中京 11R 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

11R 中京競馬場　発走 17:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オンザマーチ	団野	実82.5	B▽ A▽勝率4% EV+269% 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／183日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉99R 6着/10頭+0.6秒 01/24 1小倉19R 9着/12頭+1.2秒 11/30 4京都83R 1着/13頭勝利 ― ―
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 183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 0.8% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.5% / 期待値 +269% ※ 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	バーケンティン	幸	実91.6	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／99日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都76R 11着/15頭+0.9秒 04/25 1福島57R 11着/12頭+1.1秒 02/28 1小倉113R 8着/14頭+0.9秒 02/15 1小倉83R 3着/14頭+1.2秒 12/14 5中京48R 9着/16頭+1.5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 10.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 99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: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 3.7% / 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。
3	リピ	鮫島駿	実40.2	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走平均8.3着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神28R 6着/18頭+0.7秒 03/22 1中京49R 7着/10頭+1.1秒 02/28 1小倉117R 12着/13頭+3.9秒 02/10 2京都43R 1着/14頭勝利 12/07 5中京24R 7着/14頭+0.4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 8.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.6% / 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。
4	エルハーベン	☆田山	実6.0	B○ A○勝率9% EV-44% 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／前走2着／119日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京26R 2着/8頭+0.2秒 01/24 1京都89R 10着/13頭+1.5秒 12/06 5阪神15R 1着/10頭勝利 ― ―
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 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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.6% (オッズ暗示: 16.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.2% / 期待値 -45% ※ 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	ペールノエル	国分優	実12.0	B△ A△勝率7% EV-14% 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／91日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都107R 1着/18頭勝利 05/02 3京都312R 6着/10頭+0.7秒 04/25 3京都19R 2着/16頭+0.4秒 03/15 1阪神87R 3着/13頭+0.2秒 01/31 2京都112R 5着/17頭+0.3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 91日休養明け × 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 4.5% (オッズ暗示: 8.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.1% / 期待値 -14% ※ 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	ベルサ	◇今村	実22.5	B▽ A▽勝率5% EV+16% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟27R 7着/16頭+0.7秒 03/14 1中京17R 12着/16頭+1.1秒 02/07 1小倉512R 11着/17頭+0.9秒 12/07 5中京28R 9着/18頭+0.4秒 11/09 4京都212R 2着/17頭+0.0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 10.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 112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 2.7% (オッズ暗示: 4.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.2% / 期待値 +16% ※ 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	アラビアンジョイ	吉村	実9.3	B△ A△勝率7% EV-32% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着／85日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都113R 2着/17頭+0.0秒 05/16 3京都73R 5着/18頭+0.4秒 05/02 3京都34R 3着/18頭+0.3秒 02/21 1阪神15R 11着/18頭+0.8秒 02/07 2京都35R 10着/14頭+0.6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 3.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 10.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.2% / 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。
8	ロンティケチャップ	▲森田	実69.4	B▽ A▽勝率4% EV+185% 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／147日ぶりの実戦）
前5走 03/29 2阪神27R 11着/14頭+1.3秒 03/22 1中京48R 4着/18頭+0.3秒 01/05 1京都212R 14着/15頭+1.3秒 08/24 4中京29R 8着/14頭+1.0秒 08/09 3中京511R 1着/18頭勝利
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 9.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 11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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.1% / 期待値 +185% ※ 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	メイクワンズデイ	松若	実7.0	B▲ A▲勝率9% EV-37% 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 05/24 3京都105R 5着/9頭+0.3秒 04/11 2阪神56R 5着/15頭+0.6秒 03/21 1中京311R 11着/17頭+1.0秒 12/27 5阪神79R 2着/10頭+0.1秒 12/07 5阪神23R 1着/18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戦の調子平均 7.0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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.6% (オッズ暗示: 14.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.9% / 期待値 -38% ※ 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	クインズセレネ	角田和	実163.2	B× A▽勝率4% EV+496% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／161日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京26R 12着/16頭+1.8秒 02/14 1小倉77R 5着/16頭+1.1秒 01/24 1京都84R 2着/16頭+0.1秒 12/20 5中京52R 13着/16頭+1.3秒 11/08 4京都17R 9着/16頭+1.2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 6.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 161日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 17位 / 勝率 3.7% / 期待値 +496% ※ 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	ペアレンツギフト	中井	実13.6	B△ A△勝率6% EV-14% 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／155日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京36R 1着/18頭勝利 12/21 5中京64R 10着/17頭+0.7秒 11/24 5東京67R 2着/14頭+0.4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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 155日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 7.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.3% / 期待値 -14% ※ 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	ルクスノア	藤懸	実39.9	B▽ A▽勝率5% EV+87% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（154日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京48R 6着/18頭+0.4秒 10/04 3京都17R 9着/18頭+0.6秒 05/18 2京都86R 4着/16頭+0.4秒 03/02 1阪神27R 6着/16頭+0.9秒 02/10 1京都37R 9着/15頭+1.2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 6.3着 △ ローテーション 154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 2.0% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.7% / 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。
13	エンヴェロップ	斎藤	実18.5	B▽ A▽勝率6% EV+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／154日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京45R 1着/16頭勝利 03/01 1小倉126R 3着/16頭+0.3秒 08/02 3中京32R 4着/7頭+0.6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 154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 3.1% (オッズ暗示: 5.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.7% / 期待値 +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	チリーゴールド	菱田	実70.1	B▽ A▽勝率4% EV+193% 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／85日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都117R 13着/15頭+1.4秒 03/28 1中京57R 6着/15頭+0.5秒 02/15 佐賀10R 1着/12頭勝利 02/01 佐賀2R 1着/10頭勝利 01/11 佐賀1R 1着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.2% / 期待値 +193% ※ 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	ダンデノン	西村淳	実2.2	B🌟◎ A×勝率11% EV-76% 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／前走2着／77日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神28R 2着/18頭+0.2秒 03/01 1阪神411R 5着/15頭+0.1秒 01/10 1京都35R 1着/18頭勝利 10/18 4東京65R 6着/16頭+0.7秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 45.0% (オッズ暗示: 45.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 10.9% / 期待値 -76% ※ 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	ホウオウドルーリー	渡辺竜	実102.0	B× A▽勝率4% EV+308% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都68R 12着/12頭+2.1秒 04/11 1福島112R 5着/16頭+0.3秒 08/10 1札幌67R 15着/15頭+5.6秒 07/19 1函館117R 3着/16頭+0.4秒 06/14 3阪神39R 12着/13頭+2.5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 10.7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) -58% (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 15位 / 勝率 4.0% / 期待値 +308% ※ 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	リアライズブラーヴ	Ｍデムーロ	実32.1	B▽ A▽勝率6% EV+94% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.7着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京106R 13着/14頭+3.2秒 03/22 1中京49R 8着/10頭+1.2秒 02/15 1東京64R 11着/13頭+2.0秒 01/12 1京都511R 10着/16頭+1.0秒 12/06 5中京19R 4着/8頭+0.3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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.0% / 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。

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 ×

ダンデノン

騎手西村淳

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○4エルハーベン

6.0倍

EV -24%

▲A:▲9メイクワンズデイ

7.0倍

EV -12%

出走馬全17頭

◎A:×15

ダンデノン

西村淳

2.2倍

›

○A:○4

エルハーベン

☆田山

6.0倍

-24%

›

▲A:▲9

メイクワンズデイ

松若

7.0倍

-12%

›

△A:△5

ペールノエル

国分優

12.0倍

-46%

›

△A:△7

アラビアンジョイ

吉村

9.3倍

-60%

›

△A:△11

ペアレンツギフト

中井

13.6倍

-41%

›

▽A:▽17

リアライズブラーヴ

Ｍデムーロ

32.1倍

+31%

›

▽A:▽13

エンヴェロップ

斎藤

18.5倍

-43%

›

▽A:▽6

ベルサ

◇今村

22.5倍

-39%

›

▽A:▽12

ルクスノア

藤懸

39.9倍

-22%

›

▽A:▽3

リピ

鮫島駿

40.2倍

-21%

›

▽A:▽8

ロンティケチャップ

▲森田

69.4倍

-43%

›

▽A:▽14

チリーゴールド

菱田

70.1倍

-42%

›

▽A:▽1

オンザマーチ

団野

82.5倍

-32%

›

×A:▽2

バーケンティン

幸

91.6倍

-60%

›

×A:▽16

ホウオウドルーリー

渡辺竜

102.0倍

-57%

›

×A:▽10

クインズセレネ

角田和

163.2倍

-71%

›

💡 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

11R 中京競馬場　発走 17:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オンザマーチ	団野	実82.5	▽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／183日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉99R 6着/10頭+0.6秒 01/24 1小倉19R 9着/12頭+1.2秒 11/30 4京都83R 1着/13頭勝利 ― ―
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 183日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +269% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (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	バーケンティン	幸	実91.6	▽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／99日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都76R 11着/15頭+0.9秒 04/25 1福島57R 11着/12頭+1.1秒 02/28 1小倉113R 8着/14頭+0.9秒 02/15 1小倉83R 3着/14頭+1.2秒 12/14 5中京48R 9着/16頭+1.5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 10.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 99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 3.7% (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	リピ	鮫島駿	実40.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神28R 6着/18頭+0.7秒 03/22 1中京49R 7着/10頭+1.1秒 02/28 1小倉117R 12着/13頭+3.9秒 02/10 2京都43R 1着/14頭勝利 12/07 5中京24R 7着/14頭+0.4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 8.3着 (不振) 🌟◎ 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 4.6% (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	エルハーベン	☆田山	実6.0	○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／前走2着／119日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京26R 2着/8頭+0.2秒 01/24 1京都89R 10着/13頭+1.5秒 12/06 5阪神15R 1着/10頭勝利 ― ―
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 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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	ペールノエル	国分優	実12.0	△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／91日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都107R 1着/18頭勝利 05/02 3京都312R 6着/10頭+0.7秒 04/25 3京都19R 2着/16頭+0.4秒 03/15 1阪神87R 3着/13頭+0.2秒 01/31 2京都112R 5着/17頭+0.3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 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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	ベルサ	◇今村	実22.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟27R 7着/16頭+0.7秒 03/14 1中京17R 12着/16頭+1.1秒 02/07 1小倉512R 11着/17頭+0.9秒 12/07 5中京28R 9着/18頭+0.4秒 11/09 4京都212R 2着/17頭+0.0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 10.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 112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 5.2% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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。
7	アラビアンジョイ	吉村	実9.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着／85日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都113R 2着/17頭+0.0秒 05/16 3京都73R 5着/18頭+0.4秒 05/02 3京都34R 3着/18頭+0.3秒 02/21 1阪神15R 11着/18頭+0.8秒 02/07 2京都35R 10着/14頭+0.6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 3.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 7.2% (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。
8	ロンティケチャップ	▲森田	実69.4	▽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／147日ぶりの実戦）
前5走 03/29 2阪神27R 11着/14頭+1.3秒 03/22 1中京48R 4着/18頭+0.3秒 01/05 1京都212R 14着/15頭+1.3秒 08/24 4中京29R 8着/14頭+1.0秒 08/09 3中京511R 1着/18頭勝利
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 9.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 11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) +185% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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	メイクワンズデイ	松若	実7.0	▲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 05/24 3京都105R 5着/9頭+0.3秒 04/11 2阪神56R 5着/15頭+0.6秒 03/21 1中京311R 11着/17頭+1.0秒 12/27 5阪神79R 2着/10頭+0.1秒 12/07 5阪神23R 1着/18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戦の調子平均 7.0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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.9% (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。
10	クインズセレネ	角田和	実163.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／161日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京26R 12着/16頭+1.8秒 02/14 1小倉77R 5着/16頭+1.1秒 01/24 1京都84R 2着/16頭+0.1秒 12/20 5中京52R 13着/16頭+1.3秒 11/08 4京都17R 9着/16頭+1.2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 6.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 161日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +496% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.7% (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。
11	ペアレンツギフト	中井	実13.6	△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／155日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京36R 1着/18頭勝利 12/21 5中京64R 10着/17頭+0.7秒 11/24 5東京67R 2着/14頭+0.4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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 155日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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。
12	ルクスノア	藤懸	実39.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（154日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京48R 6着/18頭+0.4秒 10/04 3京都17R 9着/18頭+0.6秒 05/18 2京都86R 4着/16頭+0.4秒 03/02 1阪神27R 6着/16頭+0.9秒 02/10 1京都37R 9着/15頭+1.2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 6.3着 △ ローテーション 154日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +87% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (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。
13	エンヴェロップ	斎藤	実18.5	▽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／154日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京45R 1着/16頭勝利 03/01 1小倉126R 3着/16頭+0.3秒 08/02 3中京32R 4着/7頭+0.6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 154日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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	チリーゴールド	菱田	実70.1	▽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／85日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都117R 13着/15頭+1.4秒 03/28 1中京57R 6着/15頭+0.5秒 02/15 佐賀10R 1着/12頭勝利 02/01 佐賀2R 1着/10頭勝利 01/11 佐賀1R 1着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +193% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
15	ダンデノン	西村淳	実2.2	×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／前走2着／77日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神28R 2着/18頭+0.2秒 03/01 1阪神411R 5着/15頭+0.1秒 01/10 1京都35R 1着/18頭勝利 10/18 4東京65R 6着/16頭+0.7秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 45.5%) ※ 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。
16	ホウオウドルーリー	渡辺竜	実102.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都68R 12着/12頭+2.1秒 04/11 1福島112R 5着/16頭+0.3秒 08/10 1札幌67R 15着/15頭+5.6秒 07/19 1函館117R 3着/16頭+0.4秒 06/14 3阪神39R 12着/13頭+2.5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 10.7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) +308% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.0% (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。
17	リアライズブラーヴ	Ｍデムーロ	実32.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.7着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京106R 13着/14頭+3.2秒 03/22 1中京49R 8着/10頭+1.2秒 02/15 1東京64R 11着/13頭+2.0秒 01/12 1京都511R 10着/16頭+1.0秒 12/06 5中京19R 4着/8頭+0.3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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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) +94% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ダンデノン

騎手西村淳

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

-76%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4エルハーベン

6.0倍

EV -44%

▲9メイクワンズデイ

7.0倍

EV -37%

出走馬全17頭

×15

ダンデノン

西村淳

2.2倍

-76%

›

○4

エルハーベン

☆田山

6.0倍

-44%

›

▲9

メイクワンズデイ

松若

7.0倍

-37%

›

△7

アラビアンジョイ

吉村

9.3倍

-32%

›

△5

ペールノエル

国分優

12.0倍

-14%

›

△11

ペアレンツギフト

中井

13.6倍

-14%

›

▽17

リアライズブラーヴ

Ｍデムーロ

32.1倍

+94%

›

▽13

エンヴェロップ

斎藤

18.5倍

+6%

›

▽6

ベルサ

◇今村

22.5倍

+16%

›

▽12

ルクスノア

藤懸

39.9倍

+87%

›

▽3

リピ

鮫島駿

40.2倍

+86%

›

▽1

オンザマーチ

団野

82.5倍

+269%

›

▽14

チリーゴールド

菱田

70.1倍

+193%

›

▽8

ロンティケチャップ

▲森田

69.4倍

+185%

›

▽16

ホウオウドルーリー

渡辺竜

102.0倍

+308%

›

▽2

バーケンティン

幸

91.6倍

+346%

›

▽10

クインズセレネ

角田和

163.2倍

+496%

›

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