中山 10R 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

10R 中山競馬場　発走 14:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	デルアヴァー	石橋脩	実4.3	B○ A◎勝率17% EV-26% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（140日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都110R 6着/11頭+0.6秒 04/05 3中山410R 3着/16頭+0.0秒 01/12 1京都510R 8着/16頭+0.8秒 12/21 5阪神68R 1着/15頭勝利 11/30 4京都88R 4着/8頭+0.4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 5.7着 △ ローテーション 140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 16.3% (オッズ暗示: 23.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 17.0% / 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。
2	マイネルブリックス推奨	菊沢	実18.7	B▽ A▽勝率5% EV+2% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+44%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/16 2東京711R 9着/15頭+1.1秒 04/19 3中山812R 5着/18頭+0.3秒 03/08 2中山49R 10着/16頭+1.5秒 01/24 1中山811R 6着/18頭+0.3秒 01/10 1中山311R 13着/17頭+2.1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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% △ ローテーション 119日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 5.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.5% / 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。
3	ルールーリマ	津村	実4.9	B▲ A▲勝率16% EV-23% 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／前走勝利の勢い／119日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟59R 1着/16頭勝利 04/18 1福島310R 2着/8頭+0.1秒 03/21 1中京38R 3着/13頭+0.2秒 02/22 1小倉108R 5着/14頭+0.2秒 11/22 3福島59R 4着/16頭+0.2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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 119日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.3% (オッズ暗示: 20.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.6% / 期待値 -24% ※ 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	マイネルフーガ	丹内	実9.8	B△ A△勝率7% EV-35% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（153日ぶりの実戦）
前5走 04/12 3中山68R 8着/10頭+1.0秒 03/28 3中山18R 2着/12頭+0.3秒 02/28 1小倉1111R 9着/15頭+1.1秒 01/24 1中山89R 5着/9頭+0.4秒 12/21 5中山612R 9着/16頭+1.0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 6.3着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ ローテーション 153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 7.8% (オッズ暗示: 10.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.6% / 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	アマイ	江田照	実17.9	B▽ A▽勝率6% EV+0% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（510日ぶりの実戦）
前5走 04/20 1福島411R 6着/16頭+0.7秒 04/20 1福島411R 6着/16頭+0.7秒 04/20 1福島411R 6着/16頭+0.7秒 04/20 1福島411R 6着/16頭+0.7秒 04/20 1福島411R 6着/16頭+0.7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 6.0着 △ 当競馬場適性 156走で勝率 8% △ ローテーション 510日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 5.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.6% / 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。
6	トーアライデン	大野	実28.8	B▽ A▽勝率3% EV-18% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調／455日ぶりの実戦）
前5走 06/14 1函館110R 9着/16頭+0.6秒 06/14 1函館110R 9着/16頭+0.6秒 06/14 1函館110R 9着/16頭+0.6秒 06/14 1函館110R 9着/16頭+0.6秒 06/14 1函館110R 9着/16頭+0.6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 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 455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 3.8% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.8% / 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。
7	キントリヒ	原	実56.5	B▽ A▽勝率2% EV-4% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（510日ぶりの実戦）
前5走 04/20 3中山812R 6着/13頭+0.7秒 04/20 3中山812R 6着/13頭+0.7秒 04/20 3中山812R 6着/13頭+0.7秒 04/20 3中山812R 6着/13頭+0.7秒 04/20 3中山812R 6着/13頭+0.7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 6.0着 ○ 当競馬場適性 204走で勝率 18% (相性良) △ ローテーション 510日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.7% / 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	ショウナンサムデイ	戸崎圭	実5.9	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8.7着と低調／146日ぶりの実戦）
前5走 04/19 3中山812R 13着/18頭+0.7秒 03/08 2中山49R 4着/16頭+0.8秒 11/16 5東京410R 9着/11頭+0.9秒 09/28 4中山910R 1着/13頭勝利 08/30 2札幌311R 2着/14頭+0.4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 8.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 146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 12.3% (オッズ暗示: 16.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 13.6% / 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。
9	ダノンジャイアン	斎藤	実7.9	B△ A△勝率12% EV-8% 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67%と好調／前走勝利の勢い／175日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山79R 1着/15頭勝利 02/15 1小倉86R 1着/16頭勝利 12/06 5中京18R 4着/18頭+0.6秒 10/26 4新潟47R 3着/15頭+0.2秒 10/05 3京都27R 4着/12頭+0.5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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 175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 9.1% (オッズ暗示: 12.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 11.6% / 期待値 -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	ダンツファイター	三浦	実4.3	B◎ A○勝率17% EV-26% 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3着／104日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京1210R 3着/17頭+0.1秒 04/05 3中山411R 5着/16頭+0.4秒 01/05 1中山210R 1着/11頭勝利 12/14 5中山49R 2着/12頭+0.1秒 11/02 4東京1112R 3着/13頭+0.2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 3着 (好走) △ ローテーション 104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 18.0% (オッズ暗示: 23.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.0% / 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。
11	キーパフォーマー	小崎	実36.2	B▽ A▽勝率3% EV+8% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都910R 5着/16頭+0.3秒 04/12 2阪神610R 14着/15頭+1.4秒 12/28 5阪神810R 5着/11頭+0.6秒 11/15 4京都38R 1着/7頭勝利 09/21 4阪神77R 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戦の調子平均 8.0着 (不振) △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.0% / 期待値 +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。

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 ○

ダンツファイター

騎手三浦

単勝オッズ

4.3倍

AI期待値

-22%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎1デルアヴァー

4.3倍

EV -29%

▲A:▲3ルールーリマ

4.9倍

EV -39%

出走馬全11頭

◎A:○10

ダンツファイター

三浦

4.3倍

-22%

›

○A:◎1

デルアヴァー

石橋脩

4.3倍

-29%

›

▲A:▲3

ルールーリマ

津村

4.9倍

-39%

›

△A:△8

ショウナンサムデイ

戸崎圭

5.9倍

-27%

›

△A:△9

ダノンジャイアン

斎藤

7.9倍

-28%

›

△A:△4

マイネルフーガ

丹内

9.8倍

-24%

›

▽A:▽5

アマイ

江田照

17.9倍

+38%

›

▽A:▽2

マイネルブリックス

菊沢

18.7倍

+44%

›

▽A:▽6

トーアライデン

大野

28.8倍

+8%

›

▽A:▽11

キーパフォーマー

小崎

36.2倍

+22%

›

▽A:▽7

キントリヒ

原

56.5倍

-11%

›

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 マイネルブリックス実18.7倍期待値 +45% 推奨 12.9〜30.0倍 ¥100 不的中2着

※ オッズは予測時点の値です。

10R 中山競馬場　発走 14:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	デルアヴァー	石橋脩	実4.3	◎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（140日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都110R 6着/11頭+0.6秒 04/05 3中山410R 3着/16頭+0.0秒 01/12 1京都510R 8着/16頭+0.8秒 12/21 5阪神68R 1着/15頭勝利 11/30 4京都88R 4着/8頭+0.4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 5.7着 △ ローテーション 140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 17.0% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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	マイネルブリックス推奨	菊沢	実18.7	▽詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/16 2東京711R 9着/15頭+1.1秒 04/19 3中山812R 5着/18頭+0.3秒 03/08 2中山49R 10着/16頭+1.5秒 01/24 1中山811R 6着/18頭+0.3秒 01/10 1中山311R 13着/17頭+2.1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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.5% (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。
3	ルールーリマ	津村	実4.9	▲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／前走勝利の勢い／119日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟59R 1着/16頭勝利 04/18 1福島310R 2着/8頭+0.1秒 03/21 1中京38R 3着/13頭+0.2秒 02/22 1小倉108R 5着/14頭+0.2秒 11/22 3福島59R 4着/16頭+0.2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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 119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 15.6% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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。
4	マイネルフーガ	丹内	実9.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（153日ぶりの実戦）
前5走 04/12 3中山68R 8着/10頭+1.0秒 03/28 3中山18R 2着/12頭+0.3秒 02/28 1小倉1111R 9着/15頭+1.1秒 01/24 1中山89R 5着/9頭+0.4秒 12/21 5中山612R 9着/16頭+1.0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 6.3着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ ローテーション 153日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 10.2%) ※ 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。
5	アマイ	江田照	実17.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（510日ぶりの実戦）
前5走 04/20 1福島411R 6着/16頭+0.7秒 04/20 1福島411R 6着/16頭+0.7秒 04/20 1福島411R 6着/16頭+0.7秒 04/20 1福島411R 6着/16頭+0.7秒 04/20 1福島411R 6着/16頭+0.7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 6.0着 △ 当競馬場適性 156走で勝率 8% △ ローテーション 510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 5.6% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。
6	トーアライデン	大野	実28.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調／455日ぶりの実戦）
前5走 06/14 1函館110R 9着/16頭+0.6秒 06/14 1函館110R 9着/16頭+0.6秒 06/14 1函館110R 9着/16頭+0.6秒 06/14 1函館110R 9着/16頭+0.6秒 06/14 1函館110R 9着/16頭+0.6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 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 455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 2.8% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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	キントリヒ	原	実56.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（510日ぶりの実戦）
前5走 04/20 3中山812R 6着/13頭+0.7秒 04/20 3中山812R 6着/13頭+0.7秒 04/20 3中山812R 6着/13頭+0.7秒 04/20 3中山812R 6着/13頭+0.7秒 04/20 3中山812R 6着/13頭+0.7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 6.0着 ○ 当競馬場適性 204走で勝率 18% (相性良) △ ローテーション 510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 1.7% (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。
8	ショウナンサムデイ	戸崎圭	実5.9	△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8.7着と低調／146日ぶりの実戦）
前5走 04/19 3中山812R 13着/18頭+0.7秒 03/08 2中山49R 4着/16頭+0.8秒 11/16 5東京410R 9着/11頭+0.9秒 09/28 4中山910R 1着/13頭勝利 08/30 2札幌311R 2着/14頭+0.4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 8.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 146日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.6% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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	ダノンジャイアン	斎藤	実7.9	△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67%と好調／前走勝利の勢い／175日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山79R 1着/15頭勝利 02/15 1小倉86R 1着/16頭勝利 12/06 5中京18R 4着/18頭+0.6秒 10/26 4新潟47R 3着/15頭+0.2秒 10/05 3京都27R 4着/12頭+0.5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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 175日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.6% (オッズ暗示: 12.7%) ※ 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。
10	ダンツファイター	三浦	実4.3	○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／104日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京1210R 3着/17頭+0.1秒 04/05 3中山411R 5着/16頭+0.4秒 01/05 1中山210R 1着/11頭勝利 12/14 5中山49R 2着/12頭+0.1秒 11/02 4東京1112R 3着/13頭+0.2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 3着 (好走) △ ローテーション 104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 17.0% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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。
11	キーパフォーマー	小崎	実36.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都910R 5着/16頭+0.3秒 04/12 2阪神610R 14着/15頭+1.4秒 12/28 5阪神810R 5着/11頭+0.6秒 11/15 4京都38R 1着/7頭勝利 09/21 4阪神77R 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戦の調子平均 8.0着 (不振) △ ローテーション 112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 3.0% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

デルアヴァー

騎手石橋脩

単勝オッズ

4.3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

○10ダンツファイター

4.3倍

EV -26%

▲3ルールーリマ

4.9倍

EV -23%

出走馬全11頭

◎1

デルアヴァー

石橋脩

4.3倍

-26%

›

○10

ダンツファイター

三浦

4.3倍

-26%

›

▲3

ルールーリマ

津村

4.9倍

-23%

›

△8

ショウナンサムデイ

戸崎圭

5.9倍

-19%

›

△9

ダノンジャイアン

斎藤

7.9倍

-8%

›

△4

マイネルフーガ

丹内

9.8倍

-35%

›

▽5

アマイ

江田照

17.9倍

+0%

›

▽2

マイネルブリックス

菊沢

18.7倍

+2%

›

▽11

キーパフォーマー

小崎

36.2倍

+8%

›

▽6

トーアライデン

大野

28.8倍

-18%

›

▽7

キントリヒ

原

56.5倍

-4%

›

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 マイネルブリックス実18.7倍期待値 +3% 推奨 18.2〜30.0倍 ¥100 不的中2着

※ オッズは予測時点の値です。

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