中京 12R 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

12R 中京競馬場　発走 18:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ロードフリューゲル	田口	実35.0	B▽ A▽勝率5% EV+67% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（127日ぶりの実戦）
前5走 04/18 2阪神72R 6着/16頭+2.3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 6.0着 △ ローテーション 127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 1.9% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.8% / 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。
2	ラッキーラグーン	亀田	実65.8	B▽ A▽勝率5% EV+205% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 12位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.6% / 期待値 +206% ※ 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	スターペスアンナ	太宰	実152.5	B× A▽勝率4% EV+495% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調／106日ぶりの実戦）
前5走 05/09 1新潟33R 10着/15頭+2.3秒 02/14 2京都52R 11着/16頭+2.9秒 02/01 1小倉45R 13着/18頭+2.1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 10着 (大敗) △ ローテーション 106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 0.2% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 3.9% / 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。
4	エバイダンス	☆田山	実3.2	B◎ A×勝率11% EV-65% 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（140日ぶりの実戦）
前5走 04/05 2阪神41R 9着/15頭+0.9秒 03/14 1阪神72R 3着/16頭+0.1秒 02/15 2京都66R 6着/18頭+1.1秒 01/24 1京都86R 3着/17頭+0.4秒 12/07 5阪神23R 8着/18頭+1.2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 6.0着 △ ローテーション 140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 22.6% (オッズ暗示: 31.2%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 10.9% / 期待値 -65% ※ 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	ヒッグスボソン	◇永島	実16.2	B▽ A▽勝率6% EV-3% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（92日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都93R 8着/16頭+0.5秒 02/28 1小倉112R 2着/18頭+0.0秒 02/07 1小倉52R 2着/18頭+0.2秒 11/22 4京都53R 8着/18頭+1.4秒 11/09 3福島22R 3着/16頭+0.5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 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 6.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.9% / 期待値 -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。
6	ルナフィオーレ	斎藤	実14.7	B▽ A▽勝率6% EV-7% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（99日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都73R 7着/18頭+0.7秒 05/02 3京都33R 9着/18頭+0.6秒 03/14 1阪神75R 7着/17頭+0.7秒 02/07 2京都35R 7着/14頭+0.3秒 12/20 5中京54R 12着/16頭+1.2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 7.7着 (不振) △ ローテーション 99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 7.3% (オッズ暗示: 6.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.3% / 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	アスターエポワス	角田和	実4.7	B○ A○勝率10% EV-54% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（133日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神61R 12着/16頭+2.3秒 01/12 1京都53R 3着/16頭+0.5秒 11/22 4京都51R 2着/14頭+0.1秒 11/09 4京都24R 4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戦の調子平均 5.7着 ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 133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 18.8% (オッズ暗示: 21.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.6% / 期待値 -55% ※ 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	ユウトザイシン	藤懸	実105.1	B▽ A▽勝率4% EV+372% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
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 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 13位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.5% / 期待値 +372% ※ 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	シャインゴーツ	◇今村	実13.6	B△ A△勝率6% EV-12% 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12R 4着/16頭+0.5秒 05/23 3京都91R 3着/16頭+0.5秒 03/01 1小倉121R 12着/15頭+1.7秒 02/15 1小倉81R 4着/16頭+0.5秒 01/31 2京都14R 4着/11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 6.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 7.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.4% / 期待値 -13% ※ 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	フルドフォルク	加藤	実115.8	B× A▽勝率4% EV+356% 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／161日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京21R 12着/16頭+2.1秒 02/21 1阪神14R 5着/14頭+1.6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 8.5着 (不振) ▽ 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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 3.9% / 期待値 +357% ※ 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	ファイアプレイス	西村淳	実9.6	B△ A△勝率7% EV-31% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均13.0着と低調／133日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神61R 13着/16頭+2.3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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 133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 7.3% (オッズ暗示: 10.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.1% / 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。
12	イットガール	中井	実119.7	B× A▽勝率4% EV+369% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均16.0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 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 16.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) × 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 0.3% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 3.9% / 期待値 +369% ※ 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	アルミラージ	団野	実18.3	B▽ A▽勝率6% EV+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／203日ぶりの実戦）
前5走 02/01 2京都24R 8着/16頭+1.0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 8.0着 (不振) △ ローテーション 203日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 5.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.8% / 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	マクアケ	松若	実6.9	B▲ A▲勝率9% EV-38% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（98日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都82R 5着/16頭+0.5秒 05/09 3京都51R 4着/15頭+0.5秒 04/18 1福島31R 4着/16頭+0.5秒 03/22 1阪神103R 3着/13頭+0.3秒 03/15 1阪神83R 5着/16頭+0.5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 4.3着 △ ローテーション 98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 12.4% (オッズ暗示: 14.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.0% / 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。
15	イッタレイッタレ	▲森田	実21.1	B▽ A▽勝率5% EV+11% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（190日ぶりの実戦）
前5走 02/14 2京都52R 4着/16頭+1.8秒 12/21 5阪神61R 7着/12頭+3.0秒 11/01 3京都106R 7着/16頭+1.6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 6.0着 △ ローテーション 190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 3.0% (オッズ暗示: 4.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.3% / 期待値 +11% ※ 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	ヤマニンコルザ	吉村	実10.0	B△ A△勝率8% EV-20% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（78日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神13R 7着/16頭+2.0秒 05/03 3京都41R 6着/15頭+1.3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 6.5着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 10.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.0% / 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。

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 ×

エバイダンス

騎手 ☆田山

単勝オッズ

3.2倍

AI期待値

-27%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○7アスターエポワス

4.7倍

EV -11%

▲A:▲14マクアケ

6.9倍

EV -14%

出走馬全16頭

◎A:×4

エバイダンス

☆田山

3.2倍

-27%

›

○A:○7

アスターエポワス

角田和

4.7倍

-11%

›

▲A:▲14

マクアケ

松若

6.9倍

-14%

›

△A:△16

ヤマニンコルザ

吉村

10.0倍

-23%

›

△A:△11

ファイアプレイス

西村淳

9.6倍

-29%

›

△A:△9

シャインゴーツ

◇今村

13.6倍

›

▽A:▽6

ルナフィオーレ

斎藤

14.7倍

+7%

›

▽A:▽13

アルミラージ

団野

18.3倍

-18%

›

▽A:▽5

ヒッグスボソン

◇永島

16.2倍

-31%

›

▽A:▽15

イッタレイッタレ

▲森田

21.1倍

-35%

›

▽A:▽1

ロードフリューゲル

田口

35.0倍

-32%

›

▽A:▽2

ラッキーラグーン

亀田

65.8倍

-23%

›

▽A:▽8

ユウトザイシン

藤懸

105.1倍

-14%

›

×A:▽10

フルドフォルク

加藤

115.8倍

-62%

›

×A:▽12

イットガール

中井

119.7倍

-61%

›

×A:▽3

スターペスアンナ

太宰

152.5倍

-73%

›

💡 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

12R 中京競馬場　発走 18:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ロードフリューゲル	田口	実35.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（127日ぶりの実戦）
前5走 04/18 2阪神72R 6着/16頭+2.3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 6.0着 △ ローテーション 127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 4.8% (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。
2	ラッキーラグーン	亀田	実65.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 12位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +205% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (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。
3	スターペスアンナ	太宰	実152.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調／106日ぶりの実戦）
前5走 05/09 1新潟33R 10着/15頭+2.3秒 02/14 2京都52R 11着/16頭+2.9秒 02/01 1小倉45R 13着/18頭+2.1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 10着 (大敗) △ ローテーション 106日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +495% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
4	エバイダンス	☆田山	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（140日ぶりの実戦）
前5走 04/05 2阪神41R 9着/15頭+0.9秒 03/14 1阪神72R 3着/16頭+0.1秒 02/15 2京都66R 6着/18頭+1.1秒 01/24 1京都86R 3着/17頭+0.4秒 12/07 5阪神23R 8着/18頭+1.2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 6.0着 △ ローテーション 140日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.9% (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。
5	ヒッグスボソン	◇永島	実16.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（92日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都93R 8着/16頭+0.5秒 02/28 1小倉112R 2着/18頭+0.0秒 02/07 1小倉52R 2着/18頭+0.2秒 11/22 4京都53R 8着/18頭+1.4秒 11/09 3福島22R 3着/16頭+0.5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 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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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。
6	ルナフィオーレ	斎藤	実14.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（99日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都73R 7着/18頭+0.7秒 05/02 3京都33R 9着/18頭+0.6秒 03/14 1阪神75R 7着/17頭+0.7秒 02/07 2京都35R 7着/14頭+0.3秒 12/20 5中京54R 12着/16頭+1.2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 7.7着 (不振) △ ローテーション 99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 6.3% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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	アスターエポワス	角田和	実4.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（133日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神61R 12着/16頭+2.3秒 01/12 1京都53R 3着/16頭+0.5秒 11/22 4京都51R 2着/14頭+0.1秒 11/09 4京都24R 4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戦の調子平均 5.7着 ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 133日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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。
8	ユウトザイシン	藤懸	実105.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
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 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 13位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +372% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (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。
9	シャインゴーツ	◇今村	実13.6	△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12R 4着/16頭+0.5秒 05/23 3京都91R 3着/16頭+0.5秒 03/01 1小倉121R 12着/15頭+1.7秒 02/15 1小倉81R 4着/16頭+0.5秒 01/31 2京都14R 4着/11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 6.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.4% (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。
10	フルドフォルク	加藤	実115.8	▽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／161日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京21R 12着/16頭+2.1秒 02/21 1阪神14R 5着/14頭+1.6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 8.5着 (不振) ▽ 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) +356% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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	ファイアプレイス	西村淳	実9.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均13.0着と低調／133日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神61R 13着/16頭+2.3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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 133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 7.1% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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	イットガール	中井	実119.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均16.0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 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 16.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +369% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
13	アルミラージ	団野	実18.3	▽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／203日ぶりの実戦）
前5走 02/01 2京都24R 8着/16頭+1.0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 8.0着 (不振) △ ローテーション 203日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.8% (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。
14	マクアケ	松若	実6.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（98日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都82R 5着/16頭+0.5秒 05/09 3京都51R 4着/15頭+0.5秒 04/18 1福島31R 4着/16頭+0.5秒 03/22 1阪神103R 3着/13頭+0.3秒 03/15 1阪神83R 5着/16頭+0.5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 4.3着 △ ローテーション 98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 9.0% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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。
15	イッタレイッタレ	▲森田	実21.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（190日ぶりの実戦）
前5走 02/14 2京都52R 4着/16頭+1.8秒 12/21 5阪神61R 7着/12頭+3.0秒 11/01 3京都106R 7着/16頭+1.6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 6.0着 △ ローテーション 190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 5.3% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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。
16	ヤマニンコルザ	吉村	実10.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（78日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神13R 7着/16頭+2.0秒 05/03 3京都41R 6着/15頭+1.3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 6.5着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 10.0%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

エバイダンス

騎手 ☆田山

単勝オッズ

3.2倍

AI期待値

-65%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7アスターエポワス

4.7倍

EV -54%

▲14マクアケ

6.9倍

EV -38%

出走馬全16頭

×4

エバイダンス

☆田山

3.2倍

-65%

›

○7

アスターエポワス

角田和

4.7倍

-54%

›

▲14

マクアケ

松若

6.9倍

-38%

›

△16

ヤマニンコルザ

吉村

10.0倍

-20%

›

△11

ファイアプレイス

西村淳

9.6倍

-31%

›

△9

シャインゴーツ

◇今村

13.6倍

-12%

›

▽6

ルナフィオーレ

斎藤

14.7倍

-7%

›

▽5

ヒッグスボソン

◇永島

16.2倍

-3%

›

▽13

アルミラージ

団野

18.3倍

+5%

›

▽15

イッタレイッタレ

▲森田

21.1倍

+11%

›

▽1

ロードフリューゲル

田口

35.0倍

+67%

›

▽2

ラッキーラグーン

亀田

65.8倍

+205%

›

▽8

ユウトザイシン

藤懸

105.1倍

+372%

›

▽10

フルドフォルク

加藤

115.8倍

+356%

›

▽12

イットガール

中井

119.7倍

+369%

›

▽3

スターペスアンナ

太宰

152.5倍

+495%

›

💡 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

両モデルとも見送り

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