中京 5R 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

5R 中京競馬場　発走 11:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ルージュラボーテ	☆田山	実86.2	B▽ A▽勝率5% EV+289% 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 1 ◎ 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 12位 (中位評価) × 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 0.7% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.5% / 期待値 +289% ※ 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	ナイトシンフォニー	秋山稔	実133.5	B× A▽勝率4% EV+432% 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 2 ◎ 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) -79% (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 14位 / 勝率 4.0% / 期待値 +432% ※ 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	ミーンアロット	▲森田	実162.5	B× A▽勝率4% EV+547% 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／83日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都121R 9着/16頭+2.3秒 03/01 1阪神41R 4着/13頭+1.4秒 02/10 2京都45R 12着/16頭+1.9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 8.3着 (不振) × 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: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 4.0% / 期待値 +548% ※ 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	スプレンドーレ	国分優	実55.0	B▽ A▽勝率5% EV+163% 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 4 ◎ 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.8% / 期待値 +163% ※ 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	エルヴィッタ	幸	実34.7	B▽ A▽勝率5% EV+71% 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／104日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟42R 12着/15頭+1.1秒 02/21 1阪神15R 18着/18頭+3.0秒 12/07 5中京25R 5着/17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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 104日休養明け × 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 1.7% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.0% / 期待値 +72% ※ 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	プレデンシア	田口	実9.5	B△ A△勝率8% EV-26% 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3.0着と安定／91日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都91R 4着/16頭+0.8秒 03/08 1阪神62R 3着/16頭+0.1秒 02/10 2京都41R 2着/16頭+0.1秒 01/18 1京都71R 4着/16頭+0.9秒 11/30 4京都81R 4着/16頭+0.5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 3.0着 (安定) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 10.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.8% / 期待値 -26% ※ 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	ブルーメンフェスト	国分恭	実196.7	B× A▽勝率4% EV+683% 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／385日ぶりの実戦）
前5走 08/02 1札幌35R 11着/11頭+4.1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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 385日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -70% (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 4.0% / 期待値 +684% ※ 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	ゼフィルス	西村淳	実33.2	B▽ A▽勝率5% EV+65% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／132日ぶりの実戦）
前5走 04/12 1福島25R 9着/16頭+0.7秒 01/24 1京都86R 7着/17頭+1.0秒 12/14 5阪神44R 10着/11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戦の調子平均 8.7着 (不振) △ ローテーション 132日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.0% / 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。
9	ノイエンブリエ	亀田	実52.0	B▽ A▽勝率5% EV+159% 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／202日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉45R 12着/18頭+1.9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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 202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 1.7% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.0% / 期待値 +159% ※ 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	タガノプディング	団野	実2.3	B🌟◎ A×勝率12% EV-72% 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2.7着と安定／前走2着／84日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都111R 2着/16頭+0.5秒 04/05 2阪神41R 4着/15頭+0.4秒 03/14 1阪神72R 2着/16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戦の調子平均 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 39.7% (オッズ暗示: 43.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 11.9% / 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。
11	ベストレイク	松若	実16.1	B△ A▽勝率6% EV+2% 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／77日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神11R 4着/16頭+1.1秒 02/01 2京都21R 11着/13頭+3.8秒 10/18 4東京65R 16着/16頭+2.2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 10.3着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 6.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.4% / 期待値 +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	キャスケード	長岡	実9.7	B△ A△勝率8% EV-21% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着／77日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神11R 3着/16頭+0.9秒 05/24 1新潟82R 5着/14頭+0.6秒 05/02 3京都31R 5着/16頭+1.0秒 03/08 1阪神62R 6着/16頭+0.5秒 02/10 2京都43R 14着/14頭+3.4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 4.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 10.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.1% / 期待値 -21% ※ 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	アルムアポジェ	菱田	実17.7	B▽ A△勝率6% EV+14% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.7着と安定／前走3着／77日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神12R 3着/16頭+0.4秒 04/26 3京都21R 2着/16頭+0.1秒 04/05 2阪神43R 3着/16頭+0.8秒 03/22 1中京42R 3着/16頭+1.4秒 03/07 1阪神52R 5着/16頭+1.1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 2.7着 (安定) ○ 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 3.8% (オッズ暗示: 5.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.5% / 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。
14	マカロンブルー	◇今村	実3.9	B○ A○勝率10% EV-59% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（97日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都81R 7着/14頭+1.0秒 05/02 1新潟12R 6着/15頭+1.6秒 12/14 5中京41R 3着/13頭+0.9秒 11/01 3京都106R 2着/16頭+0.5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 5.3着 △ ローテーション 97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 16.7% (オッズ暗示: 25.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.4% / 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。
15	ジュエルサンライズ	コレット	実8.9	B▲ A▲勝率8% EV-24% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（90日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟82R 7着/14頭+0.7秒 05/02 1新潟13R 5着/15頭+1.0秒 04/05 2阪神43R 8着/16頭+1.5秒 02/01 2京都22R 10着/15頭+1.6秒 01/12 1京都512R 11着/18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 6.7着 △ ローテーション 90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 10.8% (オッズ暗示: 11.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.5% / 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。
16	メイショウハネウマ	中井	実105.2	B▽ A▽勝率4% EV+356% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.5着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都53R 16着/17頭+6.7秒 03/29 1中京64R 13着/17頭+1.6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 14.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 105日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.3% / 期待値 +356% ※ 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 ×

タガノプディング

騎手団野

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

-8%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○14マカロンブルー

3.9倍

EV -34%

▲A:▲15ジュエルサンライズ

8.9倍

EV -3%

出走馬全16頭

◎A:×10

タガノプディング

団野

2.3倍

-8%

›

○A:○14

マカロンブルー

◇今村

3.9倍

-34%

›

▲A:▲15

ジュエルサンライズ

コレット

8.9倍

-3%

›

△A:△12

キャスケード

長岡

9.7倍

-8%

›

△A:△6

プレデンシア

田口

9.5倍

-26%

›

△A:▽11

ベストレイク

松若

16.1倍

-39%

›

▽A:△13

アルムアポジェ

菱田

17.7倍

-33%

›

▽A:▽8

ゼフィルス

西村淳

33.2倍

-42%

›

▽A:▽5

エルヴィッタ

幸

34.7倍

-40%

›

▽A:▽9

ノイエンブリエ

亀田

52.0倍

-10%

›

▽A:▽4

スプレンドーレ

国分優

55.0倍

-43%

›

▽A:▽1

ルージュラボーテ

☆田山

86.2倍

-37%

›

▽A:▽16

メイショウハネウマ

中井

105.2倍

-30%

›

×A:▽2

ナイトシンフォニー

秋山稔

133.5倍

-79%

›

×A:▽3

ミーンアロット

▲森田

162.5倍

-75%

›

×A:▽7

ブルーメンフェスト

国分恭

196.7倍

-69%

›

💡 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

5R 中京競馬場　発走 11:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ルージュラボーテ	☆田山	実86.2	▽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 1 ◎ 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 12位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +289% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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	ナイトシンフォニー	秋山稔	実133.5	▽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 2 ◎ 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) +432% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.0% (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。
3	ミーンアロット	▲森田	実162.5	▽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／83日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都121R 9着/16頭+2.3秒 03/01 1阪神41R 4着/13頭+1.4秒 02/10 2京都45R 12着/16頭+1.9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 8.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +547% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
4	スプレンドーレ	国分優	実55.0	▽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 4 ◎ 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) +163% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
5	エルヴィッタ	幸	実34.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／104日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟42R 12着/15頭+1.1秒 02/21 1阪神15R 18着/18頭+3.0秒 12/07 5中京25R 5着/17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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 104日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +71% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.0% (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	プレデンシア	田口	実9.5	△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3.0着と安定／91日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都91R 4着/16頭+0.8秒 03/08 1阪神62R 3着/16頭+0.1秒 02/10 2京都41R 2着/16頭+0.1秒 01/18 1京都71R 4着/16頭+0.9秒 11/30 4京都81R 4着/16頭+0.5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 3.0着 (安定) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 10.5%) ※ 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。
7	ブルーメンフェスト	国分恭	実196.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調／385日ぶりの実戦）
前5走 08/02 1札幌35R 11着/11頭+4.1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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 385日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +683% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.0% (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。
8	ゼフィルス	西村淳	実33.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／132日ぶりの実戦）
前5走 04/12 1福島25R 9着/16頭+0.7秒 01/24 1京都86R 7着/17頭+1.0秒 12/14 5阪神44R 10着/11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戦の調子平均 8.7着 (不振) △ ローテーション 132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 5.0% (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。
9	ノイエンブリエ	亀田	実52.0	▽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／202日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉45R 12着/18頭+1.9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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 202日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +159% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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	タガノプディング	団野	実2.3	×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2.7着と安定／前走2着／84日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都111R 2着/16頭+0.5秒 04/05 2阪神41R 4着/15頭+0.4秒 03/14 1阪神72R 2着/16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戦の調子平均 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.9% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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	ベストレイク	松若	実16.1	▽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／77日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神11R 4着/16頭+1.1秒 02/01 2京都21R 11着/13頭+3.8秒 10/18 4東京65R 16着/16頭+2.2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 10.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.4% (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	キャスケード	長岡	実9.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着／77日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神11R 3着/16頭+0.9秒 05/24 1新潟82R 5着/14頭+0.6秒 05/02 3京都31R 5着/16頭+1.0秒 03/08 1阪神62R 6着/16頭+0.5秒 02/10 2京都43R 14着/14頭+3.4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 4.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 10.3%) ※ 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。
13	アルムアポジェ	菱田	実17.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.7着と安定／前走3着／77日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神12R 3着/16頭+0.4秒 04/26 3京都21R 2着/16頭+0.1秒 04/05 2阪神43R 3着/16頭+0.8秒 03/22 1中京42R 3着/16頭+1.4秒 03/07 1阪神52R 5着/16頭+1.1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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.5% (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。
14	マカロンブルー	◇今村	実3.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（97日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都81R 7着/14頭+1.0秒 05/02 1新潟12R 6着/15頭+1.6秒 12/14 5中京41R 3着/13頭+0.9秒 11/01 3京都106R 2着/16頭+0.5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 5.3着 △ ローテーション 97日休養明け × 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 10.4% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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	ジュエルサンライズ	コレット	実8.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（90日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟82R 7着/14頭+0.7秒 05/02 1新潟13R 5着/15頭+1.0秒 04/05 2阪神43R 8着/16頭+1.5秒 02/01 2京都22R 10着/15頭+1.6秒 01/12 1京都512R 11着/18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 6.7着 △ ローテーション 90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 8.5% (オッズ暗示: 11.2%) ※ 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。
16	メイショウハネウマ	中井	実105.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.5着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都53R 16着/17頭+6.7秒 03/29 1中京64R 13着/17頭+1.6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 14.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 105日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +356% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (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

タガノプディング

騎手団野

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

-72%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○14マカロンブルー

3.9倍

EV -59%

▲15ジュエルサンライズ

8.9倍

EV -24%

出走馬全16頭

×10

タガノプディング

団野

2.3倍

-72%

›

○14

マカロンブルー

◇今村

3.9倍

-59%

›

▲15

ジュエルサンライズ

コレット

8.9倍

-24%

›

△12

キャスケード

長岡

9.7倍

-21%

›

△6

プレデンシア

田口

9.5倍

-26%

›

△13

アルムアポジェ

菱田

17.7倍

+14%

›

▽11

ベストレイク

松若

16.1倍

+2%

›

▽8

ゼフィルス

西村淳

33.2倍

+65%

›

▽9

ノイエンブリエ

亀田

52.0倍

+159%

›

▽5

エルヴィッタ

幸

34.7倍

+71%

›

▽4

スプレンドーレ

国分優

55.0倍

+163%

›

▽1

ルージュラボーテ

☆田山

86.2倍

+289%

›

▽16

メイショウハネウマ

中井

105.2倍

+356%

›

▽2

ナイトシンフォニー

秋山稔

133.5倍

+432%

›

▽3

ミーンアロット

▲森田

162.5倍

+547%

›

▽7

ブルーメンフェスト

国分恭

196.7倍

+683%

›

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