中山 1R 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

1R 中山競馬場　発走 10:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヴェストラン	中村	実23.8	B△ A△勝率8% EV+84% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（99日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都117R 11着/15頭+0.8秒 05/17 3京都87R 7着/12頭+0.9秒 05/03 3京都47R 4着/8頭+1.0秒 03/29 2阪神29R 10着/15頭+2.4秒 02/28 1阪神36R 9着/13頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 4.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.7% / 期待値 +84% ※ 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	エーオーキング	草野	実4.3	B▲ A▲勝率18% EV-22% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均10.3着と低調／140日ぶりの実戦）
前5走 04/19 3中山88R 10着/11頭+1.5秒 03/07 2中山39R 12着/13頭+2.0秒 11/24 5東京69R 9着/12頭+1.5秒 10/11 4東京39R 8着/10頭+0.9秒 09/15 4中山511R 10着/12頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 140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 18.8% (オッズ暗示: 23.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 17.9% / 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。
3	グロッシェン	上野	実2.2	B◎ A×勝率21% EV-52% 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0%と苦戦傾向／直近3走平均9.7着と低調／120日ぶりの実戦）
前5走 05/09 1新潟31R 6着/13頭+5.4秒 01/10 1中山311R 12着/17頭+2.0秒 11/16 4京都410R 11着/14頭+1.5秒 10/25 4東京810R 9着/16頭+1.3秒 05/11 2東京612R 15着/16頭+2.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 120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 32.4% (オッズ暗示: 45.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 21.4% / 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。
4	シグムンド推奨	伴	実11.7	B△ A△勝率15% EV+74% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+41%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 02/28 2中山112R 8着/16頭+1.3秒 02/01 1東京28R 6着/11頭+0.7秒 01/24 1中山810R 3着/10頭+0.7秒 12/13 5中山38R 7着/15頭+0.6秒 10/11 4東京310R 15着/16頭+3.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ ローテーション 190日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 12.1% (オッズ暗示: 8.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 14.9% / 期待値 +74% ※ 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	スラッシュ	難波	実56.3	B▽ A▽勝率4% EV+114% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都122R 16着/16頭+2.8秒 04/18 2阪神72R 8着/16頭+2.4秒 03/28 2阪神13R 6着/16頭+1.2秒 03/14 1中京12R 16着/16頭+3.1秒 02/22 1阪神22R 15着/16頭+2.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.8% / 期待値 +114% ※ 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	エンジョイドライブ	小野寺	実5.9	B△ A△勝率15% EV-12% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（155日ぶりの実戦）
前5走 04/04 3中山34R 6着/14頭+2.6秒 01/24 1小倉15R 8着/11頭+3.0秒 09/07 2札幌65R 6着/14頭+0.8秒 08/24 2札幌23R 3着/14頭+0.6秒 08/03 1札幌44R 3着/14頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 △ ローテーション 155日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.1% (オッズ暗示: 16.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 14.9% / 期待値 -12% ※ 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	ベラトール	大江圭	実3.9	B○ A○勝率19% EV-24% 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0%と苦戦傾向／直近3走平均14.0着と低調／168日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山84R 12着/14頭+5.6秒 11/24 3福島612R 15着/16頭+1.8秒 09/27 4中山87R 15着/16頭+2.0秒 09/15 4中山58R 8着/14頭+1.5秒 07/12 2福島57R 11着/14頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 14.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 168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 18.8% (オッズ暗示: 25.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.3% / 期待値 -25% ※ 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 ×

グロッシェン

騎手上野

単勝オッズ

2.2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

○A:○7ベラトール

3.9倍

EV -26%

▲A:▲2エーオーキング

4.3倍

EV -19%

出走馬全7頭

◎A:×3

グロッシェン

上野

2.2倍

-28%

›

○A:○7

ベラトール

大江圭

3.9倍

-26%

›

▲A:▲2

エーオーキング

草野

4.3倍

-19%

›

△A:△6

エンジョイドライブ

小野寺

5.9倍

-28%

›

△A:△4

シグムンド

伴

11.7倍

+41%

›

△A:△1

ヴェストラン

中村

23.8倍

-2%

›

▽A:▽5

スラッシュ

難波

56.3倍

-5%

›

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 4 シグムンド実11.7倍期待値 +42% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥300 不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 4 シグムンド実11.7倍期待値 +42% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 不的中

※ オッズは予測時点の値です。

1R 中山競馬場　発走 10:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヴェストラン	中村	実23.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（99日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都117R 11着/15頭+0.8秒 05/17 3京都87R 7着/12頭+0.9秒 05/03 3京都47R 4着/8頭+1.0秒 03/29 2阪神29R 10着/15頭+2.4秒 02/28 1阪神36R 9着/13頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 99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 7.7% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
2	エーオーキング	草野	実4.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均10.3着と低調／140日ぶりの実戦）
前5走 04/19 3中山88R 10着/11頭+1.5秒 03/07 2中山39R 12着/13頭+2.0秒 11/24 5東京69R 9着/12頭+1.5秒 10/11 4東京39R 8着/10頭+0.9秒 09/15 4中山511R 10着/12頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 140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 17.9% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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	グロッシェン	上野	実2.2	×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0%と苦戦傾向／直近3走平均9.7着と低調／120日ぶりの実戦）
前5走 05/09 1新潟31R 6着/13頭+5.4秒 01/10 1中山311R 12着/17頭+2.0秒 11/16 4京都410R 11着/14頭+1.5秒 10/25 4東京810R 9着/16頭+1.3秒 05/11 2東京612R 15着/16頭+2.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 120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 21.4% (オッズ暗示: 45.5%) ※ 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。
4	シグムンド推奨	伴	実11.7	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+74%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 02/28 2中山112R 8着/16頭+1.3秒 02/01 1東京28R 6着/11頭+0.7秒 01/24 1中山810R 3着/10頭+0.7秒 12/13 5中山38R 7着/15頭+0.6秒 10/11 4東京310R 15着/16頭+3.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ ローテーション 190日休養明け ◎ 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 14.9% (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。
5	スラッシュ	難波	実56.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都122R 16着/16頭+2.8秒 04/18 2阪神72R 8着/16頭+2.4秒 03/28 2阪神13R 6着/16頭+1.2秒 03/14 1中京12R 16着/16頭+3.1秒 02/22 1阪神22R 15着/16頭+2.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16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) +114% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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	エンジョイドライブ	小野寺	実5.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（155日ぶりの実戦）
前5走 04/04 3中山34R 6着/14頭+2.6秒 01/24 1小倉15R 8着/11頭+3.0秒 09/07 2札幌65R 6着/14頭+0.8秒 08/24 2札幌23R 3着/14頭+0.6秒 08/03 1札幌44R 3着/14頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 △ ローテーション 155日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.9% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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。
7	ベラトール	大江圭	実3.9	○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0%と苦戦傾向／直近3走平均14.0着と低調／168日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山84R 12着/14頭+5.6秒 11/24 3福島612R 15着/16頭+1.8秒 09/27 4中山87R 15着/16頭+2.0秒 09/15 4中山58R 8着/14頭+1.5秒 07/12 2福島57R 11着/14頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 14.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 168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 19.3% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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

グロッシェン

騎手上野

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

-52%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7ベラトール

3.9倍

EV -24%

▲2エーオーキング

4.3倍

EV -22%

出走馬全7頭

×3

グロッシェン

上野

2.2倍

-52%

›

○7

ベラトール

大江圭

3.9倍

-24%

›

▲2

エーオーキング

草野

4.3倍

-22%

›

△6

エンジョイドライブ

小野寺

5.9倍

-12%

›

△4

シグムンド

伴

11.7倍

+74%

›

△1

ヴェストラン

中村

23.8倍

+84%

›

▽5

スラッシュ

難波

56.3倍

+114%

›

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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 4 シグムンド実11.7倍期待値 +74% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥300 不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 4 シグムンド実11.7倍期待値 +74% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 不的中

※ オッズは予測時点の値です。

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