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	ワイズギャング	長岡	実8.9	B○ A△勝率7% EV-39% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／69日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京86R 3着/8頭+1.3秒 04/26 3京都26R 4着/11頭+0.4秒 02/22 1阪神26R 3着/11頭+0.9秒 02/01 2京都26R 5着/16頭+0.6秒 12/21 5中京69R 4着/16頭+0.3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 3.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 11.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.8% / 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。
2	ルビドゥソレイユ	岩田望	実5.3	B△ A▲勝率7% EV-63% 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／118日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京61R 1着/16頭勝利 03/15 1阪神81R 3着/16頭+0.2秒 12/27 5阪神74R 8着/15頭+0.8秒 12/06 5阪神13R 4着/17頭+0.5秒 09/27 4阪神84R 5着/16頭+0.5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 118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 6.0% (オッズ暗示: 18.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 6.8% / 期待値 -64% ※ 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	リカード	コレット	実15.1	B▽ A▽勝率6% EV-3% 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100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/03 船橋12R 1着/12頭勝利 01/20 船橋9R 1着/14頭勝利 12/09 船橋6R 1着/12頭勝利 10/18 4東京66R 12着/15頭+2.2秒 09/14 4中山46R 13着/16頭+4.7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 100% (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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 6.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 6.4% / 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。
4	ナムラティアラ	西塚	実47.2	B▽ A▽勝率5% EV+125% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／90日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都26R 7着/11頭+1.3秒 04/19 2阪神86R 11着/15頭+1.2秒 03/24 金沢7R 1着/10頭勝利 12/13 5阪神31R 13着/15頭+2.2秒 10/19 3京都71R 3着/12頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 90日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +167% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.8% / 期待値 +125% ※ 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	テーオーアンジェラ	国分優	実87.3	B▽ A▽勝率5% EV+316% 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／84日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都37R 12着/12頭+1.5秒 04/15 笠松9R 1着/9頭勝利 01/25 1小倉21R 10着/16頭+2.3秒 01/04 1京都11R 7着/16頭+1.0秒 10/05 3京都21R 3着/16頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +419% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 4.8% / 期待値 +317% ※ 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	ルクスコスモス	松山	実9.7	B△ A△勝率7% EV-33% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／77日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都58R 8着/16頭+1.2秒 03/28 2阪神17R 2着/12頭+0.2秒 03/14 1中京18R 5着/16頭+0.4秒 02/01 2京都28R 5着/11頭+0.6秒 11/12 大井9R 2着/11頭+0.0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 5.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) × 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 6.0% (オッズ暗示: 10.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.8% / 期待値 -34% ※ 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	オブシディアーナ	吉村	実14.6	B▽ A▽勝率7% 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／63日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟78R 10着/15頭+1.6秒 05/09 1新潟38R 2着/15頭+0.9秒 12/29 園田10R 1着/11頭勝利 12/09 園田11R 2着/12頭+0.5秒 11/20 園田9R 4着/9頭+0.4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 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 6.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.8% / 期待値 -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	ラウルベア	富田	実96.3	B▽ A▽勝率6% EV+518% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都58R 16着/16頭+5.0秒 03/01 1阪神47R 12着/15頭+1.9秒 02/14 2京都57R 7着/15頭+0.7秒 01/10 1京都312R 8着/18頭+1.2秒 12/21 5中京66R 8着/16頭+0.6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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +473% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 6.4% / 期待値 +518% ※ 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	リンゲルブルーメ	▲川端	実48.9	B▽ A▽勝率7% EV+232% 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／77日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都58R 14着/16頭+2.8秒 02/14 2京都57R 13着/15頭+3.4秒 01/24 1京都84R 3着/16頭+0.3秒 11/16 3福島43R 10着/15頭+1.2秒 09/07 4阪神26R 8着/15頭+1.7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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +191% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.8% / 期待値 +233% ※ 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	ニーナバイリッカ	◇永島	実42.8	B▽ A▽勝率5% EV+104% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／102日ぶりの実戦）
前5走 04/14 笠松6R 1着/10頭勝利 12/30 笠松3R 1着/9頭勝利 12/12 笠松6R 3着/10頭+0.0秒 11/27 笠松3R 1着/8頭勝利 09/14 4阪神44R 8着/15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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 102日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +142% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.8% / 期待値 +104% ※ 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	ミスヘンリー	幸	実28.3	B▽ A▽勝率7% EV+92% 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／77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 11 ◎ 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) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +68% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.8% / 期待値 +93% ※ 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	ダンシングドール	▲森田	実4.8	B× A○勝率7% EV-67% 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（当競馬場3走で勝率33%と適性高／104日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神65R 5着/16頭+0.4秒 03/28 2阪神19R 4着/7頭+0.8秒 03/01 1阪神411R 9着/15頭+0.5秒 02/01 2京都26R 4着/16頭+0.5秒 12/06 5中京11R 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戦の調子平均 6.0着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 104日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 20.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 6.8% / 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。
13	ヴァカンツァ	角田和	実25.2	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（当競馬場4走で勝率25%と適性高／147日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1阪神37R 8着/16頭+1.4秒 02/14 1小倉77R 9着/16頭+1.6秒 01/24 1京都84R 5着/16頭+0.5秒 09/07 4阪神26R 12着/15頭+2.2秒 08/17 3中京810R 3着/16頭+0.5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 7.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 147日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.8% / 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。
14	イーブンベター	国分恭	実12.1	B△ A△勝率7% EV-17% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（182日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1京都84R 8着/16頭+0.6秒 01/12 1京都57R 3着/16頭+0.3秒 12/20 5中京52R 2着/16頭+0.3秒 09/15 4阪神512R 9着/15頭+0.6秒 08/24 4中京24R 1着/16頭勝利
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 4.3着 △ ローテーション 182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 6.0% (オッズ暗示: 8.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.8% / 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。
15	ドレドレ	秋山稔	実95.9	B▽ A▽勝率5% EV+357% 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3着／76日ぶりの実戦）
前5走 05/10 金沢9R 3着/12頭+1.8秒 04/19 金沢4R 1着/8頭勝利 03/24 金沢5R 2着/8頭+0.7秒 03/12 金沢1R 1着/10頭勝利 02/10 1東京41R 7着/15頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +444% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 4.8% / 期待値 +358% ※ 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	ステライヴ	西村淳	実3.9	B▲ A×勝率7% EV-73% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／90日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都26R 6着/11頭+1.0秒 04/12 2阪神61R 1着/16頭勝利 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) △ ローテーション 90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 6.2% (オッズ暗示: 25.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 6.8% / 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。

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 ○

ダンシングドール

騎手 ▲森田

単勝オッズ

4.8倍

AI期待値

-50%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△1ワイズギャング

8.9倍

EV -8%

▲A:×16ステライヴ

3.9倍

EV -75%

出走馬全16頭

×A:○12

ダンシングドール

▲森田

4.8倍

-50%

›

○A:△1

ワイズギャング

長岡

8.9倍

-8%

›

▲A:×16

ステライヴ

西村淳

3.9倍

-75%

›

△A:▲2

ルビドゥソレイユ

岩田望

5.3倍

-68%

›

△A:△6

ルクスコスモス

松山

9.7倍

-42%

›

△A:△14

イーブンベター

国分恭

12.1倍

-27%

›

▽A:▽13

ヴァカンツァ

角田和

25.2倍

+49%

›

▽A:▽11

ミスヘンリー

幸

28.3倍

+68%

›

▽A:▽9

リンゲルブルーメ

▲川端

48.9倍

+191%

›

▽A:▽5

テーオーアンジェラ

国分優

87.3倍

+419%

›

▽A:▽8

ラウルベア

富田

96.3倍

+473%

›

▽A:▽10

ニーナバイリッカ

◇永島

42.8倍

+142%

›

▽A:▽4

ナムラティアラ

西塚

47.2倍

+167%

›

▽A:▽15

ドレドレ

秋山稔

95.9倍

+444%

›

▽A:▽7

オブシディアーナ

吉村

14.6倍

-37%

›

▽A:▽3

リカード

コレット

15.1倍

-35%

›

💡 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）

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	ワイズギャング	長岡	実8.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着／69日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京86R 3着/8頭+1.3秒 04/26 3京都26R 4着/11頭+0.4秒 02/22 1阪神26R 3着/11頭+0.9秒 02/01 2京都26R 5着/16頭+0.6秒 12/21 5中京69R 4着/16頭+0.3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 3.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 6.8% (オッズ暗示: 11.2%) ※ 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	ルビドゥソレイユ	岩田望	実5.3	▲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／118日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京61R 1着/16頭勝利 03/15 1阪神81R 3着/16頭+0.2秒 12/27 5阪神74R 8着/15頭+0.8秒 12/06 5阪神13R 4着/17頭+0.5秒 09/27 4阪神84R 5着/16頭+0.5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 118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 6.8% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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。
3	リカード	コレット	実15.1	▽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100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/03 船橋12R 1着/12頭勝利 01/20 船橋9R 1着/14頭勝利 12/09 船橋6R 1着/12頭勝利 10/18 4東京66R 12着/15頭+2.2秒 09/14 4中山46R 13着/16頭+4.7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 100% (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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.4% (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。
4	ナムラティアラ	西塚	実47.2	▽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／90日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都26R 7着/11頭+1.3秒 04/19 2阪神86R 11着/15頭+1.2秒 03/24 金沢7R 1着/10頭勝利 12/13 5阪神31R 13着/15頭+2.2秒 10/19 3京都71R 3着/12頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 90日休養明け 🌟◎ 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 4.8% (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。
5	テーオーアンジェラ	国分優	実87.3	▽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／84日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都37R 12着/12頭+1.5秒 04/15 笠松9R 1着/9頭勝利 01/25 1小倉21R 10着/16頭+2.3秒 01/04 1京都11R 7着/16頭+1.0秒 10/05 3京都21R 3着/16頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +316% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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	ルクスコスモス	松山	実9.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／77日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都58R 8着/16頭+1.2秒 03/28 2阪神17R 2着/12頭+0.2秒 03/14 1中京18R 5着/16頭+0.4秒 02/01 2京都28R 5着/11頭+0.6秒 11/12 大井9R 2着/11頭+0.0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 5.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 10.3%) ※ 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	オブシディアーナ	吉村	実14.6	▽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／63日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟78R 10着/15頭+1.6秒 05/09 1新潟38R 2着/15頭+0.9秒 12/29 園田10R 1着/11頭勝利 12/09 園田11R 2着/12頭+0.5秒 11/20 園田9R 4着/9頭+0.4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 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
8	ラウルベア	富田	実96.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都58R 16着/16頭+5.0秒 03/01 1阪神47R 12着/15頭+1.9秒 02/14 2京都57R 7着/15頭+0.7秒 01/10 1京都312R 8着/18頭+1.2秒 12/21 5中京66R 8着/16頭+0.6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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +518% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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	リンゲルブルーメ	▲川端	実48.9	▽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／77日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都58R 14着/16頭+2.8秒 02/14 2京都57R 13着/15頭+3.4秒 01/24 1京都84R 3着/16頭+0.3秒 11/16 3福島43R 10着/15頭+1.2秒 09/07 4阪神26R 8着/15頭+1.7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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +232% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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	ニーナバイリッカ	◇永島	実42.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／102日ぶりの実戦）
前5走 04/14 笠松6R 1着/10頭勝利 12/30 笠松3R 1着/9頭勝利 12/12 笠松6R 3着/10頭+0.0秒 11/27 笠松3R 1着/8頭勝利 09/14 4阪神44R 8着/15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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 102日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +104% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (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。
11	ミスヘンリー	幸	実28.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／77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 11 ◎ 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) 🌟◎ 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 6.8% (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。
12	ダンシングドール	▲森田	実4.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／104日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神65R 5着/16頭+0.4秒 03/28 2阪神19R 4着/7頭+0.8秒 03/01 1阪神411R 9着/15頭+0.5秒 02/01 2京都26R 4着/16頭+0.5秒 12/06 5中京11R 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戦の調子平均 6.0着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 104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 6.8% (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。
13	ヴァカンツァ	角田和	実25.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率25%と適性高／147日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1阪神37R 8着/16頭+1.4秒 02/14 1小倉77R 9着/16頭+1.6秒 01/24 1京都84R 5着/16頭+0.5秒 09/07 4阪神26R 12着/15頭+2.2秒 08/17 3中京810R 3着/16頭+0.5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 7.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 147日休養明け 🌟◎ 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 6.8% (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。
14	イーブンベター	国分恭	実12.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（182日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1京都84R 8着/16頭+0.6秒 01/12 1京都57R 3着/16頭+0.3秒 12/20 5中京52R 2着/16頭+0.3秒 09/15 4阪神512R 9着/15頭+0.6秒 08/24 4中京24R 1着/16頭勝利
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 4.3着 △ ローテーション 182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 6.8% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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。
15	ドレドレ	秋山稔	実95.9	▽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／前走3着／76日ぶりの実戦）
前5走 05/10 金沢9R 3着/12頭+1.8秒 04/19 金沢4R 1着/8頭勝利 03/24 金沢5R 2着/8頭+0.7秒 03/12 金沢1R 1着/10頭勝利 02/10 1東京41R 7着/15頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +357% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
16	ステライヴ	西村淳	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走で勝率50%と好調／90日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都26R 6着/11頭+1.0秒 04/12 2阪神61R 1着/16頭勝利 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) △ ローテーション 90日休養明け × 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 6.8% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ステライヴ

騎手西村淳

単勝オッズ

3.9倍

AI期待値

-73%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○12ダンシングドール

4.8倍

EV -67%

▲2ルビドゥソレイユ

5.3倍

EV -63%

出走馬全16頭

×16

ステライヴ

西村淳

3.9倍

-73%

›

○12

ダンシングドール

▲森田

4.8倍

-67%

›

▲2

ルビドゥソレイユ

岩田望

5.3倍

-63%

›

△1

ワイズギャング

長岡

8.9倍

-39%

›

△6

ルクスコスモス

松山

9.7倍

-33%

›

△14

イーブンベター

国分恭

12.1倍

-17%

›

▽7

オブシディアーナ

吉村

14.6倍

›

▽13

ヴァカンツァ

角田和

25.2倍

+71%

›

▽11

ミスヘンリー

幸

28.3倍

+92%

›

▽9

リンゲルブルーメ

▲川端

48.9倍

+232%

›

▽3

リカード

コレット

15.1倍

-3%

›

▽8

ラウルベア

富田

96.3倍

+518%

›

▽10

ニーナバイリッカ

◇永島

42.8倍

+104%

›

▽4

ナムラティアラ

西塚

47.2倍

+125%

›

▽5

テーオーアンジェラ

国分優

87.3倍

+316%

›

▽15

ドレドレ

秋山稔

95.9倍

+357%

›

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