中京 12R 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

12R 中京競馬場　発走 18:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	パラフローラ	Ｍデムーロ	実56.1	B× A▽勝率4% EV+140% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（90日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都103R 10着/18頭+1.1秒 04/12 1福島24R 6着/16頭+0.6秒 02/01 1小倉45R 7着/18頭+1.0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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 90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 0.8% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.3% / 期待値 +141% ※ 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	ヒャクギマル	国分優	実84.1	B× A▽勝率4% EV+226% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均15.0着と低調／147日ぶりの実戦）
前5走 03/28 2阪神15R 18着/18頭+2.7秒 12/07 5阪神22R 14着/16頭+3.3秒 10/04 3京都13R 13着/16頭+3.4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 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 18着 (大敗) △ ローテーション 147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 0.4% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 3.9% / 期待値 +226% ※ 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	オラロア	国分恭	実40.7	B× A▽勝率4% EV+999% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神14R 15着/16頭+1.6秒 03/28 1中京51R 13着/16頭+2.6秒 01/18 1中山75R 6着/16頭+1.2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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) × 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 0.8% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 3.5% / 期待値 +3426% ※ 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	スイートポメロ	川須	実27.2	B▽ A▽勝率4% EV+20% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（77日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神14R 4着/16頭+0.2秒 05/09 1新潟35R 4着/16頭+0.5秒 04/19 1福島45R 3着/16頭+0.3秒 02/14 1小倉72R 18着/18頭+3.4秒 12/28 5阪神82R 17着/17頭+2.2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 3.7着 × 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 1.9% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.4% / 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。
5	サンジルダール	◇今村	実67.6	B▽ A▽勝率4% EV+181% 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／153日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京45R 16着/16頭+2.8秒 12/07 5中京25R 16着/17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 16.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16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) -47% (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 12位 / 勝率 4.2% / 期待値 +182% ※ 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	ボールドペイト	中井	実98.7	B× A▽勝率4% EV+282% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.5着と低調／139日ぶりの実戦）
前5走 04/05 2阪神43R 16着/16頭+4.4秒 09/28 4阪神95R 11着/18頭+0.8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 13.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 139日休養明け × 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 0.4% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 3.9% / 期待値 +283% ※ 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	ルージュルガーノ	幸	実12.9	B△ A△勝率6% EV-22% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（238日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5阪神71R 13着/15頭+2.6秒 12/06 5中京14R 4着/18頭+0.3秒 11/22 4京都53R 3着/18頭+0.2秒 10/26 4新潟45R 12着/18頭+1.8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 6.7着 ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 238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 4.1% (オッズ暗示: 7.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.0% / 期待値 -22% ※ 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	エコロガルダ	△柴田裕	実198.6	B× A▽勝率4% EV+600% 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／301日ぶりの実戦）
前5走 10/25 3京都81R 14着/14頭+3.7秒 08/09 3中京54R 10着/10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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 301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 0.2% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 18位 / 勝率 3.5% / 期待値 +600% ※ 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	グレンセロース	吉村	実6.2	B△ A△勝率8% EV-47% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（91日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都93R 5着/16頭+0.3秒 04/26 3京都23R 4着/18頭+0.5秒 01/10 1京都35R 10着/18頭+1.0秒 12/20 5阪神55R 5着/18頭+0.3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 6.3着 △ ローテーション 91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 11.6% (オッズ暗示: 16.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.4% / 期待値 -48% ※ 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	ダノンステート	角田和	実4.3	B◎ A○勝率10% EV-58% 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（91日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都93R 11着/16頭+0.8秒 03/21 1阪神95R 6着/18頭+0.4秒 12/14 5阪神45R 4着/6頭+0.5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 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 91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 21.6% (オッズ暗示: 23.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.5% / 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。
11	アンガーザガール	西村淳	実4.8	B△ A▲勝率9% EV-57% 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2.3着と安定／前走2着／77日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神14R 2着/16頭+0.0秒 02/15 2京都66R 3着/18頭+0.7秒 01/24 1京都86R 2着/17頭+0.2秒 12/13 5阪神31R 12着/15頭+2.0秒 10/05 3京都21R 4着/16頭+1.0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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 11.9% (オッズ暗示: 20.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.8% / 期待値 -58% ※ 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	チュウワメロディー	松若	実3.5	B▲ A×勝率10% EV-65% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.3着と安定／前走3着／84日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都113R 3着/17頭+0.1秒 05/09 3京都53R 2着/17頭+0.1秒 04/25 3京都16R 2着/16頭+0.1秒 01/05 1京都26R 10着/14頭+0.9秒 12/13 5中京34R 2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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 18.0% (オッズ暗示: 28.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 9.9% / 期待値 -65% ※ 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	レジーナテンペスタ	▲森田	実16.7	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（139日ぶりの実戦）
前5走 04/05 2阪神43R 9着/16頭+1.6秒 03/19 浦和9R 3着/11頭+0.5秒 01/17 1京都61R 6着/10頭+2.8秒 12/27 5阪神71R 6着/15頭+1.4秒 12/14 5阪神44R 9着/11頭+1.4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 6.0着 △ ローテーション 139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 3.9% (オッズ暗示: 6.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7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。
14	ハナイロマヒナ	▲川端	実117.0	B× A▽勝率4% EV+484% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（203日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉36R 13着/18頭+0.8秒 12/13 5阪神33R 5着/14頭+0.3秒 11/22 4京都53R 4着/18頭+0.6秒 09/13 4阪神35R 4着/11頭+0.3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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 203日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 17位 / 勝率 3.5% / 期待値 +484% ※ 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	マカホウ	☆田山	実30.5	B▽ A▽勝率5% EV+37% 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／77日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神12R 9着/16頭+1.4秒 04/25 2東京12R 9着/16頭+1.4秒 04/04 2阪神32R 8着/16頭+2.8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 8.7着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.5% / 期待値 +37% ※ 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	マテンロウノア	太宰	実110.2	B× A▽勝率4% EV+346% 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／126日ぶりの実戦）
前5走 04/18 1福島33R 10着/16頭+0.9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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 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 0.2% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 3.5% / 期待値 +346% ※ 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	フェブリノ推奨	田口	実14.6	B○ A△勝率8% EV+21% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率22% × オッズ14.6倍で期待値+215%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 06/06 3阪神17R 7着/18頭+0.5秒 05/26 浦和9R 4着/11頭+1.0秒 04/25 1福島52R 9着/16頭+1.5秒 02/21 1小倉96R 8着/16頭+0.9秒 01/24 1小倉19R 7着/12頭+0.7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 6.7着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +215% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 21.6% (オッズ暗示: 6.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.4% / 期待値 +22% ※ 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	ロンポワン	菱田	実36.6	B× A▽勝率4% EV+56% 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／160日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京23R 8着/16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 8.0着 (不振) △ 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 1.1% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.3% / 期待値 +57% ※ 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 ○

ダノンステート

騎手角田和

単勝オッズ

4.3倍

AI期待値

-7%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△17フェブリノ

14.6倍

EV +215%

▲A:×12チュウワメロディー

3.5倍

EV -37%

出走馬全18頭

◎A:○10

ダノンステート

角田和

4.3倍

-7%

›

○A:△17

フェブリノ

田口

14.6倍

+215%

›

▲A:×12

チュウワメロディー

松若

3.5倍

-37%

›

△A:▲11

アンガーザガール

西村淳

4.8倍

-42%

›

△A:△9

グレンセロース

吉村

6.2倍

-27%

›

△A:△7

ルージュルガーノ

幸

12.9倍

-47%

›

▽A:▽13

レジーナテンペスタ

▲森田

16.7倍

-35%

›

▽A:▽4

スイートポメロ

川須

27.2倍

-49%

›

▽A:▽15

マカホウ

☆田山

30.5倍

-43%

›

×A:▽18

ロンポワン

菱田

36.6倍

-59%

›

×A:▽3

オラロア

国分恭

40.7倍

-66%

›

×A:▽1

パラフローラ

Ｍデムーロ

56.1倍

-56%

›

▽A:▽5

サンジルダール

◇今村

67.6倍

-47%

›

×A:▽2

ヒャクギマル

国分優

84.1倍

-67%

›

×A:▽6

ボールドペイト

中井

98.7倍

-61%

›

×A:▽14

ハナイロマヒナ

▲川端

117.0倍

-80%

›

×A:▽8

エコロガルダ

△柴田裕

198.6倍

-67%

›

×A:▽16

マテンロウノア

太宰

110.2倍

-82%

›

💡 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

A. 現行モデル (binary)

単勝 17 フェブリノ実14.6倍期待値 +216% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 17 フェブリノ実14.6倍期待値 +216% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥800 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

12R 中京競馬場　発走 18:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	パラフローラ	Ｍデムーロ	実56.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（90日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都103R 10着/18頭+1.1秒 04/12 1福島24R 6着/16頭+0.6秒 02/01 1小倉45R 7着/18頭+1.0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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 90日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +140% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (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。
2	ヒャクギマル	国分優	実84.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均15.0着と低調／147日ぶりの実戦）
前5走 03/28 2阪神15R 18着/18頭+2.7秒 12/07 5阪神22R 14着/16頭+3.3秒 10/04 3京都13R 13着/16頭+3.4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 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 18着 (大敗) △ ローテーション 147日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +226% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (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。
3	オラロア	国分恭	実40.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神14R 15着/16頭+1.6秒 03/28 1中京51R 13着/16頭+2.6秒 01/18 1中山75R 6着/16頭+1.2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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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	スイートポメロ	川須	実27.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（77日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神14R 4着/16頭+0.2秒 05/09 1新潟35R 4着/16頭+0.5秒 04/19 1福島45R 3着/16頭+0.3秒 02/14 1小倉72R 18着/18頭+3.4秒 12/28 5阪神82R 17着/17頭+2.2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 3.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.4% (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。
5	サンジルダール	◇今村	実67.6	▽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／153日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京45R 16着/16頭+2.8秒 12/07 5中京25R 16着/17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 16.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16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) +181% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.2% (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	ボールドペイト	中井	実98.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.5着と低調／139日ぶりの実戦）
前5走 04/05 2阪神43R 16着/16頭+4.4秒 09/28 4阪神95R 11着/18頭+0.8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 13.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 139日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +282% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (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。
7	ルージュルガーノ	幸	実12.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（238日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5阪神71R 13着/15頭+2.6秒 12/06 5中京14R 4着/18頭+0.3秒 11/22 4京都53R 3着/18頭+0.2秒 10/26 4新潟45R 12着/18頭+1.8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 6.7着 ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 238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 6.0% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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。
8	エコロガルダ	△柴田裕	実198.6	▽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／301日ぶりの実戦）
前5走 10/25 3京都81R 14着/14頭+3.7秒 08/09 3中京54R 10着/10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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 301日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +600% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.5% (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。
9	グレンセロース	吉村	実6.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（91日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都93R 5着/16頭+0.3秒 04/26 3京都23R 4着/18頭+0.5秒 01/10 1京都35R 10着/18頭+1.0秒 12/20 5阪神55R 5着/18頭+0.3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 6.3着 △ ローテーション 91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 8.4% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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。
10	ダノンステート	角田和	実4.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（91日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都93R 11着/16頭+0.8秒 03/21 1阪神95R 6着/18頭+0.4秒 12/14 5阪神45R 4着/6頭+0.5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 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 91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 9.5% (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。
11	アンガーザガール	西村淳	実4.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.3着と安定／前走2着／77日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神14R 2着/16頭+0.0秒 02/15 2京都66R 3着/18頭+0.7秒 01/24 1京都86R 2着/17頭+0.2秒 12/13 5阪神31R 12着/15頭+2.0秒 10/05 3京都21R 4着/16頭+1.0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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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。
12	チュウワメロディー	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走平均2.3着と安定／前走3着／84日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都113R 3着/17頭+0.1秒 05/09 3京都53R 2着/17頭+0.1秒 04/25 3京都16R 2着/16頭+0.1秒 01/05 1京都26R 10着/14頭+0.9秒 12/13 5中京34R 2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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.9% (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。
13	レジーナテンペスタ	▲森田	実16.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（139日ぶりの実戦）
前5走 04/05 2阪神43R 9着/16頭+1.6秒 03/19 浦和9R 3着/11頭+0.5秒 01/17 1京都61R 6着/10頭+2.8秒 12/27 5阪神71R 6着/15頭+1.4秒 12/14 5阪神44R 9着/11頭+1.4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 6.0着 △ ローテーション 139日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。
14	ハナイロマヒナ	▲川端	実117.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（203日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉36R 13着/18頭+0.8秒 12/13 5阪神33R 5着/14頭+0.3秒 11/22 4京都53R 4着/18頭+0.6秒 09/13 4阪神35R 4着/11頭+0.3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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 203日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +484% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.5% (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。
15	マカホウ	☆田山	実30.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神12R 9着/16頭+1.4秒 04/25 2東京12R 9着/16頭+1.4秒 04/04 2阪神32R 8着/16頭+2.8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 8.7着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。
16	マテンロウノア	太宰	実110.2	▽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／126日ぶりの実戦）
前5走 04/18 1福島33R 10着/16頭+0.9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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 126日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +346% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.5% (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。
17	フェブリノ推奨	田口	実14.6	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 06/06 3阪神17R 7着/18頭+0.5秒 05/26 浦和9R 4着/11頭+1.0秒 04/25 1福島52R 9着/16頭+1.5秒 02/21 1小倉96R 8着/16頭+0.9秒 01/24 1小倉19R 7着/12頭+0.7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 6.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
18	ロンポワン	菱田	実36.6	▽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／160日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京23R 8着/16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 8.0着 (不振) △ ローテーション 160日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +56% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

チュウワメロディー

騎手松若

単勝オッズ

3.5倍

AI期待値

-65%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10ダノンステート

4.3倍

EV -58%

▲11アンガーザガール

4.8倍

EV -57%

出走馬全18頭

×12

チュウワメロディー

松若

3.5倍

-65%

›

○10

ダノンステート

角田和

4.3倍

-58%

›

▲11

アンガーザガール

西村淳

4.8倍

-57%

›

△9

グレンセロース

吉村

6.2倍

-47%

›

△17

フェブリノ

田口

14.6倍

+21%

›

△7

ルージュルガーノ

幸

12.9倍

-22%

›

▽13

レジーナテンペスタ

▲森田

16.7倍

-8%

›

▽15

マカホウ

☆田山

30.5倍

+37%

›

▽4

スイートポメロ

川須

27.2倍

+20%

›

▽1

パラフローラ

Ｍデムーロ

56.1倍

+140%

›

▽18

ロンポワン

菱田

36.6倍

+56%

›

▽5

サンジルダール

◇今村

67.6倍

+181%

›

▽2

ヒャクギマル

国分優

84.1倍

+226%

›

▽6

ボールドペイト

中井

98.7倍

+282%

›

▽3

オラロア

国分恭

40.7倍

+999%

›

▽16

マテンロウノア

太宰

110.2倍

+346%

›

▽14

ハナイロマヒナ

▲川端

117.0倍

+484%

›

▽8

エコロガルダ

△柴田裕

198.6倍

+600%

›

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

A. 現行モデル (binary)

単勝 17 フェブリノ実14.6倍期待値 +22% 推奨 12.0〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 17 フェブリノ実14.6倍期待値 +22% 推奨 12.0〜30.0倍 ¥800 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

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