中山 7R 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

7R 中山競馬場　発走 13:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウインスターリング	ミシェル	実31.4	B▽ A▽勝率7% EV+106% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調／99日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京112R 15着/16頭+2.9秒 05/17 2東京85R 8着/11頭+1.0秒 04/11 1福島15R 9着/16頭+1.4秒 10/26 4東京95R 12着/16頭+1.8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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.6% / 期待値 +106% ※ 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	セキテイリノ	江田照	実7.5	B○ A○勝率14% EV+2% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（266日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山43R 6着/18頭+1.9秒 11/24 5東京63R 2着/16頭+0.4秒 10/05 4東京22R 2着/11頭+0.4秒 08/02 2新潟34R 3着/12頭+0.6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 3.3着 △ ローテーション 266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 11.4% (オッズ暗示: 13.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.7% / 期待値 +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。
3	ラクシオンデクラ	△石神道	実96.3	B× A▽勝率1% EV-43% 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／134日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島56R 10着/15頭+3.2秒 03/07 2中山35R 13着/18頭+1.8秒 12/27 5中山74R 8着/18頭+0.6秒 10/13 4東京55R 13着/13頭+2.0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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 134日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (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 17位 / 勝率 0.6% / 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	ジェイエルグリーン	原	実106.3	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走平均9.3着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 05/10 2東京61R 10着/16頭+1.5秒 05/02 2東京31R 10着/16頭+1.9秒 03/28 3中山11R 8着/16頭+1.4秒 02/28 2中山12R 5着/15頭+4.1秒 01/25 1中山92R 13着/14頭+4.4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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 119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 16位 / 勝率 0.6% / 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。
5	カテドラルクォーツ	岩田康	実99.2	B× A▽勝率1% EV-31% 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／98日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京122R 15着/16頭+3.3秒 05/03 2東京44R 13着/18頭+1.3秒 02/28 1小倉112R 9着/18頭+0.6秒 12/27 5阪神74R 9着/15頭+1.1秒 11/15 5東京33R 6着/14頭+1.1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 12.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15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) -53% (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 14位 / 勝率 0.6% / 期待値 -31% ※ 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	マイネルオラクル	柴田大	実39.2	B▽ A×勝率1% EV-53% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調／208日ぶりの実戦）
前5走 02/10 1東京46R 11着/18頭+1.5秒 01/11 1中山46R 14着/17頭+1.3秒 10/05 4東京25R 11着/15頭+2.5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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 208日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.2% / 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。
7	ジャストマイウェイ	内田博	実62.0	B▽ A▽勝率1% EV-26% 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走平均11.3着と低調／99日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京115R 8着/16頭+0.6秒 03/01 1小倉122R 13着/16頭+1.2秒 01/12 1中山52R 13着/16頭+3.4秒 12/14 5中山43R 4着/18頭+1.5秒 10/11 4東京31R 5着/10頭+0.7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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 99日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.2% / 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	ブラッキッシュ	ルメール	実1.4	B◎ A◎勝率38% EV-46% 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2.5着と安定／前走3着／133日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京25R 3着/18頭+0.4秒 12/13 5中山35R 2着/13頭+0.4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 2.5着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 60.3% (オッズ暗示: 71.4%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 38.1% / 期待値 -47% ※ 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	クリスタルドレス	杉原	実16.0	B▲ A△勝率7% EV+16% 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0%と苦戦傾向／前走3着／99日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京112R 3着/16頭+0.5秒 05/17 2東京85R 2着/11頭+0.2秒 03/07 2中山35R 11着/18頭+1.4秒 02/10 1東京46R 12着/18頭+1.8秒 01/25 1中山912R 11着/16頭+2.3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 5.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 99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 4.7% (オッズ暗示: 6.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.3% / 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。
10	シホノグラツィア	団野	実36.2	B▽ A▽勝率4% EV+49% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（392日ぶりの実戦）
前5走 08/10 2新潟62R 6着/12頭+1.1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 392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 2.0% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.1% / 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。
11	エラガバリウム	津村	実11.9	B△ A▲勝率9% EV+13% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 2回7日新潟12R 5着/18頭 2回2日新潟12R 6着/15頭 ― ― ―
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 5.5着 × 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 4.7% (オッズ暗示: 8.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.5% / 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。
12	ディエスルージュ	木幡巧	実34.0	B▽ A▽勝率2% EV-35% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.5着と低調／196日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1小倉105R 13着/13頭+4.1秒 01/31 2京都15R 4着/15頭+0.6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 8.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 196日休養明け × 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 1.5% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.9% / 期待値 -35% ※ 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	サンクレゾン	北村友	実24.8	B△ A△勝率7% EV+63% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 4.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.6% / 期待値 +63% ※ 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	ピグマリオン	嶋田	実103.3	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走平均11.7着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟43R 13着/15頭+5.5秒 03/28 3中山12R 8着/16頭+1.9秒 03/14 2中山53R 14着/16頭+2.5秒 01/24 1中山83R 7着/16頭+1.4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 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 119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 0.6% / 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。
15	ワイズファミリア	丸田	実21.3	B△ A△勝率7% EV+47% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（91日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山712R 4着/16頭+0.3秒 12/21 5中山67R 2着/16頭+0.7秒 11/23 5東京53R 3着/17頭+0.6秒 11/02 4東京114R 2着/16頭+0.2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 4.0着 △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 4.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.9% / 期待値 +47% ※ 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	ブリックアブラック	△石田	実57.7	B▽ A▽勝率1% EV-31% 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／106日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都95R 9着/14頭+1.3秒 05/03 1新潟23R 10着/14頭+3.0秒 02/22 1小倉105R 8着/13頭+1.7秒 02/07 1小倉56R 9着/18頭+1.5秒 01/24 1小倉12R 12着/16頭+2.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 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) △ ローテーション 106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 1.5% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.2% / 期待値 -31% ※ 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。
17	ソフィア	木幡初	実101.6	B× A▽勝率1% EV-43% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調／106日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟76R 14着/15頭+7.4秒 05/03 1新潟21R 8着/16頭+0.6秒 12/28 5中山86R 11着/18頭+1.3秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 106日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (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 18位 / 勝率 0.6% / 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。
18	ハルノアメ	▲佐藤	実64.7	B▽ A▽勝率1% EV-22% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／133日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京25R 8着/18頭+0.5秒 02/15 1東京62R 8着/13頭+1.9秒 01/24 1中山82R 10着/16頭+2.8秒 12/27 5中山74R 6着/18頭+0.5秒 10/18 4東京65R 12着/16頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 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 8.7着 (不振) △ ローテーション 133日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.2% / 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。

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 ◎

ブラッキッシュ

騎手ルメール

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-15%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○2セキテイリノ

7.5倍

EV -14%

▲A:△9クリスタルドレス

16.0倍

EV -24%

出走馬全18頭

◎A:◎8

ブラッキッシュ

ルメール

1.4倍

-15%

›

○A:○2

セキテイリノ

江田照

7.5倍

-14%

›

▲A:△9

クリスタルドレス

杉原

16.0倍

-24%

›

△A:△15

ワイズファミリア

丸田

21.3倍

+0%

›

△A:▲11

エラガバリウム

津村

11.9倍

-44%

›

△A:△13

サンクレゾン

北村友

24.8倍

-22%

›

▽A:▽1

ウインスターリング

ミシェル

31.4倍

-20%

›

▽A:▽10

シホノグラツィア

団野

36.2倍

-29%

›

▽A:▽12

ディエスルージュ

木幡巧

34.0倍

-49%

›

▽A:×6

マイネルオラクル

柴田大

39.2倍

-41%

›

▽A:▽16

ブリックアブラック

△石田

57.7倍

-13%

›

▽A:▽7

ジャストマイウェイ

内田博

62.0倍

-47%

›

▽A:▽18

ハルノアメ

▲佐藤

64.7倍

-45%

›

×A:▽5

カテドラルクォーツ

岩田康

99.2倍

-52%

›

×A:▽14

ピグマリオン

嶋田

103.3倍

-51%

›

×A:▽3

ラクシオンデクラ

△石神道

96.3倍

-56%

›

×A:▽4

ジェイエルグリーン

原

106.3倍

-55%

›

×A:▽17

ソフィア

木幡初

101.6倍

-61%

›

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

7R 中山競馬場　発走 13:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウインスターリング	ミシェル	実31.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調／99日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京112R 15着/16頭+2.9秒 05/17 2東京85R 8着/11頭+1.0秒 04/11 1福島15R 9着/16頭+1.4秒 10/26 4東京95R 12着/16頭+1.8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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15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) +106% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (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。
2	セキテイリノ	江田照	実7.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（266日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山43R 6着/18頭+1.9秒 11/24 5東京63R 2着/16頭+0.4秒 10/05 4東京22R 2着/11頭+0.4秒 08/02 2新潟34R 3着/12頭+0.6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 3.3着 △ ローテーション 266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 13.7% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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	ラクシオンデクラ	△石神道	実96.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／134日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島56R 10着/15頭+3.2秒 03/07 2中山35R 13着/18頭+1.8秒 12/27 5中山74R 8着/18頭+0.6秒 10/13 4東京55R 13着/13頭+2.0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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 134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 0.6% (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。
4	ジェイエルグリーン	原	実106.3	▽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走平均9.3着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 05/10 2東京61R 10着/16頭+1.5秒 05/02 2東京31R 10着/16頭+1.9秒 03/28 3中山11R 8着/16頭+1.4秒 02/28 2中山12R 5着/15頭+4.1秒 01/25 1中山92R 13着/14頭+4.4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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 119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 0.6% (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。
5	カテドラルクォーツ	岩田康	実99.2	▽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／98日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京122R 15着/16頭+3.3秒 05/03 2東京44R 13着/18頭+1.3秒 02/28 1小倉112R 9着/18頭+0.6秒 12/27 5阪神74R 9着/15頭+1.1秒 11/15 5東京33R 6着/14頭+1.1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 12.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (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。
6	マイネルオラクル	柴田大	実39.2	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調／208日ぶりの実戦）
前5走 02/10 1東京46R 11着/18頭+1.5秒 01/11 1中山46R 14着/17頭+1.3秒 10/05 4東京25R 11着/15頭+2.5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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 208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 1.2% (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。
7	ジャストマイウェイ	内田博	実62.0	▽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／直近3走平均11.3着と低調／99日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京115R 8着/16頭+0.6秒 03/01 1小倉122R 13着/16頭+1.2秒 01/12 1中山52R 13着/16頭+3.4秒 12/14 5中山43R 4着/18頭+1.5秒 10/11 4東京31R 5着/10頭+0.7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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 99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 1.2% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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	ブラッキッシュ	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走平均2.5着と安定／前走3着／133日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京25R 3着/18頭+0.4秒 12/13 5中山35R 2着/13頭+0.4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 2.5着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 133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 38.1% (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。
9	クリスタルドレス	杉原	実16.0	△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0%と苦戦傾向／前走3着／99日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京112R 3着/16頭+0.5秒 05/17 2東京85R 2着/11頭+0.2秒 03/07 2中山35R 11着/18頭+1.4秒 02/10 1東京46R 12着/18頭+1.8秒 01/25 1中山912R 11着/16頭+2.3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 5.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 99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 7.3% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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	シホノグラツィア	団野	実36.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（392日ぶりの実戦）
前5走 08/10 2新潟62R 6着/12頭+1.1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 392日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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	エラガバリウム	津村	実11.9	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 2回7日新潟12R 5着/18頭 2回2日新潟12R 6着/15頭 ― ― ―
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 5.5着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 8.4%) ※ 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。
12	ディエスルージュ	木幡巧	実34.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.5着と低調／196日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1小倉105R 13着/13頭+4.1秒 01/31 2京都15R 4着/15頭+0.6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 8.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 196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 1.9% (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。
13	サンクレゾン	北村友	実24.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +63% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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。
14	ピグマリオン	嶋田	実103.3	▽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走平均11.7着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟43R 13着/15頭+5.5秒 03/28 3中山12R 8着/16頭+1.9秒 03/14 2中山53R 14着/16頭+2.5秒 01/24 1中山83R 7着/16頭+1.4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 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 119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 0.6% (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。
15	ワイズファミリア	丸田	実21.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（91日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山712R 4着/16頭+0.3秒 12/21 5中山67R 2着/16頭+0.7秒 11/23 5東京53R 3着/17頭+0.6秒 11/02 4東京114R 2着/16頭+0.2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 4.0着 △ ローテーション 91日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 6.9% (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。
16	ブリックアブラック	△石田	実57.7	▽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／106日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都95R 9着/14頭+1.3秒 05/03 1新潟23R 10着/14頭+3.0秒 02/22 1小倉105R 8着/13頭+1.7秒 02/07 1小倉56R 9着/18頭+1.5秒 01/24 1小倉12R 12着/16頭+2.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 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) △ ローテーション 106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 1.2% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
17	ソフィア	木幡初	実101.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調／106日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟76R 14着/15頭+7.4秒 05/03 1新潟21R 8着/16頭+0.6秒 12/28 5中山86R 11着/18頭+1.3秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 106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 0.6% (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。
18	ハルノアメ	▲佐藤	実64.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／133日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京25R 8着/18頭+0.5秒 02/15 1東京62R 8着/13頭+1.9秒 01/24 1中山82R 10着/16頭+2.8秒 12/27 5中山74R 6着/18頭+0.5秒 10/18 4東京65R 12着/16頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 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 8.7着 (不振) △ ローテーション 133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 1.2% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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

ブラッキッシュ

騎手ルメール

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-46%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2セキテイリノ

7.5倍

EV +2%

▲11エラガバリウム

11.9倍

EV +13%

出走馬全18頭

◎8

ブラッキッシュ

ルメール

1.4倍

-46%

›

○2

セキテイリノ

江田照

7.5倍

+2%

›

▲11

エラガバリウム

津村

11.9倍

+13%

›

△9

クリスタルドレス

杉原

16.0倍

+16%

›

△15

ワイズファミリア

丸田

21.3倍

+47%

›

△13

サンクレゾン

北村友

24.8倍

+63%

›

▽1

ウインスターリング

ミシェル

31.4倍

+106%

›

▽10

シホノグラツィア

団野

36.2倍

+49%

›

▽12

ディエスルージュ

木幡巧

34.0倍

-35%

›

×6

マイネルオラクル

柴田大

39.2倍

-53%

›

▽16

ブリックアブラック

△石田

57.7倍

-31%

›

▽7

ジャストマイウェイ

内田博

62.0倍

-26%

›

▽18

ハルノアメ

▲佐藤

64.7倍

-22%

›

▽5

カテドラルクォーツ

岩田康

99.2倍

-31%

›

▽14

ピグマリオン

嶋田

103.3倍

-36%

›

▽4

ジェイエルグリーン

原

106.3倍

-36%

›

▽3

ラクシオンデクラ

△石神道

96.3倍

-43%

›

▽17

ソフィア

木幡初

101.6倍

-43%

›

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