中山 5R 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

5R 中山競馬場　発走 12:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マイネルシードル	△石神道	実121.8	B▽ A▽勝率1% EV-13% 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 1 ◎ 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 11位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.8% / 期待値 -14% ※ 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	グランエール	武豊	実3.0	B◎ A◎勝率21% EV-35% 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
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 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 1位 (最上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.7% (オッズ暗示: 33.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 21.4% / 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。
3	ルフトシュピール	津村	実8.1	B△ A△勝率13% EV+7% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 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 5位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 12.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 13.2% / 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	マイネルヘルリッヒ	柴田大	実112.6	B▽ A▽勝率2% EV+74% 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 4 ◎ 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 10位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.7% / 期待値 +75% ※ 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	ローザドーロ	レーン	実7.5	B△ A△勝率16% EV+13% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 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 4位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.4% (オッズ暗示: 13.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 15.5% / 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。
6	ヴェトロテンペスタ	ルメール	実4.2	B▲ A▲勝率17% EV-27% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 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 3位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.0% (オッズ暗示: 23.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.9% / 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。
7	ホットリップス	原	実40.7	B▽ A▽勝率3% EV+38% 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 7 ◎ 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 8位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.0% / 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。
8	インヴィディア	石橋脩	実3.2	B○ A○勝率17% EV-45% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 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 2位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.6% (オッズ暗示: 31.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.9% / 期待値 -46% ※ 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	エーアイラピド	丸山	実40.2	B▽ A▽勝率4% EV+48% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
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 9 ◎ 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 7位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.9% / 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。
10	カエンフォース	三浦	実50.9	B▽ A▽勝率3% EV+43% 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 10 ◎ 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 9位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.0% / 期待値 +44% ※ 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	スカイミラー	木幡巧	実21.7	B△ A△勝率4% EV-15% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 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 6位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 4.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.9% / 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。

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 ◎

グランエール

騎手武豊

単勝オッズ

3.0倍

AI期待値

-25%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○8インヴィディア

3.2倍

EV -27%

▲A:▲6ヴェトロテンペスタ

4.2倍

EV -24%

出走馬全11頭

◎A:◎2

グランエール

武豊

3.0倍

-25%

›

○A:○8

インヴィディア

石橋脩

3.2倍

-27%

›

▲A:▲6

ヴェトロテンペスタ

ルメール

4.2倍

-24%

›

△A:△5

ローザドーロ

レーン

7.5倍

-14%

›

△A:△3

ルフトシュピール

津村

8.1倍

-9%

›

△A:△11

スカイミラー

木幡巧

21.7倍

-26%

›

▽A:▽9

エーアイラピド

丸山

40.2倍

+6%

›

▽A:▽7

ホットリップス

原

40.7倍

-8%

›

▽A:▽10

カエンフォース

三浦

50.9倍

+13%

›

▽A:▽4

マイネルヘルリッヒ

柴田大

112.6倍

+21%

›

▽A:▽1

マイネルシードル

△石神道

121.8倍

-26%

›

💡 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

両モデルとも見送り

5R 中山競馬場　発走 12:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マイネルシードル	△石神道	実121.8	▽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 1 ◎ 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 11位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
2	グランエール	武豊	実3.0	◎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
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 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 1位 (最上位評価) × 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 21.4% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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。
3	ルフトシュピール	津村	実8.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 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 5位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 13.2% (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。
4	マイネルヘルリッヒ	柴田大	実112.6	▽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 4 ◎ 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 10位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +74% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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	ローザドーロ	レーン	実7.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 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 4位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.5% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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	ヴェトロテンペスタ	ルメール	実4.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 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 3位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.9% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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	ホットリップス	原	実40.7	▽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 7 ◎ 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 8位 (中位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38% (妙味あり) 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。
8	インヴィディア	石橋脩	実3.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 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 2位 (上位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.9% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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。
9	エーアイラピド	丸山	実40.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
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 9 ◎ 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 7位 (中位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +48% (妙味あり) AI 予想勝率 3.9% (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	カエンフォース	三浦	実50.9	▽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 10 ◎ 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 9位 (中位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 3.0% (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。
11	スカイミラー	木幡巧	実21.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 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 6位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.9% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

グランエール

騎手武豊

単勝オッズ

3.0倍

AI期待値

-35%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8インヴィディア

3.2倍

EV -45%

▲6ヴェトロテンペスタ

4.2倍

EV -27%

出走馬全11頭

◎2

グランエール

武豊

3.0倍

-35%

›

○8

インヴィディア

石橋脩

3.2倍

-45%

›

▲6

ヴェトロテンペスタ

ルメール

4.2倍

-27%

›

△5

ローザドーロ

レーン

7.5倍

+13%

›

△3

ルフトシュピール

津村

8.1倍

+7%

›

△11

スカイミラー

木幡巧

21.7倍

-15%

›

▽9

エーアイラピド

丸山

40.2倍

+48%

›

▽7

ホットリップス

原

40.7倍

+38%

›

▽10

カエンフォース

三浦

50.9倍

+43%

›

▽4

マイネルヘルリッヒ

柴田大

112.6倍

+74%

›

▽1

マイネルシードル

△石神道

121.8倍

-13%

›

💡 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

両モデルとも見送り

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