 14着/18頭+2.3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 11.5着 (不振) △ ローテーション 203日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +191% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (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。
9	アスクブームキセキ	菱田	実6.3	△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10.0着と低調／111日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟25R 11着/14頭+0.6秒 02/21 1阪神15R 14着/18頭+1.1秒 12/20 5阪神53R 5着/18頭+0.4秒 12/07 5阪神25R 5着/17頭+0.6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) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 111日休養明け × 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 8.4% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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。
10	ダイヤモンドエルザ	△柴田裕	実201.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均16.0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 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 16.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +647% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.7% (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。
11	シンゼンイセ	城戸	実233.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着／114日ぶりの実戦）
前5走 04/30 笠松8R 3着/10頭+1.8秒 03/28 2阪神13R 11着/16頭+1.7秒 03/15 1阪神83R 8着/16頭+1.6秒 02/21 1阪神13R 11着/15頭+1.9秒 02/07 2京都33R 8着/14頭+1.3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 7.3着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 114日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +768% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.7% (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。
12	ノブレスラブリエ	松若	実15.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／80日ぶりの実戦）
前5走 06/03 船橋7R 9着/10頭+5.3秒 04/26 1福島65R 7着/15頭+0.5秒 10/18 4東京65R 10着/16頭+1.2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 8.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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。
13	メイショウユウゲン	▲森田	実131.1	▽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／98日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都73R 13着/18頭+1.1秒 02/22 1阪神25R 11着/13頭+2.5秒 02/07 2京都34R 15着/16頭+4.6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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13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) +387% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.7% (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	ゴッドアミーラ	角田和	実68.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.0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 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +205% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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	ペガサスジルシ	西村淳	実4.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（76日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神26R 7着/16頭+1.3秒 05/23 3京都95R 2着/14頭+0.0秒 03/29 1中京65R 3着/16頭+0.3秒 10/25 3京都85R 9着/14頭+1.9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 4.0着 × 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 9.5% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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	バンブラボー	秋山稔	実264.9	▽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／126日ぶりの実戦）
前5走 04/18 3中山74R 9着/13頭+2.1秒 04/04 2阪神33R 12着/14頭+3.4秒 03/21 1中京31R 10着/13頭+3.2秒 02/14 2京都55R 10着/14頭+5.4秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) △ ローテーション 126日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +884% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.7% (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。
17	ウェイヴムーン	田口	実4.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（76日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神23R 13着/16頭+3.3秒 05/16 1新潟51R 4着/15頭+0.6秒 04/25 2東京13R 4着/13頭+1.7秒 03/07 1阪神53R 9着/13頭+2.1秒 02/14 2京都55R 5着/14頭+2.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 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 9.2% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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。
18	マイネルホウセン	吉村	実19.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.3着と低調／210日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1京都85R 9着/18頭+1.3秒 12/28 5阪神83R 18着/18頭+3.5秒 09/15 4阪神53R 4着/5頭+1.1秒 08/24 4中京25R 4着/5頭+0.8秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) △ ローテーション 210日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ゴリョウセイ

騎手コレット

単勝オッズ

3.2倍

AI期待値

-67%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○15ペガサスジルシ

4.1倍

EV -60%

▲17ウェイヴムーン

4.4倍

EV -59%

出走馬全18頭

×1

ゴリョウセイ

コレット

3.2倍

-67%

›

○15

ペガサスジルシ

西村淳

4.1倍

-60%

›

▲17

ウェイヴムーン

田口

4.4倍

-59%

›

△9

アスクブームキセキ

菱田

6.3倍

-46%

›

△12

ノブレスラブリエ

松若

15.7倍

+0%

›

△18

マイネルホウセン

吉村

19.6倍

+8%

›

▽4

ウォータールスール

太宰

33.4倍

+67%

›

▽3

テンダーワーズ

▲川端

26.8倍

+28%

›

▽6

スーパービジー

幸

34.1倍

+60%

›

▽5

ウイントリベルガ

泉谷

35.0倍

+60%

›

▽2

バーバラップ

☆田山

34.5倍

+54%

›

▽14

ゴッドアミーラ

角田和

68.8倍

+205%

›

▽8

スピーチバルーン

団野

71.6倍

+191%

›

▽7

ウィスピア

国分恭

112.7倍

+323%

›

▽13

メイショウユウゲン

▲森田

131.1倍

+387%

›

▽10

ダイヤモンドエルザ

△柴田裕

201.1倍

+647%

›

▽11

シンゼンイセ

城戸

233.5倍

+768%

›

▽16

バンブラボー

秋山稔

264.9倍

+884%

›

💡 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

両モデルとも見送り

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項