中山 10R 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

10R 中山競馬場　発走 15:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トラスコンガーデン	江田照	実38.0	B▽ A▽勝率4% EV+40% 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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／91日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都610R 10着/11頭+1.6秒 02/14 1東京57R 1着/16頭勝利 01/11 1中山411R 11着/16頭+0.9秒 10/19 4東京76R 7着/8頭+0.5秒 09/28 4中山92R 1着/16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 33% (得意) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 91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 2.4% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.7% / 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。
2	ルディドゥゲンジ	嶋田	実118.4	B× A▽勝率1% EV+186% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／118日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟46R 7着/16頭+0.7秒 10/05 4東京22R 11着/11頭+3.6秒 09/28 4中山92R 13着/16頭+1.5秒 08/09 2新潟53R 11着/17頭+1.8秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) △ ローテーション 118日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.0% / 期待値 +187% ※ 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	サクセスカラー推奨	田辺	実16.7	B△ A△勝率9% EV+43% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（当競馬場4走で勝率25%と適性高）
前5走 05/23 2東京910R 5着/16頭+0.3秒 04/26 2東京28R 3着/11頭+0.0秒 12/21 5中山612R 6着/16頭+0.7秒 11/23 5東京512R 6着/18頭+0.3秒 10/05 4東京29R 4着/17頭+0.3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 4.7着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ 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 5.8% (オッズ暗示: 6.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.6% / 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。
4	ジョウゲンノツキ	菊沢	実49.1	B▽ A▽勝率1% EV-32% 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／105日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都912R 10着/14頭+0.8秒 02/28 2中山18R 12着/13頭+2.0秒 02/15 1小倉810R 13着/18頭+1.2秒 11/26 名古屋10R 1着/12頭勝利 10/18 4新潟112R 14着/18頭+1.0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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.4% / 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。
5	インプロペリア	ルメール	実1.4	B🌟◎ A×勝率26% EV-63% 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／546日ぶりの実戦）
前5走 03/08 1阪神311R 12着/18頭+1.3秒 11/16 5東京55R 1着/11頭勝利 ― ― ―
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 50% (絶好調) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 546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 52.0% (オッズ暗示: 71.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 25.8% / 期待値 -64% ※ 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	ミニョンマルーン	石橋脩	実32.6	B▽ A▽勝率5% EV+64% 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／146日ぶりの実戦）
前5走 04/12 1福島210R 10着/16頭+0.9秒 02/01 1小倉410R 9着/15頭+0.4秒 12/27 5中山79R 8着/16頭+1.0秒 12/06 5中山112R 5着/13頭+0.3秒 08/30 2札幌37R 1着/12頭勝利
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 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 10着 (大敗) △ ローテーション 146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 3.2% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.1% / 期待値 +65% ※ 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	パーティーガール	木幡巧	実126.9	B× A▽勝率1% EV+27% 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57R 11着/13頭+3.0秒 02/21 1東京77R 15着/16頭+4.4秒 01/01 川崎12R 1着/12頭勝利 12/15 川崎7R 1着/12頭勝利 11/19 川崎5R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 11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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.0% / 期待値 +28% ※ 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	ドリーミングアップ	横山武	実5.7	B▲ A○勝率20% EV+15% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／112日ぶりの実戦）
前5走 05/16 2東京78R 5着/16頭+0.3秒 05/02 2東京37R 4着/16頭+0.3秒 03/21 1中京37R 3着/16頭+0.4秒 02/21 1東京712R 4着/16頭+0.3秒 11/24 5東京612R 5着/18頭+0.4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 4.0着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 112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 8.7% (オッズ暗示: 17.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.3% / 期待値 +16% ※ 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	ジャガード	石神道	実303.7	B▽ A▽勝率1% EV+205% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場192走で勝率0%と苦戦傾向／504日ぶりの実戦）
前5走 04/19 3中山79R 6着/13頭+0.6秒 04/19 3中山79R 6着/13頭+0.6秒 04/19 3中山79R 6着/13頭+0.6秒 04/19 3中山79R 6着/13頭+0.6秒 04/19 3中山79R 6着/13頭+0.6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 6.0着 × 当競馬場適性 192走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 504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 0.3% (オッズ暗示: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.0% / 期待値 +206% ※ 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	キープサインオン	武豊	実17.9	B△ A△勝率7% EV+30% 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25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／300日ぶりの実戦）
前5走 11/09 5東京212R 16着/18頭+1.4秒 09/13 4中山310R 8着/11頭+0.5秒 07/13 2福島67R 1着/15頭勝利 04/13 3中山68R 14着/16頭+2.2秒 03/22 2中山73R 1着/16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 16着 (大敗) △ ローテーション 300日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 5.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.3% / 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。
11	タナスーペルノーバ	今村	実8.0	B○ A▲勝率17% EV+33% 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／前走勝利の勢い／132日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都23R 1着/18頭勝利 03/08 1阪神62R 11着/16頭+1.1秒 02/21 1小倉93R 5着/14頭+1.3秒 01/17 1京都62R 2着/16頭+0.0秒 01/04 1京都11R 4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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.8% (オッズ暗示: 12.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.6% / 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。
12	ウチュウノセカイ	原	実21.3	B△ A△勝率7% EV+54% 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／98日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都1111R 8着/16頭+0.6秒 09/20 4中山69R 1着/13頭勝利 08/30 2札幌39R 7着/13頭+1.1秒 08/17 1札幌81R 1着/10頭勝利 08/02 1札幌35R 8着/11頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 98日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +57% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 4.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.3% / 期待値 +55% ※ 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	ヴィヴァクラウン	大野	実75.1	B▽ A▽勝率1% EV-23% 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／直近3走で勝率33%と好調／140日ぶりの実戦）
前5走 04/18 3中山79R 6着/12頭+0.3秒 03/29 3中山212R 9着/11頭+0.6秒 03/01 1小倉127R 1着/18頭勝利 01/25 1小倉29R 10着/16頭+0.8秒 11/22 3福島512R 12着/16頭+0.6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) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 140日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.0% / 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。

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 ×

インプロペリア

騎手ルメール

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-27%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲11タナスーペルノーバ

8.0倍

EV -5%

▲A:○8ドリーミングアップ

5.7倍

EV -50%

出走馬全13頭

◎A:×5

インプロペリア

ルメール

1.4倍

-27%

›

○A:▲11

タナスーペルノーバ

今村

8.0倍

-5%

›

▲A:○8

ドリーミングアップ

横山武

5.7倍

-50%

›

△A:△12

ウチュウノセカイ

原

21.3倍

+57%

›

△A:△3

サクセスカラー

田辺

16.7倍

-2%

›

△A:△10

キープサインオン

武豊

17.9倍

+4%

›

▽A:▽6

ミニョンマルーン

石橋脩

32.6倍

+5%

›

▽A:▽1

トラスコンガーデン

江田照

38.0倍

-10%

›

▽A:▽4

ジョウゲンノツキ

菊沢

49.1倍

-44%

›

▽A:▽13

ヴィヴァクラウン

大野

75.1倍

-14%

›

×A:▽2

ルディドゥゲンジ

嶋田

118.4倍

-65%

›

×A:▽7

パーティーガール

木幡巧

126.9倍

-63%

›

▽A:▽9

ジャガード

石神道

303.7倍

-13%

›

💡 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 3 サクセスカラー実16.7倍期待値 -3% 推奨 17.2〜30.0倍 ¥100 ❌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。

10R 中山競馬場　発走 15:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トラスコンガーデン	江田照	実38.0	▽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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／91日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都610R 10着/11頭+1.6秒 02/14 1東京57R 1着/16頭勝利 01/11 1中山411R 11着/16頭+0.9秒 10/19 4東京76R 7着/8頭+0.5秒 09/28 4中山92R 1着/16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 33% (得意) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 91日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
2	ルディドゥゲンジ	嶋田	実118.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／118日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟46R 7着/16頭+0.7秒 10/05 4東京22R 11着/11頭+3.6秒 09/28 4中山92R 13着/16頭+1.5秒 08/09 2新潟53R 11着/17頭+1.8秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) △ ローテーション 118日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +186% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.0% (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。
3	サクセスカラー推奨	田辺	実16.7	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+43%の妙味（当競馬場4走で勝率25%と適性高）
前5走 05/23 2東京910R 5着/16頭+0.3秒 04/26 2東京28R 3着/11頭+0.0秒 12/21 5中山612R 6着/16頭+0.7秒 11/23 5東京512R 6着/18頭+0.3秒 10/05 4東京29R 4着/17頭+0.3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 4.7着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 105日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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	ジョウゲンノツキ	菊沢	実49.1	▽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／105日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都912R 10着/14頭+0.8秒 02/28 2中山18R 12着/13頭+2.0秒 02/15 1小倉810R 13着/18頭+1.2秒 11/26 名古屋10R 1着/12頭勝利 10/18 4新潟112R 14着/18頭+1.0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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (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。
5	インプロペリア	ルメール	実1.4	×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／546日ぶりの実戦）
前5走 03/08 1阪神311R 12着/18頭+1.3秒 11/16 5東京55R 1着/11頭勝利 ― ― ―
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 50% (絶好調) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 546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 25.8% (オッズ暗示: 71.4%) ※ 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。
6	ミニョンマルーン	石橋脩	実32.6	▽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／146日ぶりの実戦）
前5走 04/12 1福島210R 10着/16頭+0.9秒 02/01 1小倉410R 9着/15頭+0.4秒 12/27 5中山79R 8着/16頭+1.0秒 12/06 5中山112R 5着/13頭+0.3秒 08/30 2札幌37R 1着/12頭勝利
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 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 10着 (大敗) △ ローテーション 146日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +64% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.1% (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。
7	パーティーガール	木幡巧	実126.9	▽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／112日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟57R 11着/13頭+3.0秒 02/21 1東京77R 15着/16頭+4.4秒 01/01 川崎12R 1着/12頭勝利 12/15 川崎7R 1着/12頭勝利 11/19 川崎5R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 11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) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.0% (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。
8	ドリーミングアップ	横山武	実5.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／112日ぶりの実戦）
前5走 05/16 2東京78R 5着/16頭+0.3秒 05/02 2東京37R 4着/16頭+0.3秒 03/21 1中京37R 3着/16頭+0.4秒 02/21 1東京712R 4着/16頭+0.3秒 11/24 5東京612R 5着/18頭+0.4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 4.0着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 20.3% (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。
9	ジャガード	石神道	実303.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場192走で勝率0%と苦戦傾向／504日ぶりの実戦）
前5走 04/19 3中山79R 6着/13頭+0.6秒 04/19 3中山79R 6着/13頭+0.6秒 04/19 3中山79R 6着/13頭+0.6秒 04/19 3中山79R 6着/13頭+0.6秒 04/19 3中山79R 6着/13頭+0.6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 6.0着 × 当競馬場適性 192走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 504日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +205% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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。
10	キープサインオン	武豊	実17.9	△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25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／300日ぶりの実戦）
前5走 11/09 5東京212R 16着/18頭+1.4秒 09/13 4中山310R 8着/11頭+0.5秒 07/13 2福島67R 1着/15頭勝利 04/13 3中山68R 14着/16頭+2.2秒 03/22 2中山73R 1着/16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 16着 (大敗) △ ローテーション 300日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。
11	タナスーペルノーバ	今村	実8.0	▲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／前走勝利の勢い／132日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都23R 1着/18頭勝利 03/08 1阪神62R 11着/16頭+1.1秒 02/21 1小倉93R 5着/14頭+1.3秒 01/17 1京都62R 2着/16頭+0.0秒 01/04 1京都11R 4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) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 16.6% (オッズ暗示: 12.5%) ※ 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。
12	ウチュウノセカイ	原	実21.3	△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／98日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都1111R 8着/16頭+0.6秒 09/20 4中山69R 1着/13頭勝利 08/30 2札幌39R 7着/13頭+1.1秒 08/17 1札幌81R 1着/10頭勝利 08/02 1札幌35R 8着/11頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 98日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +54% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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。
13	ヴィヴァクラウン	大野	実75.1	▽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／直近3走で勝率33%と好調／140日ぶりの実戦）
前5走 04/18 3中山79R 6着/12頭+0.3秒 03/29 3中山212R 9着/11頭+0.6秒 03/01 1小倉127R 1着/18頭勝利 01/25 1小倉29R 10着/16頭+0.8秒 11/22 3福島512R 12着/16頭+0.6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) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 140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 1.0% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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

インプロペリア

騎手ルメール

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-63%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8ドリーミングアップ

5.7倍

EV +15%

▲11タナスーペルノーバ

8.0倍

EV +33%

出走馬全13頭

×5

インプロペリア

ルメール

1.4倍

-63%

›

○8

ドリーミングアップ

横山武

5.7倍

+15%

›

▲11

タナスーペルノーバ

今村

8.0倍

+33%

›

△3

サクセスカラー

田辺

16.7倍

+43%

›

△10

キープサインオン

武豊

17.9倍

+30%

›

△12

ウチュウノセカイ

原

21.3倍

+54%

›

▽6

ミニョンマルーン

石橋脩

32.6倍

+64%

›

▽1

トラスコンガーデン

江田照

38.0倍

+40%

›

▽4

ジョウゲンノツキ

菊沢

49.1倍

-32%

›

▽13

ヴィヴァクラウン

大野

75.1倍

-23%

›

▽2

ルディドゥゲンジ

嶋田

118.4倍

+186%

›

▽7

パーティーガール

木幡巧

126.9倍

+27%

›

▽9

ジャガード

石神道

303.7倍

+205%

›

💡 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 3 サクセスカラー実16.7倍期待値 +43% 推奨 11.7〜30.0倍 ¥100 ❌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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