中京 12R 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

12R 中京競馬場　発走 18:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヴォンドゥ	▲森田	実11.4	B△ A▲勝率10% EV+8% 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／133日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神86R 4着/15頭+0.3秒 03/22 1阪神103R 1着/13頭勝利 01/31 1小倉31R 9着/14頭+1.2秒 01/12 1中山55R 2着/16頭+0.0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 133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 7.3% (オッズ暗示: 8.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.8% / 期待値 +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	オンザノアール	幸	実11.0	B▲ A△勝率9% EV-7% 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／224日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1京都71R 1着/16頭勝利 12/06 5阪神11R 3着/16頭+0.6秒 11/16 4京都42R 3着/15頭+0.7秒 08/30 4中京35R 9着/10頭+1.3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 224日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 9.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.0% / 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。
3	アーガイルショア	北村友	実11.7	B△ A△勝率9% EV0% 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／98日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟82R 1着/14頭勝利 05/09 3京都51R 5着/15頭+0.5秒 02/28 1阪神31R 2着/16頭+0.3秒 02/10 2京都43R 3着/14頭+0.1秒 11/16 4京都41R 3着/14頭+0.0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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 98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 6.4% (オッズ暗示: 8.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.0% / 期待値 -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	サヨノパララックス	川須	実106.4	B▽ A▽勝率1% EV-5% 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／141日ぶりの実戦）
前5走 04/11 2阪神56R 10着/15頭+0.9秒 03/22 1阪神105R 5着/11頭+0.4秒 02/07 2京都36R 11着/12頭+2.1秒 01/11 1京都45R 10着/10頭+2.5秒 10/05 3京都21R 1着/16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戦の調子平均 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.1% / 期待値 -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。
5	モノノケ	酒井	実67.7	B× A▽勝率1% EV-44% 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／140日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神63R 9着/16頭+1.7秒 03/28 2阪神11R 8着/16頭+1.9秒 11/22 4京都51R 12着/14頭+1.8秒 11/01 3京都101R 8着/13頭+1.1秒 10/11 3京都35R 8着/17頭+1.7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 9.7着 (不振) △ ローテーション 140日休養明け × 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 0.7% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.1% / 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。
6	ダノンステート	角田和	実15.1	B▽ A▽勝率7% EV-1% 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 3京都93R 11着/16頭+0.8秒 03/21 1阪神95R 6着/18頭+0.4秒 12/14 5阪神45R 4着/6頭+0.5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 7.0着 (不振) ▽ 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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 6.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.1% / 期待値 -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。
7	ミスヘンリー	△柴田裕	実64.5	B▽ A▽勝率1% EV-39% 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／113日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都56R 13着/16頭+1.4秒 04/12 2阪神63R 1着/16頭勝利 03/15 1阪神83R 4着/16頭+0.5秒 02/14 2京都52R 3着/16頭+1.8秒 01/24 1小倉13R 7着/14頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 113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 1.0% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.1% / 期待値 -39% ※ 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	レジェンダリーデイ	菱田	実62.2	B▽ A▽勝率2% EV+23% 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走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 10/02 門別10R 1着/11頭勝利 10/02 門別10R 1着/11頭勝利 10/02 門別10R 1着/11頭勝利 10/02 門別10R 1着/11頭勝利 10/02 門別10R 1着/11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戦の調子勝率 100% (絶好調) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 697日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) 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 9位 / 勝率 2.2% / 期待値 +23% ※ 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	メラヴィリオーザ	▲川端	実125.6	B× A▽勝率1% EV-16% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（98日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都107R 7着/18頭+0.9秒 05/16 3京都76R 9着/15頭+0.7秒 03/28 2阪神17R 7着/12頭+1.1秒 03/01 1阪神47R 4着/15頭+1.2秒 02/14 1小倉77R 7着/16頭+1.4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 7.7着 (不振) △ ローテーション 98日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.8% / 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。
10	グラスゴー推奨	☆田山	実25.4	B△ A△勝率9% EV+92% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+63%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 02/01 2京都26R 10着/16頭+1.0秒 01/17 1京都62R 1着/16頭勝利 11/01 3京都102R 11着/12頭+1.1秒 10/11 3京都31R 3着/16頭+0.4秒 09/28 4阪神95R 7着/18頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 210日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +63% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 3.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 9.0% / 期待値 +92% ※ 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	ヒルノプーリア	秋山稔	実2.3	B🌟◎ A◎勝率24% EV-41% 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2.3着と安定／前走2着／162日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1阪神96R 2着/16頭+0.1秒 02/22 1阪神26R 2着/11頭+0.0秒 02/01 2京都26R 3着/16頭+0.4秒 11/29 5東京79R 11着/12頭+2.8秒 11/09 4京都24R 1着/16頭勝利
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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 162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 48.7% (オッズ暗示: 43.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 24.3% / 期待値 -42% ※ 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	ラヴネヴァーダイズ	松山	実2.9	B○ A○勝率21% EV-36% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／162日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1阪神92R 1着/13頭勝利 02/22 1阪神22R 2着/16頭+0.7秒 01/24 1京都82R 4着/14頭+0.5秒 01/12 1京都51R 2着/16頭+0.2秒 10/25 3京都81R 11着/14頭+2.3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 162日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 34.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.6% / 期待値 -36% ※ 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	タイセイブロウ	田口	実16.9	B▽ A▽勝率5% EV+3% 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／176日ぶりの実戦）
前5走 03/07 1阪神512R 6着/16頭+0.6秒 02/07 2京都312R 5着/15頭+0.5秒 01/10 1京都37R 5着/15頭+0.5秒 12/21 5中京67R 2着/16頭+0.0秒 12/07 5中京26R 10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戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 176日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 5.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.6% / 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。
14	パワポケビー	中井	実162.5	B× A▽勝率0% EV-49% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（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／442日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3阪神312R 11着/16頭+1.1秒 06/14 3阪神312R 11着/16頭+1.1秒 06/14 3阪神312R 11着/16頭+1.1秒 06/14 3阪神312R 11着/16頭+1.1秒 06/14 3阪神312R 11着/16頭+1.1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 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 442日休養明け × 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 0.1% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.4% / 期待値 -49% ※ 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 ◎

ヒルノプーリア

騎手秋山稔

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

+11%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○12ラヴネヴァーダイズ

2.9倍

EV -63%

▲A:△2オンザノアール

11.0倍

EV -20%

出走馬全14頭

◎A:◎11

ヒルノプーリア

秋山稔

2.3倍

+11%

›

○A:○12

ラヴネヴァーダイズ

松山

2.9倍

-63%

›

▲A:△2

オンザノアール

幸

11.0倍

-20%

›

△A:▲1

ヴォンドゥ

▲森田

11.4倍

-17%

›

△A:△3

アーガイルショア

北村友

11.7倍

-24%

›

△A:△10

グラスゴー

☆田山

25.4倍

+63%

›

▽A:▽13

タイセイブロウ

田口

16.9倍

-38%

›

▽A:▽6

ダノンステート

角田和

15.1倍

-46%

›

▽A:▽8

レジェンダリーデイ

菱田

62.2倍

+0%

›

▽A:▽7

ミスヘンリー

△柴田裕

64.5倍

-37%

›

×A:▽5

モノノケ

酒井

67.7倍

-53%

›

▽A:▽4

サヨノパララックス

川須

106.4倍

-27%

›

×A:▽9

メラヴィリオーザ

▲川端

125.6倍

-81%

›

×A:▽14

パワポケビー

中井

162.5倍

-76%

›

💡 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 10 グラスゴー実25.4倍期待値 +64% 推奨 15.5〜30.0倍 ¥200 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 10 グラスゴー実25.4倍期待値 +64% 推奨 15.5〜30.0倍 ¥200 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

12R 中京競馬場　発走 18:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヴォンドゥ	▲森田	実11.4	▲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／133日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神86R 4着/15頭+0.3秒 03/22 1阪神103R 1着/13頭勝利 01/31 1小倉31R 9着/14頭+1.2秒 01/12 1中山55R 2着/16頭+0.0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 133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 9.8% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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	オンザノアール	幸	実11.0	△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／224日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1京都71R 1着/16頭勝利 12/06 5阪神11R 3着/16頭+0.6秒 11/16 4京都42R 3着/15頭+0.7秒 08/30 4中京35R 9着/10頭+1.3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 224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 9.0% (オッズ暗示: 9.1%) ※ 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	アーガイルショア	北村友	実11.7	△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／98日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟82R 1着/14頭勝利 05/09 3京都51R 5着/15頭+0.5秒 02/28 1阪神31R 2着/16頭+0.3秒 02/10 2京都43R 3着/14頭+0.1秒 11/16 4京都41R 3着/14頭+0.0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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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	サヨノパララックス	川須	実106.4	▽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／141日ぶりの実戦）
前5走 04/11 2阪神56R 10着/15頭+0.9秒 03/22 1阪神105R 5着/11頭+0.4秒 02/07 2京都36R 11着/12頭+2.1秒 01/11 1京都45R 10着/10頭+2.5秒 10/05 3京都21R 1着/16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戦の調子平均 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (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。
5	モノノケ	酒井	実67.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／140日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神63R 9着/16頭+1.7秒 03/28 2阪神11R 8着/16頭+1.9秒 11/22 4京都51R 12着/14頭+1.8秒 11/01 3京都101R 8着/13頭+1.1秒 10/11 3京都35R 8着/17頭+1.7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 9.7着 (不振) △ ローテーション 140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 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。
6	ダノンステート	角田和	実15.1	▽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 3京都93R 11着/16頭+0.8秒 03/21 1阪神95R 6着/18頭+0.4秒 12/14 5阪神45R 4着/6頭+0.5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 7.0着 (不振) ▽ 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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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。
7	ミスヘンリー	△柴田裕	実64.5	▽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／113日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都56R 13着/16頭+1.4秒 04/12 2阪神63R 1着/16頭勝利 03/15 1阪神83R 4着/16頭+0.5秒 02/14 2京都52R 3着/16頭+1.8秒 01/24 1小倉13R 7着/14頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 113日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (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	レジェンダリーデイ	菱田	実62.2	▽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走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 10/02 門別10R 1着/11頭勝利 10/02 門別10R 1着/11頭勝利 10/02 門別10R 1着/11頭勝利 10/02 門別10R 1着/11頭勝利 10/02 門別10R 1着/11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戦の調子勝率 100% (絶好調) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 697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 2.2% (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	メラヴィリオーザ	▲川端	実125.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（98日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都107R 7着/18頭+0.9秒 05/16 3京都76R 9着/15頭+0.7秒 03/28 2阪神17R 7着/12頭+1.1秒 03/01 1阪神47R 4着/15頭+1.2秒 02/14 1小倉77R 7着/16頭+1.4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 7.7着 (不振) △ ローテーション 98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 0.8% (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。
10	グラスゴー推奨	☆田山	実25.4	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+92%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 02/01 2京都26R 10着/16頭+1.0秒 01/17 1京都62R 1着/16頭勝利 11/01 3京都102R 11着/12頭+1.1秒 10/11 3京都31R 3着/16頭+0.4秒 09/28 4阪神95R 7着/18頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 210日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +92% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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	ヒルノプーリア	秋山稔	実2.3	◎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2.3着と安定／前走2着／162日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1阪神96R 2着/16頭+0.1秒 02/22 1阪神26R 2着/11頭+0.0秒 02/01 2京都26R 3着/16頭+0.4秒 11/29 5東京79R 11着/12頭+2.8秒 11/09 4京都24R 1着/16頭勝利
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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 162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 24.3% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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。
12	ラヴネヴァーダイズ	松山	実2.9	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／162日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1阪神92R 1着/13頭勝利 02/22 1阪神22R 2着/16頭+0.7秒 01/24 1京都82R 4着/14頭+0.5秒 01/12 1京都51R 2着/16頭+0.2秒 10/25 3京都81R 11着/14頭+2.3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 162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 20.6% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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	タイセイブロウ	田口	実16.9	▽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／176日ぶりの実戦）
前5走 03/07 1阪神512R 6着/16頭+0.6秒 02/07 2京都312R 5着/15頭+0.5秒 01/10 1京都37R 5着/15頭+0.5秒 12/21 5中京67R 2着/16頭+0.0秒 12/07 5中京26R 10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戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 176日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 5.9%) ※ 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。
14	パワポケビー	中井	実162.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（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／442日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3阪神312R 11着/16頭+1.1秒 06/14 3阪神312R 11着/16頭+1.1秒 06/14 3阪神312R 11着/16頭+1.1秒 06/14 3阪神312R 11着/16頭+1.1秒 06/14 3阪神312R 11着/16頭+1.1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 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 442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 0.4% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ヒルノプーリア

騎手秋山稔

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

-41%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○12ラヴネヴァーダイズ

2.9倍

EV -36%

▲1ヴォンドゥ

11.4倍

EV +8%

出走馬全14頭

◎11

ヒルノプーリア

秋山稔

2.3倍

-41%

›

○12

ラヴネヴァーダイズ

松山

2.9倍

-36%

›

▲1

ヴォンドゥ

▲森田

11.4倍

+8%

›

△2

オンザノアール

幸

11.0倍

-7%

›

△3

アーガイルショア

北村友

11.7倍

›

△10

グラスゴー

☆田山

25.4倍

+92%

›

▽6

ダノンステート

角田和

15.1倍

-1%

›

▽13

タイセイブロウ

田口

16.9倍

+3%

›

▽8

レジェンダリーデイ

菱田

62.2倍

+23%

›

▽7

ミスヘンリー

△柴田裕

64.5倍

-39%

›

▽5

モノノケ

酒井

67.7倍

-44%

›

▽4

サヨノパララックス

川須

106.4倍

-5%

›

▽9

メラヴィリオーザ

▲川端

125.6倍

-16%

›

▽14

パワポケビー

中井

162.5倍

-49%

›

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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 10 グラスゴー実25.4倍期待値 +128% 推奨 11.1〜30.0倍 ¥200 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 10 グラスゴー実25.4倍期待値 +128% 推奨 11.1〜30.0倍 ¥200 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

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