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 17:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ラヴエナストロ	◇今村	実23.5	B▽ A▽勝率6% EV+34% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調／209日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1小倉25R 9着/18頭+1.8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 9.0着 (不振) △ ローテーション 209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 3.9% (オッズ暗示: 4.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.7% / 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。
2	ヴェルサイユシエル	▲森田	実40.9	B▽ A▽勝率5% EV+103% 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 2 ◎ 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.0% / 期待値 +103% ※ 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	セルヴァジオ	角田和	実5.7	B○ A○勝率10% EV-41% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（119日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都16R 5着/16頭+0.5秒 04/12 2阪神64R 8着/18頭+0.5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 6.5着 △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 21.6% (オッズ暗示: 17.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.3% / 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。
4	イルミナジーティー	吉村	実7.7	B△ A△勝率8% EV-35% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（98日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟53R 12着/16頭+1.2秒 05/03 2東京45R 4着/15頭+0.5秒 02/22 1小倉105R 7着/13頭+1.5秒 01/31 1小倉32R 5着/18頭+0.5秒 10/11 3京都33R 3着/6頭+0.5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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 13.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.4% / 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。
5	エイシンミスリル	田口	実66.4	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10.0着と低調／132日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神64R 10着/18頭+0.8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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 132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 0.8% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.4% / 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。
6	ワンダーヴァレル	高倉	実133.5	B× A▽勝率4% EV+428% 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）
前5走 2回1日中京5R 11着/16頭 ― ― ― ―
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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.0% / 期待値 +428% ※ 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	アステルディーヴァ	☆田山	実16.4	B△ A△勝率6% EV+5% 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／98日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都71R 9着/16頭+1.9秒 12/21 5中山65R 15着/16頭+5.4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 12.0着 (不振) △ ローテーション 98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 4.1% (オッズ暗示: 6.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.4% / 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。
8	サルタラリンダ	西村淳	実28.3	B▽ A▽勝率5% EV+42% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（147日ぶりの実戦）
前5走 03/28 2阪神11R 5着/16頭+1.4秒 01/31 2京都11R 5着/16頭+1.1秒 01/12 1京都512R 8着/18頭+0.6秒 12/21 5阪神66R 3着/11頭+0.3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 6.0着 △ ローテーション 147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 2.5% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.0% / 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。
9	オースミサイファー	幸	実25.3	B▽ A▽勝率5% EV+31% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（112日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都34R 6着/18頭+0.7秒 01/31 2京都16R 10着/16頭+0.9秒 01/12 1京都55R 5着/18頭+1.2秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.2% / 期待値 +32% ※ 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	エイシンニケ	団野	実163.4	B× A▽勝率4% EV+546% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0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 9.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (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 14位 / 勝率 4.0% / 期待値 +547% ※ 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	トウカイツバキ	亀田	実217.7	B× A▽勝率4% EV+761% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟15R 9着/16頭+0.9秒 04/18 1福島33R 5着/16頭+0.3秒 01/18 1京都71R 14着/16頭+2.0秒 12/28 5阪神84R 7着/16頭+1.2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 9.3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) -64% (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 +761% ※ 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	ハムタン	Ｍデムーロ	実2.4	B◎ A×勝率12% EV-71% 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2.3着と安定／前走2着／140日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神35R 2着/18頭+0.2秒 03/14 1阪神75R 3着/17頭+0.4秒 07/20 1函館125R 2着/9頭+0.3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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 140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 25.1% (オッズ暗示: 41.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 11.8% / 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。
13	ララディアーブル	国分優	実6.3	B▲ A▲勝率9% EV-41% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.7着と安定／222日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1京都512R 4着/18頭+0.4秒 12/28 5阪神82R 2着/17頭+0.0秒 12/14 5阪神44R 2着/11頭+0.4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) △ ローテーション 222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 11.9% (オッズ暗示: 15.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.3% / 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	ポリキポリキ	▲川端	実202.6	B▽ A▽勝率4% EV+701% 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 4.0% / 期待値 +702% ※ 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	ホワイトフレイムス	コレット	実8.2	B△ A△勝率8% EV-32% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（147日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京53R 4着/16頭+0.5秒 03/07 1阪神55R 3着/18頭+0.5秒 02/15 2京都66R 5着/18頭+1.1秒 11/30 5東京82R 3着/13頭+0.3秒 11/09 4京都21R 7着/16頭+0.8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 △ ローテーション 147日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.9% (オッズ暗示: 12.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.2% / 期待値 -32% ※ 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	ノクスカンパーナ	松若	実78.9	B▽ A▽勝率4% EV+245% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.3着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟12R 11着/15頭+4.9秒 04/11 1福島13R 12着/16頭+1.1秒 12/07 5阪神23R 17着/18頭+2.8秒 11/08 4京都16R 10着/11頭+2.0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 13.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 112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 0.8% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.4% / 期待値 +246% ※ 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 ×

ハムタン

騎手Ｍデムーロ

単勝オッズ

2.4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:○3セルヴァジオ

5.7倍

EV +23%

▲A:▲13ララディアーブル

6.3倍

EV -24%

出走馬全16頭

◎A:×12

ハムタン

Ｍデムーロ

2.4倍

-39%

›

○A:○3

セルヴァジオ

角田和

5.7倍

+23%

›

▲A:▲13

ララディアーブル

国分優

6.3倍

-24%

›

△A:△15

ホワイトフレイムス

コレット

8.2倍

-2%

›

△A:△4

イルミナジーティー

吉村

7.7倍

-10%

›

△A:△7

アステルディーヴァ

☆田山

16.4倍

-33%

›

▽A:▽1

ラヴエナストロ

◇今村

23.5倍

-8%

›

▽A:▽9

オースミサイファー

幸

25.3倍

-26%

›

▽A:▽8

サルタラリンダ

西村淳

28.3倍

-27%

›

▽A:▽2

ヴェルサイユシエル

▲森田

40.9倍

-24%

›

▽A:▽5

エイシンミスリル

田口

66.4倍

-48%

›

▽A:▽16

ノクスカンパーナ

松若

78.9倍

-38%

›

▽A:▽14

ポリキポリキ

▲川端

202.6倍

-36%

›

×A:▽6

ワンダーヴァレル

高倉

133.5倍

-70%

›

×A:▽10

エイシンニケ

団野

163.4倍

-63%

›

×A:▽11

トウカイツバキ

亀田

217.7倍

-63%

›

💡 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

11R 中京競馬場　発走 17:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ラヴエナストロ	◇今村	実23.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調／209日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1小倉25R 9着/18頭+1.8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 9.0着 (不振) △ ローテーション 209日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 5.7% (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。
2	ヴェルサイユシエル	▲森田	実40.9	▽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 2 ◎ 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) +103% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
3	セルヴァジオ	角田和	実5.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（119日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都16R 5着/16頭+0.5秒 04/12 2阪神64R 8着/18頭+0.5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 6.5着 △ ローテーション 119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 10.3% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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。
4	イルミナジーティー	吉村	実7.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（98日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟53R 12着/16頭+1.2秒 05/03 2東京45R 4着/15頭+0.5秒 02/22 1小倉105R 7着/13頭+1.5秒 01/31 1小倉32R 5着/18頭+0.5秒 10/11 3京都33R 3着/6頭+0.5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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 13.0%) ※ 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	エイシンミスリル	田口	実66.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／132日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神64R 10着/18頭+0.8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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 132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 4.4% (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。
6	ワンダーヴァレル	高倉	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11.0着と低調）
前5走 2回1日中京5R 11着/16頭 ― ― ― ―
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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +428% (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。
7	アステルディーヴァ	☆田山	実16.4	△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／98日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都71R 9着/16頭+1.9秒 12/21 5中山65R 15着/16頭+5.4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 12.0着 (不振) △ ローテーション 98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 6.4% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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。
8	サルタラリンダ	西村淳	実28.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（147日ぶりの実戦）
前5走 03/28 2阪神11R 5着/16頭+1.4秒 01/31 2京都11R 5着/16頭+1.1秒 01/12 1京都512R 8着/18頭+0.6秒 12/21 5阪神66R 3着/11頭+0.3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 6.0着 △ ローテーション 147日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +42% (妙味あり) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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	オースミサイファー	幸	実25.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（112日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都34R 6着/18頭+0.7秒 01/31 2京都16R 10着/16頭+0.9秒 01/12 1京都55R 5着/18頭+1.2秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0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) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 5.2% (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。
10	エイシンニケ	団野	実163.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0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 9.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +546% (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。
11	トウカイツバキ	亀田	実217.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟15R 9着/16頭+0.9秒 04/18 1福島33R 5着/16頭+0.3秒 01/18 1京都71R 14着/16頭+2.0秒 12/28 5阪神84R 7着/16頭+1.2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 9.3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) +761% (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。
12	ハムタン	Ｍデムーロ	実2.4	×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2.3着と安定／前走2着／140日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神35R 2着/18頭+0.2秒 03/14 1阪神75R 3着/17頭+0.4秒 07/20 1函館125R 2着/9頭+0.3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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 140日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.8% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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。
13	ララディアーブル	国分優	実6.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.7着と安定／222日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1京都512R 4着/18頭+0.4秒 12/28 5阪神82R 2着/17頭+0.0秒 12/14 5阪神44R 2着/11頭+0.4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) △ ローテーション 222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 9.3% (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。
14	ポリキポリキ	▲川端	実202.6	▽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) +701% (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。
15	ホワイトフレイムス	コレット	実8.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（147日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京53R 4着/16頭+0.5秒 03/07 1阪神55R 3着/18頭+0.5秒 02/15 2京都66R 5着/18頭+1.1秒 11/30 5東京82R 3着/13頭+0.3秒 11/09 4京都21R 7着/16頭+0.8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 △ ローテーション 147日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 12.2%) ※ 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	ノクスカンパーナ	松若	実78.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.3着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟12R 11着/15頭+4.9秒 04/11 1福島13R 12着/16頭+1.1秒 12/07 5阪神23R 17着/18頭+2.8秒 11/08 4京都16R 10着/11頭+2.0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 13.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 112日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +245% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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

ハムタン

騎手Ｍデムーロ

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

-71%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3セルヴァジオ

5.7倍

EV -41%

▲13ララディアーブル

6.3倍

EV -41%

出走馬全16頭

×12

ハムタン

Ｍデムーロ

2.4倍

-71%

›

○3

セルヴァジオ

角田和

5.7倍

-41%

›

▲13

ララディアーブル

国分優

6.3倍

-41%

›

△4

イルミナジーティー

吉村

7.7倍

-35%

›

△15

ホワイトフレイムス

コレット

8.2倍

-32%

›

△7

アステルディーヴァ

☆田山

16.4倍

+5%

›

▽1

ラヴエナストロ

◇今村

23.5倍

+34%

›

▽9

オースミサイファー

幸

25.3倍

+31%

›

▽8

サルタラリンダ

西村淳

28.3倍

+42%

›

▽2

ヴェルサイユシエル

▲森田

40.9倍

+103%

›

▽5

エイシンミスリル

田口

66.4倍

+191%

›

▽16

ノクスカンパーナ

松若

78.9倍

+245%

›

▽6

ワンダーヴァレル

高倉

133.5倍

+428%

›

▽10

エイシンニケ

団野

163.4倍

+546%

›

▽14

ポリキポリキ

▲川端

202.6倍

+701%

›

▽11

トウカイツバキ

亀田

217.7倍

+761%

›

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両モデルとも見送り

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