中山 3R 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

3R 中山競馬場　発走 11:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	セレスティアハート	▲水沼	実99.6	B× A▽勝率1% EV+69% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.3着と低調）
前5走 3回1日新潟11R 11着/12頭+4.0秒 2回7日新潟12R 9着/18頭 2回4日新潟12R 17着/17頭+5.0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 12.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 0.4% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.8% / 期待値 +70% ※ 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	マイネルトレマーズ	嶋田	実17.6	B▽ A▽勝率5% EV-11% 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／168日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山85R 11着/16頭+1.7秒 02/21 1東京73R 4着/16頭+0.4秒 12/14 5中京42R 10着/13頭+2.2秒 11/15 5東京33R 3着/14頭+0.3秒 10/25 4東京86R 3着/16頭+0.8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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 5.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.1% / 期待値 -11% ※ 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	ピクシーゲイル	木幡育	実107.1	B× A▽勝率1% EV+197% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.7着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 04/05 3中山43R 14着/16頭+6.0秒 03/21 1阪神92R 8着/13頭+1.9秒 03/07 2中山33R 11着/16頭+3.3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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 16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) -56% (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 15位 / 勝率 0.8% / 期待値 +198% ※ 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	トルネードアイル	北村友	実2.0	B◎ A◎勝率29% EV-42% 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走平均2.3着と安定／前走2着／105日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京102R 2着/16頭+0.3秒 05/09 2東京53R 3着/16頭+0.4秒 03/15 2中山62R 2着/16頭+0.7秒 02/14 1東京53R 3着/16頭+0.7秒 12/06 5中山14R 4着/16頭+0.3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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 105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 31.7% (オッズ暗示: 50.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 28.8% / 期待値 -42% ※ 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	ソナタムーンライト	木幡巧	実333.7	B▽ A▽勝率1% EV+175% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 3回4日東京2R 9着/16頭 ― ― ― ―
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 9.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) 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 0.8% / 期待値 +176% ※ 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	ペタルズダンス	武藤	実28.2	B▽ A▽勝率3% EV-19% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／182日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山41R 5着/16頭+0.6秒 11/16 5東京44R 11着/16頭+1.7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 8.0着 (不振) △ ローテーション 182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 2.3% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.9% / 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。
7	ラブトゥエニイワン	岩田康	実27.8	B▽ A×勝率2% EV-50% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.7着と低調／175日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山65R 13着/18頭+1.7秒 02/21 1東京75R 11着/14頭+1.6秒 11/02 4東京115R 8着/9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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 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 1.8% (オッズ暗示: 3.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.8% / 期待値 -51% ※ 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	ペルシアーノ	▲佐藤	実84.1	B× A▽勝率1% EV-30% 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／105日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京104R 14着/18頭+1.4秒 05/10 2東京63R 5着/18頭+0.2秒 04/11 3中山56R 15着/18頭+1.2秒 02/14 1東京55R 9着/16頭+0.9秒 01/24 1中山83R 5着/16頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.8% / 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。
9	ユイノサダハル	江田照	実9.8	B△ A△勝率7% EV-32% 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0%と苦戦傾向／106日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京93R 7着/13頭+2.1秒 05/09 2東京52R 2着/11頭+0.1秒 04/18 3中山72R 6着/11頭+0.7秒 03/29 3中山23R 3着/15頭+0.8秒 02/08 1小倉61R 8着/16頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 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 5.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 106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 7.2% (オッズ暗示: 10.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.9% / 期待値 -32% ※ 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	コーリンクレア	石橋脩	実26.1	B▽ A▽勝率5% EV+18% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（92日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京81R 10着/16頭+2.4秒 05/02 2東京32R 4着/14頭+1.5秒 04/18 3中山73R 9着/14頭+1.6秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 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 6.0着 △ ローテーション 92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 2.9% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.6% / 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	ルシアージュ	三浦	実5.4	B○ A○勝率20% EV+9% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（98日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京124R 5着/18頭+0.8秒 05/17 2東京84R 6着/17頭+0.4秒 04/11 1福島15R 6着/16頭+0.8秒 01/04 1中山16R 6着/17頭+0.3秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 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 △ ローテーション 98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 18.9% (オッズ暗示: 18.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.4% / 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	ホウオウロレンシア	菊沢	実16.3	B△ A△勝率7% EV+7% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／前走3着／106日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京91R 3着/15頭+0.4秒 05/02 2東京31R 5着/16頭+0.9秒 04/18 3中山75R 16着/16頭+2.4秒 03/21 1中京34R 14着/18頭+1.5秒 11/30 5東京86R 6着/12頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 8.0着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 106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 4.4% (オッズ暗示: 6.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.6% / 期待値 +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	アルティソナンテ	原	実47.0	B▽ A▽勝率1% EV-37% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（140日ぶりの実戦）
前5走 04/19 1福島42R 7着/15頭+2.4秒 12/20 5中山52R 12着/16頭+2.5秒 10/26 4新潟41R 2着/13頭+0.1秒 08/31 3新潟45R 7着/12頭+1.2秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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 7.0着 (不振) △ ローテーション 140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 1.4% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.3% / 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	オートカリテ	ミシェル	実17.5	B△ A△勝率7% EV+15% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／126日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟21R 2着/16頭+0.1秒 04/11 1福島15R 4着/16頭+0.4秒 12/20 5中山55R 7着/17頭+1.6秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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 4.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 5.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.6% / 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。
15	イサチルクイーン	木幡初	実6.9	B▲ A▲勝率12% EV-17% 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0%と苦戦傾向／231日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山72R 5着/16頭+1.4秒 01/05 1中山22R 2着/16頭+0.6秒 12/06 5中山12R 3着/13頭+0.2秒 09/27 4中山84R 6着/16頭+2.0秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 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 3.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 231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 18.9% (オッズ暗示: 14.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.0% / 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。

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 ◎

トルネードアイル

騎手北村友

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-36%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○11ルシアージュ

5.4倍

EV +2%

▲A:▲15イサチルクイーン

6.9倍

EV +30%

出走馬全15頭

◎A:◎4

トルネードアイル

北村友

2.0倍

-36%

›

○A:○11

ルシアージュ

三浦

5.4倍

+2%

›

▲A:▲15

イサチルクイーン

木幡初

6.9倍

+30%

›

△A:△9

ユイノサダハル

江田照

9.8倍

-29%

›

△A:△14

オートカリテ

ミシェル

17.5倍

-5%

›

△A:△12

ホウオウロレンシア

菊沢

16.3倍

-29%

›

▽A:▽2

マイネルトレマーズ

嶋田

17.6倍

-23%

›

▽A:▽10

コーリンクレア

石橋脩

26.1倍

-24%

›

▽A:▽6

ペタルズダンス

武藤

28.2倍

-34%

›

▽A:×7

ラブトゥエニイワン

岩田康

27.8倍

-49%

›

▽A:▽13

アルティソナンテ

原

47.0倍

-35%

›

×A:▽1

セレスティアハート

▲水沼

99.6倍

-58%

›

×A:▽8

ペルシアーノ

▲佐藤

84.1倍

-65%

›

×A:▽3

ピクシーゲイル

木幡育

107.1倍

-55%

›

▽A:▽5

ソナタムーンライト

木幡巧

333.7倍

+15%

›

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

3R 中山競馬場　発走 11:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	セレスティアハート	▲水沼	実99.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.3着と低調）
前5走 3回1日新潟11R 11着/12頭+4.0秒 2回7日新潟12R 9着/18頭 2回4日新潟12R 17着/17頭+5.0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 12.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +69% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.8% (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	マイネルトレマーズ	嶋田	実17.6	▽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／168日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山85R 11着/16頭+1.7秒 02/21 1東京73R 4着/16頭+0.4秒 12/14 5中京42R 10着/13頭+2.2秒 11/15 5東京33R 3着/14頭+0.3秒 10/25 4東京86R 3着/16頭+0.8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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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。
3	ピクシーゲイル	木幡育	実107.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.7着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 04/05 3中山43R 14着/16頭+6.0秒 03/21 1阪神92R 8着/13頭+1.9秒 03/07 2中山33R 11着/16頭+3.3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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 16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) +197% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.8% (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	トルネードアイル	北村友	実2.0	◎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走平均2.3着と安定／前走2着／105日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京102R 2着/16頭+0.3秒 05/09 2東京53R 3着/16頭+0.4秒 03/15 2中山62R 2着/16頭+0.7秒 02/14 1東京53R 3着/16頭+0.7秒 12/06 5中山14R 4着/16頭+0.3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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 105日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 28.8% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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	ソナタムーンライト	木幡巧	実333.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 3回4日東京2R 9着/16頭 ― ― ― ―
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 9.0着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +175% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
6	ペタルズダンス	武藤	実28.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／182日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山41R 5着/16頭+0.6秒 11/16 5東京44R 11着/16頭+1.7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 8.0着 (不振) △ ローテーション 182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 2.9% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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。
7	ラブトゥエニイワン	岩田康	実27.8	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.7着と低調／175日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山65R 13着/18頭+1.7秒 02/21 1東京75R 11着/14頭+1.6秒 11/02 4東京115R 8着/9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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 175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 1.8% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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。
8	ペルシアーノ	▲佐藤	実84.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京104R 14着/18頭+1.4秒 05/10 2東京63R 5着/18頭+0.2秒 04/11 3中山56R 15着/18頭+1.2秒 02/14 1東京55R 9着/16頭+0.9秒 01/24 1中山83R 5着/16頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14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) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (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。
9	ユイノサダハル	江田照	実9.8	△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0%と苦戦傾向／106日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京93R 7着/13頭+2.1秒 05/09 2東京52R 2着/11頭+0.1秒 04/18 3中山72R 6着/11頭+0.7秒 03/29 3中山23R 3着/15頭+0.8秒 02/08 1小倉61R 8着/16頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 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 5.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 106日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 10.2%) ※ 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。
10	コーリンクレア	石橋脩	実26.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（92日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京81R 10着/16頭+2.4秒 05/02 2東京32R 4着/14頭+1.5秒 04/18 3中山73R 9着/14頭+1.6秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 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 6.0着 △ ローテーション 92日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.6% (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。
11	ルシアージュ	三浦	実5.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（98日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京124R 5着/18頭+0.8秒 05/17 2東京84R 6着/17頭+0.4秒 04/11 1福島15R 6着/16頭+0.8秒 01/04 1中山16R 6着/17頭+0.3秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 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 △ ローテーション 98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 20.4% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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	ホウオウロレンシア	菊沢	実16.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／前走3着／106日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京91R 3着/15頭+0.4秒 05/02 2東京31R 5着/16頭+0.9秒 04/18 3中山75R 16着/16頭+2.4秒 03/21 1中京34R 14着/18頭+1.5秒 11/30 5東京86R 6着/12頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 8.0着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.6% (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。
13	アルティソナンテ	原	実47.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（140日ぶりの実戦）
前5走 04/19 1福島42R 7着/15頭+2.4秒 12/20 5中山52R 12着/16頭+2.5秒 10/26 4新潟41R 2着/13頭+0.1秒 08/31 3新潟45R 7着/12頭+1.2秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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 7.0着 (不振) △ ローテーション 140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 1.3% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
14	オートカリテ	ミシェル	実17.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／126日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟21R 2着/16頭+0.1秒 04/11 1福島15R 4着/16頭+0.4秒 12/20 5中山55R 7着/17頭+1.6秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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 4.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 126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 6.6% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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。
15	イサチルクイーン	木幡初	実6.9	▲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0%と苦戦傾向／231日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山72R 5着/16頭+1.4秒 01/05 1中山22R 2着/16頭+0.6秒 12/06 5中山12R 3着/13頭+0.2秒 09/27 4中山84R 6着/16頭+2.0秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 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 3.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 231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 12.0% (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。

AIの本命

AI評価1位

トルネードアイル

騎手北村友

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-42%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11ルシアージュ

5.4倍

EV +9%

▲15イサチルクイーン

6.9倍

EV -17%

出走馬全15頭

◎4

トルネードアイル

北村友

2.0倍

-42%

›

○11

ルシアージュ

三浦

5.4倍

+9%

›

▲15

イサチルクイーン

木幡初

6.9倍

-17%

›

△9

ユイノサダハル

江田照

9.8倍

-32%

›

△12

ホウオウロレンシア

菊沢

16.3倍

+7%

›

△14

オートカリテ

ミシェル

17.5倍

+15%

›

▽2

マイネルトレマーズ

嶋田

17.6倍

-11%

›

▽10

コーリンクレア

石橋脩

26.1倍

+18%

›

▽6

ペタルズダンス

武藤

28.2倍

-19%

›

×7

ラブトゥエニイワン

岩田康

27.8倍

-50%

›

▽13

アルティソナンテ

原

47.0倍

-37%

›

▽8

ペルシアーノ

▲佐藤

84.1倍

-30%

›

▽5

ソナタムーンライト

木幡巧

333.7倍

+175%

›

▽1

セレスティアハート

▲水沼

99.6倍

+69%

›

▽3

ピクシーゲイル

木幡育

107.1倍

+197%

›

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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