中京 4R 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

4R 中京競馬場　発走 11:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヨシノサンキュー	△柴田裕	実60.4	B▽ A▽勝率5% EV+178% 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／272日ぶりの実戦）
前5走 10/26 3京都95R 10着/10頭+7.1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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 272日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +280% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 4.7% / 期待値 +179% ※ 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	ベルアズーロ	吉村	実4.0	B△ A○勝率7% EV-73% 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8.3着と低調）
前5走 06/06 3阪神16R 4着/16頭+1.6秒 05/10 3京都65R 12着/13頭+2.6秒 04/11 2阪神54R 9着/15頭+0.9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 8.3着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 25.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 6.7% / 期待値 -73% ※ 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	ヴァンドゥーヴル	西村淳	実15.5	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（直近3走平均8.7着と低調／125日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京43R 7着/15頭+1.1秒 02/01 2京都25R 7着/13頭+1.5秒 01/18 1京都75R 12着/17頭+1.4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 8.7着 (不振) △ ローテーション 125日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 6.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.7% / 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。
4	テリコス	▲川端	実19.3	B▽ A▽勝率7% EV+26% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／70日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟54R 2着/11頭+0.2秒 05/02 3京都32R 13着/15頭+3.2秒 01/24 1京都83R 6着/16頭+0.7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 7.0着 (不振) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 5.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.7% / 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	テイクザスローン	高倉	実52.6	B▽ A▽勝率7% EV+247% 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）
前5走 06/07 3阪神26R 12着/16頭+2.0秒 05/17 3京都85R 6着/10頭+0.4秒 05/02 3京都35R 7着/13頭+0.6秒 03/07 1阪神55R 15着/18頭+2.5秒 12/20 5阪神52R 9着/16頭+1.6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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +231% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.7% / 期待値 +247% ※ 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	ロードファイター	団野	実25.3	B▽ A▽勝率7% EV+71% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/06 3阪神16R 9着/16頭+2.2秒 05/23 3京都92R 4着/14頭+1.1秒 05/02 3京都32R 5着/15頭+2.0秒 04/19 2阪神83R 8着/16頭+1.6秒 01/04 1京都12R 8着/16頭+2.8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 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +59% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.7% / 期待値 +72% ※ 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	グランピアン	幸	実82.6	B▽ A▽勝率5% EV+345% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均15.0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 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +420% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 5.5% / 期待値 +345% ※ 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	ナウオアネヴァー	岩田望	実3.5	B× A×勝率7% 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（前走3着／69日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟62R 3着/9頭+0.5秒 05/02 2東京33R 5着/9頭+1.0秒 03/21 1中京31R 2着/13頭+0.1秒 02/28 1阪神32R 5着/14頭+1.1秒 02/14 2京都54R 8着/16頭+2.1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 3.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 28.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 6.7% / 期待値 -77% ※ 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	マーゴットショット	秋山稔	実106.9	B▽ A▽勝率5% EV+403% 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／69日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都83R 10着/12頭+4.3秒 04/25 3京都15R 12着/12頭+2.0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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +573% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 4.7% / 期待値 +403% ※ 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	ワイドヴィンクルム	城戸	実48.2	B▽ A▽勝率5% EV+125% 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 10 ◎ 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 10位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +203% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.7% / 期待値 +126% ※ 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	ボクサークラブ	松山	実13.7	B▽ A△勝率7% EV-8% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/07 3阪神23R 8着/16頭+1.8秒 05/09 2東京52R 7着/11頭+1.6秒 04/18 2阪神73R 5着/15頭+0.8秒 03/29 2阪神22R 4着/9頭+1.1秒 01/24 1京都85R 14着/18頭+2.8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 6.7着 △ 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: 7.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.7% / 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。
12	アステリアート	富田	実83.6	B▽ A▽勝率7% EV+453% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（136日ぶりの実戦）
前5走 03/11 高知2R 10着/12頭+3.3秒 01/24 1京都86R 9着/17頭+1.1秒 01/05 1中山25R 4着/16頭+0.6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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 136日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +276% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 6.7% / 期待値 +454% ※ 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	ジャスティンレビン	コレット	実12.3	B△ A△勝率7% EV-18% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（105日ぶりの実戦）
前5走 04/11 2阪神53R 6着/13頭+1.8秒 03/22 1阪神102R 4着/13頭+0.9秒 03/01 1阪神43R 8着/12頭+1.3秒 01/17 1京都61R 2着/10頭+1.0秒 12/27 5阪神75R 9着/14頭+1.7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 6.0着 △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 8.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.7% / 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。
14	タロ	☆田山	実6.5	B○ A▲勝率7% EV-56% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／83日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟23R 3着/14頭+0.4秒 04/12 3中山62R 2着/14頭+0.6秒 03/28 1中京54R 4着/14頭+0.9秒 02/28 1阪神32R 4着/14頭+1.0秒 01/10 1京都32R 4着/14頭+0.3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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 7.8% (オッズ暗示: 15.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 6.7% / 期待値 -56% ※ 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	コーディアリティ	西塚	実53.9	B▽ A▽勝率7% EV+253% 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／70日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟54R 8着/11頭+1.8秒 05/02 2東京32R 9着/14頭+2.7秒 04/19 1福島43R 13着/16頭+2.3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 10.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +112% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 6.7% / 期待値 +254% ※ 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	アスクハッピーマン	坂井	実6.6	B△ A△勝率7% EV-55% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（69日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都83R 6着/12頭+2.4秒 05/03 3京都42R 2着/12頭+0.1秒 04/19 1福島44R 6着/15頭+1.5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 4.7着 × 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 6.3% (オッズ暗示: 15.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.7% / 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。

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 ×

ナウオアネヴァー

騎手岩田望

単勝オッズ

3.5倍

AI期待値

-72%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲14タロ

6.5倍

EV -49%

▲A:▽3ヴァンドゥーヴル

15.5倍

EV +2%

出走馬全16頭

×A:×8

ナウオアネヴァー

岩田望

3.5倍

-72%

›

○A:▲14

タロ

☆田山

6.5倍

-49%

›

▲A:▽3

ヴァンドゥーヴル

西村淳

15.5倍

+2%

›

△A:○2

ベルアズーロ

吉村

4.0倍

-74%

›

△A:△16

アスクハッピーマン

坂井

6.6倍

-58%

›

△A:△13

ジャスティンレビン

コレット

12.3倍

-22%

›

▽A:△11

ボクサークラブ

松山

13.7倍

-13%

›

▽A:▽4

テリコス

▲川端

19.3倍

+21%

›

▽A:▽6

ロードファイター

団野

25.3倍

+59%

›

▽A:▽10

ワイドヴィンクルム

城戸

48.2倍

+203%

›

▽A:▽5

テイクザスローン

高倉

52.6倍

+231%

›

▽A:▽1

ヨシノサンキュー

△柴田裕

60.4倍

+280%

›

▽A:▽7

グランピアン

幸

82.6倍

+420%

›

▽A:▽9

マーゴットショット

秋山稔

106.9倍

+573%

›

▽A:▽12

アステリアート

富田

83.6倍

+276%

›

▽A:▽15

コーディアリティ

西塚

53.9倍

+112%

›

💡 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

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

4R 中京競馬場　発走 11:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヨシノサンキュー	△柴田裕	実60.4	▽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／272日ぶりの実戦）
前5走 10/26 3京都95R 10着/10頭+7.1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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 272日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +178% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
2	ベルアズーロ	吉村	実4.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 06/06 3阪神16R 4着/16頭+1.6秒 05/10 3京都65R 12着/13頭+2.6秒 04/11 2阪神54R 9着/15頭+0.9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 8.3着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (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。
3	ヴァンドゥーヴル	西村淳	実15.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／125日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京43R 7着/15頭+1.1秒 02/01 2京都25R 7着/13頭+1.5秒 01/18 1京都75R 12着/17頭+1.4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 8.7着 (不振) △ ローテーション 125日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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	テリコス	▲川端	実19.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／70日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟54R 2着/11頭+0.2秒 05/02 3京都32R 13着/15頭+3.2秒 01/24 1京都83R 6着/16頭+0.7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 7.0着 (不振) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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	テイクザスローン	高倉	実52.6	▽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）
前5走 06/07 3阪神26R 12着/16頭+2.0秒 05/17 3京都85R 6着/10頭+0.4秒 05/02 3京都35R 7着/13頭+0.6秒 03/07 1阪神55R 15着/18頭+2.5秒 12/20 5阪神52R 9着/16頭+1.6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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +247% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
6	ロードファイター	団野	実25.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/06 3阪神16R 9着/16頭+2.2秒 05/23 3京都92R 4着/14頭+1.1秒 05/02 3京都32R 5着/15頭+2.0秒 04/19 2阪神83R 8着/16頭+1.6秒 01/04 1京都12R 8着/16頭+2.8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 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +71% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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	グランピアン	幸	実82.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均15.0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 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +345% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.5% (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。
8	ナウオアネヴァー	岩田望	実3.5	×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（前走3着／69日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟62R 3着/9頭+0.5秒 05/02 2東京33R 5着/9頭+1.0秒 03/21 1中京31R 2着/13頭+0.1秒 02/28 1阪神32R 5着/14頭+1.1秒 02/14 2京都54R 8着/16頭+2.1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 3.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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	マーゴットショット	秋山稔	実106.9	▽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／69日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都83R 10着/12頭+4.3秒 04/25 3京都15R 12着/12頭+2.0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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +403% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (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。
10	ワイドヴィンクルム	城戸	実48.2	▽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 10 ◎ 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 14位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +125% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
11	ボクサークラブ	松山	実13.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/07 3阪神23R 8着/16頭+1.8秒 05/09 2東京52R 7着/11頭+1.6秒 04/18 2阪神73R 5着/15頭+0.8秒 03/29 2阪神22R 4着/9頭+1.1秒 01/24 1京都85R 14着/18頭+2.8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 6.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 7.3%) ※ 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。
12	アステリアート	富田	実83.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（136日ぶりの実戦）
前5走 03/11 高知2R 10着/12頭+3.3秒 01/24 1京都86R 9着/17頭+1.1秒 01/05 1中山25R 4着/16頭+0.6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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 136日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +453% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (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。
13	ジャスティンレビン	コレット	実12.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（105日ぶりの実戦）
前5走 04/11 2阪神53R 6着/13頭+1.8秒 03/22 1阪神102R 4着/13頭+0.9秒 03/01 1阪神43R 8着/12頭+1.3秒 01/17 1京都61R 2着/10頭+1.0秒 12/27 5阪神75R 9着/14頭+1.7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 6.0着 △ ローテーション 105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 6.7% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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	タロ	☆田山	実6.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／83日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟23R 3着/14頭+0.4秒 04/12 3中山62R 2着/14頭+0.6秒 03/28 1中京54R 4着/14頭+0.9秒 02/28 1阪神32R 4着/14頭+1.0秒 01/10 1京都32R 4着/14頭+0.3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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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	コーディアリティ	西塚	実53.9	▽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／70日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟54R 8着/11頭+1.8秒 05/02 2東京32R 9着/14頭+2.7秒 04/19 1福島43R 13着/16頭+2.3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 10.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +253% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
16	アスクハッピーマン	坂井	実6.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（69日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都83R 6着/12頭+2.4秒 05/03 3京都42R 2着/12頭+0.1秒 04/19 1福島44R 6着/15頭+1.5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 4.7着 × 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 6.7% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ナウオアネヴァー

騎手岩田望

単勝オッズ

3.5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

○2ベルアズーロ

4.0倍

EV -73%

▲14タロ

6.5倍

EV -56%

出走馬全16頭

×8

ナウオアネヴァー

岩田望

3.5倍

-76%

›

○2

ベルアズーロ

吉村

4.0倍

-73%

›

▲14

タロ

☆田山

6.5倍

-56%

›

△16

アスクハッピーマン

坂井

6.6倍

-55%

›

△13

ジャスティンレビン

コレット

12.3倍

-18%

›

△11

ボクサークラブ

松山

13.7倍

-8%

›

▽3

ヴァンドゥーヴル

西村淳

15.5倍

+1%

›

▽4

テリコス

▲川端

19.3倍

+26%

›

▽6

ロードファイター

団野

25.3倍

+71%

›

▽5

テイクザスローン

高倉

52.6倍

+247%

›

▽15

コーディアリティ

西塚

53.9倍

+253%

›

▽12

アステリアート

富田

83.6倍

+453%

›

▽7

グランピアン

幸

82.6倍

+345%

›

▽10

ワイドヴィンクルム

城戸

48.2倍

+125%

›

▽1

ヨシノサンキュー

△柴田裕

60.4倍

+178%

›

▽9

マーゴットショット

秋山稔

106.9倍

+403%

›

💡 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

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

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）

本サイトの予想は機械学習モデルによる参考情報です。過去の実績は将来の結果を保証しません。投資判断は自己責任でお願いします。本サイト運営者は損失について一切の責任を負いません。20歳未満の方は馬券を購入できません。