中山 8R 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

8R 中山競馬場　発走 14:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジーティーブラック	菊沢	実11.6	B△ A△勝率8% EV-6% 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／134日ぶりの実戦）
前5走 04/25 2東京16R 10着/16頭+2.0秒 02/28 2中山19R 6着/8頭+1.4秒 02/10 1東京42R 1着/13頭勝利 01/17 1中山63R 5着/16頭+0.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 8.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.0% / 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。
2	ノーウェアマン	津村	実7.8	B○ A▲勝率11% EV-10% 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10.0着と低調／141日ぶりの実戦）
前5走 04/18 1福島39R 9着/9頭+2.6秒 03/22 2中山87R 6着/8頭+1.3秒 12/27 5中山711R 15着/16頭+1.8秒 10/25 4東京83R 1着/9頭勝利 10/19 4東京72R 6着/8頭+3.0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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 141日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.6% (オッズ暗示: 12.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.5% / 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。
3	アイビーチーキー	▲上里	実18.4	B▽ A▽勝率6% EV+7% 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／前走勝利の勢い／105日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟83R 1着/10頭勝利 05/10 1新潟43R 2着/15頭+0.1秒 04/19 1福島44R 2着/15頭+0.2秒 02/21 1東京74R 4着/16頭+0.5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 105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 3.8% (オッズ暗示: 5.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.8% / 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。
4	モヴレクス	丸山	実182.7	B▽ A▽勝率0% EV-1% 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／203日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉88R 4着/15頭+1.0秒 01/24 1小倉18R 4着/7頭+1.0秒 01/11 1中山47R 10着/16頭+1.9秒 11/23 5東京57R 9着/16頭+1.5秒 10/25 4新潟38R 8着/14頭+2.1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 6.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 203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 0.4% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.5% / 期待値 -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。
5	エコロストーム	△石神道	実86.1	B× A▽勝率1% EV-13% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（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／91日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都67R 6着/12頭+1.4秒 03/14 2中山51R 1着/15頭勝利 03/01 2中山22R 5着/16頭+1.5秒 01/25 1中山92R 3着/14頭+1.0秒 01/10 1中山34R 4着/12頭+0.1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 14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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.0% / 期待値 -14% ※ 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	タケルムサシ	団野	実13.5	B▽ A▽勝率6% EV-17% 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／106日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京96R 8着/14頭+1.9秒 04/25 2東京16R 3着/16頭+0.7秒 03/15 2中山62R 1着/16頭勝利 02/22 1東京82R 5着/13頭+2.0秒 02/10 1東京42R 2着/13頭+0.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 106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 4.9% (オッズ暗示: 7.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.1% / 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。
7	ストーリーオブラブ	江田照	実28.5	B▽ A▽勝率2% EV-38% 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／140日ぶりの実戦）
前5走 04/19 3中山81R 6着/12頭+1.1秒 04/04 3中山36R 4着/13頭+0.8秒 03/21 2中山74R 6着/13頭+1.5秒 11/16 5東京44R 13着/16頭+1.9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 5.3着 × 当競馬場適性 3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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.2% / 期待値 -39% ※ 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	ガーデンカメリア	△石田	実45.5	B× A×勝率1% EV-54% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（106日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都97R 9着/16頭+2.0秒 05/09 3京都57R 2着/11頭+0.1秒 04/26 3京都28R 10着/15頭+2.2秒 03/15 1中京27R 5着/15頭+0.6秒 03/01 1小倉1212R 3着/16頭+1.0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 7.0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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 2.2%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.0% / 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	ボニープリンス	三浦	実9.4	B△ A△勝率8% EV-20% 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33%と好調／前走勝利の勢い／106日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京95R 1着/17頭勝利 12/07 5中山22R 6着/16頭+0.3秒 10/11 4東京35R 4着/14頭+0.2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 106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 8.0% (オッズ暗示: 10.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.4% / 期待値 -21% ※ 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	ユキノグラス	大野	実75.1	B× A▽勝率1% EV-24% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率50%と好調／126日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京46R 11着/16頭+0.9秒 01/31 1東京14R 1着/16頭勝利 ― ― ―
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戦の調子勝率 50% (絶好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 126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 0.5% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.0% / 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。
11	シンギュラリティ	ミシェル	実38.1	B▽ A▽勝率2% EV-38% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 3回2日東京3R 1着/16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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 1.6% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.6% / 期待値 -39% ※ 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	ソニックキャット	岩田康	実39.9	B▽ A▽勝率2% EV-36% 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／前走勝利の勢い／120日ぶりの実戦）
前5走 05/09 2東京52R 1着/11頭勝利 01/12 1中山53R 7着/16頭+1.4秒 12/28 5中山82R 4着/16頭+0.8秒 08/23 3新潟11R 4着/6頭+0.7秒 07/27 2新潟23R 7着/9頭+1.5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 120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 1.6% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.6% / 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。
13	カフェシューター	ルメール	実2.6	B◎ A◎勝率32% EV-16% 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100%と好調／前走勝利の勢い／134日ぶりの実戦）
前5走 04/25 2東京12R 1着/16頭勝利 ― ― ― ―
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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 134日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 32.8% (オッズ暗示: 38.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 32.1% / 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。
14	ラヴアンドライク	原	実5.4	B▲ A○勝率14% EV-26% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（259日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中山68R 4着/15頭+0.4秒 11/23 5東京56R 4着/16頭+0.3秒 10/11 4東京38R 7着/16頭+1.2秒 07/20 2福島812R 2着/15頭+0.3秒 06/22 3東京67R 3着/16頭+0.1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 5.0着 △ ローテーション 259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 11.9% (オッズ暗示: 18.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.6% / 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。
15	メトロポリターナ	丸田	実98.6	B× A▽勝率0% EV-28% 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8.0着と低調／127日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟17R 5着/15頭+0.6秒 04/19 1福島48R 9着/15頭+2.0秒 03/29 3中山27R 10着/15頭+1.5秒 03/15 2中山66R 5着/16頭+1.5秒 01/25 1中山96R 6着/15頭+0.8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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 127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: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.5% / 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。
16	メディチパワー	木幡巧	実10.7	B△ A△勝率6% EV-34% 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／106日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京96R 4着/14頭+0.9秒 04/18 3中山74R 1着/13頭勝利 04/04 3中山36R 2着/13頭+0.5秒 03/14 2中山54R 4着/16頭+2.4秒 12/13 5中山34R 6着/16頭+1.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 106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 6.1% (オッズ暗示: 9.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.1% / 期待値 -34% ※ 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 ◎

カフェシューター

騎手ルメール

単勝オッズ

2.6倍

AI期待値

-14%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲2ノーウェアマン

7.8倍

EV +29%

▲A:○14ラヴアンドライク

5.4倍

EV -35%

出走馬全16頭

◎A:◎13

カフェシューター

ルメール

2.6倍

-14%

›

○A:▲2

ノーウェアマン

津村

7.8倍

+29%

›

▲A:○14

ラヴアンドライク

原

5.4倍

-35%

›

△A:△9

ボニープリンス

三浦

9.4倍

-25%

›

△A:△1

ジーティーブラック

菊沢

11.6倍

-7%

›

△A:△16

メディチパワー

木幡巧

10.7倍

-34%

›

▽A:▽6

タケルムサシ

団野

13.5倍

-33%

›

▽A:▽3

アイビーチーキー

▲上里

18.4倍

-29%

›

▽A:▽7

ストーリーオブラブ

江田照

28.5倍

-24%

›

▽A:▽11

シンギュラリティ

ミシェル

38.1倍

-40%

›

▽A:▽12

ソニックキャット

岩田康

39.9倍

-37%

›

×A:×8

ガーデンカメリア

△石田

45.5倍

-60%

›

×A:▽10

ユキノグラス

大野

75.1倍

-64%

›

×A:▽5

エコロストーム

△石神道

86.1倍

-59%

›

×A:▽15

メトロポリターナ

丸田

98.6倍

-56%

›

▽A:▽4

モヴレクス

丸山

182.7倍

-28%

›

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

8R 中山競馬場　発走 14:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジーティーブラック	菊沢	実11.6	△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／134日ぶりの実戦）
前5走 04/25 2東京16R 10着/16頭+2.0秒 02/28 2中山19R 6着/8頭+1.4秒 02/10 1東京42R 1着/13頭勝利 01/17 1中山63R 5着/16頭+0.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 8.6%) ※ 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	ノーウェアマン	津村	実7.8	▲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10.0着と低調／141日ぶりの実戦）
前5走 04/18 1福島39R 9着/9頭+2.6秒 03/22 2中山87R 6着/8頭+1.3秒 12/27 5中山711R 15着/16頭+1.8秒 10/25 4東京83R 1着/9頭勝利 10/19 4東京72R 6着/8頭+3.0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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 141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 11.5% (オッズ暗示: 12.8%) ※ 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	アイビーチーキー	▲上里	実18.4	▽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／前走勝利の勢い／105日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟83R 1着/10頭勝利 05/10 1新潟43R 2着/15頭+0.1秒 04/19 1福島44R 2着/15頭+0.2秒 02/21 1東京74R 4着/16頭+0.5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 105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 5.8% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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。
4	モヴレクス	丸山	実182.7	▽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／203日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉88R 4着/15頭+1.0秒 01/24 1小倉18R 4着/7頭+1.0秒 01/11 1中山47R 10着/16頭+1.9秒 11/23 5東京57R 9着/16頭+1.5秒 10/25 4新潟38R 8着/14頭+2.1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 6.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 203日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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	エコロストーム	△石神道	実86.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（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／91日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都67R 6着/12頭+1.4秒 03/14 2中山51R 1着/15頭勝利 03/01 2中山22R 5着/16頭+1.5秒 01/25 1中山92R 3着/14頭+1.0秒 01/10 1中山34R 4着/12頭+0.1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 14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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (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。
6	タケルムサシ	団野	実13.5	▽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／106日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京96R 8着/14頭+1.9秒 04/25 2東京16R 3着/16頭+0.7秒 03/15 2中山62R 1着/16頭勝利 02/22 1東京82R 5着/13頭+2.0秒 02/10 1東京42R 2着/13頭+0.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 106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 6.1% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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。
7	ストーリーオブラブ	江田照	実28.5	▽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／140日ぶりの実戦）
前5走 04/19 3中山81R 6着/12頭+1.1秒 04/04 3中山36R 4着/13頭+0.8秒 03/21 2中山74R 6着/13頭+1.5秒 11/16 5東京44R 13着/16頭+1.9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 5.3着 × 当競馬場適性 3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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (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。
8	ガーデンカメリア	△石田	実45.5	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（106日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都97R 9着/16頭+2.0秒 05/09 3京都57R 2着/11頭+0.1秒 04/26 3京都28R 10着/15頭+2.2秒 03/15 1中京27R 5着/15頭+0.6秒 03/01 1小倉1212R 3着/16頭+1.0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 7.0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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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	ボニープリンス	三浦	実9.4	△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33%と好調／前走勝利の勢い／106日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京95R 1着/17頭勝利 12/07 5中山22R 6着/16頭+0.3秒 10/11 4東京35R 4着/14頭+0.2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 106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 8.4% (オッズ暗示: 10.6%) ※ 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。
10	ユキノグラス	大野	実75.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率50%と好調／126日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京46R 11着/16頭+0.9秒 01/31 1東京14R 1着/16頭勝利 ― ― ―
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戦の調子勝率 50% (絶好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 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 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。
11	シンギュラリティ	ミシェル	実38.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 3回2日東京3R 1着/16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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (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。
12	ソニックキャット	岩田康	実39.9	▽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／前走勝利の勢い／120日ぶりの実戦）
前5走 05/09 2東京52R 1着/11頭勝利 01/12 1中山53R 7着/16頭+1.4秒 12/28 5中山82R 4着/16頭+0.8秒 08/23 3新潟11R 4着/6頭+0.7秒 07/27 2新潟23R 7着/9頭+1.5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 120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 1.6% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
13	カフェシューター	ルメール	実2.6	◎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（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／134日ぶりの実戦）
前5走 04/25 2東京12R 1着/16頭勝利 ― ― ― ―
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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 134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 32.1% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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。
14	ラヴアンドライク	原	実5.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（259日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中山68R 4着/15頭+0.4秒 11/23 5東京56R 4着/16頭+0.3秒 10/11 4東京38R 7着/16頭+1.2秒 07/20 2福島812R 2着/15頭+0.3秒 06/22 3東京67R 3着/16頭+0.1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 5.0着 △ ローテーション 259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 13.6% (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。
15	メトロポリターナ	丸田	実98.6	▽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8.0着と低調／127日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟17R 5着/15頭+0.6秒 04/19 1福島48R 9着/15頭+2.0秒 03/29 3中山27R 10着/15頭+1.5秒 03/15 2中山66R 5着/16頭+1.5秒 01/25 1中山96R 6着/15頭+0.8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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 127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 0.5% (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。
16	メディチパワー	木幡巧	実10.7	△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／106日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京96R 4着/14頭+0.9秒 04/18 3中山74R 1着/13頭勝利 04/04 3中山36R 2着/13頭+0.5秒 03/14 2中山54R 4着/16頭+2.4秒 12/13 5中山34R 6着/16頭+1.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 106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 6.1% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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

カフェシューター

騎手ルメール

単勝オッズ

2.6倍

AI期待値

-16%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○14ラヴアンドライク

5.4倍

EV -26%

▲2ノーウェアマン

7.8倍

EV -10%

出走馬全16頭

◎13

カフェシューター

ルメール

2.6倍

-16%

›

○14

ラヴアンドライク

原

5.4倍

-26%

›

▲2

ノーウェアマン

津村

7.8倍

-10%

›

△9

ボニープリンス

三浦

9.4倍

-20%

›

△1

ジーティーブラック

菊沢

11.6倍

-6%

›

△16

メディチパワー

木幡巧

10.7倍

-34%

›

▽6

タケルムサシ

団野

13.5倍

-17%

›

▽3

アイビーチーキー

▲上里

18.4倍

+7%

›

▽7

ストーリーオブラブ

江田照

28.5倍

-38%

›

▽11

シンギュラリティ

ミシェル

38.1倍

-38%

›

▽12

ソニックキャット

岩田康

39.9倍

-36%

›

×8

ガーデンカメリア

△石田

45.5倍

-54%

›

▽10

ユキノグラス

大野

75.1倍

-24%

›

▽5

エコロストーム

△石神道

86.1倍

-13%

›

▽15

メトロポリターナ

丸田

98.6倍

-28%

›

▽4

モヴレクス

丸山

182.7倍

-1%

›

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

両モデルとも見送り

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項