中山 1R 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

1R 中山競馬場　発走 09:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ゼラニウム	丸田	実12.0	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（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 3回2日新潟2R 10着/11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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 8.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.0% / 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。
2	ソラニワラエバ	△石神道	実2.5	B◎ A◎勝率21% EV-48% 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
前5走 2回1日新潟1R 7着/10頭 2回6日福島5R 4着/16頭+2.0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 5.5着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 38.5% (オッズ暗示: 40.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 20.6% / 期待値 -49% ※ 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	ハイトラクション	☆長浜	実14.0	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12.0着と低調）
前5走 3回4日東京4R 12着/14頭 ― ― ― ―
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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 4.5% (オッズ暗示: 7.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6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。
4	シャイニーヒーロー	小崎	実61.6	B▽ A▽勝率2% EV+26% 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 1回8日札幌5R 9着/12頭 ― ― ― ―
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 9.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 2.0% / 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。
5	ハチキンキリシマ	▲遠藤	実54.6	B▽ A▽勝率2% EV+11% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.5着と低調）
前5走 3回1日新潟1R 7着/7頭+8.0秒 2回7日新潟2R 14着/15頭+4.0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 10.5着 (不振) × 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 1.2% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.0% / 期待値 +12% ※ 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	ナムラダックス	杉原	実24.4	B▽ A▽勝率4% 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9.0着と低調）
前5走 3回1日新潟2R 7着/12頭 2回8日福島5R 11着/13頭+2.0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) × 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 2.4% (オッズ暗示: 4.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.6% / 期待値 -12% ※ 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	グラスクラージュ	木幡巧	実17.1	B▽ A▽勝率5% 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13.0着と低調）
前5走 2回3日福島5R 13着/14頭+10.0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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 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 3.6% (オッズ暗示: 5.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.7% / 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。
8	ヴィシーチェック	原	実8.7	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走平均9.0着と低調）
前5走 2回4日新潟2R 9着/12頭+5.0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 9.0着 (不振) × 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 6.0% (オッズ暗示: 11.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.0% / 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。
9	サクセスボーイ	▲佐藤	実6.5	B▲ A▲勝率18% EV+18% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 3回1日新潟2R 4着/12頭 2回6日福島4R 9着/10頭+7.0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 6.5着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.8% (オッズ暗示: 15.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 18.2% / 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。
10	マジックファイト	柴田大	実113.5	B× A▽勝率1% EV+7% 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3日福島5R 14着/14頭 ― ― ― ―
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 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.9% / 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。
11	イキフン	菊沢	実3.8	B○ A○勝率21% EV-21% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 2回6日福島5R 7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戦の調子平均 7.0着 (不振) × 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 17.4% (オッズ暗示: 26.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.6% / 期待値 -22% ※ 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	ニシノマキロイ	野中	実24.1	B▽ A▽勝率5% EV+13% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 8位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 4.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.7% / 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。

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 ◎

ソラニワラエバ

騎手 △石神道

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

-3%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○11イキフン

3.8倍

EV -33%

▲A:▲9サクセスボーイ

6.5倍

EV +2%

出走馬全12頭

◎A:◎2

ソラニワラエバ

△石神道

2.5倍

-3%

›

○A:○11

イキフン

菊沢

3.8倍

-33%

›

▲A:▲9

サクセスボーイ

▲佐藤

6.5倍

+2%

›

△A:△8

ヴィシーチェック

原

8.7倍

-47%

›

△A:△1

ゼラニウム

丸田

12.0倍

-29%

›

△A:△3

ハイトラクション

☆長浜

14.0倍

-36%

›

▽A:▽7

グラスクラージュ

木幡巧

17.1倍

-37%

›

▽A:▽12

ニシノマキロイ

野中

24.1倍

-21%

›

▽A:▽6

ナムラダックス

杉原

24.4倍

-41%

›

▽A:▽5

ハチキンキリシマ

▲遠藤

54.6倍

-37%

›

▽A:▽4

シャイニーヒーロー

小崎

61.6倍

-28%

›

×A:▽10

マジックファイト

柴田大

113.5倍

-60%

›

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

1R 中山競馬場　発走 09:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ゼラニウム	丸田	実12.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 3回2日新潟2R 10着/11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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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。
2	ソラニワラエバ	△石神道	実2.5	◎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
前5走 2回1日新潟1R 7着/10頭 2回6日福島5R 4着/16頭+2.0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 5.5着 × 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 20.6% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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。
3	ハイトラクション	☆長浜	実14.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 3回4日東京4R 12着/14頭 ― ― ― ―
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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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。
4	シャイニーヒーロー	小崎	実61.6	▽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 1回8日札幌5R 9着/12頭 ― ― ― ―
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 9.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.0% (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。
5	ハチキンキリシマ	▲遠藤	実54.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.5着と低調）
前5走 3回1日新潟1R 7着/7頭+8.0秒 2回7日新潟2R 14着/15頭+4.0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 10.5着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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	ナムラダックス	杉原	実24.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 3回1日新潟2R 7着/12頭 2回8日福島5R 11着/13頭+2.0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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。
7	グラスクラージュ	木幡巧	実17.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均13.0着と低調）
前5走 2回3日福島5R 13着/14頭+10.0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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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。
8	ヴィシーチェック	原	実8.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 2回4日新潟2R 9着/12頭+5.0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 9.0着 (不振) × 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 8.0% (オッズ暗示: 11.5%) ※ 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	サクセスボーイ	▲佐藤	実6.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 3回1日新潟2R 4着/12頭 2回6日福島4R 9着/10頭+7.0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 6.5着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 18.2% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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。
10	マジックファイト	柴田大	実113.5	▽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3日福島5R 14着/14頭 ― ― ― ―
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 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.9% (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。
11	イキフン	菊沢	実3.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 2回6日福島5R 7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戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.6% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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。
12	ニシノマキロイ	野中	実24.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 8位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

ソラニワラエバ

騎手 △石神道

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

-48%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11イキフン

3.8倍

EV -21%

▲9サクセスボーイ

6.5倍

EV +18%

出走馬全12頭

◎2

ソラニワラエバ

△石神道

2.5倍

-48%

›

○11

イキフン

菊沢

3.8倍

-21%

›

▲9

サクセスボーイ

▲佐藤

6.5倍

+18%

›

△8

ヴィシーチェック

原

8.7倍

-30%

›

△1

ゼラニウム

丸田

12.0倍

-4%

›

△3

ハイトラクション

☆長浜

14.0倍

-7%

›

▽7

グラスクラージュ

木幡巧

17.1倍

-19%

›

▽12

ニシノマキロイ

野中

24.1倍

+13%

›

▽6

ナムラダックス

杉原

24.4倍

-11%

›

▽5

ハチキンキリシマ

▲遠藤

54.6倍

+11%

›

▽4

シャイニーヒーロー

小崎

61.6倍

+26%

›

▽10

マジックファイト

柴田大

113.5倍

+7%

›

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

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