中京 7R 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

7R 中京競馬場　発走 15:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トリポリタニア	西村淳	実3.2	B◎ A×勝率10% EV-68% 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走で勝率33%と好調／176日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1阪神311R 7着/16頭+0.6秒 02/07 2京都311R 6着/16頭+0.9秒 11/16 4京都410R 1着/14頭勝利 09/06 4阪神19R 1着/9頭勝利 08/10 2新潟67R 12着/15頭+1.9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 176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 23.1% (オッズ暗示: 31.2%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 10.0% / 期待値 -68% ※ 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	スナークラファエロ	団野	実5.0	B○ A○勝率9% EV-53% 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100%と適性高／直近3走平均8.3着と低調／85日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京1111R 14着/16頭+2.1秒 04/11 1福島111R 3着/15頭+0.7秒 02/01 1小倉411R 8着/15頭+0.8秒 11/22 4京都511R 14着/16頭+3.0秒 10/26 3京都910R 3着/14頭+0.5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 8.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 100% (得意) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.2% (オッズ暗示: 20.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.4% / 期待値 -53% ※ 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	マリアナトレンチ	松若	実38.7	B▽ A▽勝率5% EV+78% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率25%と適性高／469日ぶりの実戦）
前5走 05/11 2京都611R 7着/16頭+1.2秒 05/11 2京都611R 7着/16頭+1.2秒 05/11 2京都611R 7着/16頭+1.2秒 05/11 2京都611R 7着/16頭+1.2秒 05/11 2京都611R 7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 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 469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 2.0% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.6% / 期待値 +79% ※ 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	ロードプレジール	斎藤	実20.3	B▽ A▽勝率6% EV+23% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場84走で勝率29%と適性高／441日ぶりの実戦）
前5走 06/08 3阪神21R 5着/11頭+2.8秒 06/08 3阪神21R 5着/11頭+2.8秒 06/08 3阪神21R 5着/11頭+2.8秒 06/08 3阪神21R 5着/11頭+2.8秒 06/08 3阪神21R 5着/11頭+2.8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 5.0着 ◎ 当競馬場適性 84走で勝率 29% (得意) △ ローテーション 441日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 4.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.1% / 期待値 +24% ※ 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	ハギノサステナブル	鮫島駿	実7.5	B△ A△勝率8% EV-43% 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36走で勝率33%と適性高／463日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2京都710R 6着/16頭+1.4秒 05/17 2京都710R 6着/16頭+1.4秒 05/17 2京都710R 6着/16頭+1.4秒 05/17 2京都710R 6着/16頭+1.4秒 05/17 2京都710R 6着/16頭+1.4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 36走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 463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 7.5% (オッズ暗示: 13.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.5% / 期待値 -43% ※ 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	リチュアル	長岡	実15.4	B△ A▽勝率7% EV+8% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.0着と低調／469日ぶりの実戦）
前5走 05/11 2京都611R 11着/16頭+2.0秒 05/11 2京都611R 11着/16頭+2.0秒 05/11 2京都611R 11着/16頭+2.0秒 05/11 2京都611R 11着/16頭+2.0秒 05/11 2京都611R 11着/16頭+2.0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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 469日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 6.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.0% / 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。
7	ペイシャモノノフ	高倉	実20.3	B▽ A▽勝率6% EV+17% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場60走で勝率0%と苦戦傾向／603日ぶりの実戦）
前5走 12/28 7京都94R 6着/14頭+2.8秒 12/28 7京都94R 6着/14頭+2.8秒 12/28 7京都94R 6着/14頭+2.8秒 12/28 7京都94R 6着/14頭+2.8秒 12/28 7京都94R 6着/14頭+2.8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 6.0着 × 当競馬場適性 60走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 603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 4.1% (オッズ暗示: 4.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.8% / 期待値 +18% ※ 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	マンマリアーレ	柴田裕	実61.2	B▽ A▽勝率4% EV+168% 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／476日ぶりの実戦）
前5走 05/04 2東京410R 14着/16頭+2.6秒 05/04 2東京410R 14着/16頭+2.6秒 05/04 2東京410R 14着/16頭+2.6秒 05/04 2東京410R 14着/16頭+2.6秒 05/04 2東京410R 14着/16頭+2.6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 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 476日休養明け × 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 0.8% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.4% / 期待値 +169% ※ 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	マーズオデッセイ	吉村	実9.3	B△ A▲勝率8% EV-28% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／85日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京1111R 4着/16頭+0.8秒 03/07 2中山310R 1着/14頭勝利 02/14 1東京510R 5着/16頭+0.7秒 11/02 4東京1110R 5着/12頭+0.9秒 10/12 4東京412R 1着/16頭勝利
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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 10.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 7.7% / 期待値 -28% ※ 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	ミッキークレスト	酒井	実24.1	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（直近3走平均8.7着と低調／134日ぶりの実戦）
前5走 04/11 1福島111R 9着/15頭+1.4秒 02/07 2京都311R 4着/16頭+0.8秒 11/22 4京都511R 13着/16頭+3.0秒 03/02 1阪神210R 1着/10頭勝利 01/12 1中京49R 1着/16頭勝利
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 8.7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) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 4.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.5% / 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。
11	マリオロード	国分優	実74.5	B▽ A▽勝率4% EV+216% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（435日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3阪神311R 5着/12頭+0.9秒 06/14 3阪神311R 5着/12頭+0.9秒 06/14 3阪神311R 5着/12頭+0.9秒 06/14 3阪神311R 5着/12頭+0.9秒 06/14 3阪神311R 5着/12頭+0.9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 5.0着 ○ 当競馬場適性 108走で勝率 22% (相性良) △ ローテーション 435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 15位 / 勝率 4.2% / 期待値 +216% ※ 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	ブルーサン	田口	実53.3	B× A▽勝率4% EV+114% 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／644日ぶりの実戦）
前5走 11/17 3福島611R 6着/15頭+1.4秒 08/04 2新潟47R 8着/15頭+1.7秒 07/07 3小倉411R 14着/16頭+2.3秒 05/25 3京都119R 2着/11頭+0.7秒 04/24 大井11R 8着/8頭+4.6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 9.3着 (不振) △ ローテーション 644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: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 4.0% / 期待値 +114% ※ 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	ハピ	幸	実7.4	B▲ A△勝率8% EV-43% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場72走で勝率33%と適性高／直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 05/17 1新潟511R 3着/16頭+0.3秒 05/17 1新潟511R 3着/16頭+0.3秒 05/17 1新潟511R 3着/16頭+0.3秒 05/17 1新潟511R 3着/16頭+0.3秒 05/17 1新潟511R 3着/16頭+0.3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 3.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 72走で勝率 33% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 463日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 13.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.6% / 期待値 -44% ※ 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	メイショウユズルハ	菱田	実63.9	B▽ A▽勝率5% EV+189% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場120走で勝率30%と適性高／直近3走平均15.0着と低調／469日ぶりの実戦）
前5走 05/11 2京都611R 15着/16頭+2.6秒 05/11 2京都611R 15着/16頭+2.6秒 05/11 2京都611R 15着/16頭+2.6秒 05/11 2京都611R 15着/16頭+2.6秒 05/11 2京都611R 15着/16頭+2.6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 15.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 120走で勝率 30% (得意) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 469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: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.5% / 期待値 +189% ※ 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	レッドプロフェシー	田山	実16.4	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（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.0着と低調／449日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2京都1110R 11着/16頭+1.5秒 05/31 2京都1110R 11着/16頭+1.5秒 05/31 2京都1110R 11着/16頭+1.5秒 05/31 2京都1110R 11着/16頭+1.5秒 05/31 2京都1110R 11着/16頭+1.5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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 449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 4.6% (オッズ暗示: 6.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.1% / 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。
16	ラインオブソウル	角田和	実65.9	B▽ A▽勝率5% EV+199% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 04/19 2阪神711R 3着/12頭+0.6秒 04/19 2阪神711R 3着/12頭+0.6秒 04/19 2阪神711R 3着/12頭+0.6秒 04/19 2阪神711R 3着/12頭+0.6秒 04/19 2阪神711R 3着/12頭+0.6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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 491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 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 4.5% / 期待値 +199% ※ 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 ×

トリポリタニア

騎手西村淳

単勝オッズ

3.2倍

AI期待値

-26%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○2スナークラファエロ

5.0倍

EV -3%

▲A:△13ハピ

7.4倍

EV -19%

出走馬全16頭

◎A:×1

トリポリタニア

西村淳

3.2倍

-26%

›

○A:○2

スナークラファエロ

団野

5.0倍

-3%

›

▲A:△13

ハピ

幸

7.4倍

-19%

›

△A:▲9

マーズオデッセイ

吉村

9.3倍

+1%

›

△A:△5

ハギノサステナブル

鮫島駿

7.5倍

-43%

›

△A:▽6

リチュアル

長岡

15.4倍

-29%

›

▽A:△15

レッドプロフェシー

田山

16.4倍

-25%

›

▽A:▽10

ミッキークレスト

酒井

24.1倍

+10%

›

▽A:▽4

ロードプレジール

斎藤

20.3倍

-11%

›

▽A:▽7

ペイシャモノノフ

高倉

20.3倍

-15%

›

▽A:▽3

マリアナトレンチ

松若

38.7倍

-23%

›

×A:▽12

ブルーサン

田口

53.3倍

-55%

›

▽A:▽8

マンマリアーレ

柴田裕

61.2倍

-49%

›

▽A:▽14

メイショウユズルハ

菱田

63.9倍

-46%

›

▽A:▽16

ラインオブソウル

角田和

65.9倍

-45%

›

▽A:▽11

マリオロード

国分優

74.5倍

-37%

›

💡 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

7R 中京競馬場　発走 15:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トリポリタニア	西村淳	実3.2	×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走で勝率33%と好調／176日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1阪神311R 7着/16頭+0.6秒 02/07 2京都311R 6着/16頭+0.9秒 11/16 4京都410R 1着/14頭勝利 09/06 4阪神19R 1着/9頭勝利 08/10 2新潟67R 12着/15頭+1.9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 176日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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	スナークラファエロ	団野	実5.0	○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100%と適性高／直近3走平均8.3着と低調／85日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京1111R 14着/16頭+2.1秒 04/11 1福島111R 3着/15頭+0.7秒 02/01 1小倉411R 8着/15頭+0.8秒 11/22 4京都511R 14着/16頭+3.0秒 10/26 3京都910R 3着/14頭+0.5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 8.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 100% (得意) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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。
3	マリアナトレンチ	松若	実38.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率25%と適性高／469日ぶりの実戦）
前5走 05/11 2京都611R 7着/16頭+1.2秒 05/11 2京都611R 7着/16頭+1.2秒 05/11 2京都611R 7着/16頭+1.2秒 05/11 2京都611R 7着/16頭+1.2秒 05/11 2京都611R 7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 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 469日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +78% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (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。
4	ロードプレジール	斎藤	実20.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場84走で勝率29%と適性高／441日ぶりの実戦）
前5走 06/08 3阪神21R 5着/11頭+2.8秒 06/08 3阪神21R 5着/11頭+2.8秒 06/08 3阪神21R 5着/11頭+2.8秒 06/08 3阪神21R 5着/11頭+2.8秒 06/08 3阪神21R 5着/11頭+2.8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 5.0着 ◎ 当競馬場適性 84走で勝率 29% (得意) △ ローテーション 441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 6.1% (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	ハギノサステナブル	鮫島駿	実7.5	△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36走で勝率33%と適性高／463日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2京都710R 6着/16頭+1.4秒 05/17 2京都710R 6着/16頭+1.4秒 05/17 2京都710R 6着/16頭+1.4秒 05/17 2京都710R 6着/16頭+1.4秒 05/17 2京都710R 6着/16頭+1.4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 36走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 463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 7.5% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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。
6	リチュアル	長岡	実15.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.0着と低調／469日ぶりの実戦）
前5走 05/11 2京都611R 11着/16頭+2.0秒 05/11 2京都611R 11着/16頭+2.0秒 05/11 2京都611R 11着/16頭+2.0秒 05/11 2京都611R 11着/16頭+2.0秒 05/11 2京都611R 11着/16頭+2.0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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 469日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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。
7	ペイシャモノノフ	高倉	実20.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場60走で勝率0%と苦戦傾向／603日ぶりの実戦）
前5走 12/28 7京都94R 6着/14頭+2.8秒 12/28 7京都94R 6着/14頭+2.8秒 12/28 7京都94R 6着/14頭+2.8秒 12/28 7京都94R 6着/14頭+2.8秒 12/28 7京都94R 6着/14頭+2.8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 6.0着 × 当競馬場適性 60走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 603日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.8% (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。
8	マンマリアーレ	柴田裕	実61.2	▽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／476日ぶりの実戦）
前5走 05/04 2東京410R 14着/16頭+2.6秒 05/04 2東京410R 14着/16頭+2.6秒 05/04 2東京410R 14着/16頭+2.6秒 05/04 2東京410R 14着/16頭+2.6秒 05/04 2東京410R 14着/16頭+2.6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 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 476日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +168% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (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。
9	マーズオデッセイ	吉村	実9.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／85日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京1111R 4着/16頭+0.8秒 03/07 2中山310R 1着/14頭勝利 02/14 1東京510R 5着/16頭+0.7秒 11/02 4東京1110R 5着/12頭+0.9秒 10/12 4東京412R 1着/16頭勝利
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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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。
10	ミッキークレスト	酒井	実24.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／134日ぶりの実戦）
前5走 04/11 1福島111R 9着/15頭+1.4秒 02/07 2京都311R 4着/16頭+0.8秒 11/22 4京都511R 13着/16頭+3.0秒 03/02 1阪神210R 1着/10頭勝利 01/12 1中京49R 1着/16頭勝利
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 8.7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) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。
11	マリオロード	国分優	実74.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（435日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3阪神311R 5着/12頭+0.9秒 06/14 3阪神311R 5着/12頭+0.9秒 06/14 3阪神311R 5着/12頭+0.9秒 06/14 3阪神311R 5着/12頭+0.9秒 06/14 3阪神311R 5着/12頭+0.9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 5.0着 ○ 当競馬場適性 108走で勝率 22% (相性良) △ ローテーション 435日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +216% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.2% (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。
12	ブルーサン	田口	実53.3	▽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／644日ぶりの実戦）
前5走 11/17 3福島611R 6着/15頭+1.4秒 08/04 2新潟47R 8着/15頭+1.7秒 07/07 3小倉411R 14着/16頭+2.3秒 05/25 3京都119R 2着/11頭+0.7秒 04/24 大井11R 8着/8頭+4.6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 9.3着 (不振) △ ローテーション 644日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +114% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.0% (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。
13	ハピ	幸	実7.4	△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72走で勝率33%と適性高／直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 05/17 1新潟511R 3着/16頭+0.3秒 05/17 1新潟511R 3着/16頭+0.3秒 05/17 1新潟511R 3着/16頭+0.3秒 05/17 1新潟511R 3着/16頭+0.3秒 05/17 1新潟511R 3着/16頭+0.3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 3.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 72走で勝率 33% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 463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 7.6% (オッズ暗示: 13.5%) ※ 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。
14	メイショウユズルハ	菱田	実63.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場120走で勝率30%と適性高／直近3走平均15.0着と低調／469日ぶりの実戦）
前5走 05/11 2京都611R 15着/16頭+2.6秒 05/11 2京都611R 15着/16頭+2.6秒 05/11 2京都611R 15着/16頭+2.6秒 05/11 2京都611R 15着/16頭+2.6秒 05/11 2京都611R 15着/16頭+2.6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 15.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 120走で勝率 30% (得意) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 469日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +189% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (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。
15	レッドプロフェシー	田山	実16.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.0着と低調／449日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2京都1110R 11着/16頭+1.5秒 05/31 2京都1110R 11着/16頭+1.5秒 05/31 2京都1110R 11着/16頭+1.5秒 05/31 2京都1110R 11着/16頭+1.5秒 05/31 2京都1110R 11着/16頭+1.5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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 449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 7.1% (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。
16	ラインオブソウル	角田和	実65.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 04/19 2阪神711R 3着/12頭+0.6秒 04/19 2阪神711R 3着/12頭+0.6秒 04/19 2阪神711R 3着/12頭+0.6秒 04/19 2阪神711R 3着/12頭+0.6秒 04/19 2阪神711R 3着/12頭+0.6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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 491日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +199% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

トリポリタニア

騎手西村淳

単勝オッズ

3.2倍

AI期待値

-68%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2スナークラファエロ

5.0倍

EV -53%

▲9マーズオデッセイ

9.3倍

EV -28%

出走馬全16頭

×1

トリポリタニア

西村淳

3.2倍

-68%

›

○2

スナークラファエロ

団野

5.0倍

-53%

›

▲9

マーズオデッセイ

吉村

9.3倍

-28%

›

△13

ハピ

幸

7.4倍

-43%

›

△5

ハギノサステナブル

鮫島駿

7.5倍

-43%

›

△15

レッドプロフェシー

田山

16.4倍

+16%

›

▽6

リチュアル

長岡

15.4倍

+8%

›

▽4

ロードプレジール

斎藤

20.3倍

+23%

›

▽7

ペイシャモノノフ

高倉

20.3倍

+17%

›

▽10

ミッキークレスト

酒井

24.1倍

+31%

›

▽3

マリアナトレンチ

松若

38.7倍

+78%

›

▽16

ラインオブソウル

角田和

65.9倍

+199%

›

▽14

メイショウユズルハ

菱田

63.9倍

+189%

›

▽8

マンマリアーレ

柴田裕

61.2倍

+168%

›

▽11

マリオロード

国分優

74.5倍

+216%

›

▽12

ブルーサン

田口

53.3倍

+114%

›

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