中京 4R 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

4R 中京競馬場　発走 11:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	メイショウイッカク	中井	実81.6	B▽ A▽勝率5% EV+309% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（91日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟86R 7着/12頭+2.5秒 05/10 1新潟43R 8着/15頭+2.1秒 04/04 2阪神33R 7着/14頭+1.8秒 03/21 1中京33R 5着/13頭+1.4秒 03/01 1小倉121R 14着/15頭+2.6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 7.3着 (不振) △ ローテーション 91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 0.7% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.0% / 期待値 +309% ※ 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	グリーンゴー	西村淳	実1.7	B🌟◎ A×勝率13% EV-77% 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／119日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都22R 2着/15頭+0.1秒 04/04 2阪神33R 3着/14頭+0.8秒 01/17 1京都63R 2着/13頭+0.0秒 01/05 1京都25R 4着/17頭+0.3秒 07/20 1函館125R 5着/9頭+0.8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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 49.7% (オッズ暗示: 58.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 13.1% / 期待値 -78% ※ 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	アクシュラ	☆田山	実34.0	B▽ A▽勝率5% EV+86% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（148日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京52R 4着/13頭+0.8秒 03/07 1阪神51R 3着/14頭+0.5秒 02/22 1小倉101R 8着/11頭+2.1秒 12/14 5中京41R 6着/13頭+2.1秒 10/25 3京都86R 10着/16頭+1.3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 5.0着 △ ローテーション 148日休養明け × 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 1.7% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.5% / 期待値 +86% ※ 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	タイセイゼスティ	渡辺竜	実17.0	B△ A△勝率7% EV+16% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（169日ぶりの実戦）
前5走 03/07 1阪神53R 5着/13頭+1.4秒 02/22 1阪神23R 6着/11頭+0.9秒 11/01 3京都106R 3着/16頭+0.6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 4.7着 △ ローテーション 169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 3.8% (オッズ暗示: 5.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.9% / 期待値 +17% ※ 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	レッドセドナ	▲川端	実61.0	B▽ A▽勝率5% EV+221% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.5着と低調／162日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京13R 9着/13頭+2.1秒 11/16 4京都45R 8着/9頭+2.6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 8.5着 (不振) △ ローテーション 162日休養明け × 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 1.0% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.3% / 期待値 +221% ※ 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	ニシノエビガタメ	Ｍデムーロ	実25.2	B▽ A▽勝率6% EV+50% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（78日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神16R 11着/16頭+2.6秒 05/10 3京都63R 4着/12頭+0.4秒 03/29 2阪神22R 6着/9頭+2.0秒 03/15 1阪神82R 7着/14頭+1.1秒 01/12 1京都52R 11着/16頭+3.3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 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 2.6% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.0% / 期待値 +51% ※ 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	グレートアゲイン	鮫島良	実60.7	B▽ A▽勝率5% EV+201% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／134日ぶりの実戦）
前5走 04/11 1福島11R 8着/15頭+2.2秒 01/24 1京都82R 13着/14頭+1.7秒 01/04 1京都13R 10着/16頭+1.4秒 10/18 3京都66R 13着/16頭+4.0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 10.3着 (不振) △ ローテーション 134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 1.0% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 5.0% / 期待値 +201% ※ 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	クリノリキオー	幸	実6.1	B○ A○勝率11% EV-33% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（84日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都123R 5着/16頭+1.0秒 05/03 3京都42R 4着/12頭+0.6秒 04/18 2阪神73R 6着/15頭+0.9秒 03/01 1阪神43R 5着/12頭+0.2秒 01/18 1京都75R 11着/17頭+1.3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 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 19.3% (オッズ暗示: 16.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.9% / 期待値 -33% ※ 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	キタノハイテイル	城戸	実14.5	B△ A△勝率7% EV+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8.0着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟86R 5着/12頭+2.5秒 05/09 3京都52R 7着/15頭+2.0秒 02/07 2京都34R 12着/16頭+2.7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 8.0着 (不振) △ ローテーション 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 6.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.4% / 期待値 +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	グランワールド	吉村	実14.5	B△ A△勝率7% EV+3% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（84日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都123R 8着/16頭+1.5秒 05/24 3京都102R 2着/13頭+0.2秒 05/03 3京都42R 3着/12頭+0.5秒 09/21 4阪神73R 5着/11頭+0.9秒 09/07 4阪神21R 3着/7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戦の調子平均 4.3着 × 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 3.6% (オッズ暗示: 6.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.1% / 期待値 +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	チュウワヘネシー	加藤	実356.8	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12.5着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都63R 12着/12頭+3.6秒 04/25 3京都11R 13着/16頭+4.3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 12.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 12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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 4.3% / 期待値 +1420% ※ 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	インドミタビリティ	亀田	実7.0	B▲ A▲勝率10% EV-31% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（92日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京95R 4着/17頭+0.4秒 04/19 3中山84R 6着/16頭+0.7秒 03/01 1阪神45R 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 4.0着 △ ローテーション 92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 10.7% (オッズ暗示: 14.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.8% / 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。
13	メイショウゴッホ	角田和	実166.9	B× A▽勝率4% EV+610% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（92日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟76R 8着/15頭+3.2秒 05/09 3京都52R 4着/15頭+1.0秒 04/19 2阪神81R 7着/16頭+1.4秒 03/22 1阪神102R 6着/13頭+1.3秒 11/23 4京都62R 10着/13頭+2.8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 6.3着 △ ローテーション 92日休養明け × 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 0.1% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.3% / 期待値 +611% ※ 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	ミニュイ	△柴田裕	実177.1	B× A▽勝率4% EV+654% 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／119日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都22R 7着/15頭+1.7秒 04/04 2阪神32R 9着/16頭+3.0秒 01/11 1京都41R 10着/16頭+2.7秒 12/14 5中京45R 6着/13頭+3.0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 8.7着 (不振) △ ローテーション 119日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.3% / 期待値 +654% ※ 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	レディトゥフライト	▲森田	実29.4	B× A▽勝率5% EV+57% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（84日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都123R 12着/16頭+1.9秒 05/10 3京都63R 2着/12頭+0.2秒 03/28 2阪神14R 6着/13頭+2.6秒 03/14 1中京13R 8着/13頭+2.0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 ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.4% / 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。

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 ×

グリーンゴー

騎手西村淳

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-15%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○8クリノリキオー

6.1倍

EV +17%

▲A:▲12インドミタビリティ

7.0倍

EV -25%

出走馬全15頭

◎A:×2

グリーンゴー

西村淳

1.7倍

-15%

›

○A:○8

クリノリキオー

幸

6.1倍

+17%

›

▲A:▲12

インドミタビリティ

亀田

7.0倍

-25%

›

△A:△9

キタノハイテイル

城戸

14.5倍

-44%

›

△A:△4

タイセイゼスティ

渡辺竜

17.0倍

-35%

›

△A:△10

グランワールド

吉村

14.5倍

-47%

›

▽A:▽6

ニシノエビガタメ

Ｍデムーロ

25.2倍

-34%

›

×A:▽15

レディトゥフライト

▲森田

29.4倍

-51%

›

▽A:▽3

アクシュラ

☆田山

34.0倍

-43%

›

▽A:▽7

グレートアゲイン

鮫島良

60.7倍

-39%

›

▽A:▽5

レッドセドナ

▲川端

61.0倍

-39%

›

▽A:▽1

メイショウイッカク

中井

81.6倍

-43%

›

×A:▽13

メイショウゴッホ

角田和

166.9倍

-75%

›

×A:▽14

ミニュイ

△柴田裕

177.1倍

-73%

›

▽A:▽11

チュウワヘネシー

加藤

356.8倍

-47%

›

💡 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

4R 中京競馬場　発走 11:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	メイショウイッカク	中井	実81.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（91日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟86R 7着/12頭+2.5秒 05/10 1新潟43R 8着/15頭+2.1秒 04/04 2阪神33R 7着/14頭+1.8秒 03/21 1中京33R 5着/13頭+1.4秒 03/01 1小倉121R 14着/15頭+2.6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 7.3着 (不振) △ ローテーション 91日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +309% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.0% (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	グリーンゴー	西村淳	実1.7	×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／119日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都22R 2着/15頭+0.1秒 04/04 2阪神33R 3着/14頭+0.8秒 01/17 1京都63R 2着/13頭+0.0秒 01/05 1京都25R 4着/17頭+0.3秒 07/20 1函館125R 5着/9頭+0.8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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 119日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.1% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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。
3	アクシュラ	☆田山	実34.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（148日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京52R 4着/13頭+0.8秒 03/07 1阪神51R 3着/14頭+0.5秒 02/22 1小倉101R 8着/11頭+2.1秒 12/14 5中京41R 6着/13頭+2.1秒 10/25 3京都86R 10着/16頭+1.3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 5.0着 △ ローテーション 148日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +86% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.5% (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。
4	タイセイゼスティ	渡辺竜	実17.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（169日ぶりの実戦）
前5走 03/07 1阪神53R 5着/13頭+1.4秒 02/22 1阪神23R 6着/11頭+0.9秒 11/01 3京都106R 3着/16頭+0.6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 4.7着 △ ローテーション 169日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 5.9%) ※ 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。
5	レッドセドナ	▲川端	実61.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.5着と低調／162日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京13R 9着/13頭+2.1秒 11/16 4京都45R 8着/9頭+2.6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 8.5着 (不振) △ ローテーション 162日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +221% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.3% (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。
6	ニシノエビガタメ	Ｍデムーロ	実25.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（78日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神16R 11着/16頭+2.6秒 05/10 3京都63R 4着/12頭+0.4秒 03/29 2阪神22R 6着/9頭+2.0秒 03/15 1阪神82R 7着/14頭+1.1秒 01/12 1京都52R 11着/16頭+3.3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 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +50% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.0% (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。
7	グレートアゲイン	鮫島良	実60.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／134日ぶりの実戦）
前5走 04/11 1福島11R 8着/15頭+2.2秒 01/24 1京都82R 13着/14頭+1.7秒 01/04 1京都13R 10着/16頭+1.4秒 10/18 3京都66R 13着/16頭+4.0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 10.3着 (不振) △ ローテーション 134日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +201% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.0% (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。
8	クリノリキオー	幸	実6.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（84日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都123R 5着/16頭+1.0秒 05/03 3京都42R 4着/12頭+0.6秒 04/18 2阪神73R 6着/15頭+0.9秒 03/01 1阪神43R 5着/12頭+0.2秒 01/18 1京都75R 11着/17頭+1.3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 5.0着 × 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 10.9% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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。
9	キタノハイテイル	城戸	実14.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟86R 5着/12頭+2.5秒 05/09 3京都52R 7着/15頭+2.0秒 02/07 2京都34R 12着/16頭+2.7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 8.0着 (不振) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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	グランワールド	吉村	実14.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（84日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都123R 8着/16頭+1.5秒 05/24 3京都102R 2着/13頭+0.2秒 05/03 3京都42R 3着/12頭+0.5秒 09/21 4阪神73R 5着/11頭+0.9秒 09/07 4阪神21R 3着/7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戦の調子平均 4.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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	チュウワヘネシー	加藤	実356.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.5着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都63R 12着/12頭+3.6秒 04/25 3京都11R 13着/16頭+4.3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 12.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 12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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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。
12	インドミタビリティ	亀田	実7.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（92日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京95R 4着/17頭+0.4秒 04/19 3中山84R 6着/16頭+0.7秒 03/01 1阪神45R 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 4.0着 △ ローテーション 92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 9.8% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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	メイショウゴッホ	角田和	実166.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（92日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟76R 8着/15頭+3.2秒 05/09 3京都52R 4着/15頭+1.0秒 04/19 2阪神81R 7着/16頭+1.4秒 03/22 1阪神102R 6着/13頭+1.3秒 11/23 4京都62R 10着/13頭+2.8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 6.3着 △ ローテーション 92日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +610% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (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。
14	ミニュイ	△柴田裕	実177.1	▽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／119日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都22R 7着/15頭+1.7秒 04/04 2阪神32R 9着/16頭+3.0秒 01/11 1京都41R 10着/16頭+2.7秒 12/14 5中京45R 6着/13頭+3.0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 8.7着 (不振) △ ローテーション 119日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +654% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (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。
15	レディトゥフライト	▲森田	実29.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（84日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都123R 12着/16頭+1.9秒 05/10 3京都63R 2着/12頭+0.2秒 03/28 2阪神14R 6着/13頭+2.6秒 03/14 1中京13R 8着/13頭+2.0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 ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +57% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

グリーンゴー

騎手西村淳

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-77%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8クリノリキオー

6.1倍

EV -33%

▲12インドミタビリティ

7.0倍

EV -31%

出走馬全15頭

×2

グリーンゴー

西村淳

1.7倍

-77%

›

○8

クリノリキオー

幸

6.1倍

-33%

›

▲12

インドミタビリティ

亀田

7.0倍

-31%

›

△9

キタノハイテイル

城戸

14.5倍

+7%

›

△10

グランワールド

吉村

14.5倍

+3%

›

△4

タイセイゼスティ

渡辺竜

17.0倍

+16%

›

▽6

ニシノエビガタメ

Ｍデムーロ

25.2倍

+50%

›

▽3

アクシュラ

☆田山

34.0倍

+86%

›

▽15

レディトゥフライト

▲森田

29.4倍

+57%

›

▽5

レッドセドナ

▲川端

61.0倍

+221%

›

▽1

メイショウイッカク

中井

81.6倍

+309%

›

▽7

グレートアゲイン

鮫島良

60.7倍

+201%

›

▽13

メイショウゴッホ

角田和

166.9倍

+610%

›

▽14

ミニュイ

△柴田裕

177.1倍

+654%

›

▽11

チュウワヘネシー

加藤

356.8倍

+999%

›

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