中山 9R 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

9R 中山競馬場　発走 14:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ホープエトワール	菅原隆	実111.5	B▽ A▽勝率1% EV+16% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.0着と低調）
前5走 2回7日福島10R 15着/15頭 ― ― ― ―
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 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 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 0.5% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.1% / 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。
2	キョウエイカンフ推奨	石橋脩	実10.4	B▲ A▲勝率9% EV-9% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走平均3.0着と安定／当競馬場で勝率18%と相性良／前走3着で力を示す）
前5走 01/12 1中山412R 3着/16頭+0.3秒 01/12 1中山412R 3着/16頭+0.3秒 01/12 1中山412R 3着/16頭+0.3秒 01/12 1中山412R 3着/16頭+0.3秒 01/12 1中山412R 3着/16頭+0.3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 3.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 132走で勝率 18% (相性良) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 602日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 9.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.7% / 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。
3	サマースイートピー	内田博	実30.8	B▽ A▽勝率6% EV+95% 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／99日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都1112R 9着/16頭+0.5秒 04/18 3中山712R 4着/13頭+0.6秒 09/27 4中山812R 6着/16頭+0.5秒 08/03 2新潟410R 1着/15頭勝利 04/26 1福島59R 16着/16頭+1.5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戦の調子平均 6.3着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 99日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +72% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.4% / 期待値 +96% ※ 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	ホウオウプレミア	岩田康	実14.8	B▽ A▽勝率6% EV-5% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（448日ぶりの実戦）
前5走 06/15 3東京49R 7着/10頭+0.8秒 06/15 3東京49R 7着/10頭+0.8秒 06/15 3東京49R 7着/10頭+0.8秒 06/15 3東京49R 7着/10頭+0.8秒 06/15 3東京49R 7着/10頭+0.8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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 84走で勝率 14% △ ローテーション 448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 5.6% (オッズ暗示: 6.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.4% / 期待値 -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。
5	ラヴァグロウ	丸田	実103.8	×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 05/16 3京都712R 14着/15頭+0.9秒 04/04 3中山312R 13着/16頭+2.0秒 03/14 2中山512R 15着/16頭+1.3秒 01/25 1中山98R 13着/15頭+1.7秒 01/04 1中山18R 1着/16頭勝利
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 14.0着 (不振) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 113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。
6	アスタールフナ	北村友	実4.7	B○ A○勝率15% EV-29% 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33%と適性高／直近3走平均9.0着と低調／99日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都1112R 15着/16頭+1.6秒 04/11 3中山512R 8着/16頭+0.8秒 03/29 2阪神212R 4着/16頭+0.7秒 03/01 1阪神412R 4着/16頭+0.2秒 01/11 1中山412R 10着/16頭+1.3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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.9% (オッズ暗示: 21.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.1% / 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。
7	レヴィテーション	柴田大	実100.1	B▽ A▽勝率1% EV-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／281日ぶりの実戦）
前5走 11/29 4京都78R 11着/16頭+0.7秒 10/25 4東京812R 11着/13頭+1.4秒 02/23 1東京812R 9着/14頭+1.6秒 01/05 1中山112R 7着/16頭+1.0秒 09/28 4中山812R 15着/16頭+2.6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 10.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 281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 0.5% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 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。
8	ルーフオブヘヴン	原	実8.4	B△ A△勝率8% EV-30% 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／126日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京412R 7着/13頭+1.0秒 04/11 3中山512R 2着/16頭+0.1秒 01/24 1中山87R 1着/16頭勝利 01/04 1中山18R 4着/16頭+0.1秒 09/13 4中山38R 8着/15頭+1.5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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 126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 9.1% (オッズ暗示: 11.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.3% / 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	ピコニ	木幡巧	実32.6	B▽ A▽勝率2% EV-45% 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10.3着と低調／113日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都712R 9着/15頭+0.5秒 04/25 2東京112R 12着/13頭+2.4秒 07/12 2福島58R 10着/15頭+2.0秒 06/15 3東京412R 3着/16頭+1.0秒 02/15 1東京58R 15着/16頭+4.2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戦の調子平均 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 113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 1.8% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.7% / 期待値 -46% ※ 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	モーゲンセン	津村	実10.9	B△ A△勝率6% EV-30% 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／140日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神86R 15着/15頭+2.6秒 03/22 2中山83R 8着/14頭+1.8秒 03/01 2中山23R 1着/16頭勝利 02/01 1東京21R 4着/16頭+1.2秒 01/18 1中山71R 2着/16頭+0.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 15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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 9.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.4% / 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。
11	サヨノジャンボリー	大野	実21.6	B▽ A×勝率2% EV-64% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 04/19 3中山87R 1着/13頭勝利 03/29 3中山28R 6着/16頭+0.9秒 03/08 2中山46R 5着/16頭+1.1秒 11/16 3福島48R 9着/16頭+0.5秒 10/11 4東京312R 15着/16頭+2.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 140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 5.1% (オッズ暗示: 4.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.7% / 期待値 -64% ※ 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	ジャスパーソレイユ	団野	実14.4	B▽ A▽勝率6% EV-13% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.0着と低調／148日ぶりの実戦）
前5走 04/11 2阪神512R 15着/16頭+1.4秒 03/29 2阪神212R 14着/16頭+1.7秒 01/25 1中山98R 4着/15頭+0.8秒 01/04 1中山112R 2着/16頭+0.2秒 12/07 5中山28R 2着/16頭+0.2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 11.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 148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 5.6% (オッズ暗示: 6.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.0% / 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。
13	キタノライブリー	木幡初	実19.1	B▽ A▽勝率4% EV-31% 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／148日ぶりの実戦）
前5走 04/11 2阪神512R 9着/16頭+0.8秒 03/15 1阪神812R 13着/13頭+1.5秒 02/10 1東京412R 1着/16頭勝利 09/07 4中山27R 1着/16頭勝利 08/24 3新潟24R 2着/15頭+0.6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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ ローテーション 148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 3.0% (オッズ暗示: 5.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 3.6% / 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。
14	イノキ	菊沢	実12.6	B△ A△勝率8% EV+4% 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／147日ぶりの実戦）
前5走 04/12 1福島210R 6着/16頭+0.5秒 04/05 3中山48R 1着/16頭勝利 01/05 1中山212R 11着/16頭+0.9秒 12/14 5中京43R 5着/16頭+1.5秒 11/24 3福島67R 3着/16頭+0.3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 147日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 7.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.3% / 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	サードウインド	ミシェル	実41.8	B▽ A×勝率1% EV-56% 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／147日ぶりの実戦）
前5走 04/12 1福島210R 5着/16頭+0.3秒 01/25 1中山98R 10着/15頭+1.3秒 11/22 3福島510R 11着/16頭+1.4秒 09/07 2札幌66R 1着/12頭勝利 08/09 1札幌57R 3着/12頭+0.4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 8.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 147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 1.8% (オッズ暗示: 2.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.0% / 期待値 -57% ※ 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	ドントゥザムーン	三浦	実3.2	B◎ A◎勝率26% 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0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／99日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京119R 4着/16頭+0.1秒 05/16 2東京710R 5着/12頭+0.6秒 01/11 1中山412R 15着/16頭+3.2秒 12/20 5中山512R 4着/16頭+0.4秒 11/30 5東京810R 2着/16頭+0.3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 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 99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 18.9% (オッズ暗示: 31.2%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 25.6% / 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。

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 ◎

ドントゥザムーン

騎手三浦

単勝オッズ

3.2倍

AI期待値

-39%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○6アスタールフナ

4.7倍

EV -11%

▲A:▲2キョウエイカンフ

10.4倍

EV -3%

出走馬全16頭

◎A:◎16

ドントゥザムーン

三浦

3.2倍

-39%

›

○A:○6

アスタールフナ

北村友

4.7倍

-11%

›

▲A:▲2

キョウエイカンフ

石橋脩

10.4倍

-3%

›

△A:△8

ルーフオブヘヴン

原

8.4倍

-23%

›

△A:△14

イノキ

菊沢

12.6倍

+14%

›

△A:△10

モーゲンセン

津村

10.9倍

-38%

›

▽A:▽3

サマースイートピー

内田博

30.8倍

+72%

›

▽A:▽12

ジャスパーソレイユ

団野

14.4倍

-19%

›

▽A:▽4

ホウオウプレミア

岩田康

14.8倍

-17%

›

▽A:×11

サヨノジャンボリー

大野

21.6倍

+9%

›

▽A:▽13

キタノライブリー

木幡初

19.1倍

-42%

›

▽A:▽9

ピコニ

木幡巧

32.6倍

-41%

›

▽A:×15

サードウインド

ミシェル

41.8倍

-25%

›

▽A:▽7

レヴィテーション

柴田大

100.1倍

-46%

›

▽A:▽1

ホープエトワール

菅原隆

111.5倍

-48%

›

×5

ラヴァグロウ

丸田

103.8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

A. 現行モデル (binary)

見送り

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 2 キョウエイカンフ実10.4倍期待値 -3% 推奨 10.8〜30.0倍 ¥100 不的中

※ オッズは予測時点の値です。

9R 中山競馬場　発走 14:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ホープエトワール	菅原隆	実111.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.0着と低調）
前5走 2回7日福島10R 15着/15頭 ― ― ― ―
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 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.1% (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。
2	キョウエイカンフ推奨	石橋脩	実10.4	▲詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走平均3.0着と安定／当競馬場で勝率18%と相性良／前走3着で力を示す）
前5走 01/12 1中山412R 3着/16頭+0.3秒 01/12 1中山412R 3着/16頭+0.3秒 01/12 1中山412R 3着/16頭+0.3秒 01/12 1中山412R 3着/16頭+0.3秒 01/12 1中山412R 3着/16頭+0.3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 3.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 132走で勝率 18% (相性良) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 602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 8.7% (オッズ暗示: 9.6%) ※ 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。
3	サマースイートピー	内田博	実30.8	▽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／99日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都1112R 9着/16頭+0.5秒 04/18 3中山712R 4着/13頭+0.6秒 09/27 4中山812R 6着/16頭+0.5秒 08/03 2新潟410R 1着/15頭勝利 04/26 1福島59R 16着/16頭+1.5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戦の調子平均 6.3着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 99日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +95% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (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。
4	ホウオウプレミア	岩田康	実14.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（448日ぶりの実戦）
前5走 06/15 3東京49R 7着/10頭+0.8秒 06/15 3東京49R 7着/10頭+0.8秒 06/15 3東京49R 7着/10頭+0.8秒 06/15 3東京49R 7着/10頭+0.8秒 06/15 3東京49R 7着/10頭+0.8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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 84走で勝率 14% △ ローテーション 448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 6.4% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
5	ラヴァグロウ	丸田	実103.8	×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 05/16 3京都712R 14着/15頭+0.9秒 04/04 3中山312R 13着/16頭+2.0秒 03/14 2中山512R 15着/16頭+1.3秒 01/25 1中山98R 13着/15頭+1.7秒 01/04 1中山18R 1着/16頭勝利
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 14.0着 (不振) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 113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。
6	アスタールフナ	北村友	実4.7	○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33%と適性高／直近3走平均9.0着と低調／99日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都1112R 15着/16頭+1.6秒 04/11 3中山512R 8着/16頭+0.8秒 03/29 2阪神212R 4着/16頭+0.7秒 03/01 1阪神412R 4着/16頭+0.2秒 01/11 1中山412R 10着/16頭+1.3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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.1% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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。
7	レヴィテーション	柴田大	実100.1	▽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／281日ぶりの実戦）
前5走 11/29 4京都78R 11着/16頭+0.7秒 10/25 4東京812R 11着/13頭+1.4秒 02/23 1東京812R 9着/14頭+1.6秒 01/05 1中山112R 7着/16頭+1.0秒 09/28 4中山812R 15着/16頭+2.6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 10.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 281日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (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。
8	ルーフオブヘヴン	原	実8.4	△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／126日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京412R 7着/13頭+1.0秒 04/11 3中山512R 2着/16頭+0.1秒 01/24 1中山87R 1着/16頭勝利 01/04 1中山18R 4着/16頭+0.1秒 09/13 4中山38R 8着/15頭+1.5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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 126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 8.3% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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	ピコニ	木幡巧	実32.6	▽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10.3着と低調／113日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都712R 9着/15頭+0.5秒 04/25 2東京112R 12着/13頭+2.4秒 07/12 2福島58R 10着/15頭+2.0秒 06/15 3東京412R 3着/16頭+1.0秒 02/15 1東京58R 15着/16頭+4.2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戦の調子平均 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 113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 1.7% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
10	モーゲンセン	津村	実10.9	△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／140日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神86R 15着/15頭+2.6秒 03/22 2中山83R 8着/14頭+1.8秒 03/01 2中山23R 1着/16頭勝利 02/01 1東京21R 4着/16頭+1.2秒 01/18 1中山71R 2着/16頭+0.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 15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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 9.2%) ※ 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。
11	サヨノジャンボリー	大野	実21.6	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 04/19 3中山87R 1着/13頭勝利 03/29 3中山28R 6着/16頭+0.9秒 03/08 2中山46R 5着/16頭+1.1秒 11/16 3福島48R 9着/16頭+0.5秒 10/11 4東京312R 15着/16頭+2.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 140日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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	ジャスパーソレイユ	団野	実14.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.0着と低調／148日ぶりの実戦）
前5走 04/11 2阪神512R 15着/16頭+1.4秒 03/29 2阪神212R 14着/16頭+1.7秒 01/25 1中山98R 4着/15頭+0.8秒 01/04 1中山112R 2着/16頭+0.2秒 12/07 5中山28R 2着/16頭+0.2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 11.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 148日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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	キタノライブリー	木幡初	実19.1	▽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／148日ぶりの実戦）
前5走 04/11 2阪神512R 9着/16頭+0.8秒 03/15 1阪神812R 13着/13頭+1.5秒 02/10 1東京412R 1着/16頭勝利 09/07 4中山27R 1着/16頭勝利 08/24 3新潟24R 2着/15頭+0.6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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ ローテーション 148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 3.6% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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	イノキ	菊沢	実12.6	△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／147日ぶりの実戦）
前5走 04/12 1福島210R 6着/16頭+0.5秒 04/05 3中山48R 1着/16頭勝利 01/05 1中山212R 11着/16頭+0.9秒 12/14 5中京43R 5着/16頭+1.5秒 11/24 3福島67R 3着/16頭+0.3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 147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 8.3% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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	サードウインド	ミシェル	実41.8	×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／147日ぶりの実戦）
前5走 04/12 1福島210R 5着/16頭+0.3秒 01/25 1中山98R 10着/15頭+1.3秒 11/22 3福島510R 11着/16頭+1.4秒 09/07 2札幌66R 1着/12頭勝利 08/09 1札幌57R 3着/12頭+0.4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 8.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 147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 1.0% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
16	ドントゥザムーン	三浦	実3.2	◎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8.0着と低調／99日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京119R 4着/16頭+0.1秒 05/16 2東京710R 5着/12頭+0.6秒 01/11 1中山412R 15着/16頭+3.2秒 12/20 5中山512R 4着/16頭+0.4秒 11/30 5東京810R 2着/16頭+0.3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 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 99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 25.6% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

ドントゥザムーン

騎手三浦

単勝オッズ

3.2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

○6アスタールフナ

4.7倍

EV -29%

▲2キョウエイカンフ

10.4倍

EV -9%

出走馬全16頭

◎16

ドントゥザムーン

三浦

3.2倍

-17%

›

○6

アスタールフナ

北村友

4.7倍

-29%

›

▲2

キョウエイカンフ

石橋脩

10.4倍

-9%

›

△8

ルーフオブヘヴン

原

8.4倍

-30%

›

△14

イノキ

菊沢

12.6倍

+4%

›

△10

モーゲンセン

津村

10.9倍

-30%

›

▽4

ホウオウプレミア

岩田康

14.8倍

-5%

›

▽3

サマースイートピー

内田博

30.8倍

+95%

›

▽12

ジャスパーソレイユ

団野

14.4倍

-13%

›

▽13

キタノライブリー

木幡初

19.1倍

-31%

›

×11

サヨノジャンボリー

大野

21.6倍

-64%

›

▽9

ピコニ

木幡巧

32.6倍

-45%

›

▽1

ホープエトワール

菅原隆

111.5倍

+16%

›

×15

サードウインド

ミシェル

41.8倍

-56%

›

▽7

レヴィテーション

柴田大

100.1倍

-3%

›

×5

ラヴァグロウ

丸田

103.8倍

-99%

›

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

A. 現行モデル (binary)

見送り

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 2 キョウエイカンフ実10.4倍期待値 -9% 推奨 11.5〜30.0倍 ¥100 不的中

※ オッズは予測時点の値です。

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