中京 7R 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

7R 中京競馬場　発走 15:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ノーブルロジャー	吉村	実40.4	B▽ A▽勝率2% EV-19% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着／64日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京911R 3着/16頭+1.3秒 03/14 1阪神711R 4着/13頭+0.6秒 02/15 1東京610R 9着/16頭+0.7秒 12/28 5阪神811R 1着/16頭勝利 11/30 4京都811R 3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 5.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.0% / 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。
2	ジュンウィンダム	国分優	実123.9	B× A×勝率0% EV-50% 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／前走勝利の勢い／92日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都111R 1着/12頭勝利 04/19 3中山810R 12着/15頭+1.0秒 04/04 2阪神310R 13着/16頭+1.5秒 01/18 1中山710R 9着/16頭+1.0秒 10/04 3京都111R 12着/18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 92日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 0.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.4% / 期待値 -50% ※ 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	ハッピーマン	幸	実48.9	B▽ A▽勝率2% EV-2% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都811R 7着/16頭+1.4秒 04/15 大井11R 9着/14頭+1.5秒 02/22 1東京811R 16着/16頭+3.7秒 12/25 園田11R 1着/11頭勝利 11/30 4京都811R 1着/16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 10.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.0% / 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。
4	モンドプリューム	武藤	実137.1	B× A▽勝率0% EV-45% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／407日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3阪神310R 4着/16頭+1.8秒 06/14 3阪神310R 4着/16頭+1.8秒 06/14 3阪神310R 4着/16頭+1.8秒 06/14 3阪神310R 4着/16頭+1.8秒 06/14 3阪神310R 4着/16頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 407日休養明け × 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 0.2% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.4% / 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。
5	ドンインザムード	荻野極	実2.3	B🌟◎ A◎勝率22% EV-48% 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／64日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京911R 1着/16頭勝利 04/26 2東京210R 1着/15頭勝利 02/15 1東京610R 2着/16頭+0.1秒 12/21 5中京611R 2着/16頭+0.1秒 10/08 大井11R 11着/16頭+4.6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 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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 36.3% (オッズ暗示: 43.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 22.2% / 期待値 -49% ※ 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	ケイアイドリー	藤懸	実154.8	B× A▽勝率0% EV-38% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 08/14 盛岡12R 3着/13頭+0.4秒 08/14 盛岡12R 3着/13頭+0.4秒 08/14 盛岡12R 3着/13頭+0.4秒 08/14 盛岡12R 3着/13頭+0.4秒 08/14 盛岡12R 3着/13頭+0.4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) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 711日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.4% / 期待値 -38% ※ 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	ダノンフィーゴ	川田	実4.7	B○ A○勝率19% EV-11% 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2着／124日ぶりの実戦）
前5走 03/24 高知4R 2着/12頭+0.1秒 02/23 名古屋7R 1着/12頭勝利 02/01 1東京211R 3着/16頭+0.2秒 12/21 5中京611R 1着/16頭勝利 11/16 5東京49R 1着/14頭勝利
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 2着 (好走) △ ローテーション 124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 15.3% (オッズ暗示: 21.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.8% / 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。
8	ベルジュロネット	Ｍデムーロ	実9.0	B△ A△勝率12% EV+7% 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2着／70日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都811R 2着/16頭+0.0秒 04/04 2阪神310R 3着/16頭+0.2秒 02/21 1阪神110R 1着/16頭勝利 12/27 5阪神78R 1着/16頭勝利 06/08 3阪神210R 4着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 11.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.9% / 期待値 +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。
9	インユアパレス	横山武	実7.8	B△ A△勝率9% EV-30% 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／70日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都811R 3着/16頭+0.2秒 03/24 高知4R 3着/12頭+0.2秒 02/01 1東京211R 9着/16頭+0.7秒 10/26 4東京911R 1着/16頭勝利 09/06 4阪神111R 1着/14頭勝利
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 5.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 12.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.0% / 期待値 -30% ※ 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	トリリオンボーイ	中井	実146.3	B× A▽勝率0% 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9.3着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都811R 8着/16頭+1.5秒 04/26 2東京210R 12着/15頭+1.6秒 04/19 3中山810R 8着/15頭+0.9秒 03/14 1阪神711R 10着/13頭+1.4秒 01/10 1京都311R 10着/16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 9.3着 (不振) × 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 0.1% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.4% / 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。
11	メイショウハチロー	団野	実14.2	B△ A△勝率8% EV+15% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率40%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/31 2東京129R 1着/15頭勝利 04/25 2東京110R 2着/15頭+0.0秒 02/14 1東京510R 2着/16頭+0.4秒 11/16 5東京47R 1着/16頭勝利 08/09 3中京510R 1着/14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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 7.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.2% / 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。
12	バトルクライ	原	実26.6	B▽ A▽勝率4% EV+11% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場36走で勝率67%と適性高／直近3走平均11.0着と低調／434日ぶりの実戦）
前5走 05/18 2京都811R 11着/16頭+1.0秒 05/18 2京都811R 11着/16頭+1.0秒 05/18 2京都811R 11着/16頭+1.0秒 05/18 2京都811R 11着/16頭+1.0秒 05/18 2京都811R 11着/16頭+1.0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 11.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 36走で勝率 67% (得意) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 434日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.2% / 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。
13	ドラゴンテイラー	坂井	実7.8	B▲ A▲勝率12% EV-7% 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67%と適性高／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 03/21 1中京310R 1着/16頭勝利 02/10 1東京48R 1着/16頭勝利 12/14 5中京43R 1着/16頭勝利 06/07 3阪神14R 1着/16頭勝利 01/19 1中京72R 12着/13頭+3.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 127日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 12.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.9% / 期待値 -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	マテンロウコマンド推奨	松山	実16.0	B▽ A▽勝率8% EV+30% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続／124日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 03/24 高知4R 1着/12頭勝利 02/23 名古屋7R 3着/12頭+0.7秒 02/01 1東京211R 11着/16頭+0.9秒 12/25 園田11R 2着/11頭+0.1秒 11/15 5東京311R 10着/16頭+1.1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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 124日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 6.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.2% / 期待値 +30% ※ 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 ◎

ドンインザムード

騎手荻野極

単勝オッズ

2.3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:○7ダノンフィーゴ

4.7倍

EV -28%

▲A:▲13ドラゴンテイラー

7.8倍

EV -22%

出走馬全14頭

◎A:◎5

ドンインザムード

荻野極

2.3倍

-16%

›

○A:○7

ダノンフィーゴ

川田

4.7倍

-28%

›

▲A:▲13

ドラゴンテイラー

坂井

7.8倍

-22%

›

△A:△8

ベルジュロネット

Ｍデムーロ

9.0倍

-11%

›

△A:△9

インユアパレス

横山武

7.8倍

-32%

›

△A:△11

メイショウハチロー

団野

14.2倍

-15%

›

▽A:▽14

マテンロウコマンド

松山

16.0倍

-4%

›

▽A:▽12

バトルクライ

原

26.6倍

-8%

›

▽A:▽1

ノーブルロジャー

吉村

40.4倍

›

▽A:▽3

ハッピーマン

幸

48.9倍

-23%

›

×A:▽4

モンドプリューム

武藤

137.1倍

-73%

›

×A:×2

ジュンウィンダム

国分優

123.9倍

-82%

›

×A:▽10

トリリオンボーイ

中井

146.3倍

-79%

›

×A:▽6

ケイアイドリー

藤懸

154.8倍

-78%

›

💡 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 14 マテンロウコマンド実16.0倍期待値 -4% 推奨 16.7〜30.0倍 ¥100

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

※ 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

7R 中京競馬場　発走 15:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ノーブルロジャー	吉村	実40.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着／64日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京911R 3着/16頭+1.3秒 03/14 1阪神711R 4着/13頭+0.6秒 02/15 1東京610R 9着/16頭+0.7秒 12/28 5阪神811R 1着/16頭勝利 11/30 4京都811R 3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 5.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
2	ジュンウィンダム	国分優	実123.9	×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／前走勝利の勢い／92日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都111R 1着/12頭勝利 04/19 3中山810R 12着/15頭+1.0秒 04/04 2阪神310R 13着/16頭+1.5秒 01/18 1中山710R 9着/16頭+1.0秒 10/04 3京都111R 12着/18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 92日休養明け × 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 0.4% (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。
3	ハッピーマン	幸	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10.7着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都811R 7着/16頭+1.4秒 04/15 大井11R 9着/14頭+1.5秒 02/22 1東京811R 16着/16頭+3.7秒 12/25 園田11R 1着/11頭勝利 11/30 4京都811R 1着/16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 10.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (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。
4	モンドプリューム	武藤	実137.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／407日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3阪神310R 4着/16頭+1.8秒 06/14 3阪神310R 4着/16頭+1.8秒 06/14 3阪神310R 4着/16頭+1.8秒 06/14 3阪神310R 4着/16頭+1.8秒 06/14 3阪神310R 4着/16頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 407日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
5	ドンインザムード	荻野極	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／64日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京911R 1着/16頭勝利 04/26 2東京210R 1着/15頭勝利 02/15 1東京610R 2着/16頭+0.1秒 12/21 5中京611R 2着/16頭+0.1秒 10/08 大井11R 11着/16頭+4.6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 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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 22.2% (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。
6	ケイアイドリー	藤懸	実154.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 08/14 盛岡12R 3着/13頭+0.4秒 08/14 盛岡12R 3着/13頭+0.4秒 08/14 盛岡12R 3着/13頭+0.4秒 08/14 盛岡12R 3着/13頭+0.4秒 08/14 盛岡12R 3着/13頭+0.4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) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 711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 0.4% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
7	ダノンフィーゴ	川田	実4.7	○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2着／124日ぶりの実戦）
前5走 03/24 高知4R 2着/12頭+0.1秒 02/23 名古屋7R 1着/12頭勝利 02/01 1東京211R 3着/16頭+0.2秒 12/21 5中京611R 1着/16頭勝利 11/16 5東京49R 1着/14頭勝利
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 2着 (好走) △ ローテーション 124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 18.8% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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。
8	ベルジュロネット	Ｍデムーロ	実9.0	△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2着／70日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都811R 2着/16頭+0.0秒 04/04 2阪神310R 3着/16頭+0.2秒 02/21 1阪神110R 1着/16頭勝利 12/27 5阪神78R 1着/16頭勝利 06/08 3阪神210R 4着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.9% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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。
9	インユアパレス	横山武	実7.8	△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／70日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都811R 3着/16頭+0.2秒 03/24 高知4R 3着/12頭+0.2秒 02/01 1東京211R 9着/16頭+0.7秒 10/26 4東京911R 1着/16頭勝利 09/06 4阪神111R 1着/14頭勝利
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 5.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 12.8%) ※ 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。
10	トリリオンボーイ	中井	実146.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都811R 8着/16頭+1.5秒 04/26 2東京210R 12着/15頭+1.6秒 04/19 3中山810R 8着/15頭+0.9秒 03/14 1阪神711R 10着/13頭+1.4秒 01/10 1京都311R 10着/16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 9.3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 0.4% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
11	メイショウハチロー	団野	実14.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率40%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/31 2東京129R 1着/15頭勝利 04/25 2東京110R 2着/15頭+0.0秒 02/14 1東京510R 2着/16頭+0.4秒 11/16 5東京47R 1着/16頭勝利 08/09 3中京510R 1着/14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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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。
12	バトルクライ	原	実26.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場36走で勝率67%と適性高／直近3走平均11.0着と低調／434日ぶりの実戦）
前5走 05/18 2京都811R 11着/16頭+1.0秒 05/18 2京都811R 11着/16頭+1.0秒 05/18 2京都811R 11着/16頭+1.0秒 05/18 2京都811R 11着/16頭+1.0秒 05/18 2京都811R 11着/16頭+1.0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 11.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 36走で勝率 67% (得意) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 434日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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	ドラゴンテイラー	坂井	実7.8	▲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67%と適性高／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 03/21 1中京310R 1着/16頭勝利 02/10 1東京48R 1着/16頭勝利 12/14 5中京43R 1着/16頭勝利 06/07 3阪神14R 1着/16頭勝利 01/19 1中京72R 12着/13頭+3.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 127日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.9% (オッズ暗示: 12.8%) ※ 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。
14	マテンロウコマンド推奨	松山	実16.0	▽詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+30%の妙味（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続／124日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 03/24 高知4R 1着/12頭勝利 02/23 名古屋7R 3着/12頭+0.7秒 02/01 1東京211R 11着/16頭+0.9秒 12/25 園田11R 2着/11頭+0.1秒 11/15 5東京311R 10着/16頭+1.1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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 124日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ドンインザムード

騎手荻野極

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

-48%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7ダノンフィーゴ

4.7倍

EV -11%

▲13ドラゴンテイラー

7.8倍

EV -7%

出走馬全14頭

◎5

ドンインザムード

荻野極

2.3倍

-48%

›

○7

ダノンフィーゴ

川田

4.7倍

-11%

›

▲13

ドラゴンテイラー

坂井

7.8倍

-7%

›

△8

ベルジュロネット

Ｍデムーロ

9.0倍

+7%

›

△9

インユアパレス

横山武

7.8倍

-30%

›

△11

メイショウハチロー

団野

14.2倍

+15%

›

▽14

マテンロウコマンド

松山

16.0倍

+30%

›

▽12

バトルクライ

原

26.6倍

+11%

›

▽1

ノーブルロジャー

吉村

40.4倍

-19%

›

▽3

ハッピーマン

幸

48.9倍

-2%

›

×2

ジュンウィンダム

国分優

123.9倍

-50%

›

▽4

モンドプリューム

武藤

137.1倍

-45%

›

▽10

トリリオンボーイ

中井

146.3倍

-41%

›

▽6

ケイアイドリー

藤懸

154.8倍

-38%

›

💡 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 14 マテンロウコマンド実16.0倍期待値 +31% 推奨 12.2〜30.0倍 ¥100

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

※ 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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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）

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