中京 6R 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

6R 中京競馬場　発走 15:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スーパージョック	松若	実34.2	B▽ A▽勝率6% EV+108% 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／91日ぶりの実戦）
前5走 04/25 2東京112R 8着/13頭+1.5秒 04/05 2阪神47R 10着/15頭+1.9秒 02/22 1小倉1010R 16着/16頭+2.3秒 01/25 1京都98R 4着/10頭+0.5秒 01/04 1京都19R 4着/13頭+0.7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 11.3着 (不振) △ ローテーション 91日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +119% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 6.1% / 期待値 +109% ※ 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	モズケイスター	柴田裕	実13.8	B△ A▽勝率6% EV-15% 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／105日ぶりの実戦）
前5走 04/11 2阪神58R 1着/16頭勝利 03/22 1阪神1012R 2着/12頭+0.9秒 01/17 1京都67R 2着/15頭+0.2秒 12/28 5阪神87R 2着/16頭+0.6秒 11/30 4京都84R 2着/16頭+0.3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 105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 6.4% (オッズ暗示: 7.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.1% / 期待値 -16% ※ 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	ヤマニンバロネス	太宰	実23.9	B▽ A△勝率6% EV+54% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調／132日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神812R 8着/13頭+0.5秒 02/22 1東京812R 14着/16頭+1.7秒 01/18 1京都79R 3着/16頭+0.3秒 10/26 3京都912R 6着/16頭+0.6秒 08/02 1札幌312R 5着/14頭+1.3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 8.3着 (不振) △ ローテーション 132日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +53% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 4.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.5% / 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。
4	ステラスプレンダー	国分優	実122.1	B▽ A▽勝率6% EV+644% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.7着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都59R 11着/11頭+1.6秒 04/18 1福島311R 13着/15頭+2.2秒 01/31 1小倉310R 14着/16頭+1.5秒 11/24 3福島62R 1着/15頭勝利 10/18 4新潟14R 8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 12.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +685% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 6.1% / 期待値 +645% ※ 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	アリエスキング	Ｍデムーロ	実24.2	B▽ A▽勝率6% EV+47% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/31 3京都129R 5着/10頭+1.0秒 04/12 2阪神68R 4着/11頭+0.3秒 11/02 4東京1112R 11着/13頭+1.0秒 10/19 3京都712R 11着/14頭+2.1秒 08/10 3中京68R 3着/12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 6.7着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +55% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 4.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.1% / 期待値 +48% ※ 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	ゼロヴィジビリティ	坂井	実2.3	B○ A×勝率6% EV-85% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／83日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都46R 1着/16頭勝利 04/11 2阪神52R 1着/16頭勝利 06/29 2小倉26R 3着/10頭+0.3秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 43.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 6.5% / 期待値 -85% ※ 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	ホウオウゴールド	田山	実32.0	B▽ A▽勝率6% EV+89% 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／70日ぶりの実戦）
前5走 05/16 2東京710R 7着/12頭+1.2秒 04/18 2阪神79R 5着/14頭+0.7秒 03/28 1中京56R 1着/16頭勝利 02/15 1東京67R 5着/16頭+0.6秒 01/24 1中山87R 3着/16頭+0.2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) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +105% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 5.9% / 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。
8	ジェミート	角田和	実32.8	B▽ A▽勝率6% EV+100% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率67%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/30 2東京119R 9着/16頭+1.2秒 03/21 1中京37R 1着/16頭勝利 01/12 1京都57R 8着/16頭+0.7秒 12/13 5阪神38R 3着/16頭+0.7秒 11/23 4京都66R 2着/16頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +75% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 6.1% / 期待値 +100% ※ 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	ポートデラメール	団野	実5.0	B▲ A○勝率6% EV-67% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／112日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神312R 2着/15頭+0.1秒 01/18 1京都79R 7着/16頭+0.7秒 11/08 4京都19R 2着/16頭+0.2秒 09/07 4阪神26R 1着/15頭勝利 10/05 5京都19R 8着/10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 3.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 112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 6.4% (オッズ暗示: 20.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 6.5% / 期待値 -68% ※ 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	モズタチアガレ	西塚	実44.5	B▽ A▽勝率6% EV+171% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／112日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神312R 8着/15頭+0.9秒 03/08 1阪神612R 3着/13頭+1.5秒 02/14 2京都57R 1着/15頭勝利 02/07 1小倉58R 7着/12頭+1.2秒 10/11 3京都312R 5着/16頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 112日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +186% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 6.1% / 期待値 +172% ※ 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	チュウワチーフ	コレット	実18.8	B△ A▽勝率6% EV+15% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／118日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京612R 4着/16頭+0.3秒 03/08 1阪神612R 2着/13頭+1.5秒 02/14 1東京58R 7着/16頭+0.8秒 11/23 5東京58R 4着/16頭+0.4秒 10/26 4東京912R 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 4.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 5.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.1% / 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。
12	エブリーポッシブル	岩田望	実12.4	B◎ A△勝率6% EV-19% 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／80日ぶりの実戦）
前5走 05/06 園田11R 5着/11頭+0.9秒 04/05 2阪神49R 4着/12頭+0.5秒 02/01 2京都26R 1着/16頭勝利 11/29 5東京79R 4着/12頭+0.5秒 10/18 3京都66R 1着/16頭勝利
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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 8.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.5% / 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。
13	ヘリテージブルーム	松山	実7.3	B△ A▲勝率6% EV-52% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／62日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京106R 1着/14頭勝利 05/03 3京都46R 2着/16頭+0.0秒 03/15 1中京210R 8着/12頭+1.3秒 12/21 5中京69R 3着/16頭+0.2秒 11/02 4東京112R 1着/14頭勝利
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) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 13.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 6.5% / 期待値 -53% ※ 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	ザックザク	西村淳	実28.1	B▽ A△勝率6% EV+81% 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3着／125日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神1012R 3着/12頭+0.9秒 02/21 1阪神17R 1着/16頭勝利 02/01 2京都28R 2着/11頭+0.1秒 04/06 2阪神43R 1着/16頭勝利 03/16 2中京23R 5着/16頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 125日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +72% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 3.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.5% / 期待値 +82% ※ 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	ゴルデールスカー	幸	実62.1	B▽ A▽勝率6% EV+278% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 06/14 1函館112R 2着/14頭+0.3秒 06/14 1函館112R 2着/14頭+0.3秒 06/14 1函館112R 2着/14頭+0.3秒 06/14 1函館112R 2着/14頭+0.3秒 06/14 1函館112R 2着/14頭+0.3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 2.0着 (安定) × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 406日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +185% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 6.1% / 期待値 +279% ※ 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	アレ	川田	実28.3	B▽ A▽勝率6% EV+83% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.3着と低調／153日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1阪神212R 14着/16頭+1.8秒 01/31 2京都19R 10着/13頭+1.5秒 11/22 4京都58R 4着/16頭+0.1秒 10/26 3京都912R 3着/16頭+0.5秒 09/21 4阪神712R 11着/15頭+1.8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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 153日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +81% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.5% / 期待値 +83% ※ 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 △

エブリーポッシブル

騎手岩田望

単勝オッズ

12.4倍

AI期待値

-16%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:×6ゼロヴィジビリティ

2.3倍

EV -85%

▲A:○9ポートデラメール

5.0倍

EV -67%

出走馬全16頭

◎A:△12

エブリーポッシブル

岩田望

12.4倍

-16%

›

○A:×6

ゼロヴィジビリティ

坂井

2.3倍

-85%

›

▲A:○9

ポートデラメール

団野

5.0倍

-67%

›

△A:▲13

ヘリテージブルーム

松山

7.3倍

-53%

›

△A:▽2

モズケイスター

柴田裕

13.8倍

-11%

›

△A:▽11

チュウワチーフ

コレット

18.8倍

+20%

›

▽A:△3

ヤマニンバロネス

太宰

23.9倍

+53%

›

▽A:▽5

アリエスキング

Ｍデムーロ

24.2倍

+55%

›

▽A:▽16

アレ

川田

28.3倍

+81%

›

▽A:▽7

ホウオウゴールド

田山

32.0倍

+105%

›

▽A:▽1

スーパージョック

松若

34.2倍

+119%

›

▽A:▽10

モズタチアガレ

西塚

44.5倍

+186%

›

▽A:▽4

ステラスプレンダー

国分優

122.1倍

+685%

›

▽A:△14

ザックザク

西村淳

28.1倍

+72%

›

▽A:▽8

ジェミート

角田和

32.8倍

+75%

›

▽A:▽15

ゴルデールスカー

幸

62.1倍

+185%

›

💡 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）

6R 中京競馬場　発走 15:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スーパージョック	松若	実34.2	▽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／91日ぶりの実戦）
前5走 04/25 2東京112R 8着/13頭+1.5秒 04/05 2阪神47R 10着/15頭+1.9秒 02/22 1小倉1010R 16着/16頭+2.3秒 01/25 1京都98R 4着/10頭+0.5秒 01/04 1京都19R 4着/13頭+0.7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 11.3着 (不振) △ ローテーション 91日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +108% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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	モズケイスター	柴田裕	実13.8	▽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／前走勝利の勢い／105日ぶりの実戦）
前5走 04/11 2阪神58R 1着/16頭勝利 03/22 1阪神1012R 2着/12頭+0.9秒 01/17 1京都67R 2着/15頭+0.2秒 12/28 5阪神87R 2着/16頭+0.6秒 11/30 4京都84R 2着/16頭+0.3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 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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。
3	ヤマニンバロネス	太宰	実23.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調／132日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神812R 8着/13頭+0.5秒 02/22 1東京812R 14着/16頭+1.7秒 01/18 1京都79R 3着/16頭+0.3秒 10/26 3京都912R 6着/16頭+0.6秒 08/02 1札幌312R 5着/14頭+1.3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 8.3着 (不振) △ ローテーション 132日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +54% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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	ステラスプレンダー	国分優	実122.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.7着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都59R 11着/11頭+1.6秒 04/18 1福島311R 13着/15頭+2.2秒 01/31 1小倉310R 14着/16頭+1.5秒 11/24 3福島62R 1着/15頭勝利 10/18 4新潟14R 8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 12.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +644% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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。
5	アリエスキング	Ｍデムーロ	実24.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/31 3京都129R 5着/10頭+1.0秒 04/12 2阪神68R 4着/11頭+0.3秒 11/02 4東京1112R 11着/13頭+1.0秒 10/19 3京都712R 11着/14頭+2.1秒 08/10 3中京68R 3着/12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 6.7着 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 6.1% (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。
6	ゼロヴィジビリティ	坂井	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走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／83日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都46R 1着/16頭勝利 04/11 2阪神52R 1着/16頭勝利 06/29 2小倉26R 3着/10頭+0.3秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (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。
7	ホウオウゴールド	田山	実32.0	▽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／70日ぶりの実戦）
前5走 05/16 2東京710R 7着/12頭+1.2秒 04/18 2阪神79R 5着/14頭+0.7秒 03/28 1中京56R 1着/16頭勝利 02/15 1東京67R 5着/16頭+0.6秒 01/24 1中山87R 3着/16頭+0.2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) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +89% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
8	ジェミート	角田和	実32.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率67%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/30 2東京119R 9着/16頭+1.2秒 03/21 1中京37R 1着/16頭勝利 01/12 1京都57R 8着/16頭+0.7秒 12/13 5阪神38R 3着/16頭+0.7秒 11/23 4京都66R 2着/16頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +100% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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。
9	ポートデラメール	団野	実5.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／112日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神312R 2着/15頭+0.1秒 01/18 1京都79R 7着/16頭+0.7秒 11/08 4京都19R 2着/16頭+0.2秒 09/07 4阪神26R 1着/15頭勝利 10/05 5京都19R 8着/10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 3.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 112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 6.5% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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。
10	モズタチアガレ	西塚	実44.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／112日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神312R 8着/15頭+0.9秒 03/08 1阪神612R 3着/13頭+1.5秒 02/14 2京都57R 1着/15頭勝利 02/07 1小倉58R 7着/12頭+1.2秒 10/11 3京都312R 5着/16頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 112日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +171% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。
11	チュウワチーフ	コレット	実18.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／118日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京612R 4着/16頭+0.3秒 03/08 1阪神612R 2着/13頭+1.5秒 02/14 1東京58R 7着/16頭+0.8秒 11/23 5東京58R 4着/16頭+0.4秒 10/26 4東京912R 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 4.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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	エブリーポッシブル	岩田望	実12.4	△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／80日ぶりの実戦）
前5走 05/06 園田11R 5着/11頭+0.9秒 04/05 2阪神49R 4着/12頭+0.5秒 02/01 2京都26R 1着/16頭勝利 11/29 5東京79R 4着/12頭+0.5秒 10/18 3京都66R 1着/16頭勝利
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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (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。
13	ヘリテージブルーム	松山	実7.3	▲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／62日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京106R 1着/14頭勝利 05/03 3京都46R 2着/16頭+0.0秒 03/15 1中京210R 8着/12頭+1.3秒 12/21 5中京69R 3着/16頭+0.2秒 11/02 4東京112R 1着/14頭勝利
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) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 13.7%) ※ 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。
14	ザックザク	西村淳	実28.1	△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3着／125日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神1012R 3着/12頭+0.9秒 02/21 1阪神17R 1着/16頭勝利 02/01 2京都28R 2着/11頭+0.1秒 04/06 2阪神43R 1着/16頭勝利 03/16 2中京23R 5着/16頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 125日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +81% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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。
15	ゴルデールスカー	幸	実62.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 06/14 1函館112R 2着/14頭+0.3秒 06/14 1函館112R 2着/14頭+0.3秒 06/14 1函館112R 2着/14頭+0.3秒 06/14 1函館112R 2着/14頭+0.3秒 06/14 1函館112R 2着/14頭+0.3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 2.0着 (安定) × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 406日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +278% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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。
16	アレ	川田	実28.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.3着と低調／153日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1阪神212R 14着/16頭+1.8秒 01/31 2京都19R 10着/13頭+1.5秒 11/22 4京都58R 4着/16頭+0.1秒 10/26 3京都912R 3着/16頭+0.5秒 09/21 4阪神712R 11着/15頭+1.8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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 153日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +83% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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

ゼロヴィジビリティ

騎手坂井

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

-85%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9ポートデラメール

5.0倍

EV -67%

▲13ヘリテージブルーム

7.3倍

EV -52%

出走馬全16頭

×6

ゼロヴィジビリティ

坂井

2.3倍

-85%

›

○9

ポートデラメール

団野

5.0倍

-67%

›

▲13

ヘリテージブルーム

松山

7.3倍

-52%

›

△12

エブリーポッシブル

岩田望

12.4倍

-19%

›

△3

ヤマニンバロネス

太宰

23.9倍

+54%

›

△14

ザックザク

西村淳

28.1倍

+81%

›

▽16

アレ

川田

28.3倍

+83%

›

▽2

モズケイスター

柴田裕

13.8倍

-15%

›

▽11

チュウワチーフ

コレット

18.8倍

+15%

›

▽5

アリエスキング

Ｍデムーロ

24.2倍

+47%

›

▽8

ジェミート

角田和

32.8倍

+100%

›

▽1

スーパージョック

松若

34.2倍

+108%

›

▽10

モズタチアガレ

西塚

44.5倍

+171%

›

▽15

ゴルデールスカー

幸

62.1倍

+278%

›

▽4

ステラスプレンダー

国分優

122.1倍

+644%

›

▽7

ホウオウゴールド

田山

32.0倍

+89%

›

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