中京 11R 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

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	ペイシャシス	酒井	実8.1	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（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99R 4着/11頭+0.3秒 04/26 2東京211R 8着/12頭+0.7秒 01/31 2京都16R 1着/16頭勝利 12/20 5阪神55R 3着/18頭+0.0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) × 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 8.3% (オッズ暗示: 12.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.4% / 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。
2	カラペルソナ	横山武	実6.5	B○ A○勝率15% EV-1% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（105日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神69R 4着/14頭+0.7秒 03/21 2中山711R 5着/16頭+0.1秒 11/29 4京都711R 5着/11頭+0.5秒 08/30 4中京31R 1着/12頭勝利 08/10 3中京64R 5着/13頭+0.8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 4.7着 △ 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 14.1% (オッズ暗示: 15.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.2% / 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。
3	エンヴェロップ	吉村	実29.8	B▽ A×勝率2% 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／前走勝利の勢い／126日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京45R 1着/16頭勝利 03/01 1小倉126R 3着/16頭+0.3秒 08/02 3中京32R 4着/7頭+0.6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) ◎ 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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 3.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.6% / 期待値 -51% ※ 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	ペプチドブッドレア	団野	実5.7	B△ A△勝率7% EV-57% 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／前走勝利の勢い／70日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都84R 1着/17頭勝利 05/02 3京都33R 3着/18頭+0.1秒 03/01 1小倉125R 15着/18頭+1.1秒 02/07 2京都35R 5着/14頭+0.2秒 10/25 3京都83R 4着/12頭+0.3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 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 17.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.4% / 期待値 -58% ※ 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	オリーボーレン	Ｍデムーロ	実15.6	B▽ A▽勝率4% EV-30% 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／92日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島512R 4着/16頭+0.6秒 10/11 3京都37R 6着/11頭+0.6秒 09/14 4阪神47R 3着/14頭+0.2秒 08/09 3中京512R 9着/12頭+1.5秒 05/24 1新潟710R 6着/16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 4.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 92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 4.0% (オッズ暗示: 6.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.5% / 期待値 -31% ※ 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	カモメガトンダ	荻野極	実17.3	B▽ A▽勝率3% EV-41% 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／85日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都33R 1着/18頭勝利 01/31 1小倉32R 13着/18頭+1.5秒 11/15 4京都35R 15着/18頭+2.5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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 5.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 3.4% / 期待値 -41% ※ 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	ラガークイン	菱田	実43.6	B× A▽勝率2% EV-28% 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／92日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都19R 7着/16頭+0.7秒 04/18 2阪神77R 5着/14頭+0.3秒 02/21 1阪神19R 8着/18頭+0.7秒 12/06 5阪神112R 7着/15頭+0.4秒 10/13 4東京59R 13着/18頭+0.7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 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 92日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.6% / 期待値 -28% ※ 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	エイズルブルーム	原	実21.6	B▽ A▽勝率4% EV-3% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（85日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都39R 5着/9頭+0.7秒 03/01 1阪神411R 10着/15頭+0.5秒 01/12 1京都511R 6着/16頭+0.9秒 12/21 5阪神63R 1着/18頭勝利 10/25 3京都85R 3着/14頭+0.9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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 4.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.5% / 期待値 -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。
9	ロケベンドラ	坂井	実5.4	B◎ A◎勝率20% EV+9% 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（64日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都97R 11着/16頭+2.4秒 05/02 1新潟18R 6着/13頭+0.5秒 02/21 1阪神19R 2着/18頭+0.3秒 01/25 1小倉28R 2着/16頭+0.2秒 11/15 4京都312R 13着/18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 6.3着 ▽ 前走実績前走 11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 14.1% (オッズ暗示: 18.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 20.3% / 期待値 +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。
10	ウォーターエルピス	幸	実35.6	B▽ A▽勝率2% 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10.0着と低調／169日ぶりの実戦）
前5走 02/07 2京都312R 14着/15頭+2.3秒 01/25 1京都96R 5着/15頭+0.9秒 10/18 3京都612R 11着/15頭+0.9秒 10/04 3京都17R 13着/18頭+0.8秒 05/24 2京都99R 7着/13頭+0.8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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 169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 2.2% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.6% / 期待値 -41% ※ 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	バースデイフライト	☆田山	実8.0	B▲ A▲勝率14% EV+11% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 05/31 3京都1211R 4着/9頭+0.2秒 04/12 2阪神69R 6着/14頭+1.1秒 03/21 2中山711R 9着/16頭+0.3秒 12/20 5中山59R 6着/12頭+1.2秒 11/30 4京都89R 3着/11頭+0.6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 6.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.1% (オッズ暗示: 12.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.0% / 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。
12	ポペット推奨	◇永島	実12.0	B△ A△勝率7% EV-11% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+65%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/23 3京都99R 11着/11頭+1.2秒 03/08 2中山47R 8着/11頭+1.0秒 02/08 1小倉69R 9着/15頭+1.2秒 01/17 1中山69R 7着/8頭+0.5秒 11/23 5東京59R 2着/8頭+0.3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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +65% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 13.8% (オッズ暗示: 8.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.4% / 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。
13	シャンパンライフ	松山	実10.8	B▽ A▽勝率7% EV-22% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／71日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都77R 4着/11頭+0.1秒 03/21 1中京312R 2着/14頭+0.3秒 02/22 1阪神29R 4着/10頭+0.3秒 12/28 5阪神89R 2着/12頭+0.0秒 09/13 4阪神37R 3着/18頭+0.3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 3.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) × 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 5.1% (オッズ暗示: 9.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.1% / 期待値 -23% ※ 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	リトルスカーレット	▲川端	実63.1	B▽ A▽勝率1% EV-26% 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／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 05/30 3京都117R 7着/15頭+0.5秒 04/11 1福島17R 13着/15頭+2.8秒 03/14 1中京112R 13着/18頭+0.8秒 12/28 5阪神87R 7着/16頭+1.2秒 11/08 4京都17R 14着/16頭+2.4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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) × 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 0.9% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 1.2% / 期待値 -27% ※ 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	マルモア	角田和	実51.5	B▽ A▽勝率1% EV-35% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.7着と低調／155日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉98R 12着/16頭+1.2秒 12/06 5中京112R 14着/16頭+1.2秒 08/31 4中京48R 15着/16頭+2.7秒 07/06 2小倉47R 6着/9頭+0.8秒 06/21 3阪神512R 8着/14頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 13.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 155日休養明け × 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 1.3% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 1.3% / 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。
16	ウォーターエアリー	亀田	実34.8	B▽ A▽勝率2% EV-42% 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／63日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都107R 4着/18頭+0.5秒 04/25 3京都19R 11着/16頭+0.8秒 03/08 1阪神311R 9着/18頭+0.9秒 11/02 6京都111R 8着/15頭+0.5秒 08/25 2札幌61R 1着/7頭勝利
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 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.6% / 期待値 -43% ※ 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 ◎

ロケベンドラ

騎手坂井

単勝オッズ

5.4倍

AI期待値

-23%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○2カラペルソナ

6.5倍

EV -8%

▲A:▲11バースデイフライト

8.0倍

EV +12%

出走馬全16頭

◎A:◎9

ロケベンドラ

坂井

5.4倍

-23%

›

○A:○2

カラペルソナ

横山武

6.5倍

-8%

›

▲A:▲11

バースデイフライト

☆田山

8.0倍

+12%

›

△A:△12

ポペット

◇永島

12.0倍

+65%

›

△A:△4

ペプチドブッドレア

団野

5.7倍

-52%

›

△A:△1

ペイシャシス

酒井

8.1倍

-32%

›

▽A:▽13

シャンパンライフ

松山

10.8倍

-45%

›

▽A:▽8

エイズルブルーム

原

21.6倍

+9%

›

▽A:▽5

オリーボーレン

Ｍデムーロ

15.6倍

-37%

›

▽A:▽6

カモメガトンダ

荻野極

17.3倍

-40%

›

▽A:×3

エンヴェロップ

吉村

29.8倍

-34%

›

▽A:▽16

ウォーターエアリー

亀田

34.8倍

-23%

›

▽A:▽10

ウォーターエルピス

幸

35.6倍

-21%

›

▽A:▽15

マルモア

角田和

51.5倍

-32%

›

×A:▽7

ラガークイン

菱田

43.6倍

-59%

›

▽A:▽14

リトルスカーレット

▲川端

63.1倍

-41%

›

💡 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)

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 12 ポペット実12.0倍期待値 +65% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥300

※ 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	ペイシャシス	酒井	実8.1	△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／64日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都99R 4着/11頭+0.3秒 04/26 2東京211R 8着/12頭+0.7秒 01/31 2京都16R 1着/16頭勝利 12/20 5阪神55R 3着/18頭+0.0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) × 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 7.4% (オッズ暗示: 12.3%) ※ 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	カラペルソナ	横山武	実6.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（105日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神69R 4着/14頭+0.7秒 03/21 2中山711R 5着/16頭+0.1秒 11/29 4京都711R 5着/11頭+0.5秒 08/30 4中京31R 1着/12頭勝利 08/10 3中京64R 5着/13頭+0.8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 4.7着 △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.2% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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	エンヴェロップ	吉村	実29.8	×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／126日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京45R 1着/16頭勝利 03/01 1小倉126R 3着/16頭+0.3秒 08/02 3中京32R 4着/7頭+0.6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) ◎ 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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (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。
4	ペプチドブッドレア	団野	実5.7	△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／前走勝利の勢い／70日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都84R 1着/17頭勝利 05/02 3京都33R 3着/18頭+0.1秒 03/01 1小倉125R 15着/18頭+1.1秒 02/07 2京都35R 5着/14頭+0.2秒 10/25 3京都83R 4着/12頭+0.3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 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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。
5	オリーボーレン	Ｍデムーロ	実15.6	▽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／92日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島512R 4着/16頭+0.6秒 10/11 3京都37R 6着/11頭+0.6秒 09/14 4阪神47R 3着/14頭+0.2秒 08/09 3中京512R 9着/12頭+1.5秒 05/24 1新潟710R 6着/16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 4.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 92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 4.5% (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。
6	カモメガトンダ	荻野極	実17.3	▽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／85日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都33R 1着/18頭勝利 01/31 1小倉32R 13着/18頭+1.5秒 11/15 4京都35R 15着/18頭+2.5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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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	ラガークイン	菱田	実43.6	▽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／92日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都19R 7着/16頭+0.7秒 04/18 2阪神77R 5着/14頭+0.3秒 02/21 1阪神19R 8着/18頭+0.7秒 12/06 5阪神112R 7着/15頭+0.4秒 10/13 4東京59R 13着/18頭+0.7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 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 92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 1.6% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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	エイズルブルーム	原	実21.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（85日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都39R 5着/9頭+0.7秒 03/01 1阪神411R 10着/15頭+0.5秒 01/12 1京都511R 6着/16頭+0.9秒 12/21 5阪神63R 1着/18頭勝利 10/25 3京都85R 3着/14頭+0.9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 7.0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 4.5% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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。
9	ロケベンドラ	坂井	実5.4	◎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（64日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都97R 11着/16頭+2.4秒 05/02 1新潟18R 6着/13頭+0.5秒 02/21 1阪神19R 2着/18頭+0.3秒 01/25 1小倉28R 2着/16頭+0.2秒 11/15 4京都312R 13着/18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 6.3着 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 20.3% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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	ウォーターエルピス	幸	実35.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／169日ぶりの実戦）
前5走 02/07 2京都312R 14着/15頭+2.3秒 01/25 1京都96R 5着/15頭+0.9秒 10/18 3京都612R 11着/15頭+0.9秒 10/04 3京都17R 13着/18頭+0.8秒 05/24 2京都99R 7着/13頭+0.8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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 169日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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	バースデイフライト	☆田山	実8.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 05/31 3京都1211R 4着/9頭+0.2秒 04/12 2阪神69R 6着/14頭+1.1秒 03/21 2中山711R 9着/16頭+0.3秒 12/20 5中山59R 6着/12頭+1.2秒 11/30 4京都89R 3着/11頭+0.6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 6.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.0% (オッズ暗示: 12.5%) ※ 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。
12	ポペット推奨	◇永島	実12.0	△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 05/23 3京都99R 11着/11頭+1.2秒 03/08 2中山47R 8着/11頭+1.0秒 02/08 1小倉69R 9着/15頭+1.2秒 01/17 1中山69R 7着/8頭+0.5秒 11/23 5東京59R 2着/8頭+0.3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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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 7.4% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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。
13	シャンパンライフ	松山	実10.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／71日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都77R 4着/11頭+0.1秒 03/21 1中京312R 2着/14頭+0.3秒 02/22 1阪神29R 4着/10頭+0.3秒 12/28 5阪神89R 2着/12頭+0.0秒 09/13 4阪神37R 3着/18頭+0.3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 3.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (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。
14	リトルスカーレット	▲川端	実63.1	▽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／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 05/30 3京都117R 7着/15頭+0.5秒 04/11 1福島17R 13着/15頭+2.8秒 03/14 1中京112R 13着/18頭+0.8秒 12/28 5阪神87R 7着/16頭+1.2秒 11/08 4京都17R 14着/16頭+2.4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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
15	マルモア	角田和	実51.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.7着と低調／155日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉98R 12着/16頭+1.2秒 12/06 5中京112R 14着/16頭+1.2秒 08/31 4中京48R 15着/16頭+2.7秒 07/06 2小倉47R 6着/9頭+0.8秒 06/21 3阪神512R 8着/14頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 13.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 155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 1.3% (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。
16	ウォーターエアリー	亀田	実34.8	▽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／63日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都107R 4着/18頭+0.5秒 04/25 3京都19R 11着/16頭+0.8秒 03/08 1阪神311R 9着/18頭+0.9秒 11/02 6京都111R 8着/15頭+0.5秒 08/25 2札幌61R 1着/7頭勝利
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 8.0着 (不振) × 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 1.6% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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

ロケベンドラ

騎手坂井

単勝オッズ

5.4倍

AI期待値

+9%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2カラペルソナ

6.5倍

EV -1%

▲11バースデイフライト

8.0倍

EV +11%

出走馬全16頭

◎9

ロケベンドラ

坂井

5.4倍

+9%

›

○2

カラペルソナ

横山武

6.5倍

-1%

›

▲11

バースデイフライト

☆田山

8.0倍

+11%

›

△4

ペプチドブッドレア

団野

5.7倍

-57%

›

△1

ペイシャシス

酒井

8.1倍

-40%

›

△12

ポペット

◇永島

12.0倍

-11%

›

▽13

シャンパンライフ

松山

10.8倍

-22%

›

▽5

オリーボーレン

Ｍデムーロ

15.6倍

-30%

›

▽8

エイズルブルーム

原

21.6倍

-3%

›

▽6

カモメガトンダ

荻野極

17.3倍

-41%

›

×3

エンヴェロップ

吉村

29.8倍

-50%

›

▽16

ウォーターエアリー

亀田

34.8倍

-42%

›

▽10

ウォーターエルピス

幸

35.6倍

-41%

›

▽7

ラガークイン

菱田

43.6倍

-28%

›

▽15

マルモア

角田和

51.5倍

-35%

›

▽14

リトルスカーレット

▲川端

63.1倍

-26%

›

💡 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。

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A. 現行モデル (binary)

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 12 ポペット実12.0倍期待値 -12% 推奨 13.6〜30.0倍 ¥300

※ 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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