中山 6R 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

6R 中山競馬場　発走 12:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レーヴデリオン	石橋脩	実1.3	B◎ A×勝率26% EV-66% 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 ★ 新馬戦 (初出走)
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) ◎ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) × 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 50.6% (オッズ暗示: 76.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 26.1% / 期待値 -66% ※ 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	アーバーバイティ	嶋田	実17.6	B△ A△勝率7% EV+19% 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 2 ◎ 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 4位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 5.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.8% / 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。
3	ジェミニディウ	丹内	実30.7	B▽ A▽勝率5% EV+45% 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 3 ◎ 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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.7% / 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。
4	トパーズヘッド	菅原隆	実106.2	B▽ A▽勝率1% EV+35% 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 4 ◎ 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) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.3% / 期待値 +35% ※ 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	クリアマインド	原	実96.4	B▽ A▽勝率1% EV+22% 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 11位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.3% / 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。
6	ミコウェイ	◇小林美	実29.7	B▽ A▽勝率5% EV+40% 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 6 ◎ 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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.7% / 期待値 +41% ※ 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	ソットマツモト	田辺	実7.0	B○ A○勝率21% EV+44% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.0% (オッズ暗示: 14.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.6% / 期待値 +45% ※ 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	ファイアリーボルト	菊沢	実48.4	B▽ A▽勝率3% EV+66% 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 8 ◎ 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 10位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 3.4% / 期待値 +66% ※ 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	ロンドンコーリング	木幡巧	実26.3	B▽ A▽勝率5% EV+24% 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 9 ◎ 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 7位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.7% / 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。
10	ゲンロクコイモヨウ	江田照	実22.9	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 10 ◎ 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 6位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 4.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.0% / 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。
11	ナイトパイロット	横山琉	実12.2	B▲ A▲勝率15% EV+78% 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 11 ◎ 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 3位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 8.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.6% / 期待値 +78% ※ 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	ノーブルパラス	▲佐藤	実21.4	B△ A△勝率7% EV+42% 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 5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 4.3% (オッズ暗示: 4.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.7% / 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。

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 ×

レーヴデリオン

騎手石橋脩

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-34%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○7ソットマツモト

7.0倍

EV +12%

▲A:▲11ナイトパイロット

12.2倍

EV -12%

出走馬全12頭

◎A:×1

レーヴデリオン

石橋脩

1.3倍

-34%

›

○A:○7

ソットマツモト

田辺

7.0倍

+12%

›

▲A:▲11

ナイトパイロット

横山琉

12.2倍

-12%

›

△A:△2

アーバーバイティ

嶋田

17.6倍

›

△A:△12

ノーブルパラス

▲佐藤

21.4倍

-6%

›

△A:△10

ゲンロクコイモヨウ

江田照

22.9倍

-20%

›

▽A:▽9

ロンドンコーリング

木幡巧

26.3倍

-17%

›

▽A:▽6

ミコウェイ

◇小林美

29.7倍

-6%

›

▽A:▽3

ジェミニディウ

丹内

30.7倍

-16%

›

▽A:▽8

ファイアリーボルト

菊沢

48.4倍

-29%

›

▽A:▽5

クリアマインド

原

96.4倍

+6%

›

▽A:▽4

トパーズヘッド

菅原隆

106.2倍

+17%

›

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

6R 中山競馬場　発走 12:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レーヴデリオン	石橋脩	実1.3	×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
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) ◎ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 26.1% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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	アーバーバイティ	嶋田	実17.6	△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 2 ◎ 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 4位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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。
3	ジェミニディウ	丹内	実30.7	▽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 3 ◎ 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) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。
4	トパーズヘッド	菅原隆	実106.2	▽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 4 ◎ 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) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 1.3% (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。
5	クリアマインド	原	実96.4	▽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 11位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.3% (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。
6	ミコウェイ	◇小林美	実29.7	▽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 6 ◎ 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) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 4.7% (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。
7	ソットマツモト	田辺	実7.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 20.6% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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	ファイアリーボルト	菊沢	実48.4	▽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 8 ◎ 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 10位 (中位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +66% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
9	ロンドンコーリング	木幡巧	実26.3	▽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 9 ◎ 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 7位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
10	ゲンロクコイモヨウ	江田照	実22.9	△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 10 ◎ 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 6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 5.0% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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。
11	ナイトパイロット	横山琉	実12.2	▲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 11 ◎ 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 3位 (上位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +78% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 14.6% (オッズ暗示: 8.2%) ※ 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。
12	ノーブルパラス	▲佐藤	実21.4	△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 5位 (中位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +42% (妙味あり) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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

レーヴデリオン

騎手石橋脩

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-66%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7ソットマツモト

7.0倍

EV +44%

▲11ナイトパイロット

12.2倍

EV +78%

出走馬全12頭

×1

レーヴデリオン

石橋脩

1.3倍

-66%

›

○7

ソットマツモト

田辺

7.0倍

+44%

›

▲11

ナイトパイロット

横山琉

12.2倍

+78%

›

△2

アーバーバイティ

嶋田

17.6倍

+19%

›

△12

ノーブルパラス

▲佐藤

21.4倍

+42%

›

△10

ゲンロクコイモヨウ

江田照

22.9倍

+13%

›

▽9

ロンドンコーリング

木幡巧

26.3倍

+24%

›

▽6

ミコウェイ

◇小林美

29.7倍

+40%

›

▽3

ジェミニディウ

丹内

30.7倍

+45%

›

▽8

ファイアリーボルト

菊沢

48.4倍

+66%

›

▽5

クリアマインド

原

96.4倍

+22%

›

▽4

トパーズヘッド

菅原隆

106.2倍

+35%

›

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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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