中京 6R 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

6R 中京競馬場　発走 15:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ニシノジェダイ	田山	実31.3	B▽ A▽勝率6% EV+84% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（77日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神112R 5着/16頭+0.3秒 02/21 1阪神17R 12着/16頭+2.0秒 02/01 2京都28R 3着/11頭+0.2秒 01/17 1京都67R 4着/15頭+0.6秒 11/30 4京都84R 6着/16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 2.6% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.9% / 期待値 +85% ※ 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	ドゥラエテルノ	コレット	実21.3	B▽ A▽勝率6% EV+31% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／104日ぶりの実戦）
前5走 05/10 2東京69R 3着/9頭+0.2秒 04/19 3中山88R 4着/11頭+0.4秒 02/21 1阪神112R 4着/13頭+0.2秒 01/25 1京都98R 2着/10頭+0.1秒 01/04 1京都19R 3着/13頭+0.6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 3.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 104日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 4.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.2% / 期待値 +31% ※ 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	マヴィ	Ｍデムーロ	実20.3	B△ A△勝率8% EV+54% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均12.0着と低調／104日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都67R 11着/12頭+3.2秒 03/08 1阪神65R 10着/16頭+1.2秒 11/09 5東京29R 15着/15頭+4.6秒 08/03 3中京42R 1着/15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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 4.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.6% / 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。
4	ソルチェリア	幸	実2.5	B🌟◎ A×勝率12% EV-69% 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／84日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都119R 6着/9頭+1.2秒 05/02 3京都311R 4着/12頭+0.8秒 01/31 2京都17R 1着/11頭勝利 01/10 1京都34R 5着/11頭+0.7秒 12/21 5阪神61R 1着/12頭勝利
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) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 44.8% (オッズ暗示: 40.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 12.2% / 期待値 -70% ※ 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	スマートスピア	吉村	実6.5	B▲ A▲勝率10% EV-35% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／98日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟510R 8着/9頭+0.3秒 03/14 1中京111R 2着/14頭+0.0秒 02/22 1小倉1010R 2着/16頭+0.0秒 10/19 4東京710R 3着/13頭+0.4秒 10/05 4東京212R 3着/16頭+0.4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 4.0着 × 当競馬場適性 3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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.6% (オッズ暗示: 15.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.9% / 期待値 -36% ※ 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	ラマンシュ	松若	実122.9	B× A▽勝率4% EV+409% 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／126日ぶりの実戦）
前5走 04/18 1福島311R 5着/15頭+0.9秒 01/24 1小倉112R 1着/15頭勝利 12/06 5中京17R 2着/16頭+0.3秒 10/26 4新潟48R 2着/12頭+1.1秒 08/03 1札幌47R 12着/12頭+7.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 126日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.1% / 期待値 +410% ※ 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	タイガースパーク	田口	実105.0	B▽ A▽勝率5% EV+419% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率0%と苦戦傾向／455日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2京都912R 7着/13頭+1.0秒 05/24 2京都912R 7着/13頭+1.0秒 05/24 2京都912R 7着/13頭+1.0秒 05/24 2京都912R 7着/13頭+1.0秒 05/24 2京都912R 7着/13頭+1.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 455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 0.7% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.9% / 期待値 +420% ※ 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	ビルンバウム	太宰	実67.5	B× A▽勝率5% EV+212% 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 05/23 3京都97R 1着/16頭勝利 04/19 2阪神88R 4着/11頭+0.5秒 03/29 2阪神29R 2着/15頭+1.0秒 04/20 2阪神88R 8着/13頭+2.4秒 04/05 2阪神36R 5着/7頭+1.7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) △ ローテーション 91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 0.7% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.6% / 期待値 +212% ※ 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	ライノ	西村淳	実10.7	B△ A△勝率8% EV-19% 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／118日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都212R 4着/14頭+1.2秒 04/05 2阪神47R 4着/15頭+0.7秒 02/14 1東京52R 1着/16頭勝利 06/29 2小倉212R 3着/16頭+0.5秒 06/08 3阪神28R 2着/13頭+0.2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) △ ローテーション 118日休養明け × 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 6.3% (オッズ暗示: 9.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.5% / 期待値 -19% ※ 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	タガノアニマシオン	城戸	実117.6	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走で勝率33%と好調／160日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神88R 4着/11頭+0.7秒 02/22 1阪神28R 1着/15頭勝利 09/13 4阪神312R 3着/14頭+1.8秒 08/23 4中京12R 1着/16頭勝利 07/03 船橋8R 5着/11頭+1.3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) △ ローテーション 160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 0.4% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.1% / 期待値 +388% ※ 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	ブルックリンダンス	亀田	実34.5	B▽ A▽勝率7% EV+137% 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33%と適性高／83日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都129R 4着/10頭+0.7秒 03/21 1阪神98R 10着/12頭+1.8秒 02/01 2京都29R 7着/11頭+0.7秒 01/04 1京都19R 5着/13頭+0.9秒 03/15 2中京16R 1着/13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戦の調子平均 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.9% / 期待値 +138% ※ 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	ソウルアンドジャズ	川須	実4.3	B○ A○勝率10% EV-55% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／83日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都129R 7着/10頭+1.2秒 05/17 3京都88R 4着/8頭+0.3秒 04/12 2阪神68R 9着/11頭+2.0秒 03/15 2中山69R 3着/11頭+0.7秒 02/14 2京都58R 4着/13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戦の調子平均 6.7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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 23.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.4% / 期待値 -55% ※ 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	ロイスター	角田和	実6.8	B△ A△勝率9% EV-40% 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100%と好調／前走勝利の勢い／126日ぶりの実戦）
前5走 04/18 2阪神76R 1着/14頭勝利 03/29 2阪神21R 1着/14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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 126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 6.6% (オッズ暗示: 14.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.7% / 期待値 -41% ※ 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	ノボリクレバー	団野	実23.3	B▽ A▽勝率7% EV+60% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（433日ぶりの実戦）
前5走 06/15 3阪神48R 7着/16頭+1.2秒 06/15 3阪神48R 7着/16頭+1.2秒 06/15 3阪神48R 7着/16頭+1.2秒 06/15 3阪神48R 7着/16頭+1.2秒 06/15 3阪神48R 7着/16頭+1.2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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 72走で勝率 17% (相性良) △ ローテーション 433日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 4.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.9% / 期待値 +60% ※ 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 ×

ソルチェリア

騎手幸

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

+12%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○12ソウルアンドジャズ

4.3倍

EV -54%

▲A:▲5スマートスピア

6.5倍

EV -30%

出走馬全14頭

◎A:×4

ソルチェリア

幸

2.5倍

+12%

›

○A:○12

ソウルアンドジャズ

川須

4.3倍

-54%

›

▲A:▲5

スマートスピア

吉村

6.5倍

-30%

›

△A:△13

ロイスター

角田和

6.8倍

-55%

›

△A:△9

ライノ

西村淳

10.7倍

-32%

›

△A:△3

マヴィ

Ｍデムーロ

20.3倍

+28%

›

▽A:▽11

ブルックリンダンス

亀田

34.5倍

+25%

›

▽A:▽14

ノボリクレバー

団野

23.3倍

-19%

›

▽A:▽2

ドゥラエテルノ

コレット

21.3倍

-35%

›

▽A:▽1

ニシノジェダイ

田山

31.3倍

-18%

›

×A:▽8

ビルンバウム

太宰

67.5倍

-52%

›

▽A:▽7

タイガースパーク

田口

105.0倍

-26%

›

×A:▽10

タガノアニマシオン

城戸

117.6倍

-58%

›

×A:▽6

ラマンシュ

松若

122.9倍

-81%

›

💡 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

6R 中京競馬場　発走 15:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ニシノジェダイ	田山	実31.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（77日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神112R 5着/16頭+0.3秒 02/21 1阪神17R 12着/16頭+2.0秒 02/01 2京都28R 3着/11頭+0.2秒 01/17 1京都67R 4着/15頭+0.6秒 11/30 4京都84R 6着/16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戦の調子平均 6.7着 🌟◎ 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 5.9% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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	ドゥラエテルノ	コレット	実21.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／104日ぶりの実戦）
前5走 05/10 2東京69R 3着/9頭+0.2秒 04/19 3中山88R 4着/11頭+0.4秒 02/21 1阪神112R 4着/13頭+0.2秒 01/25 1京都98R 2着/10頭+0.1秒 01/04 1京都19R 3着/13頭+0.6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 3.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 104日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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	マヴィ	Ｍデムーロ	実20.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均12.0着と低調／104日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都67R 11着/12頭+3.2秒 03/08 1阪神65R 10着/16頭+1.2秒 11/09 5東京29R 15着/15頭+4.6秒 08/03 3中京42R 1着/15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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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) +54% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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	ソルチェリア	幸	実2.5	×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（直近3走で勝率33%と好調／84日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都119R 6着/9頭+1.2秒 05/02 3京都311R 4着/12頭+0.8秒 01/31 2京都17R 1着/11頭勝利 01/10 1京都34R 5着/11頭+0.7秒 12/21 5阪神61R 1着/12頭勝利
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) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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	スマートスピア	吉村	実6.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／98日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟510R 8着/9頭+0.3秒 03/14 1中京111R 2着/14頭+0.0秒 02/22 1小倉1010R 2着/16頭+0.0秒 10/19 4東京710R 3着/13頭+0.4秒 10/05 4東京212R 3着/16頭+0.4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 4.0着 × 当競馬場適性 3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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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	ラマンシュ	松若	実122.9	▽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／126日ぶりの実戦）
前5走 04/18 1福島311R 5着/15頭+0.9秒 01/24 1小倉112R 1着/15頭勝利 12/06 5中京17R 2着/16頭+0.3秒 10/26 4新潟48R 2着/12頭+1.1秒 08/03 1札幌47R 12着/12頭+7.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 126日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +409% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (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。
7	タイガースパーク	田口	実105.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率0%と苦戦傾向／455日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2京都912R 7着/13頭+1.0秒 05/24 2京都912R 7着/13頭+1.0秒 05/24 2京都912R 7着/13頭+1.0秒 05/24 2京都912R 7着/13頭+1.0秒 05/24 2京都912R 7着/13頭+1.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 455日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +419% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.9% (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。
8	ビルンバウム	太宰	実67.5	▽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 05/23 3京都97R 1着/16頭勝利 04/19 2阪神88R 4着/11頭+0.5秒 03/29 2阪神29R 2着/15頭+1.0秒 04/20 2阪神88R 8着/13頭+2.4秒 04/05 2阪神36R 5着/7頭+1.7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) △ ローテーション 91日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +212% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (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。
9	ライノ	西村淳	実10.7	△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／118日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都212R 4着/14頭+1.2秒 04/05 2阪神47R 4着/15頭+0.7秒 02/14 1東京52R 1着/16頭勝利 06/29 2小倉212R 3着/16頭+0.5秒 06/08 3阪神28R 2着/13頭+0.2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) △ ローテーション 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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。
10	タガノアニマシオン	城戸	実117.6	▽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／160日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神88R 4着/11頭+0.7秒 02/22 1阪神28R 1着/15頭勝利 09/13 4阪神312R 3着/14頭+1.8秒 08/23 4中京12R 1着/16頭勝利 07/03 船橋8R 5着/11頭+1.3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) △ ローテーション 160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 4.1% (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。
11	ブルックリンダンス	亀田	実34.5	▽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33%と適性高／83日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都129R 4着/10頭+0.7秒 03/21 1阪神98R 10着/12頭+1.8秒 02/01 2京都29R 7着/11頭+0.7秒 01/04 1京都19R 5着/13頭+0.9秒 03/15 2中京16R 1着/13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戦の調子平均 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +137% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.9% (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。
12	ソウルアンドジャズ	川須	実4.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／83日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都129R 7着/10頭+1.2秒 05/17 3京都88R 4着/8頭+0.3秒 04/12 2阪神68R 9着/11頭+2.0秒 03/15 2中山69R 3着/11頭+0.7秒 02/14 2京都58R 4着/13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戦の調子平均 6.7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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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	ロイスター	角田和	実6.8	△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100%と好調／前走勝利の勢い／126日ぶりの実戦）
前5走 04/18 2阪神76R 1着/14頭勝利 03/29 2阪神21R 1着/14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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 126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 8.7% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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	ノボリクレバー	団野	実23.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（433日ぶりの実戦）
前5走 06/15 3阪神48R 7着/16頭+1.2秒 06/15 3阪神48R 7着/16頭+1.2秒 06/15 3阪神48R 7着/16頭+1.2秒 06/15 3阪神48R 7着/16頭+1.2秒 06/15 3阪神48R 7着/16頭+1.2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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 72走で勝率 17% (相性良) △ ローテーション 433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 6.9% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ソルチェリア

騎手幸

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

-69%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○12ソウルアンドジャズ

4.3倍

EV -55%

▲5スマートスピア

6.5倍

EV -35%

出走馬全14頭

×4

ソルチェリア

幸

2.5倍

-69%

›

○12

ソウルアンドジャズ

川須

4.3倍

-55%

›

▲5

スマートスピア

吉村

6.5倍

-35%

›

△13

ロイスター

角田和

6.8倍

-40%

›

△3

マヴィ

Ｍデムーロ

20.3倍

+54%

›

△9

ライノ

西村淳

10.7倍

-19%

›

▽11

ブルックリンダンス

亀田

34.5倍

+137%

›

▽14

ノボリクレバー

団野

23.3倍

+60%

›

▽2

ドゥラエテルノ

コレット

21.3倍

+31%

›

▽1

ニシノジェダイ

田山

31.3倍

+84%

›

▽7

タイガースパーク

田口

105.0倍

+419%

›

▽8

ビルンバウム

太宰

67.5倍

+212%

›

▽10

タガノアニマシオン

城戸

117.6倍

+387%

›

▽6

ラマンシュ

松若

122.9倍

+409%

›

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