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 11:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マジックブルー	太宰	実80.0	B▽ A▽勝率1% EV-26% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／148日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神37R 7着/9頭+1.3秒 03/22 1阪神108R 6着/10頭+1.0秒 11/15 4京都37R 13着/16頭+2.0秒 10/25 3京都87R 9着/11頭+1.4秒 10/04 3京都14R 2着/14頭+0.5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 8.7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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.9% / 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。
2	スコーピオンイメル	高倉	実40.0	B▽ A▽勝率3% EV+34% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／141日ぶりの実戦）
前5走 04/11 1福島17R 9着/15頭+1.6秒 03/29 2阪神29R 7着/15頭+2.1秒 03/22 1中京47R 3着/15頭+0.3秒 01/31 2京都18R 6着/10頭+0.8秒 01/12 1京都58R 7着/15頭+1.0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 6.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 141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 2.5% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.4% / 期待値 +35% ※ 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	ブームバップビート	坂井	実2.0	B◎ A×勝率21% EV-57% 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3着／182日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1阪神44R 3着/8頭+0.9秒 01/17 1京都66R 5着/8頭+1.6秒 11/15 4京都33R 1着/10頭勝利 10/18 3京都62R 3着/10頭+1.6秒 09/21 4中山74R 6着/16頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 182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 27.0% (オッズ暗示: 50.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 21.2% / 期待値 -58% ※ 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	クラックショット推奨	北村友	実16.6	B△ A△勝率11% EV+88% 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（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 05/03 3京都46R 9着/16頭+0.7秒 02/28 1小倉117R 10着/13頭+3.1秒 01/10 1京都34R 7着/11頭+1.0秒 11/23 4京都62R 1着/13頭勝利 08/31 4中京46R 6着/14頭+1.7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) △ ローテーション 119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: 6.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 11.4% / 期待値 +89% ※ 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	タリスマン	伊藤	実15.9	B▽ A▽勝率4% EV-29% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／155日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京56R 10着/16頭+1.2秒 03/21 1中京37R 5着/16頭+0.5秒 01/10 1中山36R 8着/16頭+1.1秒 12/14 5中京49R 8着/12頭+1.7秒 11/24 5東京65R 10着/16頭+2.0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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 155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 4.3% (オッズ暗示: 6.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.5% / 期待値 -29% ※ 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	オーレアミスト	幸	実43.2	B▽ A▽勝率2% EV-17% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（161日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神108R 7着/10頭+1.0秒 10/13 3京都58R 3着/13頭+0.6秒 09/20 4阪神66R 8着/16頭+1.4秒 06/15 3阪神46R 3着/16頭+0.7秒 05/25 2京都107R 10着/16頭+1.5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 6.0着 △ ローテーション 161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 1.6% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.9% / 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。
7	トワイライトサイト	菱田	実61.9	B▽ A▽勝率2% EV+17% 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／141日ぶりの実戦）
前5走 04/11 3中山57R 12着/16頭+3.0秒 03/07 2中山37R 9着/15頭+1.6秒 12/06 5中山16R 1着/16頭勝利 ― ―
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 12着 (大敗) △ ローテーション 141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 1.6% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.9% / 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	ビービーバザーク	西村淳	実15.0	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（106日ぶりの実戦）
前5走 05/16 2東京78R 8着/16頭+0.6秒 05/03 2東京47R 4着/15頭+0.5秒 02/22 1阪神28R 8着/15頭+1.6秒 02/10 2京都44R 7着/9頭+2.7秒 12/21 5阪神68R 2着/15頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 △ ローテーション 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 6.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.2% / 期待値 -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。
9	メイショウマドロス	団野	実4.8	B▲ A○勝率18% EV-13% 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／前走勝利の勢い／813日ぶりの実戦）
前5走 06/08 4京都33R 1着/16頭勝利 02/18 2小倉45R 5着/17頭+0.5秒 01/28 2京都25R 5着/13頭+0.6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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 813日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.3% (オッズ暗示: 20.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.0% / 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。
10	アトモス	角田和	実5.4	B○ A▲勝率18% EV-2% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（161日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神106R 11着/13頭+1.8秒 02/28 1小倉117R 6着/13頭+1.5秒 01/17 1京都66R 3着/8頭+0.6秒 11/08 3福島13R 1着/15頭勝利 06/21 3東京55R 8着/12頭+2.3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 6.7着 ▽ 前走実績前走 11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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.4% (オッズ暗示: 18.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 18.0% / 期待値 -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	ステイクオール推奨	富田	実11.1	B△ A△勝率11% EV+26% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+34%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/09 3京都57R 6着/11頭+0.9秒 04/19 2阪神88R 3着/11頭+0.4秒 02/28 1阪神36R 6着/13頭+1.3秒 01/05 1京都27R 13着/15頭+3.8秒 10/11 3京都312R 9着/16頭+1.3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 5.0着 △ ローテーション 113日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 12.1% (オッズ暗示: 9.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.4% / 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。
12	ルシタニア	▲森田	実132.0	B× A▽勝率1% EV-14% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（288日ぶりの実戦）
前5走 11/15 3福島36R 5着/16頭+1.1秒 10/19 4新潟28R 4着/15頭+1.6秒 08/23 2札幌18R 4着/9頭+1.0秒 06/28 1函館512R 7着/14頭+1.1秒 06/14 1函館19R 11着/11頭+1.4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 4.3着 △ ローテーション 288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 0.3% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.7% / 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。
13	シンギタイ	田口	実121.2	B× A▽勝率1% EV-14% 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／375日ぶりの実戦）
前5走 08/20 名古屋10R 1着/12頭勝利 06/07 3阪神14R 7着/16頭+1.5秒 03/01 1阪神12R 3着/16頭+0.2秒 02/15 1京都51R 3着/16頭+0.6秒 11/16 6京都51R 6着/16頭+1.2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 375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 0.3% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.7% / 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。

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 ×

ブームバップビート

騎手坂井

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-46%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲10アトモス

5.4倍

EV 0%

▲A:○9メイショウマドロス

4.8倍

EV -26%

出走馬全13頭

◎A:×3

ブームバップビート

坂井

2.0倍

-46%

›

○A:▲10

アトモス

角田和

5.4倍

›

▲A:○9

メイショウマドロス

団野

4.8倍

-26%

›

△A:△11

ステイクオール

富田

11.1倍

+34%

›

△A:△4

クラックショット

北村友

16.6倍

+67%

›

△A:△8

ビービーバザーク

西村淳

15.0倍

-10%

›

▽A:▽5

タリスマン

伊藤

15.9倍

-31%

›

▽A:▽2

スコーピオンイメル

高倉

40.0倍

›

▽A:▽6

オーレアミスト

幸

43.2倍

-31%

›

▽A:▽7

トワイライトサイト

菱田

61.9倍

-2%

›

▽A:▽1

マジックブルー

太宰

80.0倍

-46%

›

×A:▽13

シンギタイ

田口

121.2倍

-67%

›

×A:▽12

ルシタニア

▲森田

132.0倍

-65%

›

💡 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 クラックショット実16.6倍期待値 +68% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥300 ❌不的中
単勝 11 ステイクオール実11.1倍期待値 +34% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥100 ❌不的中3着

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 4 クラックショット実16.6倍期待値 +68% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 ❌不的中
単勝 11 ステイクオール実11.1倍期待値 +34% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 ❌不的中3着

※ オッズは予測時点の値です。

5R 中京競馬場　発走 11:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マジックブルー	太宰	実80.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／148日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神37R 7着/9頭+1.3秒 03/22 1阪神108R 6着/10頭+1.0秒 11/15 4京都37R 13着/16頭+2.0秒 10/25 3京都87R 9着/11頭+1.4秒 10/04 3京都14R 2着/14頭+0.5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 8.7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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (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	スコーピオンイメル	高倉	実40.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／141日ぶりの実戦）
前5走 04/11 1福島17R 9着/15頭+1.6秒 03/29 2阪神29R 7着/15頭+2.1秒 03/22 1中京47R 3着/15頭+0.3秒 01/31 2京都18R 6着/10頭+0.8秒 01/12 1京都58R 7着/15頭+1.0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 6.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 141日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 3.4% (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。
3	ブームバップビート	坂井	実2.0	×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（直近3走で勝率33%と好調／前走3着／182日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1阪神44R 3着/8頭+0.9秒 01/17 1京都66R 5着/8頭+1.6秒 11/15 4京都33R 1着/10頭勝利 10/18 3京都62R 3着/10頭+1.6秒 09/21 4中山74R 6着/16頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 182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 21.2% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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。
4	クラックショット推奨	北村友	実16.6	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+88%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 05/03 3京都46R 9着/16頭+0.7秒 02/28 1小倉117R 10着/13頭+3.1秒 01/10 1京都34R 7着/11頭+1.0秒 11/23 4京都62R 1着/13頭勝利 08/31 4中京46R 6着/14頭+1.7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) △ ローテーション 119日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +88% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.4% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。
5	タリスマン	伊藤	実15.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／155日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京56R 10着/16頭+1.2秒 03/21 1中京37R 5着/16頭+0.5秒 01/10 1中山36R 8着/16頭+1.1秒 12/14 5中京49R 8着/12頭+1.7秒 11/24 5東京65R 10着/16頭+2.0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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 155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 4.5% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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	オーレアミスト	幸	実43.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（161日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神108R 7着/10頭+1.0秒 10/13 3京都58R 3着/13頭+0.6秒 09/20 4阪神66R 8着/16頭+1.4秒 06/15 3阪神46R 3着/16頭+0.7秒 05/25 2京都107R 10着/16頭+1.5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 6.0着 △ ローテーション 161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 1.9% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
7	トワイライトサイト	菱田	実61.9	▽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／141日ぶりの実戦）
前5走 04/11 3中山57R 12着/16頭+3.0秒 03/07 2中山37R 9着/15頭+1.6秒 12/06 5中山16R 1着/16頭勝利 ― ―
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 12着 (大敗) △ ローテーション 141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 1.9% (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。
8	ビービーバザーク	西村淳	実15.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（106日ぶりの実戦）
前5走 05/16 2東京78R 8着/16頭+0.6秒 05/03 2東京47R 4着/15頭+0.5秒 02/22 1阪神28R 8着/15頭+1.6秒 02/10 2京都44R 7着/9頭+2.7秒 12/21 5阪神68R 2着/15頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 △ ローテーション 106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 6.2% (オッズ暗示: 6.7%) ※ 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。
9	メイショウマドロス	団野	実4.8	○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／前走勝利の勢い／813日ぶりの実戦）
前5走 06/08 4京都33R 1着/16頭勝利 02/18 2小倉45R 5着/17頭+0.5秒 01/28 2京都25R 5着/13頭+0.6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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 813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 18.0% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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	アトモス	角田和	実5.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（161日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神106R 11着/13頭+1.8秒 02/28 1小倉117R 6着/13頭+1.5秒 01/17 1京都66R 3着/8頭+0.6秒 11/08 3福島13R 1着/15頭勝利 06/21 3東京55R 8着/12頭+2.3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 6.7着 ▽ 前走実績前走 11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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.0% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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。
11	ステイクオール推奨	富田	実11.1	△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 05/09 3京都57R 6着/11頭+0.9秒 04/19 2阪神88R 3着/11頭+0.4秒 02/28 1阪神36R 6着/13頭+1.3秒 01/05 1京都27R 13着/15頭+3.8秒 10/11 3京都312R 9着/16頭+1.3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 5.0着 △ ローテーション 113日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.4% (オッズ暗示: 9.0%) ※ 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。
12	ルシタニア	▲森田	実132.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（288日ぶりの実戦）
前5走 11/15 3福島36R 5着/16頭+1.1秒 10/19 4新潟28R 4着/15頭+1.6秒 08/23 2札幌18R 4着/9頭+1.0秒 06/28 1函館512R 7着/14頭+1.1秒 06/14 1函館19R 11着/11頭+1.4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 4.3着 △ ローテーション 288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 0.7% (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	シンギタイ	田口	実121.2	▽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／375日ぶりの実戦）
前5走 08/20 名古屋10R 1着/12頭勝利 06/07 3阪神14R 7着/16頭+1.5秒 03/01 1阪神12R 3着/16頭+0.2秒 02/15 1京都51R 3着/16頭+0.6秒 11/16 6京都51R 6着/16頭+1.2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 375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 0.7% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ブームバップビート

騎手坂井

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-57%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9メイショウマドロス

4.8倍

EV -13%

▲10アトモス

5.4倍

EV -2%

出走馬全13頭

×3

ブームバップビート

坂井

2.0倍

-57%

›

○9

メイショウマドロス

団野

4.8倍

-13%

›

▲10

アトモス

角田和

5.4倍

-2%

›

△11

ステイクオール

富田

11.1倍

+26%

›

△4

クラックショット

北村友

16.6倍

+88%

›

△8

ビービーバザーク

西村淳

15.0倍

-7%

›

▽5

タリスマン

伊藤

15.9倍

-29%

›

▽2

スコーピオンイメル

高倉

40.0倍

+34%

›

▽6

オーレアミスト

幸

43.2倍

-17%

›

▽7

トワイライトサイト

菱田

61.9倍

+17%

›

▽1

マジックブルー

太宰

80.0倍

-26%

›

▽13

シンギタイ

田口

121.2倍

-14%

›

▽12

ルシタニア

▲森田

132.0倍

-14%

›

💡 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 クラックショット実16.6倍期待値 +89% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥300 ❌不的中
単勝 11 ステイクオール実11.1倍期待値 +26% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥100 ❌不的中3着

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 4 クラックショット実16.6倍期待値 +89% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 ❌不的中
単勝 11 ステイクオール実11.1倍期待値 +26% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 ❌不的中3着

※ オッズは予測時点の値です。

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