中京 11R 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

11R 中京競馬場　発走 17:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フェブリノ推奨	松若	実17.0	B▽ A△勝率12% EV+112% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+45%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 06/06 3阪神17R 7着/18頭+0.5秒 05/26 浦和9R 4着/11頭+1.0秒 04/25 1福島52R 9着/16頭+1.5秒 02/21 1小倉96R 8着/16頭+0.9秒 01/24 1小倉19R 7着/12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 6.7着 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 5.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 12.5% / 期待値 +112% ※ 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	ベランジェール推奨	Ｍデムーロ	実10.3	B◎ A▲勝率12% EV+28% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+60%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/09 3京都58R 15着/16頭+4.0秒 03/14 1阪神76R 11着/13頭+3.3秒 02/22 1小倉1012R 9着/18頭+0.8秒 10/25 4新潟36R 15着/15頭+2.0秒 10/11 3京都37R 8着/11頭+0.7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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +60% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 15.6% (オッズ暗示: 9.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.5% / 期待値 +29% ※ 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	ルージュスプリヤ	▲森田	実2.1	B△ A×勝率12% EV-73% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
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 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) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.9% (オッズ暗示: 47.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 12.5% / 期待値 -74% ※ 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	アウクソー推奨	秋山稔	実23.7	B○ A▽勝率12% EV+196% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率16% × オッズ23.7倍で期待値+268%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/18 1新潟69R 7着/16頭+0.4秒 05/18 1新潟69R 7着/16頭+0.4秒 05/18 1新潟69R 7着/16頭+0.4秒 05/18 1新潟69R 7着/16頭+0.4秒 05/18 1新潟69R 7着/16頭+0.4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) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 433日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +268% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 15.6% (オッズ暗示: 4.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 12.5% / 期待値 +196% ※ 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	ニシノトリビュート	☆田山	実11.6	B▽ A△勝率12% EV+44% 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／前走2着／101日ぶりの実戦）
前5走 04/15 笠松9R 2着/9頭+0.4秒 02/07 1小倉56R 15着/18頭+3.0秒 12/13 5阪神32R 9着/10頭+4.9秒 11/23 4京都65R 8着/9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 8.7着 (不振) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 101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 8.6% (オッズ暗示: 8.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.5% / 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	サヨノパララックス推奨	菱田	実29.6	B▲ A▽勝率12% EV+270% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率16% × オッズ29.6倍で期待値+360%の有力候補（近5走で勝率20%と堅実）
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 6 ◎ 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 105日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +360% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 15.6% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 12.5% / 期待値 +270% ※ 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	ケールハイム	坂井	実2.4	B△ A○勝率12% EV-70% 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／76日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都610R 6着/11頭+1.1秒 02/28 1阪神310R 4着/9頭+0.3秒 01/12 1京都512R 1着/18頭勝利 11/30 4京都83R 3着/13頭+0.9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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.9% (オッズ暗示: 41.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.5% / 期待値 -70% ※ 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	ビーグラッド	幸	実15.4	B△ A△勝率12% EV+92% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.7着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟112R 11着/16頭+1.6秒 03/14 1中京112R 11着/18頭+0.7秒 01/05 1京都212R 13着/15頭+1.1秒 12/07 5中京28R 12着/18頭+0.7秒 10/18 3京都612R 9着/15頭+0.5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) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +57% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 6.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 12.5% / 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。

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

B推奨Aモデル ▲

ベランジェール

騎手Ｍデムーロ

単勝オッズ

10.3倍

AI期待値

+60%

買い目

¥300

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▽4アウクソー

23.7倍

EV +268%

▲A:▽6サヨノパララックス

29.6倍

EV +360%

出走馬全8頭

◎A:▲2

ベランジェール

Ｍデムーロ

10.3倍

+60%

›

○A:▽4

アウクソー

秋山稔

23.7倍

+268%

›

▲A:▽6

サヨノパララックス

菱田

29.6倍

+360%

›

△A:×3

ルージュスプリヤ

▲森田

2.1倍

-72%

›

△A:○7

ケールハイム

坂井

2.4倍

-68%

›

△A:△8

ビーグラッド

幸

15.4倍

+57%

›

▽A:△5

ニシノトリビュート

☆田山

11.6倍

›

▽A:△1

フェブリノ

松若

17.0倍

+45%

›

💡 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 (AI 期待値プラス判定)

A. 現行モデル (binary)

単勝 6 サヨノパララックス実29.6倍期待値 +361% 推奨 10.0〜30.0倍 500円
単勝 4 アウクソー実23.7倍期待値 +269% 推奨 10.0〜30.0倍 400円
単勝 1 フェブリノ実17.0倍期待値 +46% 推奨 11.7〜30.0倍 400円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 6 サヨノパララックス実29.6倍期待値 +361% 推奨 10.0〜30.0倍 600円
単勝 4 アウクソー実23.7倍期待値 +269% 推奨 10.0〜30.0倍 600円
単勝 2 ベランジェール実10.3倍期待値 +60% 推奨 10.0〜30.0倍 300円

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
2モデルの説明はこちら

11R 中京競馬場　発走 17:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フェブリノ推奨	松若	実17.0	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率12% × オッズ17.0倍で期待値+112%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 06/06 3阪神17R 7着/18頭+0.5秒 05/26 浦和9R 4着/11頭+1.0秒 04/25 1福島52R 9着/16頭+1.5秒 02/21 1小倉96R 8着/16頭+0.9秒 01/24 1小倉19R 7着/12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 6.7着 🌟◎ 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 12.5% (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。
2	ベランジェール推奨	Ｍデムーロ	実10.3	▲詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/09 3京都58R 15着/16頭+4.0秒 03/14 1阪神76R 11着/13頭+3.3秒 02/22 1小倉1012R 9着/18頭+0.8秒 10/25 4新潟36R 15着/15頭+2.0秒 10/11 3京都37R 8着/11頭+0.7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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 9.7%) ※ 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	ルージュスプリヤ	▲森田	実2.1	×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100%と好調／前走勝利の勢い）
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 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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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	アウクソー推奨	秋山稔	実23.7	▽詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率12% × オッズ23.7倍で期待値+196%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/18 1新潟69R 7着/16頭+0.4秒 05/18 1新潟69R 7着/16頭+0.4秒 05/18 1新潟69R 7着/16頭+0.4秒 05/18 1新潟69R 7着/16頭+0.4秒 05/18 1新潟69R 7着/16頭+0.4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) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 433日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +196% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (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。
5	ニシノトリビュート	☆田山	実11.6	△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／前走2着／101日ぶりの実戦）
前5走 04/15 笠松9R 2着/9頭+0.4秒 02/07 1小倉56R 15着/18頭+3.0秒 12/13 5阪神32R 9着/10頭+4.9秒 11/23 4京都65R 8着/9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 8.7着 (不振) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 101日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 8.6%) ※ 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。
6	サヨノパララックス推奨	菱田	実29.6	▽詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率12% × オッズ29.6倍で期待値+270%の有力候補（近5走で勝率20%と堅実）
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 6 ◎ 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 105日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +270% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。
7	ケールハイム	坂井	実2.4	○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／76日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都610R 6着/11頭+1.1秒 02/28 1阪神310R 4着/9頭+0.3秒 01/12 1京都512R 1着/18頭勝利 11/30 4京都83R 3着/13頭+0.9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) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.5% (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。
8	ビーグラッド	幸	実15.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.7着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟112R 11着/16頭+1.6秒 03/14 1中京112R 11着/18頭+0.7秒 01/05 1京都212R 13着/15頭+1.1秒 12/07 5中京28R 12着/18頭+0.7秒 10/18 3京都612R 9着/15頭+0.5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) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11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 12.5% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ルージュスプリヤ

騎手 ▲森田

単勝オッズ

2.1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

○7ケールハイム

2.4倍

EV -70%

▲2ベランジェール

10.3倍

EV +28%

出走馬全8頭

×3

ルージュスプリヤ

▲森田

2.1倍

-73%

›

○7

ケールハイム

坂井

2.4倍

-70%

›

▲2

ベランジェール

Ｍデムーロ

10.3倍

+28%

›

△5

ニシノトリビュート

☆田山

11.6倍

+44%

›

△8

ビーグラッド

幸

15.4倍

+92%

›

△1

フェブリノ

松若

17.0倍

+112%

›

▽4

アウクソー

秋山稔

23.7倍

+196%

›

▽6

サヨノパララックス

菱田

29.6倍

+270%

›

💡 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 (AI 期待値プラス判定)

A. 現行モデル (binary)

単勝 6 サヨノパララックス実29.6倍期待値 +270% 推奨 10.0〜30.0倍 500円
単勝 4 アウクソー実23.7倍期待値 +196% 推奨 10.0〜30.0倍 400円
単勝 1 フェブリノ実17.0倍期待値 +112% 推奨 10.0〜30.0倍 400円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 6 サヨノパララックス実29.6倍期待値 +270% 推奨 10.0〜30.0倍 600円
単勝 4 アウクソー実23.7倍期待値 +196% 推奨 10.0〜30.0倍 600円
単勝 2 ベランジェール実10.3倍期待値 +29% 推奨 10.0〜30.0倍 300円

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
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