中山 11R 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

11R 中山競馬場　発走 15:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジワタネホ	三浦	実40.6	B× A▽勝率3% EV+15% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着／105日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟85R 2着/16頭+0.1秒 05/03 1新潟25R 3着/14頭+0.0秒 01/25 1中山95R 15着/18頭+2.2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 6.7着 ○ 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.9% / 期待値 +16% ※ 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	サムシングスイート	団野	実7.2	B△ A△勝率15% EV+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3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／127日ぶりの実戦）
前5走 05/02 2東京310R 4着/11頭+0.6秒 03/07 2中山36R 1着/18頭勝利 02/15 1東京65R 2着/16頭+0.2秒 01/17 1中山65R 2着/18頭+0.0秒 12/21 5中山63R 5着/15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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 127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 10.7% (オッズ暗示: 13.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 15.1% / 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	リアライズルミナス	津村	実5.1	B○ A○勝率17% EV-12% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／105日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京1011R 4着/18頭+0.1秒 04/26 2東京211R 3着/12頭+0.3秒 02/28 1阪神35R 1着/14頭勝利 01/10 1京都35R 4着/18頭+0.4秒 12/20 5阪神53R 2着/18頭+0.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 105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 14.1% (オッズ暗示: 19.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.1% / 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。
4	マスターソアラ	大野	実18.7	B▽ A▽勝率4% EV-22% 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50%と好調／204日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京511R 4着/16頭+0.6秒 11/15 5東京36R 1着/14頭勝利 ― ― ―
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戦の調子勝率 50% (絶好調) △ ローテーション 204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 3.2% (オッズ暗示: 5.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.1% / 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。
5	ファムクラジューズ	菊沢	実20.9	B▽ A▽勝率6% EV+15% 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67%と好調／133日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京211R 10着/12頭+1.0秒 02/21 1東京79R 1着/7頭勝利 11/30 5東京84R 1着/13頭勝利 11/01 4東京103R 5着/11頭+0.7秒 10/04 4東京15R 7着/17頭+0.6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 67% (絶好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 4.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.5% / 期待値 +16% ※ 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	アストリル	ミシェル	実11.8	B△ A△勝率9% EV+0% 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／127日ぶりの実戦）
前5走 05/02 2東京310R 5着/11頭+0.8秒 03/01 1小倉122R 1着/16頭勝利 02/07 1小倉56R 2着/18頭+0.2秒 01/25 1小倉27R 3着/18頭+0.2秒 11/15 3福島33R 2着/16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 127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 6.7% (オッズ暗示: 8.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.5% / 期待値 +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。
7	ロングトールサリー	杉原	実45.1	B× A×勝率1% EV-52% 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／105日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京1011R 11着/18頭+0.7秒 05/02 3京都39R 7着/9頭+1.2秒 02/22 1阪神25R 1着/13頭勝利 12/06 5中京15R 2着/14頭+0.2秒 11/16 4京都45R 2着/9頭+0.5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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 11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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 2.2%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.1% / 期待値 -52% ※ 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	ナイスプレーアスク	岩田康	実40.6	B▽ A▽勝率3% EV+10% 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／176日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山511R 12着/16頭+1.3秒 02/22 1東京85R 7着/12頭+1.2秒 01/25 1中山912R 1着/16頭勝利 01/04 1中山15R 2着/16頭+0.0秒 09/28 4中山95R 7着/17頭+0.9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 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 176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 1.7% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.7% / 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。
9	ドリームコア	ルメール	実2.3	B◎ A×勝率22% EV-50% 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33%と好調／前走2着／105日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京1011R 2着/18頭+0.0秒 04/12 2阪神611R 9着/18頭+0.8秒 02/14 1東京511R 1着/16頭勝利 11/30 5東京88R 1着/8頭勝利 09/28 4中山99R 3着/8頭+0.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 41.6% (オッズ暗示: 43.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 21.6% / 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。
10	ジッピーチューン	北村友	実6.4	B▲ A▲勝率16% EV+0% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走3着／147日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神611R 3着/18頭+0.5秒 02/14 1東京511R 2着/16頭+0.3秒 12/21 5中山67R 1着/16頭勝利 10/18 4東京64R 2着/18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) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 147日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 15.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.7% / 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。
11	ベンヴェヌータ	石橋脩	実13.0	B△ A△勝率6% EV-26% 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100%と好調／前走勝利の勢い／161日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山29R 1着/7頭勝利 12/13 5中山35R 1着/13頭勝利 ― ― ―
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) △ ローテーション 161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 5.3% (オッズ暗示: 7.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.6% / 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。

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 ×

ドリームコア

騎手ルメール

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

-4%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○3リアライズルミナス

5.1倍

EV -28%

▲A:▲10ジッピーチューン

6.4倍

EV -29%

出走馬全11頭

◎A:×9

ドリームコア

ルメール

2.3倍

-4%

›

○A:○3

リアライズルミナス

津村

5.1倍

-28%

›

▲A:▲10

ジッピーチューン

北村友

6.4倍

-29%

›

△A:△2

サムシングスイート

団野

7.2倍

-23%

›

△A:△6

アストリル

ミシェル

11.8倍

-20%

›

△A:△11

ベンヴェヌータ

石橋脩

13.0倍

-31%

›

▽A:▽5

ファムクラジューズ

菊沢

20.9倍

-24%

›

▽A:▽4

マスターソアラ

大野

18.7倍

-39%

›

▽A:▽8

ナイスプレーアスク

岩田康

40.6倍

-29%

›

×A:▽1

ジワタネホ

三浦

40.6倍

-58%

›

×A:×7

ロングトールサリー

杉原

45.1倍

-53%

›

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

11R 中山競馬場　発走 15:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジワタネホ	三浦	実40.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着／105日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟85R 2着/16頭+0.1秒 05/03 1新潟25R 3着/14頭+0.0秒 01/25 1中山95R 15着/18頭+2.2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 6.7着 ○ 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) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.9% (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。
2	サムシングスイート	団野	実7.2	△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3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／127日ぶりの実戦）
前5走 05/02 2東京310R 4着/11頭+0.6秒 03/07 2中山36R 1着/18頭勝利 02/15 1東京65R 2着/16頭+0.2秒 01/17 1中山65R 2着/18頭+0.0秒 12/21 5中山63R 5着/15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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 127日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.1% (オッズ暗示: 13.9%) ※ 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	リアライズルミナス	津村	実5.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／105日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京1011R 4着/18頭+0.1秒 04/26 2東京211R 3着/12頭+0.3秒 02/28 1阪神35R 1着/14頭勝利 01/10 1京都35R 4着/18頭+0.4秒 12/20 5阪神53R 2着/18頭+0.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 105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 17.1% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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。
4	マスターソアラ	大野	実18.7	▽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50%と好調／204日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京511R 4着/16頭+0.6秒 11/15 5東京36R 1着/14頭勝利 ― ― ―
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戦の調子勝率 50% (絶好調) △ ローテーション 204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 4.1% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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。
5	ファムクラジューズ	菊沢	実20.9	▽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67%と好調／133日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京211R 10着/12頭+1.0秒 02/21 1東京79R 1着/7頭勝利 11/30 5東京84R 1着/13頭勝利 11/01 4東京103R 5着/11頭+0.7秒 10/04 4東京15R 7着/17頭+0.6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 67% (絶好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 133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 5.5% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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	アストリル	ミシェル	実11.8	△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／127日ぶりの実戦）
前5走 05/02 2東京310R 5着/11頭+0.8秒 03/01 1小倉122R 1着/16頭勝利 02/07 1小倉56R 2着/18頭+0.2秒 01/25 1小倉27R 3着/18頭+0.2秒 11/15 3福島33R 2着/16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 127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 8.5% (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。
7	ロングトールサリー	杉原	実45.1	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／105日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京1011R 11着/18頭+0.7秒 05/02 3京都39R 7着/9頭+1.2秒 02/22 1阪神25R 1着/13頭勝利 12/06 5中京15R 2着/14頭+0.2秒 11/16 4京都45R 2着/9頭+0.5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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 11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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (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。
8	ナイスプレーアスク	岩田康	実40.6	▽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／176日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山511R 12着/16頭+1.3秒 02/22 1東京85R 7着/12頭+1.2秒 01/25 1中山912R 1着/16頭勝利 01/04 1中山15R 2着/16頭+0.0秒 09/28 4中山95R 7着/17頭+0.9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 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 176日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.7% (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。
9	ドリームコア	ルメール	実2.3	×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33%と好調／前走2着／105日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京1011R 2着/18頭+0.0秒 04/12 2阪神611R 9着/18頭+0.8秒 02/14 1東京511R 1着/16頭勝利 11/30 5東京88R 1着/8頭勝利 09/28 4中山99R 3着/8頭+0.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 21.6% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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。
10	ジッピーチューン	北村友	実6.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走3着／147日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神611R 3着/18頭+0.5秒 02/14 1東京511R 2着/16頭+0.3秒 12/21 5中山67R 1着/16頭勝利 10/18 4東京64R 2着/18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) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 147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 15.7% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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。
11	ベンヴェヌータ	石橋脩	実13.0	△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100%と好調／前走勝利の勢い／161日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山29R 1着/7頭勝利 12/13 5中山35R 1着/13頭勝利 ― ― ―
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) △ ローテーション 161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 5.6% (オッズ暗示: 7.7%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

ドリームコア

騎手ルメール

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

-50%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3リアライズルミナス

5.1倍

EV -12%

▲10ジッピーチューン

6.4倍

EV +0%

出走馬全11頭

×9

ドリームコア

ルメール

2.3倍

-50%

›

○3

リアライズルミナス

津村

5.1倍

-12%

›

▲10

ジッピーチューン

北村友

6.4倍

+0%

›

△2

サムシングスイート

団野

7.2倍

+8%

›

△6

アストリル

ミシェル

11.8倍

+0%

›

△11

ベンヴェヌータ

石橋脩

13.0倍

-26%

›

▽5

ファムクラジューズ

菊沢

20.9倍

+15%

›

▽4

マスターソアラ

大野

18.7倍

-22%

›

▽1

ジワタネホ

三浦

40.6倍

+15%

›

▽8

ナイスプレーアスク

岩田康

40.6倍

+10%

›

×7

ロングトールサリー

杉原

45.1倍

-52%

›

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

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