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 17:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ゴンタ	松若	実3.5	B◎ A×勝率13% EV-54% 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50%と好調／前走勝利の勢い／140日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神33R 1着/14頭勝利 01/17 1中山63R 8着/16頭+0.7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 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 140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 25.4% (オッズ暗示: 28.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 13.1% / 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。
2	メイショウソウテン	田口	実11.2	B△ A△勝率8% EV-5% 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／188日ぶりの実戦）
前5走 02/15 2京都64R 5着/9頭+1.7秒 01/31 2京都12R 1着/9頭勝利 11/01 3京都103R 5着/8頭+1.1秒 10/13 3京都56R 5着/15頭+1.2秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 188日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 8.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.4% / 期待値 -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。
3	マシン	団野	実4.6	B▲ A○勝率12% EV-46% 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／前走勝利の勢い／91日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟76R 1着/15頭勝利 01/24 1小倉11R 6着/10頭+1.3秒 01/11 1京都41R 4着/16頭+0.7秒 10/12 3京都42R 3着/7頭+0.7秒 09/28 4中山91R 2着/12頭+0.6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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.4% (オッズ暗示: 21.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 11.7% / 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	ウインドワンピース	秋山稔	実121.6	B× A▽勝率5% EV+464% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／517日ぶりの実戦）
前5走 03/23 2中京47R 6着/16頭+0.3秒 03/23 2中京47R 6着/16頭+0.3秒 03/23 2中京47R 6着/16頭+0.3秒 03/23 2中京47R 6着/16頭+0.3秒 03/23 2中京47R 6着/16頭+0.3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 6.0着 × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 517日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (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 12位 / 勝率 4.6% / 期待値 +465% ※ 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	ラテライト	菱田	実25.3	B▽ A▽勝率7% EV+79% 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0%と苦戦傾向／97日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟68R 5着/10頭+0.9秒 05/02 3京都36R 10着/11頭+2.0秒 03/21 1阪神97R 4着/11頭+0.6秒 03/14 1阪神76R 3着/13頭+0.9秒 02/22 1小倉107R 8着/14頭+1.8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 6.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 97日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.1% / 期待値 +80% ※ 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	シュガーハイ	◇今村	実48.4	B▽ A▽勝率6% EV+188% 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／322日ぶりの実戦）
前5走 10/04 4東京16R 11着/16頭+1.0秒 08/10 2新潟610R 14着/15頭+4.3秒 05/31 2東京111R 1着/16頭勝利 05/03 2東京33R 11着/14頭+2.1秒 02/01 1東京12R 2着/14頭+0.6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) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 322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 1.5% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.0% / 期待値 +188% ※ 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	メイショウクモイ	☆田山	実5.3	B△ A▲勝率11% 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走平均3.0着と安定／前走3着／455日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟78R 3着/15頭+0.2秒 05/24 1新潟78R 3着/15頭+0.2秒 05/24 1新潟78R 3着/15頭+0.2秒 05/24 1新潟78R 3着/15頭+0.2秒 05/24 1新潟78R 3着/15頭+0.2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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 455日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.4% (オッズ暗示: 18.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.3% / 期待値 -40% ※ 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	ブルーストレイル	城戸	実165.5	B▽ A▽勝率5% EV+694% 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／153日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京47R 11着/15頭+1.9秒 03/08 1阪神66R 5着/9頭+1.7秒 02/22 1阪神28R 5着/15頭+0.8秒 02/10 2京都44R 5着/9頭+2.2秒 02/01 2京都27R 7着/9頭+1.4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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 153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 0.3% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.8% / 期待値 +694% ※ 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	ルファーダ	幸	実6.0	B○ A△勝率11% EV-35% 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 3京都106R 4着/15頭+0.9秒 04/25 3京都17R 4着/14頭+0.8秒 04/05 2阪神45R 8着/13頭+1.5秒 03/08 1阪神61R 1着/12頭勝利 02/15 2京都61R 2着/10頭+0.1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 5.3着 △ ローテーション 90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 17.3% (オッズ暗示: 16.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.8% / 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。
10	アビラーシャ	中井	実15.2	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（直近3走で勝率33%と好調／97日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都86R 13着/16頭+2.0秒 03/14 1中京13R 1着/13頭勝利 12/27 5阪神72R 3着/11頭+2.5秒 12/07 5阪神25R 7着/17頭+0.6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 13着 (大敗) △ ローテーション 97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 4.1% (オッズ暗示: 6.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.2% / 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。
11	ケイアイワイラーパ	亀田	実62.9	B▽ A▽勝率5% EV+241% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（210日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1京都87R 7着/11頭+1.0秒 01/17 1京都67R 11着/15頭+1.7秒 12/14 5中京48R 5着/16頭+1.2秒 12/06 5中京12R 6着/13頭+1.2秒 11/08 4京都112R 11着/14頭+1.1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 7.7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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.4% / 期待値 +241% ※ 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	レッドホット	西村淳	実6.4	B△ A△勝率10% EV-38% 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／84日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都112R 3着/16頭+0.9秒 03/21 1中京33R 9着/13頭+2.0秒 02/28 1阪神35R 9着/14頭+2.0秒 09/21 4阪神75R 6着/9頭+0.9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 7.0着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 9.5% (オッズ暗示: 15.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.6% / 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。

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 ×

ゴンタ

騎手松若

単勝オッズ

3.5倍

AI期待値

-11%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△9ルファーダ

6.0倍

EV +3%

▲A:○3マシン

4.6倍

EV -33%

出走馬全12頭

◎A:×1

ゴンタ

松若

3.5倍

-11%

›

○A:△9

ルファーダ

幸

6.0倍

+3%

›

▲A:○3

マシン

団野

4.6倍

-33%

›

△A:▲7

メイショウクモイ

☆田山

5.3倍

-23%

›

△A:△12

レッドホット

西村淳

6.4倍

-38%

›

△A:△2

メイショウソウテン

田口

11.2倍

-8%

›

▽A:▽10

アビラーシャ

中井

15.2倍

-38%

›

▽A:▽5

ラテライト

菱田

25.3倍

-17%

›

▽A:▽6

シュガーハイ

◇今村

48.4倍

-28%

›

▽A:▽11

ケイアイワイラーパ

亀田

62.9倍

-6%

›

×A:▽4

ウインドワンピース

秋山稔

121.6倍

-61%

›

▽A:▽8

ブルーストレイル

城戸

165.5倍

-48%

›

💡 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

10R 中京競馬場　発走 17:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ゴンタ	松若	実3.5	×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50%と好調／前走勝利の勢い／140日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神33R 1着/14頭勝利 01/17 1中山63R 8着/16頭+0.7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 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 140日休養明け × 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 13.1% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。
2	メイショウソウテン	田口	実11.2	△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／188日ぶりの実戦）
前5走 02/15 2京都64R 5着/9頭+1.7秒 01/31 2京都12R 1着/9頭勝利 11/01 3京都103R 5着/8頭+1.1秒 10/13 3京都56R 5着/15頭+1.2秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 188日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 8.9%) ※ 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	マシン	団野	実4.6	○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／前走勝利の勢い／91日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟76R 1着/15頭勝利 01/24 1小倉11R 6着/10頭+1.3秒 01/11 1京都41R 4着/16頭+0.7秒 10/12 3京都42R 3着/7頭+0.7秒 09/28 4中山91R 2着/12頭+0.6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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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	ウインドワンピース	秋山稔	実121.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／517日ぶりの実戦）
前5走 03/23 2中京47R 6着/16頭+0.3秒 03/23 2中京47R 6着/16頭+0.3秒 03/23 2中京47R 6着/16頭+0.3秒 03/23 2中京47R 6着/16頭+0.3秒 03/23 2中京47R 6着/16頭+0.3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 6.0着 × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 517日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +464% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (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。
5	ラテライト	菱田	実25.3	▽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0%と苦戦傾向／97日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟68R 5着/10頭+0.9秒 05/02 3京都36R 10着/11頭+2.0秒 03/21 1阪神97R 4着/11頭+0.6秒 03/14 1阪神76R 3着/13頭+0.9秒 02/22 1小倉107R 8着/14頭+1.8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 6.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 97日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +79% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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。
6	シュガーハイ	◇今村	実48.4	▽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／322日ぶりの実戦）
前5走 10/04 4東京16R 11着/16頭+1.0秒 08/10 2新潟610R 14着/15頭+4.3秒 05/31 2東京111R 1着/16頭勝利 05/03 2東京33R 11着/14頭+2.1秒 02/01 1東京12R 2着/14頭+0.6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) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 322日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +188% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
7	メイショウクモイ	☆田山	実5.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／455日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟78R 3着/15頭+0.2秒 05/24 1新潟78R 3着/15頭+0.2秒 05/24 1新潟78R 3着/15頭+0.2秒 05/24 1新潟78R 3着/15頭+0.2秒 05/24 1新潟78R 3着/15頭+0.2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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 455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 11.3% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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	ブルーストレイル	城戸	実165.5	▽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0%と苦戦傾向／153日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京47R 11着/15頭+1.9秒 03/08 1阪神66R 5着/9頭+1.7秒 02/22 1阪神28R 5着/15頭+0.8秒 02/10 2京都44R 5着/9頭+2.2秒 02/01 2京都27R 7着/9頭+1.4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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 153日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +694% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (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。
9	ルファーダ	幸	実6.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（90日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都106R 4着/15頭+0.9秒 04/25 3京都17R 4着/14頭+0.8秒 04/05 2阪神45R 8着/13頭+1.5秒 03/08 1阪神61R 1着/12頭勝利 02/15 2京都61R 2着/10頭+0.1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 5.3着 △ ローテーション 90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 10.8% (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。
10	アビラーシャ	中井	実15.2	▽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／97日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都86R 13着/16頭+2.0秒 03/14 1中京13R 1着/13頭勝利 12/27 5阪神72R 3着/11頭+2.5秒 12/07 5阪神25R 7着/17頭+0.6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 13着 (大敗) △ ローテーション 97日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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。
11	ケイアイワイラーパ	亀田	実62.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（210日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1京都87R 7着/11頭+1.0秒 01/17 1京都67R 11着/15頭+1.7秒 12/14 5中京48R 5着/16頭+1.2秒 12/06 5中京12R 6着/13頭+1.2秒 11/08 4京都112R 11着/14頭+1.1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 7.7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) +241% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
12	レッドホット	西村淳	実6.4	△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／84日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都112R 3着/16頭+0.9秒 03/21 1中京33R 9着/13頭+2.0秒 02/28 1阪神35R 9着/14頭+2.0秒 09/21 4阪神75R 6着/9頭+0.9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 7.0着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 9.6% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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

ゴンタ

騎手松若

単勝オッズ

3.5倍

AI期待値

-54%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3マシン

4.6倍

EV -46%

▲7メイショウクモイ

5.3倍

EV -40%

出走馬全12頭

×1

ゴンタ

松若

3.5倍

-54%

›

○3

マシン

団野

4.6倍

-46%

›

▲7

メイショウクモイ

☆田山

5.3倍

-40%

›

△9

ルファーダ

幸

6.0倍

-35%

›

△12

レッドホット

西村淳

6.4倍

-38%

›

△2

メイショウソウテン

田口

11.2倍

-5%

›

▽10

アビラーシャ

中井

15.2倍

+9%

›

▽5

ラテライト

菱田

25.3倍

+79%

›

▽6

シュガーハイ

◇今村

48.4倍

+188%

›

▽11

ケイアイワイラーパ

亀田

62.9倍

+241%

›

▽8

ブルーストレイル

城戸

165.5倍

+694%

›

▽4

ウインドワンピース

秋山稔

121.6倍

+464%

›

💡 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。

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両モデルとも見送り

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