中山 2R 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

2R 中山競馬場　発走 10:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	プレママドンナ	丸山	実4.8	B○ A○勝率19% EV-10% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 2回1日新潟3R 8着/8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 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.1% (オッズ暗示: 20.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.6% / 期待値 -11% ※ 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	イントゥーザブルー	丹内	実5.6	B▲ A▲勝率17% EV-4% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 2回1日札幌2R 3着/6頭 1回3日札幌5R 4着/12頭 ― ― ―
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 3.5着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.1% (オッズ暗示: 17.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 17.0% / 期待値 -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。
3	コスモデュアリズム	▲遠藤	実141.3	B× A▽勝率1% EV+20% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調）
前5走 2回8日新潟4R 13着/13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 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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.9% / 期待値 +20% ※ 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	モーモーゼロ	△石神道	実18.1	B▽ A▽勝率6% EV0% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 2回5日福島3R 7着/14頭 2回1日福島5R 8着/11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 7.5着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 5.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.5% / 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。
5	ヒズストーリー	小崎	実108.7	B▽ A▽勝率1% EV-7% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 9位 (中位評価) × 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: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9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。
6	マーズワース	石橋脩	実6.9	B△ A△勝率13% EV-9% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 2回2日新潟1R 7着/11頭 2回2日福島4R 8着/14頭 ― ― ―
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 7.5着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.0% (オッズ暗示: 14.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 13.1% / 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。
7	コスモティタノ	嶋田	実29.8	B▽ A▽勝率3% EV-2% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 3回2日新潟1R 4着/12頭 2回2日新潟2R 9着/9頭 ― ― ―
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 6.5着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.3% / 期待値 -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。
8	アミノショコラ	木幡巧	実114.4	B▽ A▽勝率1% EV-2% 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）
前5走 3回1日東京5R 9着/9頭 2回5日新潟1R 13着/13頭 2回7日福島1R 11着/12頭 ― ―
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 11.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.9% / 期待値 -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。
9	ヨドノプレミアム	吉田豊	実3.1	B◎ A◎勝率19% EV-42% 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3.0着と安定／前走3着）
前5走 2回8日新潟4R 3着/13頭+2.0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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 23.8% (オッズ暗示: 32.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 18.6% / 期待値 -42% ※ 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	アイファーマーリン	松岡	実5.6	B△ A△勝率14% EV-19% 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2.0着と安定／前走2着）
前5走 3回1日新潟3R 2着/12頭+2.0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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.0% (オッズ暗示: 17.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 14.4% / 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。
11	スピカテソーロ	菊沢	実9.3	B△ A△勝率6% EV-43% 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8.0着と低調）
前5走 2回1日札幌5R 8着/14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 8.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 10.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.1% / 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。
12	ビシット	▲佐藤	実161.1	B▽ A▽勝率1% EV+37% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
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 12位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.9% / 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。

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 ◎

ヨドノプレミアム

騎手吉田豊

単勝オッズ

3.1倍

AI期待値

-26%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○1プレママドンナ

4.8倍

EV -13%

▲A:▲2イントゥーザブルー

5.6倍

EV -4%

出走馬全12頭

◎A:◎9

ヨドノプレミアム

吉田豊

3.1倍

-26%

›

○A:○1

プレママドンナ

丸山

4.8倍

-13%

›

▲A:▲2

イントゥーザブルー

丹内

5.6倍

-4%

›

△A:△10

アイファーマーリン

松岡

5.6倍

-32%

›

△A:△6

マーズワース

石橋脩

6.9倍

-16%

›

△A:△11

スピカテソーロ

菊沢

9.3倍

-45%

›

▽A:▽4

モーモーゼロ

△石神道

18.1倍

+4%

›

▽A:▽7

コスモティタノ

嶋田

29.8倍

-4%

›

▽A:▽5

ヒズストーリー

小崎

108.7倍

-30%

›

▽A:▽8

アミノショコラ

木幡巧

114.4倍

-27%

›

×A:▽3

コスモデュアリズム

▲遠藤

141.3倍

-51%

›

▽A:▽12

ビシット

▲佐藤

161.1倍

-45%

›

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

2R 中山競馬場　発走 10:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	プレママドンナ	丸山	実4.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 2回1日新潟3R 8着/8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 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.6% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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。
2	イントゥーザブルー	丹内	実5.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 2回1日札幌2R 3着/6頭 1回3日札幌5R 4着/12頭 ― ― ―
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 3.5着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.0% (オッズ暗示: 17.9%) ※ 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	コスモデュアリズム	▲遠藤	実141.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調）
前5走 2回8日新潟4R 13着/13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 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) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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	モーモーゼロ	△石神道	実18.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 2回5日福島3R 7着/14頭 2回1日福島5R 8着/11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 7.5着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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	ヒズストーリー	小崎	実108.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 9位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) 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。
6	マーズワース	石橋脩	実6.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 2回2日新潟1R 7着/11頭 2回2日福島4R 8着/14頭 ― ― ―
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 7.5着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.1% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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	コスモティタノ	嶋田	実29.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 3回2日新潟1R 4着/12頭 2回2日新潟2R 9着/9頭 ― ― ―
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 6.5着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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	アミノショコラ	木幡巧	実114.4	▽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）
前5走 3回1日東京5R 9着/9頭 2回5日新潟1R 13着/13頭 2回7日福島1R 11着/12頭 ― ―
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 11.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) 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。
9	ヨドノプレミアム	吉田豊	実3.1	◎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3.0着と安定／前走3着）
前5走 2回8日新潟4R 3着/13頭+2.0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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 18.6% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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。
10	アイファーマーリン	松岡	実5.6	△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2.0着と安定／前走2着）
前5走 3回1日新潟3R 2着/12頭+2.0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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.4% (オッズ暗示: 17.9%) ※ 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	スピカテソーロ	菊沢	実9.3	△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8.0着と低調）
前5走 2回1日札幌5R 8着/14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 8.0着 (不振) × 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 6.1% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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。
12	ビシット	▲佐藤	実161.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
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 12位 (中位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

ヨドノプレミアム

騎手吉田豊

単勝オッズ

3.1倍

AI期待値

-42%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1プレママドンナ

4.8倍

EV -10%

▲2イントゥーザブルー

5.6倍

EV -4%

出走馬全12頭

◎9

ヨドノプレミアム

吉田豊

3.1倍

-42%

›

○1

プレママドンナ

丸山

4.8倍

-10%

›

▲2

イントゥーザブルー

丹内

5.6倍

-4%

›

△10

アイファーマーリン

松岡

5.6倍

-19%

›

△6

マーズワース

石橋脩

6.9倍

-9%

›

△11

スピカテソーロ

菊沢

9.3倍

-43%

›

▽4

モーモーゼロ

△石神道

18.1倍

›

▽7

コスモティタノ

嶋田

29.8倍

-2%

›

▽5

ヒズストーリー

小崎

108.7倍

-7%

›

▽8

アミノショコラ

木幡巧

114.4倍

-2%

›

▽3

コスモデュアリズム

▲遠藤

141.3倍

+20%

›

▽12

ビシット

▲佐藤

161.1倍

+37%

›

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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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