中京 5R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

5R 中京競馬場　発走 11:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ベルシュヴァル	渡辺竜	実12.6	B△ A△勝率10% EV+20% 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／前走勝利の勢い／126日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神82R 1着/16頭勝利 03/15 1阪神85R 3着/16頭+0.2秒 01/17 1京都65R 10着/18頭+0.8秒 12/20 5中京54R 5着/16頭+0.4秒 10/11 3京都35R 9着/17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 126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 5.7% (オッズ暗示: 7.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.5% / 期待値 +20% ※ 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	カポレイラ	亀田	実93.7	B▽ A▽勝率6% EV+425% 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／98日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京88R 9着/15頭+0.8秒 04/25 1福島512R 8着/16頭+1.0秒 02/07 1東京34R 10着/13頭+1.8秒 12/14 5中京46R 13着/18頭+1.3秒 08/31 2札幌48R 10着/13頭+2.5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 9.0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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.6% / 期待値 +426% ※ 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	ブルーミングローズ推奨	西村淳	実16.5	B▲ A▲勝率10% EV+67% 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 05/24 3京都1012R 13着/16頭+1.0秒 03/14 1中京112R 8着/18頭+0.5秒 11/29 4京都77R 13着/18頭+0.9秒 10/11 3京都37R 7着/11頭+0.6秒 07/19 2小倉78R 4着/10頭+0.8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 13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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 6.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.1% / 期待値 +67% ※ 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	エレガンシア推奨	松若	実20.5	B△ A△勝率9% EV+94% 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 05/23 1新潟78R 12着/15頭+2.0秒 03/29 1中京66R 10着/13頭+1.0秒 03/08 1阪神67R 4着/9頭+0.5秒 02/07 1小倉57R 7着/18頭+0.6秒 12/14 5中京46R 2着/18頭+0.0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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 92日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 4.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.5% / 期待値 +94% ※ 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	マーゴットレジーナ推奨	菱田	実20.7	B▽ A▽勝率8% EV+67% 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 05/02 3京都36R 9着/11頭+1.4秒 04/18 1福島310R 6着/8頭+0.8秒 03/22 1中京46R 3着/17頭+0.1秒 12/14 5中京46R 8着/18頭+0.9秒 11/24 3福島612R 2着/16頭+0.2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 6.0着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ ローテーション 113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 3.3% (オッズ暗示: 4.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 8.1% / 期待値 +67% ※ 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	ヴィスコンテッサ	吉村	実1.5	B🌟◎ A×勝率15% 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10.0着と低調／113日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都39R 4着/9頭+0.7秒 03/21 2中山711R 12着/16頭+0.5秒 01/11 1中山411R 14着/16頭+1.1秒 11/22 4京都54R 1着/11頭勝利 08/31 2札幌45R 3着/8頭+0.5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 10.0着 (不振) △ ローテーション 113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 55.8% (オッズ暗示: 66.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 14.7% / 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。
7	アグレイビューティ	角田和	実37.7	B▽ A▽勝率6% EV+122% 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／127日ぶりの実戦）
前5走 04/18 2阪神71R 1着/15頭勝利 03/29 2阪神21R 3着/14頭+0.1秒 01/17 1京都65R 7着/18頭+0.4秒 12/20 5阪神55R 7着/18頭+0.4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 127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 1.5% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.9% / 期待値 +122% ※ 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	オモイヲノセテ	幸	実30.0	B▽ A▽勝率7% EV+96% 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／前走勝利の勢い／112日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟21R 1着/16頭勝利 03/15 1阪神85R 7着/16頭+0.7秒 02/08 1小倉65R 4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 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 2.1% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.6% / 期待値 +97% ※ 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	シェーラ	☆田山	実18.3	B△ A▽勝率9% EV+62% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率25%と適性高／105日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都66R 5着/10頭+0.4秒 04/18 1福島310R 7着/8頭+1.0秒 03/22 1中京46R 4着/17頭+0.1秒 01/11 1京都47R 8着/14頭+0.9秒 12/21 5阪神67R 4着/18頭+0.9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 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 105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 3.5% (オッズ暗示: 5.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.9% / 期待値 +63% ※ 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	メイショウピリカ	◇今村	実6.1	B○ A○勝率12% EV-26% 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 1新潟78R 9着/15頭+1.5秒 04/18 1福島38R 6着/15頭+0.6秒 03/08 1阪神66R 7着/9頭+2.0秒 02/07 1小倉57R 9着/18頭+0.9秒 01/11 1京都47R 7着/14頭+0.9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 7.3着 (不振) △ ローテーション 92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 14.6% (オッズ暗示: 16.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.1% / 期待値 -26% ※ 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	シルバーリム	国分優	実13.9	B× A△勝率9% EV+24% 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／92日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京99R 8着/12頭+0.6秒 03/15 1阪神85R 1着/16頭勝利 02/15 2京都65R 4着/15頭+0.6秒 12/13 5中京35R 7着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 92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 3.3% (オッズ暗示: 7.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 9.0% / 期待値 +25% ※ 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 ×

ヴィスコンテッサ

騎手吉村

単勝オッズ

1.5倍

AI期待値

-16%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○10メイショウピリカ

6.1倍

EV -10%

▲A:▲3ブルーミングローズ

16.5倍

EV -1%

出走馬全11頭

◎A:×6

ヴィスコンテッサ

吉村

1.5倍

-16%

›

○A:○10

メイショウピリカ

◇今村

6.1倍

-10%

›

▲A:▲3

ブルーミングローズ

西村淳

16.5倍

-1%

›

△A:△1

ベルシュヴァル

渡辺竜

12.6倍

-27%

›

△A:▽9

シェーラ

☆田山

18.3倍

-36%

›

△A:△4

エレガンシア

松若

20.5倍

-28%

›

×A:△11

シルバーリム

国分優

13.9倍

-53%

›

▽A:▽5

マーゴットレジーナ

菱田

20.7倍

-31%

›

▽A:▽8

オモイヲノセテ

幸

30.0倍

-37%

›

▽A:▽7

アグレイビューティ

角田和

37.7倍

-43%

›

▽A:▽2

カポレイラ

亀田

93.7倍

-40%

›

💡 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 4 エレガンシア実20.5倍期待値 -29% 推奨 28.7〜30.0倍 ¥200 ❌不的中
単勝 3 ブルーミングローズ実16.5倍期待値 -1% 推奨 16.7〜30.0倍 ¥200 ❌不的中
単勝 5 マーゴットレジーナ実20.7倍期待値 -31% 推奨 30.2〜30.2倍 ¥200 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

5R 中京競馬場　発走 11:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ベルシュヴァル	渡辺竜	実12.6	△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／前走勝利の勢い／126日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神82R 1着/16頭勝利 03/15 1阪神85R 3着/16頭+0.2秒 01/17 1京都65R 10着/18頭+0.8秒 12/20 5中京54R 5着/16頭+0.4秒 10/11 3京都35R 9着/17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 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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。
2	カポレイラ	亀田	実93.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京88R 9着/15頭+0.8秒 04/25 1福島512R 8着/16頭+1.0秒 02/07 1東京34R 10着/13頭+1.8秒 12/14 5中京46R 13着/18頭+1.3秒 08/31 2札幌48R 10着/13頭+2.5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 9.0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) +425% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
3	ブルーミングローズ推奨	西村淳	実16.5	▲詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+67%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/24 3京都1012R 13着/16頭+1.0秒 03/14 1中京112R 8着/18頭+0.5秒 11/29 4京都77R 13着/18頭+0.9秒 10/11 3京都37R 7着/11頭+0.6秒 07/19 2小倉78R 4着/10頭+0.8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 13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) +67% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.1% (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。
4	エレガンシア推奨	松若	実20.5	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+94%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/23 1新潟78R 12着/15頭+2.0秒 03/29 1中京66R 10着/13頭+1.0秒 03/08 1阪神67R 4着/9頭+0.5秒 02/07 1小倉57R 7着/18頭+0.6秒 12/14 5中京46R 2着/18頭+0.0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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 92日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +94% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.5% (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。
5	マーゴットレジーナ推奨	菱田	実20.7	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+67%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/02 3京都36R 9着/11頭+1.4秒 04/18 1福島310R 6着/8頭+0.8秒 03/22 1中京46R 3着/17頭+0.1秒 12/14 5中京46R 8着/18頭+0.9秒 11/24 3福島612R 2着/16頭+0.2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 6.0着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ ローテーション 113日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +67% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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。
6	ヴィスコンテッサ	吉村	実1.5	×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10.0着と低調／113日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都39R 4着/9頭+0.7秒 03/21 2中山711R 12着/16頭+0.5秒 01/11 1中山411R 14着/16頭+1.1秒 11/22 4京都54R 1着/11頭勝利 08/31 2札幌45R 3着/8頭+0.5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 10.0着 (不振) △ ローテーション 113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 14.7% (オッズ暗示: 66.7%) ※ 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	アグレイビューティ	角田和	実37.7	▽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／127日ぶりの実戦）
前5走 04/18 2阪神71R 1着/15頭勝利 03/29 2阪神21R 3着/14頭+0.1秒 01/17 1京都65R 7着/18頭+0.4秒 12/20 5阪神55R 7着/18頭+0.4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 127日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +122% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (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。
8	オモイヲノセテ	幸	実30.0	▽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／前走勝利の勢い／112日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟21R 1着/16頭勝利 03/15 1阪神85R 7着/16頭+0.7秒 02/08 1小倉65R 4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 112日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +96% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (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。
9	シェーラ	☆田山	実18.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率25%と適性高／105日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都66R 5着/10頭+0.4秒 04/18 1福島310R 7着/8頭+1.0秒 03/22 1中京46R 4着/17頭+0.1秒 01/11 1京都47R 8着/14頭+0.9秒 12/21 5阪神67R 4着/18頭+0.9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 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 105日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +62% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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。
10	メイショウピリカ	◇今村	実6.1	○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 1新潟78R 9着/15頭+1.5秒 04/18 1福島38R 6着/15頭+0.6秒 03/08 1阪神66R 7着/9頭+2.0秒 02/07 1小倉57R 9着/18頭+0.9秒 01/11 1京都47R 7着/14頭+0.9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 7.3着 (不振) △ ローテーション 92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 12.1% (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。
11	シルバーリム	国分優	実13.9	△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／92日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京99R 8着/12頭+0.6秒 03/15 1阪神85R 1着/16頭勝利 02/15 2京都65R 4着/15頭+0.6秒 12/13 5中京35R 7着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 92日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ヴィスコンテッサ

騎手吉村

単勝オッズ

1.5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

○10メイショウピリカ

6.1倍

EV -26%

▲3ブルーミングローズ

16.5倍

EV +67%

出走馬全11頭

×6

ヴィスコンテッサ

吉村

1.5倍

-77%

›

○10

メイショウピリカ

◇今村

6.1倍

-26%

›

▲3

ブルーミングローズ

西村淳

16.5倍

+67%

›

△1

ベルシュヴァル

渡辺竜

12.6倍

+20%

›

△4

エレガンシア

松若

20.5倍

+94%

›

△11

シルバーリム

国分優

13.9倍

+24%

›

▽9

シェーラ

☆田山

18.3倍

+62%

›

▽5

マーゴットレジーナ

菱田

20.7倍

+67%

›

▽8

オモイヲノセテ

幸

30.0倍

+96%

›

▽7

アグレイビューティ

角田和

37.7倍

+122%

›

▽2

カポレイラ

亀田

93.7倍

+425%

›

💡 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。

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 4 エレガンシア実20.5倍期待値 +94% 推奨 10.6〜30.0倍 ¥200 ❌不的中
単勝 3 ブルーミングローズ実16.5倍期待値 +67% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 ❌不的中
単勝 5 マーゴットレジーナ実20.7倍期待値 +67% 推奨 12.4〜30.0倍 ¥200 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項