中京 10R 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

10R 中京競馬場　発走 17:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミランド	西村淳	実11.4	B▽ A△勝率9% EV+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／前走勝利の勢い／132日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神82R 1着/14頭勝利 02/15 1小倉85R 9着/16頭+1.0秒 12/27 5阪神75R 6着/14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 132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 7.1% (オッズ暗示: 8.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.9% / 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。
2	ガウラディスコ	松山	実4.2	B○ A○勝率9% EV-62% 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5走 06/07 3阪神212R 5着/12頭+1.5秒 05/02 3京都311R 6着/12頭+1.0秒 02/15 2京都61R 1着/10頭勝利 01/25 1京都92R 2着/16頭+0.1秒 01/05 1京都22R 7着/16頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.8% (オッズ暗示: 23.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 8.9% / 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。
3	ルルフィーユ	◇永島	実45.9	B▽ A▽勝率7% EV+221% 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／62日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟84R 12着/13頭+9.9秒 02/22 1小倉104R 9着/12頭+2.8秒 11/09 4京都26R 13着/16頭+2.6秒 10/13 3京都57R 11着/15頭+1.6秒 08/30 佐賀5R 1着/9頭勝利
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) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 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 4.1% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 7.0% / 期待値 +222% ※ 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	インシオン	西塚	実9.8	B× A△勝率9% EV-13% 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／84日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟19R 10着/15頭+2.7秒 01/10 1京都34R 10着/11頭+2.3秒 12/13 5中京31R 1着/14頭勝利 11/29 4京都72R 3着/11頭+0.1秒 08/30 2札幌35R 5着/13頭+1.0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) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 10.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.9% / 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。
5	タイセイフリーデン	▲森田	実86.9	B▽ A▽勝率5% EV+307% 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／84日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都32R 6着/15頭+2.0秒 04/12 1福島22R 13着/16頭+3.0秒 01/17 1京都62R 14着/16頭+1.8秒 01/05 1京都23R 6着/14頭+1.3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 11.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +259% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.7% / 期待値 +307% ※ 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	ステイクオール	岩田望	実8.5	B× A▽勝率7% EV-40% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（77日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都57R 6着/11頭+0.9秒 04/19 2阪神88R 3着/11頭+0.4秒 02/28 1阪神36R 6着/13頭+1.3秒 01/05 1京都27R 13着/15頭+3.8秒 10/11 3京都312R 9着/16頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 × 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 4.3% (オッズ暗示: 11.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.0% / 期待値 -40% ※ 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	コルヴァス	坂井	実999.9	B▽ A△勝率9% EV+999% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い／126日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京31R 1着/13頭勝利 02/21 1阪神14R 2着/14頭+0.0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 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 126日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 0.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.9% / 期待値 +8772% ※ 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	タマモヒロイン	長岡	実65.4	B△ A▽勝率7% EV+358% 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／104日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神65R 16着/16頭+1.9秒 03/18 笠松8R 1着/8頭勝利 11/08 3福島11R 9着/14頭+1.9秒 10/12 3京都41R 6着/12頭+1.3秒 09/27 4阪神84R 11着/16頭+1.4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) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 104日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +577% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 7.0% / 期待値 +359% ※ 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	アスクチャンスマン	川田	実2.4	B× A×勝率9% EV-78% 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／111日ぶりの実戦）
前5走 04/05 2阪神45R 6着/13頭+1.1秒 02/01 2京都23R 1着/10頭勝利 01/05 1京都22R 3着/16頭+0.4秒 12/20 5阪神52R 7着/16頭+1.1秒 10/26 3京都93R 8着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 111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 11.8% (オッズ暗示: 41.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 8.9% / 期待値 -79% ※ 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	ブルーストレイル	城戸	実98.8	B▽ A▽勝率7% EV+592% 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0%と苦戦傾向／125日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京47R 11着/15頭+1.9秒 03/08 1阪神66R 5着/9頭+1.7秒 02/22 1阪神28R 5着/15頭+0.8秒 02/10 2京都44R 5着/9頭+2.2秒 02/01 2京都27R 7着/9頭+1.4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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 125日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +328% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 7.0% / 期待値 +593% ※ 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	リアルペガサス	国分優	実54.9	B△ A▽勝率7% EV+284% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／223日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中京47R 9着/15頭+0.8秒 12/06 5中京17R 7着/16頭+1.4秒 11/09 4京都26R 8着/16頭+1.3秒 10/25 3京都87R 6着/11頭+0.8秒 06/15 3阪神46R 10着/16頭+2.1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 8.0着 (不振) △ ローテーション 223日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +468% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 7.0% / 期待値 +285% ※ 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	リヒトミューレ	吉村	実8.2	B△ A▽勝率7% EV-42% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（111日ぶりの実戦）
前5走 04/05 3中山46R 8着/16頭+1.2秒 03/14 1中京16R 2着/16頭+0.4秒 01/24 1中山86R 3着/13頭+0.4秒 01/05 1京都24R 6着/11頭+1.3秒 11/02 3京都119R 11着/16頭+2.2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 4.3着 △ ローテーション 111日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 12.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.0% / 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。
13	サイモンゼスト	酒井	実9.3	B▲ A▲勝率9% EV-17% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 05/30 3京都119R 8着/9頭+2.2秒 05/02 3京都311R 12着/12頭+2.7秒 04/11 2阪神55R 7着/12頭+2.0秒 03/01 1阪神44R 8着/8頭+2.0秒 02/07 2京都32R 1着/9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戦の調子平均 9.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 10.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.9% / 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。

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 ×

アスクチャンスマン

騎手川田

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

-71%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○2ガウラディスコ

4.2倍

EV -50%

▲A:▲13サイモンゼスト

9.3倍

EV -3%

出走馬全13頭

×A:×9

アスクチャンスマン

川田

2.4倍

-71%

›

○A:○2

ガウラディスコ

松山

4.2倍

-50%

›

▲A:▲13

サイモンゼスト

酒井

9.3倍

-3%

›

△A:▽11

リアルペガサス

国分優

54.9倍

+468%

›

△A:▽8

タマモヒロイン

長岡

65.4倍

+577%

›

△A:▽12

リヒトミューレ

吉村

8.2倍

-30%

›

▽A:△7

コルヴァス

坂井

999.9倍

+999%

›

▽A:△1

ミランド

西村淳

11.4倍

-18%

›

×A:▽6

ステイクオール

岩田望

8.5倍

-63%

›

×A:△4

インシオン

西塚

9.8倍

-57%

›

▽A:▽10

ブルーストレイル

城戸

98.8倍

+328%

›

▽A:▽3

ルルフィーユ

◇永島

45.9倍

+89%

›

▽A:▽5

タイセイフリーデン

▲森田

86.9倍

+259%

›

💡 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）

10R 中京競馬場　発走 17:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミランド	西村淳	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／前走勝利の勢い／132日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神82R 1着/14頭勝利 02/15 1小倉85R 9着/16頭+1.0秒 12/27 5阪神75R 6着/14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 132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 8.9% (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	ガウラディスコ	松山	実4.2	○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5走 06/07 3阪神212R 5着/12頭+1.5秒 05/02 3京都311R 6着/12頭+1.0秒 02/15 2京都61R 1着/10頭勝利 01/25 1京都92R 2着/16頭+0.1秒 01/05 1京都22R 7着/16頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 8.9% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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。
3	ルルフィーユ	◇永島	実45.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調／62日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟84R 12着/13頭+9.9秒 02/22 1小倉104R 9着/12頭+2.8秒 11/09 4京都26R 13着/16頭+2.6秒 10/13 3京都57R 11着/15頭+1.6秒 08/30 佐賀5R 1着/9頭勝利
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) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +221% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.0% (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。
4	インシオン	西塚	実9.8	△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／84日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟19R 10着/15頭+2.7秒 01/10 1京都34R 10着/11頭+2.3秒 12/13 5中京31R 1着/14頭勝利 11/29 4京都72R 3着/11頭+0.1秒 08/30 2札幌35R 5着/13頭+1.0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) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 10.2%) ※ 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	タイセイフリーデン	▲森田	実86.9	▽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／84日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都32R 6着/15頭+2.0秒 04/12 1福島22R 13着/16頭+3.0秒 01/17 1京都62R 14着/16頭+1.8秒 01/05 1京都23R 6着/14頭+1.3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 11.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +307% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (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。
6	ステイクオール	岩田望	実8.5	▽詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（77日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都57R 6着/11頭+0.9秒 04/19 2阪神88R 3着/11頭+0.4秒 02/28 1阪神36R 6着/13頭+1.3秒 01/05 1京都27R 13着/15頭+3.8秒 10/11 3京都312R 9着/16頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 11.8%) ※ 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。
7	コルヴァス	坂井	実999.9	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い／126日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京31R 1着/13頭勝利 02/21 1阪神14R 2着/14頭+0.0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 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 126日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 0.1%) ※ 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	タマモヒロイン	長岡	実65.4	▽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／104日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神65R 16着/16頭+1.9秒 03/18 笠松8R 1着/8頭勝利 11/08 3福島11R 9着/14頭+1.9秒 10/12 3京都41R 6着/12頭+1.3秒 09/27 4阪神84R 11着/16頭+1.4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) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 104日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +358% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.0% (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	アスクチャンスマン	川田	実2.4	×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／111日ぶりの実戦）
前5走 04/05 2阪神45R 6着/13頭+1.1秒 02/01 2京都23R 1着/10頭勝利 01/05 1京都22R 3着/16頭+0.4秒 12/20 5阪神52R 7着/16頭+1.1秒 10/26 3京都93R 8着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 111日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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。
10	ブルーストレイル	城戸	実98.8	▽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0%と苦戦傾向／125日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京47R 11着/15頭+1.9秒 03/08 1阪神66R 5着/9頭+1.7秒 02/22 1阪神28R 5着/15頭+0.8秒 02/10 2京都44R 5着/9頭+2.2秒 02/01 2京都27R 7着/9頭+1.4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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 125日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +592% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.0% (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。
11	リアルペガサス	国分優	実54.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／223日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中京47R 9着/15頭+0.8秒 12/06 5中京17R 7着/16頭+1.4秒 11/09 4京都26R 8着/16頭+1.3秒 10/25 3京都87R 6着/11頭+0.8秒 06/15 3阪神46R 10着/16頭+2.1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 8.0着 (不振) △ ローテーション 223日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +284% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
12	リヒトミューレ	吉村	実8.2	▽詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（111日ぶりの実戦）
前5走 04/05 3中山46R 8着/16頭+1.2秒 03/14 1中京16R 2着/16頭+0.4秒 01/24 1中山86R 3着/13頭+0.4秒 01/05 1京都24R 6着/11頭+1.3秒 11/02 3京都119R 11着/16頭+2.2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 4.3着 △ ローテーション 111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 7.0% (オッズ暗示: 12.2%) ※ 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	サイモンゼスト	酒井	実9.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 05/30 3京都119R 8着/9頭+2.2秒 05/02 3京都311R 12着/12頭+2.7秒 04/11 2阪神55R 7着/12頭+2.0秒 03/01 1阪神44R 8着/8頭+2.0秒 02/07 2京都32R 1着/9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戦の調子平均 9.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

アスクチャンスマン

騎手川田

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

-78%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2ガウラディスコ

4.2倍

EV -62%

▲13サイモンゼスト

9.3倍

EV -17%

出走馬全13頭

×9

アスクチャンスマン

川田

2.4倍

-78%

›

○2

ガウラディスコ

松山

4.2倍

-62%

›

▲13

サイモンゼスト

酒井

9.3倍

-17%

›

△4

インシオン

西塚

9.8倍

-13%

›

△1

ミランド

西村淳

11.4倍

+1%

›

△7

コルヴァス

坂井

999.9倍

+999%

›

▽12

リヒトミューレ

吉村

8.2倍

-42%

›

▽6

ステイクオール

岩田望

8.5倍

-40%

›

▽3

ルルフィーユ

◇永島

45.9倍

+221%

›

▽11

リアルペガサス

国分優

54.9倍

+284%

›

▽8

タマモヒロイン

長岡

65.4倍

+358%

›

▽10

ブルーストレイル

城戸

98.8倍

+592%

›

▽5

タイセイフリーデン

▲森田

86.9倍

+307%

›

💡 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）

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