中京 6R 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

6R 中京競馬場　発走 15:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ギフテッド	今村	実65.0	B▽ A▽勝率5% EV+226% 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／315日ぶりの実戦）
前5走 10/12 4東京49R 7着/16頭+0.5秒 08/23 3新潟112R 1着/12頭勝利 06/22 3東京68R 2着/15頭+0.1秒 04/19 3中山76R 7着/8頭+0.9秒 02/15 1東京511R 13着/14頭+2.8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) △ ローテーション 315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 1.8% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 5.0% / 期待値 +227% ※ 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	テーオーシュタイン	藤懸	実28.6	B▽ A▽勝率5% EV+54% 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／直近3走で勝率33%と好調／85日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都118R 6着/12頭+0.3秒 03/29 2阪神27R 1着/14頭勝利 03/15 1阪神87R 6着/13頭+0.3秒 02/21 1阪神19R 3着/18頭+0.3秒 11/15 4京都37R 12着/16頭+1.9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) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.4% / 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。
3	ジーティーマン	西村淳	実5.5	B○ A▲勝率10% EV-45% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／85日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京1110R 2着/11頭+0.3秒 05/17 2東京89R 4着/12頭+0.5秒 04/05 2阪神48R 6着/11頭+0.3秒 02/15 2京都69R 2着/11頭+0.5秒 11/29 4京都77R 1着/18頭勝利
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 4.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.8% (オッズ暗示: 18.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.9% / 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	ミッキースターダム	高杉	実18.0	B▽ A▽勝率7% EV+31% 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3着／98日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京89R 3着/12頭+0.5秒 05/02 3京都312R 1着/10頭勝利 02/21 1阪神19R 13着/18頭+1.0秒 02/01 1小倉48R 13着/13頭+2.2秒 11/15 4京都312R 15着/18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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 98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 4.1% (オッズ暗示: 5.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.3% / 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。
5	ビップディラン	Ｍデムーロ	実4.2	B▲ A○勝率10% EV-57% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/30 3京都117R 1着/15頭勝利 05/16 3京都77R 3着/11頭+0.0秒 11/01 3京都1012R 10着/15頭+0.4秒 08/16 3中京712R 2着/10頭+0.0秒 08/03 3中京45R 1着/16頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 12.5% (オッズ暗示: 23.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.1% / 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。
6	アイキャンドウイッ	田口	実51.4	B▽ A▽勝率5% EV+163% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／505日ぶりの実戦）
前5走 04/05 3中山38R 4着/13頭+0.4秒 04/05 3中山38R 4着/13頭+0.4秒 04/05 3中山38R 4着/13頭+0.4秒 04/05 3中山38R 4着/13頭+0.4秒 04/05 3中山38R 4着/13頭+0.4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 4.0着 × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 505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 1.8% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.1% / 期待値 +164% ※ 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	セブンマイスター	団野	実11.3	B△ A△勝率8% EV-15% 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／119日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京27R 1着/16頭勝利 02/01 1東京26R 2着/15頭+0.6秒 10/26 4東京912R 2着/16頭+0.1秒 03/29 2中京58R 2着/16頭+0.1秒 11/16 5東京57R 5着/16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 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 8.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.5% / 期待値 -15% ※ 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	アロンソア推奨	鮫島駿	実15.6	B△ A△勝率8% EV+25% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 03/28 3中山16R 4着/11頭+0.5秒 02/14 1小倉79R 6着/10頭+0.8秒 01/24 1京都89R 11着/13頭+2.0秒 11/22 3福島57R 1着/16頭勝利 10/26 4新潟45R 2着/18頭+0.5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) △ ローテーション 148日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 6.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.1% / 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。
9	オックスアイ	斎藤	実37.9	B▽ A▽勝率5% EV+86% 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／92日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都99R 8着/11頭+0.5秒 05/03 3京都45R 1着/11頭勝利 04/12 3中山62R 6着/14頭+2.1秒 03/01 1小倉126R 7着/16頭+0.9秒 02/08 1小倉66R 2着/16頭+0.4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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.9% / 期待値 +87% ※ 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	サーディンラン	松若	実3.0	B🌟◎ A×勝率12% EV-63% 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（141日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神311R 5着/14頭+0.6秒 03/08 2中山47R 2着/11頭+0.3秒 11/16 4京都49R 7着/8頭+2.1秒 10/19 3京都72R 1着/6頭勝利 08/24 4中京23R 3着/8頭+0.4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 4.7着 △ ローテーション 141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 30.8% (オッズ暗示: 33.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 12.0% / 期待値 -64% ※ 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	コルドンブルー	吉村	実8.5	B△ A△勝率9% EV-24% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/16 3京都77R 1着/11頭勝利 04/25 3京都19R 3着/16頭+0.5秒 03/29 2阪神27R 3着/14頭+0.3秒 01/18 1中京610R 3着/12頭+0.6秒 12/14 4中京54R 1着/18頭勝利
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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 99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 11.6% (オッズ暗示: 11.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.8% / 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。
12	リカントロポ	幸	実19.8	B▽ A▽勝率6% EV+25% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／120日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都112R 3着/11頭+0.6秒 03/22 1阪神109R 4着/8頭+0.2秒 03/07 1阪神58R 3着/10頭+0.3秒 02/15 2京都69R 6着/11頭+1.1秒 11/09 4京都29R 5着/8頭+1.0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 3.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 120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 4.0% (オッズ暗示: 5.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.3% / 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。
13	ムーンウォーリア	渡辺竜	実231.4	B× A▽勝率4% EV+835% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均18.0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 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 18.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 18着 (大敗) × 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: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.0% / 期待値 +835% ※ 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	ワンモアスマイル	菱田	実37.7	B▽ A▽勝率5% EV+101% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／189日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京68R 12着/14頭+1.5秒 02/01 2京都212R 6着/7頭+0.5秒 01/10 1中山310R 11着/16頭+1.3秒 11/02 4東京119R 4着/10頭+0.4秒 10/12 3京都412R 1着/18頭勝利
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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 189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 1.8% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.3% / 期待値 +101% ※ 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 ×

サーディンラン

騎手松若

単勝オッズ

3.0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:▲3ジーティーマン

5.5倍

EV -23%

▲A:○5ビップディラン

4.2倍

EV -47%

出走馬全14頭

◎A:×10

サーディンラン

松若

3.0倍

-7%

›

○A:▲3

ジーティーマン

西村淳

5.5倍

-23%

›

▲A:○5

ビップディラン

Ｍデムーロ

4.2倍

-47%

›

△A:△11

コルドンブルー

吉村

8.5倍

-1%

›

△A:△8

アロンソア

鮫島駿

15.6倍

+11%

›

△A:△7

セブンマイスター

団野

11.3倍

-22%

›

▽A:▽4

ミッキースターダム

高杉

18.0倍

-25%

›

▽A:▽12

リカントロポ

幸

19.8倍

-21%

›

▽A:▽2

テーオーシュタイン

藤懸

28.6倍

-48%

›

▽A:▽14

ワンモアスマイル

菱田

37.7倍

-32%

›

▽A:▽9

オックスアイ

斎藤

37.9倍

-31%

›

▽A:▽6

アイキャンドウイッ

田口

51.4倍

-7%

›

▽A:▽1

ギフテッド

今村

65.0倍

+16%

›

×A:▽13

ムーンウォーリア

渡辺竜

231.4倍

-62%

›

💡 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 8 アロンソア実15.6倍期待値 +12% 推奨 14.0〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 8 アロンソア実15.6倍期待値 +12% 推奨 14.0〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

6R 中京競馬場　発走 15:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ギフテッド	今村	実65.0	▽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／315日ぶりの実戦）
前5走 10/12 4東京49R 7着/16頭+0.5秒 08/23 3新潟112R 1着/12頭勝利 06/22 3東京68R 2着/15頭+0.1秒 04/19 3中山76R 7着/8頭+0.9秒 02/15 1東京511R 13着/14頭+2.8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) △ ローテーション 315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 5.0% (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。
2	テーオーシュタイン	藤懸	実28.6	▽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／直近3走で勝率33%と好調／85日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都118R 6着/12頭+0.3秒 03/29 2阪神27R 1着/14頭勝利 03/15 1阪神87R 6着/13頭+0.3秒 02/21 1阪神19R 3着/18頭+0.3秒 11/15 4京都37R 12着/16頭+1.9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) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +54% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.4% (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。
3	ジーティーマン	西村淳	実5.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／85日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京1110R 2着/11頭+0.3秒 05/17 2東京89R 4着/12頭+0.5秒 04/05 2阪神48R 6着/11頭+0.3秒 02/15 2京都69R 2着/11頭+0.5秒 11/29 4京都77R 1着/18頭勝利
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 4.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 9.9% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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。
4	ミッキースターダム	高杉	実18.0	▽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3着／98日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京89R 3着/12頭+0.5秒 05/02 3京都312R 1着/10頭勝利 02/21 1阪神19R 13着/18頭+1.0秒 02/01 1小倉48R 13着/13頭+2.2秒 11/15 4京都312R 15着/18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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 98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 7.3% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。
5	ビップディラン	Ｍデムーロ	実4.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/30 3京都117R 1着/15頭勝利 05/16 3京都77R 3着/11頭+0.0秒 11/01 3京都1012R 10着/15頭+0.4秒 08/16 3中京712R 2着/10頭+0.0秒 08/03 3中京45R 1着/16頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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	アイキャンドウイッ	田口	実51.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／505日ぶりの実戦）
前5走 04/05 3中山38R 4着/13頭+0.4秒 04/05 3中山38R 4着/13頭+0.4秒 04/05 3中山38R 4着/13頭+0.4秒 04/05 3中山38R 4着/13頭+0.4秒 04/05 3中山38R 4着/13頭+0.4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 4.0着 × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 505日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +163% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
7	セブンマイスター	団野	実11.3	△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／119日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京27R 1着/16頭勝利 02/01 1東京26R 2着/15頭+0.6秒 10/26 4東京912R 2着/16頭+0.1秒 03/29 2中京58R 2着/16頭+0.1秒 11/16 5東京57R 5着/16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 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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	アロンソア推奨	鮫島駿	実15.6	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 03/28 3中山16R 4着/11頭+0.5秒 02/14 1小倉79R 6着/10頭+0.8秒 01/24 1京都89R 11着/13頭+2.0秒 11/22 3福島57R 1着/16頭勝利 10/26 4新潟45R 2着/18頭+0.5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) △ ローテーション 148日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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	オックスアイ	斎藤	実37.9	▽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／92日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都99R 8着/11頭+0.5秒 05/03 3京都45R 1着/11頭勝利 04/12 3中山62R 6着/14頭+2.1秒 03/01 1小倉126R 7着/16頭+0.9秒 02/08 1小倉66R 2着/16頭+0.4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) +86% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
10	サーディンラン	松若	実3.0	×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（141日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神311R 5着/14頭+0.6秒 03/08 2中山47R 2着/11頭+0.3秒 11/16 4京都49R 7着/8頭+2.1秒 10/19 3京都72R 1着/6頭勝利 08/24 4中京23R 3着/8頭+0.4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 4.7着 △ ローテーション 141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 12.0% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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	コルドンブルー	吉村	実8.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/16 3京都77R 1着/11頭勝利 04/25 3京都19R 3着/16頭+0.5秒 03/29 2阪神27R 3着/14頭+0.3秒 01/18 1中京610R 3着/12頭+0.6秒 12/14 4中京54R 1着/18頭勝利
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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 99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 8.8% (オッズ暗示: 11.8%) ※ 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	リカントロポ	幸	実19.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／120日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都112R 3着/11頭+0.6秒 03/22 1阪神109R 4着/8頭+0.2秒 03/07 1阪神58R 3着/10頭+0.3秒 02/15 2京都69R 6着/11頭+1.1秒 11/09 4京都29R 5着/8頭+1.0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 3.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 120日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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。
13	ムーンウォーリア	渡辺竜	実231.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均18.0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 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 18.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 18着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +835% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
14	ワンモアスマイル	菱田	実37.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／189日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京68R 12着/14頭+1.5秒 02/01 2京都212R 6着/7頭+0.5秒 01/10 1中山310R 11着/16頭+1.3秒 11/02 4東京119R 4着/10頭+0.4秒 10/12 3京都412R 1着/18頭勝利
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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 189日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +101% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.3% (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

サーディンラン

騎手松若

単勝オッズ

3.0倍

AI期待値

-63%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5ビップディラン

4.2倍

EV -57%

▲3ジーティーマン

5.5倍

EV -45%

出走馬全14頭

×10

サーディンラン

松若

3.0倍

-63%

›

○5

ビップディラン

Ｍデムーロ

4.2倍

-57%

›

▲3

ジーティーマン

西村淳

5.5倍

-45%

›

△11

コルドンブルー

吉村

8.5倍

-24%

›

△8

アロンソア

鮫島駿

15.6倍

+25%

›

△7

セブンマイスター

団野

11.3倍

-15%

›

▽4

ミッキースターダム

高杉

18.0倍

+31%

›

▽12

リカントロポ

幸

19.8倍

+25%

›

▽2

テーオーシュタイン

藤懸

28.6倍

+54%

›

▽14

ワンモアスマイル

菱田

37.7倍

+101%

›

▽6

アイキャンドウイッ

田口

51.4倍

+163%

›

▽1

ギフテッド

今村

65.0倍

+226%

›

▽9

オックスアイ

斎藤

37.9倍

+86%

›

▽13

ムーンウォーリア

渡辺竜

231.4倍

+835%

›

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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 8 アロンソア実15.6倍期待値 +26% 推奨 12.4〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 8 アロンソア実15.6倍期待値 +26% 推奨 12.4〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

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