中京 5R 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

5R 中京競馬場　発走 11:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジョーカー	幸	実5.9	B▲ A▲勝率16% EV-3% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／91日ぶりの実戦）
前5走 04/26 1福島63R 2着/15頭+0.8秒 04/12 1福島23R 2着/15頭+1.2秒 02/01 1小倉41R 2着/16頭+0.6秒 01/11 1京都43R 3着/16頭+0.5秒 12/27 5阪神73R 2着/16頭+0.2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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.3% (オッズ暗示: 16.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.1% / 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。
2	キャリアハイ	亀田	実71.8	B▽ A▽勝率1% EV-34% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調／113日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神33R 13着/14頭+3.6秒 03/21 1阪神94R 11着/15頭+2.4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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 113日休養明け × 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 0.9% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.9% / 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。
3	メイショウドキョウ	富田	実86.4	B▽ A▽勝率1% EV+11% 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 3 ◎ 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 15位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.3% / 期待値 +12% ※ 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	パピプペピンク	酒井	実20.6	B▽ A▽勝率5% EV-2% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.7着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都41R 15着/15頭+2.7秒 04/11 2阪神52R 4着/16頭+1.4秒 02/14 2京都54R 13着/16頭+3.7秒 02/01 2京都24R 7着/16頭+0.9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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 4.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.8% / 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。
5	クライナリーゼ	◇永島	実57.2	B▽ A▽勝率1% EV-41% 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／67日ぶりの実戦）
前5走 05/20 名古屋10R 5着/11頭+0.9秒 03/29 2阪神23R 7着/16頭+1.2秒 03/14 1中京14R 12着/16頭+1.6秒 12/28 5阪神83R 11着/18頭+1.3秒 12/07 5阪神23R 14着/18頭+2.2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 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.0% / 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。
6	ペプチドレオン	横山武	実10.8	B△ A△勝率6% EV-36% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／92日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都12R 3着/16頭+0.6秒 04/11 2阪神52R 3着/16頭+0.8秒 01/25 1京都94R 3着/10頭+0.3秒 01/11 1京都43R 2着/16頭+0.3秒 11/22 4京都56R 3着/16頭+1.4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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 92日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 9.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.9% / 期待値 -37% ※ 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	メイショウケンゴウ	太宰	実53.0	B▽ A▽勝率1% EV-46% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／99日ぶりの実戦）
前5走 04/18 2阪神74R 12着/18頭+1.4秒 03/22 1中京44R 7着/15頭+0.9秒 01/05 1京都26R 7着/14頭+0.5秒 12/21 5中京61R 10着/16頭+2.8秒 10/18 3京都66R 8着/16頭+2.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 99日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.0% / 期待値 -46% ※ 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	ジャズホリック	▲森田	実121.4	B× A▽勝率1% EV-34% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／前走2着／75日ぶりの実戦）
前5走 05/12 金沢6R 2着/7頭+1.6秒 03/08 1阪神62R 12着/16頭+1.3秒 02/15 2京都63R 13着/16頭+2.8秒 01/14 名古屋10R 2着/11頭+0.8秒 11/08 4京都11R 12着/12頭+6.1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 9.0着 (不振) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 0.2% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.5% / 期待値 -35% ※ 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	ショウナンタマユラ	☆田山	実13.7	B△ A△勝率6% EV-19% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（133日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神81R 4着/16頭+0.6秒 02/28 1阪神31R 3着/16頭+0.4秒 02/14 2京都54R 4着/16頭+1.6秒 01/18 1京都71R 7着/16頭+1.2秒 12/28 5阪神86R 11着/16頭+0.6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 △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 7.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.9% / 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。
10	ヴォメロ	荻野極	実25.2	B▽ A×勝率1% EV-67% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都41R 10着/15頭+2.0秒 04/12 2阪神61R 5着/16頭+0.9秒 01/24 1京都81R 12着/12頭+3.8秒 01/04 1京都14R 4着/12頭+1.2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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 4.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.3% / 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。
11	タイセイドゥマーニ	高倉	実15.6	B△ A△勝率5% EV-22% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 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 6位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 6.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.1% / 期待値 -22% ※ 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	ワトルツリー	角田和	実27.7	B▽ A×勝率1% EV-63% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.7着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都64R 9着/16頭+1.0秒 04/04 2阪神34R 10着/18頭+0.9秒 01/12 1京都512R 10着/18頭+0.9秒 07/26 2新潟13R 10着/18頭+1.4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 9.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 3.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.3% / 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。
13	ハッピーチャンス	菱田	実37.9	B▽ A▽勝率3% EV+0% 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／126日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神101R 8着/14頭+1.3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 8.0着 (不振) △ ローテーション 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.7% / 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。
14	セッシュウ	団野	実3.3	B○ A○勝率25% EV-15% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.3着と安定／前走2着／120日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京51R 2着/16頭+0.2秒 03/07 1阪神52R 2着/16頭+0.1秒 01/10 1京都33R 3着/16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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 120日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.0% (オッズ暗示: 30.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 25.5% / 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。
15	ペプチドアロン	吉村	実3.1	B◎ A◎勝率25% EV-21% 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5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 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 1位 (最上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.0% (オッズ暗示: 32.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 25.5% / 期待値 -21% ※ 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	サンライズジョー	川須	実51.7	B▽ A▽勝率1% EV-32% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 03/29 2阪神23R 13着/16頭+1.8秒 03/08 1阪神64R 4着/16頭+1.1秒 01/17 1中山63R 10着/16頭+1.4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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 119日休養明け × 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 1.2% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.3% / 期待値 -33% ※ 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 ◎

ペプチドアロン

騎手吉村

単勝オッズ

3.1倍

AI期待値

-25%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○14セッシュウ

3.3倍

EV -20%

▲A:▲1ジョーカー

5.9倍

EV -21%

出走馬全16頭

◎A:◎15

ペプチドアロン

吉村

3.1倍

-25%

›

○A:○14

セッシュウ

団野

3.3倍

-20%

›

▲A:▲1

ジョーカー

幸

5.9倍

-21%

›

△A:△6

ペプチドレオン

横山武

10.8倍

-11%

›

△A:△9

ショウナンタマユラ

☆田山

13.7倍

+7%

›

△A:△11

タイセイドゥマーニ

高倉

15.6倍

-25%

›

▽A:▽4

パピプペピンク

酒井

20.6倍

-6%

›

▽A:×10

ヴォメロ

荻野極

25.2倍

-28%

›

▽A:×12

ワトルツリー

角田和

27.7倍

-21%

›

▽A:▽13

ハッピーチャンス

菱田

37.9倍

-21%

›

▽A:▽16

サンライズジョー

川須

51.7倍

-36%

›

▽A:▽7

メイショウケンゴウ

太宰

53.0倍

-34%

›

▽A:▽5

クライナリーゼ

◇永島

57.2倍

-29%

›

▽A:▽2

キャリアハイ

亀田

71.8倍

-37%

›

▽A:▽3

メイショウドキョウ

富田

86.4倍

-25%

›

×A:▽8

ジャズホリック

▲森田

121.4倍

-69%

›

💡 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）

5R 中京競馬場　発走 11:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジョーカー	幸	実5.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／91日ぶりの実戦）
前5走 04/26 1福島63R 2着/15頭+0.8秒 04/12 1福島23R 2着/15頭+1.2秒 02/01 1小倉41R 2着/16頭+0.6秒 01/11 1京都43R 3着/16頭+0.5秒 12/27 5阪神73R 2着/16頭+0.2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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.1% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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	キャリアハイ	亀田	実71.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調／113日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神33R 13着/14頭+3.6秒 03/21 1阪神94R 11着/15頭+2.4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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 113日休養明け × 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 0.9% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
3	メイショウドキョウ	富田	実86.4	▽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 3 ◎ 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 12位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.3% (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。
4	パピプペピンク	酒井	実20.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.7着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都41R 15着/15頭+2.7秒 04/11 2阪神52R 4着/16頭+1.4秒 02/14 2京都54R 13着/16頭+3.7秒 02/01 2京都24R 7着/16頭+0.9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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。
5	クライナリーゼ	◇永島	実57.2	▽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／67日ぶりの実戦）
前5走 05/20 名古屋10R 5着/11頭+0.9秒 03/29 2阪神23R 7着/16頭+1.2秒 03/14 1中京14R 12着/16頭+1.6秒 12/28 5阪神83R 11着/18頭+1.3秒 12/07 5阪神23R 14着/18頭+2.2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 8.0着 (不振) × 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 1.0% (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。
6	ペプチドレオン	横山武	実10.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／92日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都12R 3着/16頭+0.6秒 04/11 2阪神52R 3着/16頭+0.8秒 01/25 1京都94R 3着/10頭+0.3秒 01/11 1京都43R 2着/16頭+0.3秒 11/22 4京都56R 3着/16頭+1.4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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 92日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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	メイショウケンゴウ	太宰	実53.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／99日ぶりの実戦）
前5走 04/18 2阪神74R 12着/18頭+1.4秒 03/22 1中京44R 7着/15頭+0.9秒 01/05 1京都26R 7着/14頭+0.5秒 12/21 5中京61R 10着/16頭+2.8秒 10/18 3京都66R 8着/16頭+2.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 99日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (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。
8	ジャズホリック	▲森田	実121.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／前走2着／75日ぶりの実戦）
前5走 05/12 金沢6R 2着/7頭+1.6秒 03/08 1阪神62R 12着/16頭+1.3秒 02/15 2京都63R 13着/16頭+2.8秒 01/14 名古屋10R 2着/11頭+0.8秒 11/08 4京都11R 12着/12頭+6.1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 9.0着 (不振) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。
9	ショウナンタマユラ	☆田山	実13.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（133日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神81R 4着/16頭+0.6秒 02/28 1阪神31R 3着/16頭+0.4秒 02/14 2京都54R 4着/16頭+1.6秒 01/18 1京都71R 7着/16頭+1.2秒 12/28 5阪神86R 11着/16頭+0.6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 △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.9% (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。
10	ヴォメロ	荻野極	実25.2	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都41R 10着/15頭+2.0秒 04/12 2阪神61R 5着/16頭+0.9秒 01/24 1京都81R 12着/12頭+3.8秒 01/04 1京都14R 4着/12頭+1.2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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 1.3% (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。
11	タイセイドゥマーニ	高倉	実15.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 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 6位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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。
12	ワトルツリー	角田和	実27.7	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.7着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都64R 9着/16頭+1.0秒 04/04 2阪神34R 10着/18頭+0.9秒 01/12 1京都512R 10着/18頭+0.9秒 07/26 2新潟13R 10着/18頭+1.4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 9.7着 (不振) × 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 1.3% (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。
13	ハッピーチャンス	菱田	実37.9	▽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／126日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神101R 8着/14頭+1.3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 8.0着 (不振) △ ローテーション 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
14	セッシュウ	団野	実3.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.3着と安定／前走2着／120日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京51R 2着/16頭+0.2秒 03/07 1阪神52R 2着/16頭+0.1秒 01/10 1京都33R 3着/16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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 120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 25.5% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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	ペプチドアロン	吉村	実3.1	◎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
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 15 ◎ 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 1位 (最上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 25.5% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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。
16	サンライズジョー	川須	実51.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 03/29 2阪神23R 13着/16頭+1.8秒 03/08 1阪神64R 4着/16頭+1.1秒 01/17 1中山63R 10着/16頭+1.4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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 119日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ペプチドアロン

騎手吉村

単勝オッズ

3.1倍

AI期待値

-21%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○14セッシュウ

3.3倍

EV -15%

▲1ジョーカー

5.9倍

EV -3%

出走馬全16頭

◎15

ペプチドアロン

吉村

3.1倍

-21%

›

○14

セッシュウ

団野

3.3倍

-15%

›

▲1

ジョーカー

幸

5.9倍

-3%

›

△6

ペプチドレオン

横山武

10.8倍

-36%

›

△9

ショウナンタマユラ

☆田山

13.7倍

-19%

›

△11

タイセイドゥマーニ

高倉

15.6倍

-22%

›

▽4

パピプペピンク

酒井

20.6倍

-2%

›

▽13

ハッピーチャンス

菱田

37.9倍

+0%

›

×10

ヴォメロ

荻野極

25.2倍

-67%

›

×12

ワトルツリー

角田和

27.7倍

-63%

›

▽16

サンライズジョー

川須

51.7倍

-32%

›

▽3

メイショウドキョウ

富田

86.4倍

+11%

›

▽7

メイショウケンゴウ

太宰

53.0倍

-46%

›

▽5

クライナリーゼ

◇永島

57.2倍

-41%

›

▽2

キャリアハイ

亀田

71.8倍

-34%

›

▽8

ジャズホリック

▲森田

121.4倍

-34%

›

💡 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。