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	イーサンハンター	城戸	実73.7	B▽ A×勝率1% EV-54% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（71日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟58R 8着/9頭+2.2秒 05/02 3京都38R 6着/13頭+1.3秒 03/19 園田11R 2着/11頭+0.0秒 08/09 3中京510R 7着/14頭+1.2秒 05/17 2京都76R 10着/14頭+1.4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 × 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 0.9% (オッズ暗示: 1.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.6% / 期待値 -54% ※ 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	ラブインアクション	酒井	実5.8	B○ A▲勝率14% EV-21% 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／70日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都86R 6着/16頭+1.3秒 03/22 1阪神106R 10着/13頭+1.8秒 02/01 1小倉41R 1着/16頭勝利 11/09 4京都21R 4着/16頭+0.4秒 10/13 3京都56R 4着/15頭+1.0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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.4% (オッズ暗示: 17.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.6% / 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。
3	ハードシングス	Ｍデムーロ	実19.3	B▽ A▽勝率3% EV-42% 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／78日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都56R 6着/16頭+0.8秒 04/12 2阪神65R 10着/16頭+0.9秒 01/04 1京都13R 1着/16頭勝利 12/07 5阪神22R 2着/16頭+0.4秒 11/15 3福島31R 8着/15頭+1.4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 33% (上り調子) × 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 3.5% (オッズ暗示: 5.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 3.0% / 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。
4	ワイルドブッター	角田和	実76.8	B▽ A▽勝率1% EV-20% 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／71日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都76R 7着/15頭+0.6秒 05/02 1新潟112R 15着/16頭+2.3秒 01/25 1京都96R 14着/15頭+1.8秒 01/10 1京都312R 12着/18頭+1.5秒 10/13 3京都512R 7着/16頭+1.1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 12.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 1.0% / 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。
5	ダディーズグーグー	▲川端	実66.3	B▽ A▽勝率1% EV-30% 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／63日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟87R 10着/15頭+1.2秒 04/11 2阪神58R 8着/16頭+0.9秒 03/28 1中京56R 4着/16頭+0.5秒 12/30 笠松8R 1着/9頭勝利 12/16 笠松6R 2着/8頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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 0.9% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.0% / 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。
6	ザングウィル	原	実14.3	B▽ A▽勝率5% EV-39% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／406日ぶりの実戦）
前5走 06/15 1函館28R 7着/13頭+0.7秒 06/15 1函館28R 7着/13頭+0.7秒 06/15 1函館28R 7着/13頭+0.7秒 06/15 1函館28R 7着/13頭+0.7秒 06/15 1函館28R 7着/13頭+0.7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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 406日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 7.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.6% / 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	シャープインサイト	菱田	実25.6	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走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／119日ぶりの実戦）
前5走 03/29 2阪神23R 1着/16頭勝利 03/14 1阪神72R 8着/16頭+0.9秒 03/01 1小倉121R 11着/15頭+1.2秒 02/08 1小倉61R 14着/16頭+3.5秒 11/23 4京都61R 12着/14頭+3.2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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 119日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 3.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.5% / 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。
8	フロンティエール	川須	実33.6	B▽ A×勝率1% EV-62% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/28 園田12R 1着/12頭勝利 05/05 園田7R 1着/10頭勝利 12/23 園田9R 7着/9頭+1.5秒 11/27 園田8R 6着/9頭+2.4秒 10/28 園田8R 1着/9頭勝利
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 67% (絶好調) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 3.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.1% / 期待値 -62% ※ 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	エシェックオロワ	高倉	実40.8	B▽ A▽勝率3% EV+24% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／120日ぶりの実戦）
前5走 03/28 2阪神16R 10着/11頭+1.4秒 03/21 1阪神96R 13着/16頭+3.2秒 12/21 5中京69R 8着/16頭+1.0秒 10/18 3京都61R 1着/9頭勝利 09/06 4阪神15R 6着/11頭+1.2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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 120日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 3.0% / 期待値 +25% ※ 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	ポッドリプル	荻野極	実5.1	B◎ A◎勝率18% EV-7% 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／前走2着／105日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神65R 2着/16頭+0.2秒 03/21 1阪神94R 1着/15頭勝利 02/07 2京都33R 3着/14頭+0.3秒 01/24 1小倉12R 4着/16頭+0.4秒 12/20 5中京55R 7着/18頭+0.5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 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.4% (オッズ暗示: 19.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 18.1% / 期待値 -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。
11	アーガイルショア	横山武	実10.3	B▽ A△勝率6% EV-33% 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／63日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟82R 1着/14頭勝利 05/09 3京都51R 5着/15頭+0.5秒 02/28 1阪神31R 2着/16頭+0.3秒 02/10 2京都43R 3着/14頭+0.1秒 11/16 4京都41R 3着/14頭+0.0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 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 9.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.4% / 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。
12	モンスエ	☆田山	実16.3	B▽ A×勝率3% EV-50% 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／64日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都96R 13着/16頭+1.4秒 03/08 1阪神64R 1着/16頭勝利 01/11 1京都43R 5着/16頭+1.0秒 11/01 3京都101R 9着/13頭+1.2秒 10/12 4東京44R 5着/16頭+0.2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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 6.1%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.0% / 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。
13	レイム	秋山稔	実13.6	B△ A▽勝率6% EV-12% 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0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都1012R 14着/16頭+1.2秒 05/09 3京都58R 4着/16頭+0.7秒 01/24 1京都84R 6着/16頭+0.5秒 12/20 5阪神58R 5着/13頭+0.5秒 12/07 5中京27R 3着/14頭+0.8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) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 7.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.4% / 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。
14	ラトラース	吉村	実10.2	B△ A△勝率6% EV-35% 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／71日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟512R 7着/16頭+0.7秒 04/11 1福島19R 13着/16頭+1.3秒 02/22 1小倉109R 6着/12頭+1.0秒 02/01 1小倉48R 11着/13頭+1.5秒 10/12 3京都412R 4着/18頭+0.2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 8.7着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 9.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.4% / 期待値 -36% ※ 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	マイティキングダム	松山	実5.2	B△ A○勝率18% EV-6% 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／85日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都37R 6着/12頭+0.8秒 04/04 2阪神34R 1着/18頭勝利 03/14 1阪神74R 2着/18頭+0.2秒 01/12 1京都512R 6着/18頭+0.6秒 12/21 5中京64R 2着/17頭+0.0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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.1% (オッズ暗示: 19.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.9% / 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。
16	キーンセンス	幸	実9.3	B▲ A△勝率12% EV+16% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（64日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都96R 10着/16頭+0.8秒 05/09 3京都56R 5着/16頭+0.7秒 04/25 2東京16R 8着/16頭+1.6秒 03/08 1阪神69R 6着/6頭+0.9秒 02/22 1東京85R 9着/12頭+2.1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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 14.4% (オッズ暗示: 10.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.4% / 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 ◎

ポッドリプル

騎手荻野極

単勝オッズ

5.1倍

AI期待値

-26%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲2ラブインアクション

5.8倍

EV -16%

▲A:△16キーンセンス

9.3倍

EV +33%

出走馬全16頭

◎A:◎10

ポッドリプル

荻野極

5.1倍

-26%

›

○A:▲2

ラブインアクション

酒井

5.8倍

-16%

›

▲A:△16

キーンセンス

幸

9.3倍

+33%

›

△A:○15

マイティキングダム

松山

5.2倍

-26%

›

△A:▽13

レイム

秋山稔

13.6倍

+15%

›

△A:△14

ラトラース

吉村

10.2倍

-47%

›

▽A:△11

アーガイルショア

横山武

10.3倍

-46%

›

▽A:▽6

ザングウィル

原

14.3倍

-29%

›

▽A:×12

モンスエ

☆田山

16.3倍

-23%

›

▽A:▽3

ハードシングス

Ｍデムーロ

19.3倍

-32%

›

▽A:▽9

エシェックオロワ

高倉

40.8倍

+43%

›

▽A:×7

シャープインサイト

菱田

25.6倍

-42%

›

▽A:×8

フロンティエール

川須

33.6倍

-24%

›

▽A:▽5

ダディーズグーグー

▲川端

66.3倍

-37%

›

▽A:×1

イーサンハンター

城戸

73.7倍

-30%

›

▽A:▽4

ワイルドブッター

角田和

76.8倍

-27%

›

💡 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	イーサンハンター	城戸	実73.7	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（71日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟58R 8着/9頭+2.2秒 05/02 3京都38R 6着/13頭+1.3秒 03/19 園田11R 2着/11頭+0.0秒 08/09 3中京510R 7着/14頭+1.2秒 05/17 2京都76R 10着/14頭+1.4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 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (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。
2	ラブインアクション	酒井	実5.8	▲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／70日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都86R 6着/16頭+1.3秒 03/22 1阪神106R 10着/13頭+1.8秒 02/01 1小倉41R 1着/16頭勝利 11/09 4京都21R 4着/16頭+0.4秒 10/13 3京都56R 4着/15頭+1.0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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.6% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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。
3	ハードシングス	Ｍデムーロ	実19.3	▽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／78日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都56R 6着/16頭+0.8秒 04/12 2阪神65R 10着/16頭+0.9秒 01/04 1京都13R 1着/16頭勝利 12/07 5阪神22R 2着/16頭+0.4秒 11/15 3福島31R 8着/15頭+1.4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 33% (上り調子) × 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 3.0% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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	ワイルドブッター	角田和	実76.8	▽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／71日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都76R 7着/15頭+0.6秒 05/02 1新潟112R 15着/16頭+2.3秒 01/25 1京都96R 14着/15頭+1.8秒 01/10 1京都312R 12着/18頭+1.5秒 10/13 3京都512R 7着/16頭+1.1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 12.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
5	ダディーズグーグー	▲川端	実66.3	▽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／63日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟87R 10着/15頭+1.2秒 04/11 2阪神58R 8着/16頭+0.9秒 03/28 1中京56R 4着/16頭+0.5秒 12/30 笠松8R 1着/9頭勝利 12/16 笠松6R 2着/8頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 1.0% (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。
6	ザングウィル	原	実14.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／406日ぶりの実戦）
前5走 06/15 1函館28R 7着/13頭+0.7秒 06/15 1函館28R 7着/13頭+0.7秒 06/15 1函館28R 7着/13頭+0.7秒 06/15 1函館28R 7着/13頭+0.7秒 06/15 1函館28R 7着/13頭+0.7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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 406日休養明け × 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 4.6% (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。
7	シャープインサイト	菱田	実25.6	×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／前走勝利の勢い／119日ぶりの実戦）
前5走 03/29 2阪神23R 1着/16頭勝利 03/14 1阪神72R 8着/16頭+0.9秒 03/01 1小倉121R 11着/15頭+1.2秒 02/08 1小倉61R 14着/16頭+3.5秒 11/23 4京都61R 12着/14頭+3.2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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 119日休養明け × 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 1.5% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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	フロンティエール	川須	実33.6	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/28 園田12R 1着/12頭勝利 05/05 園田7R 1着/10頭勝利 12/23 園田9R 7着/9頭+1.5秒 11/27 園田8R 6着/9頭+2.4秒 10/28 園田8R 1着/9頭勝利
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 67% (絶好調) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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	エシェックオロワ	高倉	実40.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／120日ぶりの実戦）
前5走 03/28 2阪神16R 10着/11頭+1.4秒 03/21 1阪神96R 13着/16頭+3.2秒 12/21 5中京69R 8着/16頭+1.0秒 10/18 3京都61R 1着/9頭勝利 09/06 4阪神15R 6着/11頭+1.2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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 120日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.0% (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。
10	ポッドリプル	荻野極	実5.1	◎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33%と好調／前走2着／105日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神65R 2着/16頭+0.2秒 03/21 1阪神94R 1着/15頭勝利 02/07 2京都33R 3着/14頭+0.3秒 01/24 1小倉12R 4着/16頭+0.4秒 12/20 5中京55R 7着/18頭+0.5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 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 105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 18.1% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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。
11	アーガイルショア	横山武	実10.3	△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／前走勝利の勢い／63日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟82R 1着/14頭勝利 05/09 3京都51R 5着/15頭+0.5秒 02/28 1阪神31R 2着/16頭+0.3秒 02/10 2京都43R 3着/14頭+0.1秒 11/16 4京都41R 3着/14頭+0.0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 1着 (勢い継続) × 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 6.4% (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。
12	モンスエ	☆田山	実16.3	×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／64日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都96R 13着/16頭+1.4秒 03/08 1阪神64R 1着/16頭勝利 01/11 1京都43R 5着/16頭+1.0秒 11/01 3京都101R 9着/13頭+1.2秒 10/12 4東京44R 5着/16頭+0.2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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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。
13	レイム	秋山稔	実13.6	▽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0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都1012R 14着/16頭+1.2秒 05/09 3京都58R 4着/16頭+0.7秒 01/24 1京都84R 6着/16頭+0.5秒 12/20 5阪神58R 5着/13頭+0.5秒 12/07 5中京27R 3着/14頭+0.8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) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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。
14	ラトラース	吉村	実10.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／71日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟512R 7着/16頭+0.7秒 04/11 1福島19R 13着/16頭+1.3秒 02/22 1小倉109R 6着/12頭+1.0秒 02/01 1小倉48R 11着/13頭+1.5秒 10/12 3京都412R 4着/18頭+0.2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 8.7着 (不振) × 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 6.4% (オッズ暗示: 9.8%) ※ 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。
15	マイティキングダム	松山	実5.2	○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／85日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都37R 6着/12頭+0.8秒 04/04 2阪神34R 1着/18頭勝利 03/14 1阪神74R 2着/18頭+0.2秒 01/12 1京都512R 6着/18頭+0.6秒 12/21 5中京64R 2着/17頭+0.0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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.9% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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。
16	キーンセンス	幸	実9.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（64日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都96R 10着/16頭+0.8秒 05/09 3京都56R 5着/16頭+0.7秒 04/25 2東京16R 8着/16頭+1.6秒 03/08 1阪神69R 6着/6頭+0.9秒 02/22 1東京85R 9着/12頭+2.1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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.4% (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

ポッドリプル

騎手荻野極

単勝オッズ

5.1倍

AI期待値

-7%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○15マイティキングダム

5.2倍

EV -6%

▲2ラブインアクション

5.8倍

EV -21%

出走馬全16頭

◎10

ポッドリプル

荻野極

5.1倍

-7%

›

○15

マイティキングダム

松山

5.2倍

-6%

›

▲2

ラブインアクション

酒井

5.8倍

-21%

›

△16

キーンセンス

幸

9.3倍

+16%

›

△14

ラトラース

吉村

10.2倍

-35%

›

△11

アーガイルショア

横山武

10.3倍

-33%

›

▽13

レイム

秋山稔

13.6倍

-12%

›

▽6

ザングウィル

原

14.3倍

-39%

›

×12

モンスエ

☆田山

16.3倍

-50%

›

▽3

ハードシングス

Ｍデムーロ

19.3倍

-42%

›

▽9

エシェックオロワ

高倉

40.8倍

+24%

›

×7

シャープインサイト

菱田

25.6倍

-63%

›

×8

フロンティエール

川須

33.6倍

-62%

›

▽5

ダディーズグーグー

▲川端

66.3倍

-30%

›

▽4

ワイルドブッター

角田和

76.8倍

-20%

›

×1

イーサンハンター

城戸

73.7倍

-54%

›

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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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