中山 9R 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

9R 中山競馬場　発走 14:31

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コンヴァージョン	丸田	実98.5	B× A▽勝率1% EV-36% 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走で勝率33%と好調／90日ぶりの実戦）
前5走 04/12 3中山67R 7着/15頭+0.6秒 01/15 名古屋7R 1着/10頭勝利 12/24 名古屋9R 1着/10頭勝利 11/26 名古屋7R 2着/12頭+0.1秒 10/31 名古屋4R 1着/12頭勝利
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) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 90日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.7% / 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。
2	ショウナンダイン推奨	丸山	実16.3	B△ A△勝率9% EV+33% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+99%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 05/30 2東京116R 10着/12頭+3.0秒 05/09 2東京56R 8着/12頭+1.0秒 02/01 1東京29R 10着/12頭+1.0秒 12/06 5中京19R 7着/8頭+0.8秒 10/25 4新潟33R 1着/13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戦の調子平均 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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) +99% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 6.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.5% / 期待値 +33% ※ 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	アレクレア	大野	実33.6	B▽ A▽勝率4% EV+25% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／112日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟59R 12着/16頭+1.2秒 04/03 金沢2R 3着/6頭+1.6秒 03/16 金沢1R 1着/10頭勝利 02/20 笠松8R 2着/8頭+0.1秒 02/04 笠松11R 4着/9頭+1.6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 12着 (大敗) △ ローテーション 112日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.1% / 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。
4	マーゴットソラーレ	原	実31.5	B▽ A▽勝率2% EV-49% 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／175日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京19R 9着/10頭+2.3秒 02/15 1東京66R 3着/14頭+0.1秒 11/15 3福島38R 5着/16頭+0.3秒 11/09 3福島28R 8着/16頭+0.6秒 10/12 4東京48R 8着/11頭+0.8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 5.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 175日休養明け × 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 2.1% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.6% / 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。
5	スタニングヴュー	三浦	実11.8	B△ A△勝率8% EV-7% 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／105日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京97R 9着/18頭+1.1秒 04/25 2東京18R 1着/8頭勝利 04/12 1福島26R 5着/15頭+0.9秒 11/16 3福島412R 12着/16頭+1.1秒 09/06 4中山17R 2着/18頭+0.4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) △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 8.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.7% / 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。
6	ロジルーラー	内田博	実83.2	B▽ A▽勝率1% EV-42% 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走平均11.7着と低調／133日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島58R 15着/15頭+5.7秒 04/04 3中山38R 9着/11頭+2.7秒 01/10 1中山36R 11着/16頭+1.5秒 10/18 4新潟17R 11着/18頭+0.9秒 08/10 2新潟611R 5着/14頭+0.6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 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 133日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.7% / 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。
7	デイジー	戸崎圭	実4.0	B▲ A▲勝率18% EV-26% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／147日ぶりの実戦）
前5走 04/11 1福島19R 12着/16頭+1.2秒 01/11 1中山48R 3着/16頭+0.2秒 11/22 3福島59R 2着/16頭+0.0秒 11/09 3福島29R 3着/16頭+0.0秒 10/26 4新潟44R 3着/16頭+0.2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 5.7着 ◎ 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 147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 12.2% (オッズ暗示: 25.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 18.4% / 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。
8	ルンベーラ	木幡巧	実20.4	B△ A△勝率5% 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11.0着と低調／104日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京101R 11着/16頭+2.8秒 05/03 2東京41R 6着/15頭+1.2秒 03/15 2中山64R 16着/16頭+4.0秒 02/14 2京都56R 6着/17頭+1.2秒 12/21 5中山63R 12着/15頭+1.6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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 4.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.6% / 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。
9	クモヒトツナイ	小林脩	実72.5	B▽ A▽勝率1% EV-20% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／111日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京88R 8着/15頭+0.6秒 04/18 3中山77R 6着/10頭+0.8秒 11/29 5東京77R 9着/16頭+1.6秒 11/15 3福島39R 9着/16頭+1.3秒 09/06 2札幌59R 9着/15頭+1.1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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 111日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.2% / 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。
10	ジャグアール	石橋脩	実34.5	B▽ A▽勝率3% EV-17% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（119日ぶりの実戦）
前5走 05/09 1新潟310R 7着/13頭+1.3秒 04/19 1福島46R 3着/13頭+0.2秒 02/14 1小倉712R 8着/15頭+0.6秒 02/01 1小倉48R 7着/13頭+1.1秒 12/13 5中京312R 8着/18頭+0.4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 6.0着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ ローテーション 119日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.6% / 期待値 -17% ※ 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	レッドシュトラール	小崎	実92.4	B× A▽勝率1% EV-37% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調／147日ぶりの実戦）
前5走 04/11 1福島19R 11着/16頭+1.1秒 12/14 5中京49R 11着/12頭+4.2秒 10/25 4新潟35R 12着/14頭+2.5秒 08/02 2新潟32R 1着/15頭勝利 07/05 2福島32R 3着/15頭+1.1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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 147日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.7% / 期待値 -37% ※ 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	ゴディアーモ	武豊	実3.3	B◎ A○勝率23% EV-19% 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／90日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山711R 7着/16頭+0.2秒 12/06 5中山15R 1着/18頭勝利 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 90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 24.2% (オッズ暗示: 30.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 22.9% / 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。
13	クシマトゥルー	津村	実26.4	B▽ A▽勝率3% EV-37% 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／132日ぶりの実戦）
前5走 04/26 1福島65R 1着/15頭勝利 04/11 1福島13R 2着/16頭+0.1秒 12/13 5中山33R 6着/16頭+1.0秒 10/18 4東京64R 6着/18頭+0.5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 132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 4.5% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.6% / 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。
14	ペプチドドリーム	横山武	実3.0	B○ A◎勝率23% EV-28% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率50%と好調／前走2着）
前5走 3回5日東京3R 2着/16頭 2回8日福島3R 1着/16頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 17.0% (オッズ暗示: 33.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 22.9% / 期待値 -29% ※ 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	コーディアリー	菊沢	実69.9	B▽ A×勝率1% EV-52% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／90日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟55R 3着/16頭+0.8秒 11/24 5東京63R 7着/16頭+0.8秒 11/09 5東京24R 7着/14頭+0.9秒 10/19 4新潟21R 5着/12頭+0.8秒 07/19 2福島73R 4着/10頭+1.1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 90日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.7% / 期待値 -52% ※ 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 ○

ゴディアーモ

騎手武豊

単勝オッズ

3.3倍

AI期待値

-20%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎14ペプチドドリーム

3.0倍

EV -48%

▲A:▲7デイジー

4.0倍

EV -51%

出走馬全15頭

◎A:○12

ゴディアーモ

武豊

3.3倍

-20%

›

○A:◎14

ペプチドドリーム

横山武

3.0倍

-48%

›

▲A:▲7

デイジー

戸崎圭

4.0倍

-51%

›

△A:△2

ショウナンダイン

丸山

16.3倍

+99%

›

△A:△5

スタニングヴュー

三浦

11.8倍

-3%

›

△A:△8

ルンベーラ

木幡巧

20.4倍

+3%

›

▽A:▽13

クシマトゥルー

津村

26.4倍

+20%

›

▽A:▽3

アレクレア

大野

33.6倍

+52%

›

▽A:▽10

ジャグアール

石橋脩

34.5倍

+39%

›

▽A:▽4

マーゴットソラーレ

原

31.5倍

-33%

›

▽A:×15

コーディアリー

菊沢

69.9倍

+12%

›

▽A:▽9

クモヒトツナイ

小林脩

72.5倍

+16%

›

▽A:▽6

ロジルーラー

内田博

83.2倍

+33%

›

×A:▽11

レッドシュトラール

小崎

92.4倍

-55%

›

×A:▽1

コンヴァージョン

丸田

98.5倍

-52%

›

💡 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 2 ショウナンダイン実16.3倍期待値 +100% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥100 ❌不的中3着

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 2 ショウナンダイン実16.3倍期待値 +100% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥300 ❌不的中3着

※ オッズは予測時点の値です。

9R 中山競馬場　発走 14:31

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コンヴァージョン	丸田	実98.5	▽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走で勝率33%と好調／90日ぶりの実戦）
前5走 04/12 3中山67R 7着/15頭+0.6秒 01/15 名古屋7R 1着/10頭勝利 12/24 名古屋9R 1着/10頭勝利 11/26 名古屋7R 2着/12頭+0.1秒 10/31 名古屋4R 1着/12頭勝利
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) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 90日休養明け × 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 0.7% (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。
2	ショウナンダイン推奨	丸山	実16.3	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+33%の妙味（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 05/30 2東京116R 10着/12頭+3.0秒 05/09 2東京56R 8着/12頭+1.0秒 02/01 1東京29R 10着/12頭+1.0秒 12/06 5中京19R 7着/8頭+0.8秒 10/25 4新潟33R 1着/13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戦の調子平均 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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	アレクレア	大野	実33.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／112日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟59R 12着/16頭+1.2秒 04/03 金沢2R 3着/6頭+1.6秒 03/16 金沢1R 1着/10頭勝利 02/20 笠松8R 2着/8頭+0.1秒 02/04 笠松11R 4着/9頭+1.6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 12着 (大敗) △ ローテーション 112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 4.1% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
4	マーゴットソラーレ	原	実31.5	▽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／175日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京19R 9着/10頭+2.3秒 02/15 1東京66R 3着/14頭+0.1秒 11/15 3福島38R 5着/16頭+0.3秒 11/09 3福島28R 8着/16頭+0.6秒 10/12 4東京48R 8着/11頭+0.8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 5.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 175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 1.6% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。
5	スタニングヴュー	三浦	実11.8	△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／105日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京97R 9着/18頭+1.1秒 04/25 2東京18R 1着/8頭勝利 04/12 1福島26R 5着/15頭+0.9秒 11/16 3福島412R 12着/16頭+1.1秒 09/06 4中山17R 2着/18頭+0.4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) △ 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 7.7% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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。
6	ロジルーラー	内田博	実83.2	▽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走平均11.7着と低調／133日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島58R 15着/15頭+5.7秒 04/04 3中山38R 9着/11頭+2.7秒 01/10 1中山36R 11着/16頭+1.5秒 10/18 4新潟17R 11着/18頭+0.9秒 08/10 2新潟611R 5着/14頭+0.6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 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 133日休養明け × 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 0.7% (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。
7	デイジー	戸崎圭	実4.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／147日ぶりの実戦）
前5走 04/11 1福島19R 12着/16頭+1.2秒 01/11 1中山48R 3着/16頭+0.2秒 11/22 3福島59R 2着/16頭+0.0秒 11/09 3福島29R 3着/16頭+0.0秒 10/26 4新潟44R 3着/16頭+0.2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 5.7着 ◎ 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 147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 18.4% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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。
8	ルンベーラ	木幡巧	実20.4	△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／104日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京101R 11着/16頭+2.8秒 05/03 2東京41R 6着/15頭+1.2秒 03/15 2中山64R 16着/16頭+4.0秒 02/14 2京都56R 6着/17頭+1.2秒 12/21 5中山63R 12着/15頭+1.6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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。
9	クモヒトツナイ	小林脩	実72.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／111日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京88R 8着/15頭+0.6秒 04/18 3中山77R 6着/10頭+0.8秒 11/29 5東京77R 9着/16頭+1.6秒 11/15 3福島39R 9着/16頭+1.3秒 09/06 2札幌59R 9着/15頭+1.1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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 111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 1.2% (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。
10	ジャグアール	石橋脩	実34.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（119日ぶりの実戦）
前5走 05/09 1新潟310R 7着/13頭+1.3秒 04/19 1福島46R 3着/13頭+0.2秒 02/14 1小倉712R 8着/15頭+0.6秒 02/01 1小倉48R 7着/13頭+1.1秒 12/13 5中京312R 8着/18頭+0.4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 6.0着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ ローテーション 119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 2.6% (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。
11	レッドシュトラール	小崎	実92.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調／147日ぶりの実戦）
前5走 04/11 1福島19R 11着/16頭+1.1秒 12/14 5中京49R 11着/12頭+4.2秒 10/25 4新潟35R 12着/14頭+2.5秒 08/02 2新潟32R 1着/15頭勝利 07/05 2福島32R 3着/15頭+1.1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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 147日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。
12	ゴディアーモ	武豊	実3.3	○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／90日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山711R 7着/16頭+0.2秒 12/06 5中山15R 1着/18頭勝利 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 90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 22.9% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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	クシマトゥルー	津村	実26.4	▽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／132日ぶりの実戦）
前5走 04/26 1福島65R 1着/15頭勝利 04/11 1福島13R 2着/16頭+0.1秒 12/13 5中山33R 6着/16頭+1.0秒 10/18 4東京64R 6着/18頭+0.5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 132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 2.6% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
14	ペプチドドリーム	横山武	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（直近3走で勝率50%と好調／前走2着）
前5走 3回5日東京3R 2着/16頭 2回8日福島3R 1着/16頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.9% (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。
15	コーディアリー	菊沢	実69.9	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／90日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟55R 3着/16頭+0.8秒 11/24 5東京63R 7着/16頭+0.8秒 11/09 5東京24R 7着/14頭+0.9秒 10/19 4新潟21R 5着/12頭+0.8秒 07/19 2福島73R 4着/10頭+1.1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 90日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ペプチドドリーム

騎手横山武

単勝オッズ

3.0倍

AI期待値

-28%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○12ゴディアーモ

3.3倍

EV -19%

▲7デイジー

4.0倍

EV -26%

出走馬全15頭

◎14

ペプチドドリーム

横山武

3.0倍

-28%

›

○12

ゴディアーモ

武豊

3.3倍

-19%

›

▲7

デイジー

戸崎圭

4.0倍

-26%

›

△2

ショウナンダイン

丸山

16.3倍

+33%

›

△5

スタニングヴュー

三浦

11.8倍

-7%

›

△8

ルンベーラ

木幡巧

20.4倍

-12%

›

▽3

アレクレア

大野

33.6倍

+25%

›

▽13

クシマトゥルー

津村

26.4倍

-37%

›

▽10

ジャグアール

石橋脩

34.5倍

-17%

›

▽4

マーゴットソラーレ

原

31.5倍

-49%

›

▽9

クモヒトツナイ

小林脩

72.5倍

-20%

›

×15

コーディアリー

菊沢

69.9倍

-52%

›

▽6

ロジルーラー

内田博

83.2倍

-42%

›

▽11

レッドシュトラール

小崎

92.4倍

-37%

›

▽1

コンヴァージョン

丸田

98.5倍

-36%

›

💡 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

A. 現行モデル (binary)

単勝 2 ショウナンダイン実16.3倍期待値 +39% 推奨 11.7〜30.0倍 ¥100 ❌不的中3着

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 2 ショウナンダイン実16.3倍期待値 +39% 推奨 11.7〜30.0倍 ¥300 ❌不的中3着

※ オッズは予測時点の値です。

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項