中京 12R 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

12R 中京競馬場　発走 18:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ルージュルガーノ	秋山稔	実8.2	B▲ A▲勝率15% EV+20% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（211日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5阪神71R 13着/15頭+2.6秒 12/06 5中京14R 4着/18頭+0.3秒 11/22 4京都53R 3着/18頭+0.2秒 10/26 4新潟45R 12着/18頭+1.8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 ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 211日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.0% (オッズ暗示: 12.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.7% / 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。
2	ベルセクレト	☆田山	実15.1	B△ A△勝率5% EV-21% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
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 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 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 4.1% (オッズ暗示: 6.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.2% / 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。
3	コースタルロード	横山武	実6.0	B○ A○勝率23% EV+39% 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）
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戦の調子平均 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 18.1% (オッズ暗示: 16.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 23.2% / 期待値 +39% ※ 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	メイショウジーニー	△柴田裕	実25.9	B▽ A▽勝率2% 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12.3着と低調／64日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都93R 14着/16頭+1.1秒 02/22 1阪神22R 16着/16頭+4.5秒 02/10 2京都45R 7着/16頭+1.2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 12.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 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 2.6% (オッズ暗示: 3.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.5% / 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。
5	ダノンステート	角田和	実18.9	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（64日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都93R 11着/16頭+0.8秒 03/21 1阪神95R 6着/18頭+0.4秒 12/14 5阪神45R 4着/6頭+0.5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 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 5.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.2% / 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。
6	アンリミテッド	原	実14.3	B△ A△勝率5% EV-34% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/07 3阪神24R 6着/16頭+1.2秒 02/28 1阪神34R 9着/14頭+1.5秒 02/10 2京都42R 3着/9頭+2.4秒 01/18 1京都72R 6着/12頭+0.8秒 10/25 3京都82R 3着/11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 6.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 7.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.6% / 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。
7	チュウワメロディー	松山	実1.8	B🌟◎ A×勝率27% EV-50% 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走平均2.3着と安定／前走3着）
前5走 05/30 3京都113R 3着/17頭+0.1秒 05/09 3京都53R 2着/17頭+0.1秒 04/25 3京都16R 2着/16頭+0.1秒 01/05 1京都26R 10着/14頭+0.9秒 12/13 5中京34R 2着/13頭+0.1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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 37.2% (オッズ暗示: 55.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 27.4% / 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。
8	ステキサプライズ	国分恭	実28.0	B▽ A▽勝率2% EV-31% 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／98日ぶりの実戦）
前5走 04/19 3中山82R 12着/16頭+2.3秒 02/07 1東京32R 12着/16頭+2.0秒 01/18 1中山71R 5着/16頭+0.8秒 12/21 5中山67R 14着/16頭+3.5秒 09/28 4中山92R 9着/16頭+1.3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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 98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 2.6% (オッズ暗示: 3.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.5% / 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。
9	メイケイシャイン	高倉	実82.0	B▽ A▽勝率1% EV-25% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.0着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟43R 15着/15頭+13.7秒 04/18 1福島33R 11着/16頭+1.1秒 12/06 5中京14R 16着/18頭+1.1秒 11/16 4京都43R 15着/15頭+3.4秒 11/02 3京都113R 15着/16頭+4.4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 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) × 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 0.8% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.9% / 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	ピンクパンサー	吉村	実36.8	B▽ A▽勝率2% EV-9% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.0着と低調）
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 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 2.5% / 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。
11	テーオーエリーナ	▲森田	実85.9	B▽ A▽勝率1% EV-21% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調）
前5走 06/06 3阪神11R 14着/16頭+5.5秒 10/11 3京都31R 13着/16頭+2.8秒 08/16 3中京72R 8着/10頭+2.7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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 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 0.8% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.9% / 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	ファーストアタック	荻野極	実23.1	B▽ A▽勝率4% EV-12% 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／85日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都31R 16着/16頭+3.8秒 03/29 1中京64R 6着/17頭+0.6秒 06/28 2小倉15R 4着/14頭+1.3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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 4.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.8% / 期待値 -13% ※ 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	アリディプラチノ	▲川端	実87.4	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8.7着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都101R 9着/15頭+2.1秒 05/02 1新潟13R 8着/15頭+1.7秒 03/08 1阪神62R 9着/16頭+0.9秒 12/20 5中京51R 9着/16頭+1.2秒 12/06 5阪神16R 2着/10頭+0.2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 8.7着 (不振) × 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 0.8% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.9% / 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。
14	グランブリーゼ	加藤	実96.2	B▽ A▽勝率1% EV+14% 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 14 ◎ 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 0.8% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.2% / 期待値 +15% ※ 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	ウイングサンライズ	坂井	実20.9	B▽ A▽勝率5% EV-3% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.5着と低調／120日ぶりの実戦）
前5走 03/28 2阪神15R 8着/18頭+1.1秒 02/22 1阪神25R 9着/13頭+1.7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 8.5着 (不振) △ ローテーション 120日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 4.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.6% / 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。

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 ×

チュウワメロディー

騎手松山

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-33%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○3コースタルロード

6.0倍

EV +8%

▲A:▲1ルージュルガーノ

8.2倍

EV -1%

出走馬全15頭

◎A:×7

チュウワメロディー

松山

1.8倍

-33%

›

○A:○3

コースタルロード

横山武

6.0倍

+8%

›

▲A:▲1

ルージュルガーノ

秋山稔

8.2倍

-1%

›

△A:△6

アンリミテッド

原

14.3倍

+1%

›

△A:△5

ダノンステート

角田和

18.9倍

-18%

›

△A:△2

ベルセクレト

☆田山

15.1倍

-38%

›

▽A:▽12

ファーストアタック

荻野極

23.1倍

-21%

›

▽A:▽15

ウイングサンライズ

坂井

20.9倍

-38%

›

▽A:▽4

メイショウジーニー

△柴田裕

25.9倍

-33%

›

▽A:▽8

ステキサプライズ

国分恭

28.0倍

-28%

›

▽A:▽10

ピンクパンサー

吉村

36.8倍

-5%

›

▽A:▽9

メイケイシャイン

高倉

82.0倍

-35%

›

▽A:▽11

テーオーエリーナ

▲森田

85.9倍

-32%

›

▽A:▽13

アリディプラチノ

▲川端

87.4倍

-31%

›

▽A:▽14

グランブリーゼ

加藤

96.2倍

-24%

›

💡 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）

12R 中京競馬場　発走 18:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ルージュルガーノ	秋山稔	実8.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（211日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5阪神71R 13着/15頭+2.6秒 12/06 5中京14R 4着/18頭+0.3秒 11/22 4京都53R 3着/18頭+0.2秒 10/26 4新潟45R 12着/18頭+1.8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 ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 211日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.7% (オッズ暗示: 12.2%) ※ 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。
2	ベルセクレト	☆田山	実15.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
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 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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。
3	コースタルロード	横山武	実6.0	○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）
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戦の調子平均 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 23.2% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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。
4	メイショウジーニー	△柴田裕	実25.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均12.3着と低調／64日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都93R 14着/16頭+1.1秒 02/22 1阪神22R 16着/16頭+4.5秒 02/10 2京都45R 7着/16頭+1.2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 12.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 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 2.5% (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。
5	ダノンステート	角田和	実18.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（64日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都93R 11着/16頭+0.8秒 03/21 1阪神95R 6着/18頭+0.4秒 12/14 5阪神45R 4着/6頭+0.5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 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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 5.2% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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。
6	アンリミテッド	原	実14.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/07 3阪神24R 6着/16頭+1.2秒 02/28 1阪神34R 9着/14頭+1.5秒 02/10 2京都42R 3着/9頭+2.4秒 01/18 1京都72R 6着/12頭+0.8秒 10/25 3京都82R 3着/11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 6.0着 × 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 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	チュウワメロディー	松山	実1.8	×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走平均2.3着と安定／前走3着）
前5走 05/30 3京都113R 3着/17頭+0.1秒 05/09 3京都53R 2着/17頭+0.1秒 04/25 3京都16R 2着/16頭+0.1秒 01/05 1京都26R 10着/14頭+0.9秒 12/13 5中京34R 2着/13頭+0.1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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 27.4% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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。
8	ステキサプライズ	国分恭	実28.0	▽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／98日ぶりの実戦）
前5走 04/19 3中山82R 12着/16頭+2.3秒 02/07 1東京32R 12着/16頭+2.0秒 01/18 1中山71R 5着/16頭+0.8秒 12/21 5中山67R 14着/16頭+3.5秒 09/28 4中山92R 9着/16頭+1.3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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 98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 2.5% (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。
9	メイケイシャイン	高倉	実82.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.0着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟43R 15着/15頭+13.7秒 04/18 1福島33R 11着/16頭+1.1秒 12/06 5中京14R 16着/18頭+1.1秒 11/16 4京都43R 15着/15頭+3.4秒 11/02 3京都113R 15着/16頭+4.4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 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 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%) ※ 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	ピンクパンサー	吉村	実36.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.0着と低調）
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 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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	テーオーエリーナ	▲森田	実85.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調）
前5走 06/06 3阪神11R 14着/16頭+5.5秒 10/11 3京都31R 13着/16頭+2.8秒 08/16 3中京72R 8着/10頭+2.7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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
12	ファーストアタック	荻野極	実23.1	▽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／85日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都31R 16着/16頭+3.8秒 03/29 1中京64R 6着/17頭+0.6秒 06/28 2小倉15R 4着/14頭+1.3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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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	アリディプラチノ	▲川端	実87.4	▽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／63日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都101R 9着/15頭+2.1秒 05/02 1新潟13R 8着/15頭+1.7秒 03/08 1阪神62R 9着/16頭+0.9秒 12/20 5中京51R 9着/16頭+1.2秒 12/06 5阪神16R 2着/10頭+0.2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 8.7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 0.9% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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	グランブリーゼ	加藤	実96.2	▽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 14 ◎ 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) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
15	ウイングサンライズ	坂井	実20.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.5着と低調／120日ぶりの実戦）
前5走 03/28 2阪神15R 8着/18頭+1.1秒 02/22 1阪神25R 9着/13頭+1.7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 8.5着 (不振) △ ローテーション 120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 4.6% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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

チュウワメロディー

騎手松山

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-50%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3コースタルロード

6.0倍

EV +39%

▲1ルージュルガーノ

8.2倍

EV +20%

出走馬全15頭

×7

チュウワメロディー

松山

1.8倍

-50%

›

○3

コースタルロード

横山武

6.0倍

+39%

›

▲1

ルージュルガーノ

秋山稔

8.2倍

+20%

›

△2

ベルセクレト

☆田山

15.1倍

-21%

›

△5

ダノンステート

角田和

18.9倍

-2%

›

△6

アンリミテッド

原

14.3倍

-34%

›

▽15

ウイングサンライズ

坂井

20.9倍

-3%

›

▽12

ファーストアタック

荻野極

23.1倍

-12%

›

▽4

メイショウジーニー

△柴田裕

25.9倍

-36%

›

▽8

ステキサプライズ

国分恭

28.0倍

-31%

›

▽10

ピンクパンサー

吉村

36.8倍

-9%

›

▽14

グランブリーゼ

加藤

96.2倍

+14%

›

▽9

メイケイシャイン

高倉

82.0倍

-25%

›

▽11

テーオーエリーナ

▲森田

85.9倍

-21%

›

▽13

アリディプラチノ

▲川端

87.4倍

-20%

›

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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）

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