中京 9R 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

9R 中京競馬場　発走 16:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ベリベリハッピー	国分恭	実123.6	B× A▽勝率0% EV-42% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.5着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都121R 11着/16頭+2.6秒 04/04 2阪神31R 12着/16頭+3.9秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.5% / 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。
2	スプレンドーレ	国分優	実68.4	B▽ A▽勝率1% EV-23% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 3回1日中京5R 12着/16頭+3.0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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.1% / 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。
3	キミガスキダ	吉村	実6.1	B△ A△勝率14% EV-16% 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11.3着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都41R 9着/15頭+1.8秒 01/11 1京都412R 16着/18頭+3.3秒 10/18 3京都65R 9着/13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) △ ローテーション 119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 12.2% (オッズ暗示: 16.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 13.6% / 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。
4	オーブフレッシュ	長岡	実13.5	B△ A△勝率5% EV-27% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（140日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神61R 9着/16頭+1.5秒 01/24 1京都81R 3着/12頭+0.4秒 01/04 1京都15R 3着/18頭+0.5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 △ ローテーション 140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 7.2% (オッズ暗示: 7.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.4% / 期待値 -27% ※ 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	タマモパルファン	△柴田裕	実82.1	B▽ A▽勝率1% EV-30% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.5着と低調）
前5走 1回7日札幌6R 10着/14頭 ― ― ― ―
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 10.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (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 14位 / 勝率 0.8% / 期待値 -30% ※ 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	タガノアルテミス	松山	実4.0	B▲ A▲勝率20% EV-19% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／99日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟72R 2着/15頭+0.4秒 03/28 1中京52R 7着/13頭+1.4秒 03/18 笠松8R 2着/8頭+0.0秒 01/05 1京都21R 5着/14頭+1.2秒 11/01 4東京104R 11着/16頭+2.6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 3.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 99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 18.4% (オッズ暗示: 25.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 20.2% / 期待値 -19% ※ 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	ダノンプレリュード	角田和	実33.1	B▽ A▽勝率2% EV-27% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調／120日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都34R 17着/18頭+3.7秒 03/15 1中京23R 12着/16頭+1.2秒 11/29 5東京73R 4着/12頭+0.4秒 11/15 4京都35R 9着/18頭+0.8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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 17着 (大敗) △ ローテーション 120日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.2% / 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。
8	アンヌグロース	◇永島	実64.7	B▽ A▽勝率1% EV-27% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟41R 10着/15頭+2.8秒 04/18 2阪神71R 11着/15頭+2.2秒 02/14 2京都51R 6着/13頭+2.1秒 02/01 2京都24R 16着/16頭+3.0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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 112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 1.1% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.1% / 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。
9	スマイルガーデン	西村淳	実29.4	B▽ A×勝率1% EV-67% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（112日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都61R 8着/11頭+3.3秒 05/02 1新潟12R 3着/15頭+1.0秒 02/28 1小倉111R 9着/16頭+1.8秒 11/08 4京都11R 3着/12頭+1.7秒 10/26 4新潟41R 3着/13頭+0.1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 6.7着 △ ローテーション 112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 3.0% (オッズ暗示: 3.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.1% / 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。
10	アキノビューティー	鮫島良	実3.9	B◎ A◎勝率22% EV-15% 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走平均2.5着と安定／前走2着／189日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1阪神21R 2着/10頭+0.9秒 02/07 2京都34R 3着/16頭+1.5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 2.5着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 189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 22.1% (オッズ暗示: 25.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 21.7% / 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。
11	スマートエトワール	▲川端	実33.9	B▽ A▽勝率2% EV-22% 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／105日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟66R 7着/13頭+0.9秒 01/24 1京都83R 13着/16頭+1.6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 10.0着 (不振) △ ローテーション 105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 1.9% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.3% / 期待値 -22% ※ 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	ローズラフィネ	坂井	実4.0	B○ A○勝率22% EV-13% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（225日ぶりの実戦）
前5走 01/17 1京都65R 9着/18頭+0.6秒 12/27 5阪神75R 2着/14頭+0.3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 5.5着 △ ローテーション 225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 22.1% (オッズ暗示: 25.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.7% / 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。
13	バトルセレーネ	田口	実24.3	B× A▽勝率2% EV-44% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均12.5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 12.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 4.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.3% / 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	レウコテア	富田	実33.2	B▽ A×勝率1% EV-63% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（85日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神13R 6着/16頭+2.0秒 05/12 川崎8R 5着/12頭+0.8秒 03/15 1阪神81R 10着/16頭+1.9秒 02/14 1東京54R 3着/15頭+0.6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 7.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 3.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.1% / 期待値 -63% ※ 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	ラミアスペランツァ	北村友	実18.3	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（99日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟72R 4着/15頭+0.7秒 03/21 1中京36R 10着/18頭+0.9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 7.0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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 5.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.8% / 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。

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 ◎

アキノビューティー

騎手鮫島良

単勝オッズ

3.9倍

AI期待値

-13%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○12ローズラフィネ

4.0倍

EV -11%

▲A:▲6タガノアルテミス

4.0倍

EV -26%

出走馬全15頭

◎A:◎10

アキノビューティー

鮫島良

3.9倍

-13%

›

○A:○12

ローズラフィネ

坂井

4.0倍

-11%

›

▲A:▲6

タガノアルテミス

松山

4.0倍

-26%

›

△A:△3

キミガスキダ

吉村

6.1倍

-25%

›

△A:△4

オーブフレッシュ

長岡

13.5倍

-2%

›

△A:△15

ラミアスペランツァ

北村友

18.3倍

-23%

›

▽A:×9

スマイルガーデン

西村淳

29.4倍

-12%

›

×A:▽13

バトルセレーネ

田口

24.3倍

-53%

›

▽A:▽7

ダノンプレリュード

角田和

33.1倍

-37%

›

▽A:×14

レウコテア

富田

33.2倍

-37%

›

▽A:▽11

スマートエトワール

▲川端

33.9倍

-35%

›

▽A:▽8

アンヌグロース

◇永島

64.7倍

-26%

›

▽A:▽2

スプレンドーレ

国分優

68.4倍

-22%

›

▽A:▽5

タマモパルファン

△柴田裕

82.1倍

-34%

›

×A:▽1

ベリベリハッピー

国分恭

123.6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

9R 中京競馬場　発走 16:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ベリベリハッピー	国分恭	実123.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.5着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都121R 11着/16頭+2.6秒 04/04 2阪神31R 12着/16頭+3.9秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。
2	スプレンドーレ	国分優	実68.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 3回1日中京5R 12着/16頭+3.0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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (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	キミガスキダ	吉村	実6.1	△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11.3着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都41R 9着/15頭+1.8秒 01/11 1京都412R 16着/18頭+3.3秒 10/18 3京都65R 9着/13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) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.6% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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。
4	オーブフレッシュ	長岡	実13.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（140日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神61R 9着/16頭+1.5秒 01/24 1京都81R 3着/12頭+0.4秒 01/04 1京都15R 3着/18頭+0.5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 △ ローテーション 140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 5.4% (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。
5	タマモパルファン	△柴田裕	実82.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.5着と低調）
前5走 1回7日札幌6R 10着/14頭 ― ― ― ―
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 10.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (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。
6	タガノアルテミス	松山	実4.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／99日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟72R 2着/15頭+0.4秒 03/28 1中京52R 7着/13頭+1.4秒 03/18 笠松8R 2着/8頭+0.0秒 01/05 1京都21R 5着/14頭+1.2秒 11/01 4東京104R 11着/16頭+2.6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 3.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 99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 20.2% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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。
7	ダノンプレリュード	角田和	実33.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調／120日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都34R 17着/18頭+3.7秒 03/15 1中京23R 12着/16頭+1.2秒 11/29 5東京73R 4着/12頭+0.4秒 11/15 4京都35R 9着/18頭+0.8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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 17着 (大敗) △ ローテーション 120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 2.2% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
8	アンヌグロース	◇永島	実64.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟41R 10着/15頭+2.8秒 04/18 2阪神71R 11着/15頭+2.2秒 02/14 2京都51R 6着/13頭+2.1秒 02/01 2京都24R 16着/16頭+3.0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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 112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 1.1% (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。
9	スマイルガーデン	西村淳	実29.4	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（112日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都61R 8着/11頭+3.3秒 05/02 1新潟12R 3着/15頭+1.0秒 02/28 1小倉111R 9着/16頭+1.8秒 11/08 4京都11R 3着/12頭+1.7秒 10/26 4新潟41R 3着/13頭+0.1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 6.7着 △ ローテーション 112日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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	アキノビューティー	鮫島良	実3.9	◎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走平均2.5着と安定／前走2着／189日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1阪神21R 2着/10頭+0.9秒 02/07 2京都34R 3着/16頭+1.5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 2.5着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 189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 21.7% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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	スマートエトワール	▲川端	実33.9	▽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／105日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟66R 7着/13頭+0.9秒 01/24 1京都83R 13着/16頭+1.6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 10.0着 (不振) △ ローテーション 105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 2.3% (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。
12	ローズラフィネ	坂井	実4.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（225日ぶりの実戦）
前5走 01/17 1京都65R 9着/18頭+0.6秒 12/27 5阪神75R 2着/14頭+0.3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 5.5着 △ ローテーション 225日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.7% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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。
13	バトルセレーネ	田口	実24.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均12.5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 12.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 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 2.3% (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。
14	レウコテア	富田	実33.2	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（85日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神13R 6着/16頭+2.0秒 05/12 川崎8R 5着/12頭+0.8秒 03/15 1阪神81R 10着/16頭+1.9秒 02/14 1東京54R 3着/15頭+0.6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 7.0着 (不振) × 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 1.1% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
15	ラミアスペランツァ	北村友	実18.3	△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 05/23 1新潟72R 4着/15頭+0.7秒 03/21 1中京36R 10着/18頭+0.9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 7.0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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.8% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

アキノビューティー

騎手鮫島良

単勝オッズ

3.9倍

AI期待値

-15%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○12ローズラフィネ

4.0倍

EV -13%

▲6タガノアルテミス

4.0倍

EV -19%

出走馬全15頭

◎10

アキノビューティー

鮫島良

3.9倍

-15%

›

○12

ローズラフィネ

坂井

4.0倍

-13%

›

▲6

タガノアルテミス

松山

4.0倍

-19%

›

△3

キミガスキダ

吉村

6.1倍

-16%

›

△4

オーブフレッシュ

長岡

13.5倍

-27%

›

△15

ラミアスペランツァ

北村友

18.3倍

-11%

›

▽13

バトルセレーネ

田口

24.3倍

-44%

›

▽11

スマートエトワール

▲川端

33.9倍

-22%

›

▽7

ダノンプレリュード

角田和

33.1倍

-27%

›

×9

スマイルガーデン

西村淳

29.4倍

-67%

›

×14

レウコテア

富田

33.2倍

-63%

›

▽8

アンヌグロース

◇永島

64.7倍

-27%

›

▽2

スプレンドーレ

国分優

68.4倍

-23%

›

▽5

タマモパルファン

△柴田裕

82.1倍

-30%

›

▽1

ベリベリハッピー

国分恭

123.6倍

-42%

›

💡 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。

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両モデルとも見送り

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