中山 11R 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

11R 中山競馬場　発走 15:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クルゼイロドスル	小崎	実90.2	B× A×勝率1% EV-52% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（448日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3東京311R 6着/15頭+0.5秒 06/14 3東京311R 6着/15頭+0.5秒 06/14 3東京311R 6着/15頭+0.5秒 06/14 3東京311R 6着/15頭+0.5秒 06/14 3東京311R 6着/15頭+0.5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 6.0着 ○ 当競馬場適性 60走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 448日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (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 15位 / 勝率 0.5% / 期待値 -53% ※ 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	ミナデオロ	ミシェル	実11.3	B△ A△勝率6% EV-26% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調／111日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟611R 8着/16頭+0.4秒 04/26 3京都210R 13着/18頭+0.7秒 03/14 1阪神710R 4着/11頭+0.4秒 03/08 1阪神610R 5着/14頭+0.2秒 09/06 4阪神110R 2着/12頭+0.0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 8.3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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 8.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.5% / 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。
3	ドロップオブライト	岩田康	実24.3	B▽ A×勝率2% EV-58% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調／468日ぶりの実戦）
前5走 05/25 1新潟811R 10着/16頭+1.2秒 05/25 1新潟811R 10着/16頭+1.2秒 05/25 1新潟811R 10着/16頭+1.2秒 05/25 1新潟811R 10着/16頭+1.2秒 05/25 1新潟811R 10着/16頭+1.2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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 468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 2.9% (オッズ暗示: 4.1%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.7% / 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。
4	フォルテアンジェロ	レーン	実4.6	B◎ A◎勝率18% EV-17% 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東京1211R 12着/18頭+0.9秒 04/19 3中山811R 5着/18頭+0.5秒 12/27 5中山711R 2着/16頭+0.1秒 11/02 4東京118R 2着/5頭+0.3秒 09/07 4中山25R 1着/12頭勝利
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 6.3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 97日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 23.2% (オッズ暗示: 21.7%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 18.3% / 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	サイルーン	大野	実26.8	B▽ A×勝率2% EV-55% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場96走で勝率38%と適性高／直近3走平均12.0着と低調／476日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟511R 12着/16頭+1.2秒 05/17 1新潟511R 12着/16頭+1.2秒 05/17 1新潟511R 12着/16頭+1.2秒 05/17 1新潟511R 12着/16頭+1.2秒 05/17 1新潟511R 12着/16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 12.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 96走で勝率 38% (得意) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 476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 2.9% (オッズ暗示: 3.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.7% / 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。
6	ファンダム	戸崎圭	実6.8	B▲ A△勝率12% EV-18% 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50%と適性高／126日ぶりの実戦）
前5走 05/02 2東京311R 8着/18頭+0.6秒 02/28 2中山111R 12着/16頭+0.6秒 01/12 1中山511R 3着/14頭+0.1秒 06/01 2東京1211R 14着/18頭+1.9秒 03/29 2阪神111R 1着/9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 7.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) △ ローテーション 126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 11.0% (オッズ暗示: 14.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.9% / 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。
7	エコロブルーム	武豊	実7.7	B△ A△勝率12% EV-8% 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67%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1210R 1着/17頭勝利 05/11 1新潟411R 4着/14頭+0.2秒 04/06 3中山511R 1着/16頭勝利 01/08 1京都311R 2着/18頭+0.2秒 11/11 5東京32R 1着/8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 67% (絶好調) ◎ 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 13.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 11.9% / 期待値 -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。
8	ピコローズ	三浦	実20.3	B▽ A×勝率2% EV-54% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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／104日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京1010R 8着/14頭+0.4秒 03/14 2中山510R 6着/16頭+0.3秒 02/22 1東京88R 1着/16頭勝利 12/21 5中山612R 2着/16頭+0.0秒 11/23 5東京512R 2着/18頭+0.1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 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 104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 3.5% (オッズ暗示: 4.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.3% / 期待値 -54% ※ 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	レザベーション	原	実6.0	B△ A▲勝率12% EV-28% 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67%と好調／118日ぶりの実戦）
前5走 05/10 2東京611R 6着/18頭+0.5秒 04/11 3中山511R 1着/15頭勝利 03/07 1阪神55R 1着/18頭勝利 02/15 2京都66R 2着/18頭+0.2秒 11/22 4京都54R 6着/11頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) △ ローテーション 118日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 16.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.9% / 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。
10	ヴァルキリーバース	ルメール	実5.7	B○ A○勝率14% EV-18% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／174日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山610R 1着/16頭勝利 04/27 2東京211R 2着/18頭+0.2秒 02/22 1東京79R 1着/9頭勝利 09/01 3新潟82R 1着/11頭勝利 06/23 3東京85R 4着/13頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 174日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 18.0% (オッズ暗示: 17.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 14.3% / 期待値 -19% ※ 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	クランフォード	菊沢	実18.8	B▽ A▽勝率6% EV+9% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（118日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟411R 11着/14頭+0.8秒 04/11 2阪神511R 4着/10頭+0.2秒 03/29 2阪神211R 2着/13頭+0.1秒 01/24 1京都811R 12着/14頭+0.7秒 12/13 5阪神311R 7着/13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 5.7着 ▽ 前走実績前走 11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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 5.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.8% / 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。
12	ディールメーカー	横山武	実12.0	B▽ A▽勝率6% EV-22% 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67%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／147日ぶりの実戦）
前5走 04/11 3中山511R 4着/15頭+0.3秒 03/08 2中山47R 1着/11頭勝利 01/10 1中山37R 1着/16頭勝利 07/27 2新潟23R 2着/9頭+0.0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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) △ ローテーション 147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 5.3% (オッズ暗示: 8.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.5% / 期待値 -22% ※ 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	メタルスピード	田辺	実31.4	B▽ A▽勝率6% EV+82% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（462日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京1110R 5着/16頭+0.6秒 05/31 2東京1110R 5着/16頭+0.6秒 05/31 2東京1110R 5着/16頭+0.6秒 05/31 2東京1110R 5着/16頭+0.6秒 05/31 2東京1110R 5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戦の調子平均 5.0着 ○ 当競馬場適性 156走で勝率 15% (相性良) △ ローテーション 462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 2.9% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.8% / 期待値 +83% ※ 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	リラボニート	丸山	実106.0	B× A▽勝率1% EV+4% 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／167日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京411R 9着/18頭+0.4秒 02/14 2京都511R 3着/14頭+0.2秒 01/12 1中山511R 9着/14頭+0.7秒 12/20 5中山511R 2着/16頭+0.0秒 10/12 4東京411R 8着/16頭+0.6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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 167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 0.4% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.0% / 期待値 +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。
15	テレサ	津村	実74.1	B▽ A▽勝率1% EV-22% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（139日ぶりの実戦）
前5走 04/19 1福島411R 5着/16頭+0.3秒 01/24 1小倉111R 4着/18頭+0.2秒 10/19 3京都711R 14着/18頭+1.5秒 09/14 4阪神411R 2着/17頭+0.2秒 06/28 2小倉110R 1着/6頭勝利
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) △ ローテーション 139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 1.7% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.1% / 期待値 -22% ※ 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	ラケマーダ	杉原	実260.4	×詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 06/01 2京都1210R 1着/16頭勝利 06/01 2京都1210R 1着/16頭勝利 06/01 2京都1210R 1着/16頭勝利 06/01 2京都1210R 1着/16頭勝利 06/01 2京都1210R 1着/16頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 461日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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 ◎

フォルテアンジェロ

騎手レーン

単勝オッズ

4.6倍

AI期待値

+6%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○10ヴァルキリーバース

5.7倍

EV +2%

▲A:△6ファンダム

6.8倍

EV -25%

出走馬全16頭

◎A:◎4

フォルテアンジェロ

レーン

4.6倍

+6%

›

○A:○10

ヴァルキリーバース

ルメール

5.7倍

+2%

›

▲A:△6

ファンダム

戸崎圭

6.8倍

-25%

›

△A:▲9

レザベーション

原

6.0倍

-47%

›

△A:△7

エコロブルーム

武豊

7.7倍

-33%

›

△A:△2

ミナデオロ

ミシェル

11.3倍

-32%

›

▽A:▽12

ディールメーカー

横山武

12.0倍

-36%

›

▽A:▽11

クランフォード

菊沢

18.8倍

-9%

›

▽A:×8

ピコローズ

三浦

20.3倍

-28%

›

▽A:×3

ドロップオブライト

岩田康

24.3倍

-30%

›

▽A:×5

サイルーン

大野

26.8倍

-23%

›

▽A:▽13

メタルスピード

田辺

31.4倍

-10%

›

▽A:▽15

テレサ

津村

74.1倍

+25%

›

×A:×1

クルゼイロドスル

小崎

90.2倍

-54%

›

×A:▽14

リラボニート

丸山

106.0倍

-52%

›

×16

ラケマーダ

杉原

260.4倍

-99%

›

💡 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

11R 中山競馬場　発走 15:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クルゼイロドスル	小崎	実90.2	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（448日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3東京311R 6着/15頭+0.5秒 06/14 3東京311R 6着/15頭+0.5秒 06/14 3東京311R 6着/15頭+0.5秒 06/14 3東京311R 6着/15頭+0.5秒 06/14 3東京311R 6着/15頭+0.5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 6.0着 ○ 当競馬場適性 60走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 448日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。
2	ミナデオロ	ミシェル	実11.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調／111日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟611R 8着/16頭+0.4秒 04/26 3京都210R 13着/18頭+0.7秒 03/14 1阪神710R 4着/11頭+0.4秒 03/08 1阪神610R 5着/14頭+0.2秒 09/06 4阪神110R 2着/12頭+0.0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 8.3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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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	ドロップオブライト	岩田康	実24.3	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調／468日ぶりの実戦）
前5走 05/25 1新潟811R 10着/16頭+1.2秒 05/25 1新潟811R 10着/16頭+1.2秒 05/25 1新潟811R 10着/16頭+1.2秒 05/25 1新潟811R 10着/16頭+1.2秒 05/25 1新潟811R 10着/16頭+1.2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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 468日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。
4	フォルテアンジェロ	レーン	実4.6	◎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東京1211R 12着/18頭+0.9秒 04/19 3中山811R 5着/18頭+0.5秒 12/27 5中山711R 2着/16頭+0.1秒 11/02 4東京118R 2着/5頭+0.3秒 09/07 4中山25R 1着/12頭勝利
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 6.3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 97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 18.3% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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。
5	サイルーン	大野	実26.8	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場96走で勝率38%と適性高／直近3走平均12.0着と低調／476日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟511R 12着/16頭+1.2秒 05/17 1新潟511R 12着/16頭+1.2秒 05/17 1新潟511R 12着/16頭+1.2秒 05/17 1新潟511R 12着/16頭+1.2秒 05/17 1新潟511R 12着/16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 12.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 96走で勝率 38% (得意) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 476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 1.7% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
6	ファンダム	戸崎圭	実6.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場4走で勝率50%と適性高／126日ぶりの実戦）
前5走 05/02 2東京311R 8着/18頭+0.6秒 02/28 2中山111R 12着/16頭+0.6秒 01/12 1中山511R 3着/14頭+0.1秒 06/01 2東京1211R 14着/18頭+1.9秒 03/29 2阪神111R 1着/9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 7.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) △ ローテーション 126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 11.9% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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。
7	エコロブルーム	武豊	実7.7	△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67%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1210R 1着/17頭勝利 05/11 1新潟411R 4着/14頭+0.2秒 04/06 3中山511R 1着/16頭勝利 01/08 1京都311R 2着/18頭+0.2秒 11/11 5東京32R 1着/8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 67% (絶好調) ◎ 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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.9% (オッズ暗示: 13.0%) ※ 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	ピコローズ	三浦	実20.3	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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／104日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京1010R 8着/14頭+0.4秒 03/14 2中山510R 6着/16頭+0.3秒 02/22 1東京88R 1着/16頭勝利 12/21 5中山612R 2着/16頭+0.0秒 11/23 5東京512R 2着/18頭+0.1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 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 104日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (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	レザベーション	原	実6.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／118日ぶりの実戦）
前5走 05/10 2東京611R 6着/18頭+0.5秒 04/11 3中山511R 1着/15頭勝利 03/07 1阪神55R 1着/18頭勝利 02/15 2京都66R 2着/18頭+0.2秒 11/22 4京都54R 6着/11頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) △ ローテーション 118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 11.9% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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。
10	ヴァルキリーバース	ルメール	実5.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／174日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山610R 1着/16頭勝利 04/27 2東京211R 2着/18頭+0.2秒 02/22 1東京79R 1着/9頭勝利 09/01 3新潟82R 1着/11頭勝利 06/23 3東京85R 4着/13頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 174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 14.3% (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。
11	クランフォード	菊沢	実18.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（118日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟411R 11着/14頭+0.8秒 04/11 2阪神511R 4着/10頭+0.2秒 03/29 2阪神211R 2着/13頭+0.1秒 01/24 1京都811R 12着/14頭+0.7秒 12/13 5阪神311R 7着/13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 5.7着 ▽ 前走実績前走 11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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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。
12	ディールメーカー	横山武	実12.0	▽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67%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／147日ぶりの実戦）
前5走 04/11 3中山511R 4着/15頭+0.3秒 03/08 2中山47R 1着/11頭勝利 01/10 1中山37R 1着/16頭勝利 07/27 2新潟23R 2着/9頭+0.0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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) △ ローテーション 147日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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	メタルスピード	田辺	実31.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（462日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京1110R 5着/16頭+0.6秒 05/31 2東京1110R 5着/16頭+0.6秒 05/31 2東京1110R 5着/16頭+0.6秒 05/31 2東京1110R 5着/16頭+0.6秒 05/31 2東京1110R 5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戦の調子平均 5.0着 ○ 当競馬場適性 156走で勝率 15% (相性良) △ ローテーション 462日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +82% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.8% (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。
14	リラボニート	丸山	実106.0	▽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0%と苦戦傾向／167日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京411R 9着/18頭+0.4秒 02/14 2京都511R 3着/14頭+0.2秒 01/12 1中山511R 9着/14頭+0.7秒 12/20 5中山511R 2着/16頭+0.0秒 10/12 4東京411R 8着/16頭+0.6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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 167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 1.0% (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。
15	テレサ	津村	実74.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（139日ぶりの実戦）
前5走 04/19 1福島411R 5着/16頭+0.3秒 01/24 1小倉111R 4着/18頭+0.2秒 10/19 3京都711R 14着/18頭+1.5秒 09/14 4阪神411R 2着/17頭+0.2秒 06/28 2小倉110R 1着/6頭勝利
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) △ ローテーション 139日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (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。
16	ラケマーダ	杉原	実260.4	×詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 06/01 2京都1210R 1着/16頭勝利 06/01 2京都1210R 1着/16頭勝利 06/01 2京都1210R 1着/16頭勝利 06/01 2京都1210R 1着/16頭勝利 06/01 2京都1210R 1着/16頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 461日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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

フォルテアンジェロ

騎手レーン

単勝オッズ

4.6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

○10ヴァルキリーバース

5.7倍

EV -18%

▲9レザベーション

6.0倍

EV -28%

出走馬全16頭

◎4

フォルテアンジェロ

レーン

4.6倍

-17%

›

○10

ヴァルキリーバース

ルメール

5.7倍

-18%

›

▲9

レザベーション

原

6.0倍

-28%

›

△6

ファンダム

戸崎圭

6.8倍

-18%

›

△7

エコロブルーム

武豊

7.7倍

-8%

›

△2

ミナデオロ

ミシェル

11.3倍

-26%

›

▽12

ディールメーカー

横山武

12.0倍

-22%

›

▽11

クランフォード

菊沢

18.8倍

+9%

›

▽13

メタルスピード

田辺

31.4倍

+82%

›

×8

ピコローズ

三浦

20.3倍

-54%

›

×3

ドロップオブライト

岩田康

24.3倍

-58%

›

×5

サイルーン

大野

26.8倍

-55%

›

▽15

テレサ

津村

74.1倍

-22%

›

▽14

リラボニート

丸山

106.0倍

+4%

›

×1

クルゼイロドスル

小崎

90.2倍

-52%

›

×16

ラケマーダ

杉原

260.4倍

-99%

›

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