中山 8R 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

8R 中山競馬場　発走 14:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マサノピンクレディ	横山武	実6.9	B△ A▲勝率11% EV-24% 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／104日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京106R 8着/14頭+1.2秒 03/28 3中山13R 1着/16頭勝利 01/24 1中山83R 3着/16頭+0.3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) △ ローテーション 104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 10.0% (オッズ暗示: 14.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.0% / 期待値 -24% ※ 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	ローズブーケ	津村	実6.9	B▲ A△勝率11% EV-25% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／195日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1東京83R 1着/16頭勝利 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 195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 11.7% (オッズ暗示: 14.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.7% / 期待値 -26% ※ 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	マナマカナ	木幡巧	実106.1	B▽ A▽勝率0% EV-49% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／105日ぶりの実戦）
前5走 05/23 佐賀8R 1着/10頭勝利 05/02 佐賀10R 1着/11頭勝利 04/04 佐賀7R 1着/11頭勝利 03/21 佐賀7R 1着/10頭勝利 03/15 佐賀7R 1着/11頭勝利
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 105日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.5% / 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。
4	ノーブルミステリー	柴田大	実93.9	B× A▽勝率1% EV-18% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場72走で勝率0%と苦戦傾向／461日ぶりの実戦）
前5走 06/01 2東京127R 6着/16頭+1.3秒 06/01 2東京127R 6着/16頭+1.3秒 06/01 2東京127R 6着/16頭+1.3秒 06/01 2東京127R 6着/16頭+1.3秒 06/01 2東京127R 6着/16頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 72走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 461日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.9% / 期待値 -18% ※ 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	コウジハラ	ミシェル	実19.3	B▽ A▽勝率5% EV0% 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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／105日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟79R 12着/16頭+0.8秒 03/29 3中山26R 10着/13頭+1.2秒 12/27 5中山71R 1着/15頭勝利 12/14 5中山46R 2着/15頭+0.0秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 5.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.2% / 期待値 -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。
6	カンレイスター	◇今村	実3.1	B○ A◎勝率25% EV-21% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 04/04 3中山31R 1着/16頭勝利 03/15 2中山61R 2着/16頭+1.0秒 01/10 1中山31R 2着/16頭+0.6秒 12/20 5中山51R 2着/16頭+0.1秒 11/24 3福島66R 12着/16頭+1.2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) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 154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 22.2% (オッズ暗示: 32.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 25.4% / 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。
7	マーガレットクレア	原	実14.8	B▽ A▽勝率5% EV-23% 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33%と適性高／97日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京125R 4着/13頭+0.8秒 05/16 2東京77R 9着/16頭+1.3秒 03/29 3中山26R 8着/13頭+0.9秒 01/18 1中山71R 1着/16頭勝利 12/27 5中山73R 4着/16頭+1.3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 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 97日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 6.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.2% / 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。
8	ベルヴィヴァン	岩田康	実15.6	B△ A△勝率6% EV-10% 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100%と好調／前走勝利の勢い／94日ぶりの実戦）
前5走 06/03 船橋4R 1着/11頭勝利 05/04 船橋4R 1着/11頭勝利 04/02 船橋2R 1着/9頭勝利 03/12 船橋1R 1着/11頭勝利 09/07 2札幌64R 9着/16頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 94日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 6.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.7% / 期待値 -10% ※ 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	トキメキジニア	小崎	実105.3	B▽ A▽勝率0% EV-47% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調／118日ぶりの実戦）
前5走 05/10 2東京67R 13着/16頭+1.6秒 03/15 2中山612R 7着/16頭+1.4秒 01/04 1中山18R 7着/16頭+0.3秒 11/23 5東京56R 12着/16頭+1.4秒 11/16 3福島42R 14着/15頭+3.6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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 118日休養明け × 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 0.5% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.5% / 期待値 -48% ※ 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	パッションディーバ	△石田	実69.4	B▽ A▽勝率1% EV-39% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調／104日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟87R 12着/15頭+1.5秒 05/10 1新潟48R 5着/15頭+0.6秒 04/25 2東京17R 15着/16頭+2.4秒 03/25 名古屋7R 6着/10頭+1.6秒 03/09 名古屋9R 1着/9頭勝利
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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 104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 0.9% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.9% / 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。
11	ビアフォーナウ	丸田	実80.9	B× A▽勝率1% EV-29% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（111日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟612R 7着/11頭+1.3秒 05/10 2東京67R 9着/16頭+1.1秒 12/21 5中京62R 5着/16頭+0.8秒 12/07 5中京22R 7着/16頭+0.8秒 11/15 3福島312R 7着/16頭+0.3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 7.0着 (不振) △ ローテーション 111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 0.5% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.9% / 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。
12	チェルシー	▲上里	実8.1	B△ A△勝率11% EV-14% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均8.3着と低調／104日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟87R 13着/15頭+1.6秒 04/19 3中山87R 2着/13頭+0.5秒 03/15 2中山612R 10着/16頭+1.6秒 01/17 1中山66R 13着/16頭+1.2秒 12/28 5中山87R 2着/16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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 104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 9.9% (オッズ暗示: 12.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 10.5% / 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。
13	ブエナディオサ	菊沢	実106.1	B× A▽勝率0% EV-49% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.3着と低調／94日ぶりの実戦）
前5走 06/03 名古屋10R 12着/12頭+4.6秒 04/12 3中山612R 12着/13頭+0.8秒 03/15 2中山612R 4着/16頭+1.2秒 01/04 1中山18R 12着/16頭+0.7秒 12/06 5中山17R 5着/16頭+1.1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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 94日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.5% / 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。
14	オオゾラヒバリ	野中	実17.2	B▽ A▽勝率6% EV-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11.0着と低調／111日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟69R 15着/16頭+0.8秒 03/14 2中山58R 7着/16頭+0.4秒 01/17 1中山66R 11着/16頭+1.0秒 01/04 1中山18R 2着/16頭+0.0秒 11/08 3福島14R 11着/16頭+1.4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 9走で勝率 11% ▽ 前走実績前走 15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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 5.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.7% / 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。
15	ベアアッコチャン	大野	実5.1	B◎ A○勝率13% 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（147日ぶりの実戦）
前5走 04/11 3中山57R 8着/16頭+1.7秒 03/29 3中山26R 5着/13頭+0.5秒 01/12 1中山58R 10着/11頭+0.8秒 12/13 5中山31R 1着/14頭勝利 10/13 4東京52R 10着/13頭+3.2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 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ ローテーション 147日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 23.1% (オッズ暗示: 19.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.7% / 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	レインボーラッキー	▲佐藤	実35.7	B▽ A▽勝率5% EV+84% 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10.0着と低調／118日ぶりの実戦）
前5走 05/10 2東京67R 8着/16頭+1.0秒 04/25 2東京17R 9着/16頭+1.3秒 04/12 1福島27R 13着/15頭+2.8秒 02/10 1東京412R 7着/16頭+0.4秒 01/17 1中山66R 10着/16頭+0.8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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 118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 2.6% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.2% / 期待値 +85% ※ 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 ○

ベアアッコチャン

騎手大野

単勝オッズ

5.1倍

AI期待値

+17%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎6カンレイスター

3.1倍

EV -31%

▲A:△2ローズブーケ

6.9倍

EV -19%

出走馬全16頭

◎A:○15

ベアアッコチャン

大野

5.1倍

+17%

›

○A:◎6

カンレイスター

◇今村

3.1倍

-31%

›

▲A:△2

ローズブーケ

津村

6.9倍

-19%

›

△A:▲1

マサノピンクレディ

横山武

6.9倍

-31%

›

△A:△12

チェルシー

▲上里

8.1倍

-19%

›

△A:△8

ベルヴィヴァン

岩田康

15.6倍

-24%

›

▽A:▽14

オオゾラヒバリ

野中

17.2倍

-17%

›

▽A:▽7

マーガレットクレア

原

14.8倍

-28%

›

▽A:▽5

コウジハラ

ミシェル

19.3倍

-16%

›

▽A:▽16

レインボーラッキー

▲佐藤

35.7倍

-7%

›

▽A:▽10

パッションディーバ

△石田

69.4倍

-40%

›

▽A:▽3

マナマカナ

木幡巧

106.1倍

-48%

›

▽A:▽9

トキメキジニア

小崎

105.3倍

-49%

›

×A:▽11

ビアフォーナウ

丸田

80.9倍

-62%

›

×A:▽13

ブエナディオサ

菊沢

106.1倍

-56%

›

×A:▽4

ノーブルミステリー

柴田大

93.9倍

-63%

›

💡 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

8R 中山競馬場　発走 14:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マサノピンクレディ	横山武	実6.9	▲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／104日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京106R 8着/14頭+1.2秒 03/28 3中山13R 1着/16頭勝利 01/24 1中山83R 3着/16頭+0.3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) △ ローテーション 104日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.0% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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。
2	ローズブーケ	津村	実6.9	△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100%と好調／前走勝利の勢い／195日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1東京83R 1着/16頭勝利 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 195日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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。
3	マナマカナ	木幡巧	実106.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／105日ぶりの実戦）
前5走 05/23 佐賀8R 1着/10頭勝利 05/02 佐賀10R 1着/11頭勝利 04/04 佐賀7R 1着/11頭勝利 03/21 佐賀7R 1着/10頭勝利 03/15 佐賀7R 1着/11頭勝利
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 105日休養明け × 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 0.5% (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。
4	ノーブルミステリー	柴田大	実93.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場72走で勝率0%と苦戦傾向／461日ぶりの実戦）
前5走 06/01 2東京127R 6着/16頭+1.3秒 06/01 2東京127R 6着/16頭+1.3秒 06/01 2東京127R 6着/16頭+1.3秒 06/01 2東京127R 6着/16頭+1.3秒 06/01 2東京127R 6着/16頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 72走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 461日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (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。
5	コウジハラ	ミシェル	実19.3	▽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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／105日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟79R 12着/16頭+0.8秒 03/29 3中山26R 10着/13頭+1.2秒 12/27 5中山71R 1着/15頭勝利 12/14 5中山46R 2着/15頭+0.0秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.2% (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。
6	カンレイスター	◇今村	実3.1	◎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（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 04/04 3中山31R 1着/16頭勝利 03/15 2中山61R 2着/16頭+1.0秒 01/10 1中山31R 2着/16頭+0.6秒 12/20 5中山51R 2着/16頭+0.1秒 11/24 3福島66R 12着/16頭+1.2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) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 154日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 25.4% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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。
7	マーガレットクレア	原	実14.8	▽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33%と適性高／97日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京125R 4着/13頭+0.8秒 05/16 2東京77R 9着/16頭+1.3秒 03/29 3中山26R 8着/13頭+0.9秒 01/18 1中山71R 1着/16頭勝利 12/27 5中山73R 4着/16頭+1.3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 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 97日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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	ベルヴィヴァン	岩田康	実15.6	△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100%と好調／前走勝利の勢い／94日ぶりの実戦）
前5走 06/03 船橋4R 1着/11頭勝利 05/04 船橋4R 1着/11頭勝利 04/02 船橋2R 1着/9頭勝利 03/12 船橋1R 1着/11頭勝利 09/07 2札幌64R 9着/16頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 94日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.7% (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。
9	トキメキジニア	小崎	実105.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調／118日ぶりの実戦）
前5走 05/10 2東京67R 13着/16頭+1.6秒 03/15 2中山612R 7着/16頭+1.4秒 01/04 1中山18R 7着/16頭+0.3秒 11/23 5東京56R 12着/16頭+1.4秒 11/16 3福島42R 14着/15頭+3.6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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 118日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。
10	パッションディーバ	△石田	実69.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調／104日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟87R 12着/15頭+1.5秒 05/10 1新潟48R 5着/15頭+0.6秒 04/25 2東京17R 15着/16頭+2.4秒 03/25 名古屋7R 6着/10頭+1.6秒 03/09 名古屋9R 1着/9頭勝利
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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 104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 0.9% (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。
11	ビアフォーナウ	丸田	実80.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（111日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟612R 7着/11頭+1.3秒 05/10 2東京67R 9着/16頭+1.1秒 12/21 5中京62R 5着/16頭+0.8秒 12/07 5中京22R 7着/16頭+0.8秒 11/15 3福島312R 7着/16頭+0.3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 7.0着 (不振) △ ローテーション 111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 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	チェルシー	▲上里	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走平均8.3着と低調／104日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟87R 13着/15頭+1.6秒 04/19 3中山87R 2着/13頭+0.5秒 03/15 2中山612R 10着/16頭+1.6秒 01/17 1中山66R 13着/16頭+1.2秒 12/28 5中山87R 2着/16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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 104日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.5% (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。
13	ブエナディオサ	菊沢	実106.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.3着と低調／94日ぶりの実戦）
前5走 06/03 名古屋10R 12着/12頭+4.6秒 04/12 3中山612R 12着/13頭+0.8秒 03/15 2中山612R 4着/16頭+1.2秒 01/04 1中山18R 12着/16頭+0.7秒 12/06 5中山17R 5着/16頭+1.1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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 94日休養明け × 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 0.5% (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。
14	オオゾラヒバリ	野中	実17.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.0着と低調／111日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟69R 15着/16頭+0.8秒 03/14 2中山58R 7着/16頭+0.4秒 01/17 1中山66R 11着/16頭+1.0秒 01/04 1中山18R 2着/16頭+0.0秒 11/08 3福島14R 11着/16頭+1.4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 9走で勝率 11% ▽ 前走実績前走 15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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.7% (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。
15	ベアアッコチャン	大野	実5.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（147日ぶりの実戦）
前5走 04/11 3中山57R 8着/16頭+1.7秒 03/29 3中山26R 5着/13頭+0.5秒 01/12 1中山58R 10着/11頭+0.8秒 12/13 5中山31R 1着/14頭勝利 10/13 4東京52R 10着/13頭+3.2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 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ ローテーション 147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 12.7% (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。
16	レインボーラッキー	▲佐藤	実35.7	▽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10.0着と低調／118日ぶりの実戦）
前5走 05/10 2東京67R 8着/16頭+1.0秒 04/25 2東京17R 9着/16頭+1.3秒 04/12 1福島27R 13着/15頭+2.8秒 02/10 1東京412R 7着/16頭+0.4秒 01/17 1中山66R 10着/16頭+0.8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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 118日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +84% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.2% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

カンレイスター

騎手 ◇今村

単勝オッズ

3.1倍

AI期待値

-21%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○15ベアアッコチャン

5.1倍

EV -35%

▲1マサノピンクレディ

6.9倍

EV -24%

出走馬全16頭

◎6

カンレイスター

◇今村

3.1倍

-21%

›

○15

ベアアッコチャン

大野

5.1倍

-35%

›

▲1

マサノピンクレディ

横山武

6.9倍

-24%

›

△2

ローズブーケ

津村

6.9倍

-25%

›

△12

チェルシー

▲上里

8.1倍

-14%

›

△8

ベルヴィヴァン

岩田康

15.6倍

-10%

›

▽14

オオゾラヒバリ

野中

17.2倍

-1%

›

▽7

マーガレットクレア

原

14.8倍

-23%

›

▽5

コウジハラ

ミシェル

19.3倍

›

▽16

レインボーラッキー

▲佐藤

35.7倍

+84%

›

▽10

パッションディーバ

△石田

69.4倍

-39%

›

▽11

ビアフォーナウ

丸田

80.9倍

-29%

›

▽4

ノーブルミステリー

柴田大

93.9倍

-18%

›

▽9

トキメキジニア

小崎

105.3倍

-47%

›

▽3

マナマカナ

木幡巧

106.1倍

-49%

›

▽13

ブエナディオサ

菊沢

106.1倍

-49%

›

💡 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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