中山 1R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

1R 中山競馬場　発走 10:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	バニーラビット	小牧加	実10.3	B△ A△勝率13% EV+25% 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／104日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟84R 9着/13頭+4.5秒 04/18 3中山77R 5着/10頭+0.6秒 04/05 2阪神46R 8着/9頭+2.7秒 12/06 5中京112R 10着/16頭+0.9秒 11/01 4東京1012R 7着/15頭+0.8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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 104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 5.7% (オッズ暗示: 9.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.9% / 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。
2	ナックエルドラド	▲水沼	実42.5	B▽ A▽勝率4% EV+58% 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33%と好調／224日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1小倉14R 10着/12頭+9.1秒 12/28 5阪神85R 1着/14頭勝利 12/07 5中山24R 6着/11頭+1.9秒 09/13 4中山37R 12着/16頭+1.0秒 08/24 3新潟22R 4着/15頭+1.3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) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 224日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.2% / 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。
3	メイショウアツイタ	難波	実5.7	B▲ A○勝率20% EV+7% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場48走で勝率25%と適性高／直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 05/17 2京都78R 3着/10頭+2.0秒 05/17 2京都78R 3着/10頭+2.0秒 05/17 2京都78R 3着/10頭+2.0秒 05/17 2京都78R 3着/10頭+2.0秒 05/17 2京都78R 3着/10頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 25% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 476日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 20.2% (オッズ暗示: 17.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.6% / 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。
4	コンテナワールド	▲井上	実1.7	B🌟◎ A×勝率23% EV-60% 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／前走勝利の勢い／97日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都124R 1着/9頭勝利 04/11 3中山54R 3着/14頭+0.3秒 03/07 2中山34R 8着/14頭+3.5秒 01/05 1中山28R 1着/9頭勝利 10/11 3京都34R 8着/10頭+2.7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) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 97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 40.2% (オッズ暗示: 58.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 23.4% / 期待値 -60% ※ 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	マイネルメサイア	草野	実31.9	B△ A△勝率4% EV+21% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場120走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調／560日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1小倉95R 9着/11頭+1.2秒 02/22 1小倉95R 9着/11頭+1.2秒 02/22 1小倉95R 9着/11頭+1.2秒 02/22 1小倉95R 9着/11頭+1.2秒 02/22 1小倉95R 9着/11頭+1.2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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 120走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 560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 2.8% (オッズ暗示: 3.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.2% / 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。
6	ヒットアンドロール推奨	大江圭	実14.2	B△ A△勝率13% EV+75% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 04/11 3中山54R 6着/14頭+1.3秒 02/21 1小倉95R 8着/12頭+3.0秒 01/31 1小倉34R 11着/12頭+12.6秒 01/12 1中山54R 1着/14頭勝利 12/21 5中山64R 5着/14頭+3.4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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ ローテーション 147日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 7.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 12.9% / 期待値 +76% ※ 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	サングラデーション	上野	実3.6	B○ A▲勝率19% EV-20% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／448日ぶりの実戦）
前5走 06/14 1函館19R 6着/11頭+0.6秒 06/14 1函館19R 6着/11頭+0.6秒 06/14 1函館19R 6着/11頭+0.6秒 06/14 1函館19R 6着/11頭+0.6秒 06/14 1函館19R 6着/11頭+0.6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 6.0着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 448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 20.2% (オッズ暗示: 27.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 18.6% / 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。
8	アクロスザリバー	△坂口	実44.2	B▽ A▽勝率4% EV+60% 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／111日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟64R 13着/14頭+7.3秒 03/01 1阪神48R 15着/15頭+5.9秒 08/24 3新潟23R 13着/17頭+1.6秒 07/19 2福島78R 13着/16頭+2.8秒 05/18 2東京84R 10着/14頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 13.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 111日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.2% / 期待値 +61% ※ 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 ×

コンテナワールド

騎手 ▲井上

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-31%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲7サングラデーション

3.6倍

EV -27%

▲A:○3メイショウアツイタ

5.7倍

EV +14%

出走馬全8頭

◎A:×4

コンテナワールド

▲井上

1.7倍

-31%

›

○A:▲7

サングラデーション

上野

3.6倍

-27%

›

▲A:○3

メイショウアツイタ

難波

5.7倍

+14%

›

△A:△6

ヒットアンドロール

大江圭

14.2倍

-4%

›

△A:△1

バニーラビット

小牧加

10.3倍

-41%

›

△A:△5

マイネルメサイア

草野

31.9倍

-11%

›

▽A:▽2

ナックエルドラド

▲水沼

42.5倍

+5%

›

▽A:▽8

アクロスザリバー

△坂口

44.2倍

-19%

›

💡 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

A. 現行モデル (binary)

単勝 6 ヒットアンドロール実14.2倍期待値 -5% 推奨 14.9〜30.0倍 ¥300 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

1R 中山競馬場　発走 10:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	バニーラビット	小牧加	実10.3	△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／104日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟84R 9着/13頭+4.5秒 04/18 3中山77R 5着/10頭+0.6秒 04/05 2阪神46R 8着/9頭+2.7秒 12/06 5中京112R 10着/16頭+0.9秒 11/01 4東京1012R 7着/15頭+0.8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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 104日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.9% (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。
2	ナックエルドラド	▲水沼	実42.5	▽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33%と好調／224日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1小倉14R 10着/12頭+9.1秒 12/28 5阪神85R 1着/14頭勝利 12/07 5中山24R 6着/11頭+1.9秒 09/13 4中山37R 12着/16頭+1.0秒 08/24 3新潟22R 4着/15頭+1.3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) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 224日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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	メイショウアツイタ	難波	実5.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場48走で勝率25%と適性高／直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 05/17 2京都78R 3着/10頭+2.0秒 05/17 2京都78R 3着/10頭+2.0秒 05/17 2京都78R 3着/10頭+2.0秒 05/17 2京都78R 3着/10頭+2.0秒 05/17 2京都78R 3着/10頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 25% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 476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 19.6% (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。
4	コンテナワールド	▲井上	実1.7	×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／前走勝利の勢い／97日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都124R 1着/9頭勝利 04/11 3中山54R 3着/14頭+0.3秒 03/07 2中山34R 8着/14頭+3.5秒 01/05 1中山28R 1着/9頭勝利 10/11 3京都34R 8着/10頭+2.7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) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 97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 23.4% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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。
5	マイネルメサイア	草野	実31.9	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場120走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調／560日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1小倉95R 9着/11頭+1.2秒 02/22 1小倉95R 9着/11頭+1.2秒 02/22 1小倉95R 9着/11頭+1.2秒 02/22 1小倉95R 9着/11頭+1.2秒 02/22 1小倉95R 9着/11頭+1.2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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 120走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 560日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
6	ヒットアンドロール推奨	大江圭	実14.2	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+75%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 04/11 3中山54R 6着/14頭+1.3秒 02/21 1小倉95R 8着/12頭+3.0秒 01/31 1小倉34R 11着/12頭+12.6秒 01/12 1中山54R 1着/14頭勝利 12/21 5中山64R 5着/14頭+3.4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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ ローテーション 147日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +75% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.9% (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	サングラデーション	上野	実3.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／448日ぶりの実戦）
前5走 06/14 1函館19R 6着/11頭+0.6秒 06/14 1函館19R 6着/11頭+0.6秒 06/14 1函館19R 6着/11頭+0.6秒 06/14 1函館19R 6着/11頭+0.6秒 06/14 1函館19R 6着/11頭+0.6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 6.0着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 448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 18.6% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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。
8	アクロスザリバー	△坂口	実44.2	▽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／111日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟64R 13着/14頭+7.3秒 03/01 1阪神48R 15着/15頭+5.9秒 08/24 3新潟23R 13着/17頭+1.6秒 07/19 2福島78R 13着/16頭+2.8秒 05/18 2東京84R 10着/14頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 13.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 111日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +60% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.2% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

コンテナワールド

騎手 ▲井上

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-60%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3メイショウアツイタ

5.7倍

EV +7%

▲7サングラデーション

3.6倍

EV -20%

出走馬全8頭

×4

コンテナワールド

▲井上

1.7倍

-60%

›

○3

メイショウアツイタ

難波

5.7倍

+7%

›

▲7

サングラデーション

上野

3.6倍

-20%

›

△1

バニーラビット

小牧加

10.3倍

+25%

›

△6

ヒットアンドロール

大江圭

14.2倍

+75%

›

△5

マイネルメサイア

草野

31.9倍

+21%

›

▽2

ナックエルドラド

▲水沼

42.5倍

+58%

›

▽8

アクロスザリバー

△坂口

44.2倍

+60%

›

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

A. 現行モデル (binary)

単勝 6 ヒットアンドロール実14.2倍期待値 +83% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥300 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

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