中山 12R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

12R 中山競馬場　発走 16:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タイセツナヒ	原	実39.4	B▽ A▽勝率1% EV-46% 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／133日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟19R 11着/15頭+3.0秒 04/12 3中山66R 5着/11頭+0.7秒 01/24 1中山86R 8着/13頭+1.2秒 12/28 5中山82R 1着/16頭勝利 12/13 5中山34R 3着/16頭+0.9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 8.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 11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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.4% / 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。
2	アバレリュウ	野中	実63.8	B▽ A▽勝率1% EV-13% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（111日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟812R 8着/15頭+0.9秒 05/17 1新潟68R 2着/10頭+0.3秒 12/20 5中京53R 10着/16頭+2.1秒 12/07 5中山212R 16着/16頭+2.8秒 08/17 2新潟82R 1着/15頭勝利
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 6.7着 △ ローテーション 111日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.4% / 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。
3	ナリノシャーウッド推奨	菊沢	実13.5	B▲ A△勝率10% EV+29% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率15% × オッズ13.5倍で期待値+108%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場3走で勝率33%と適性高）
前5走 03/21 2中山76R 13着/13頭+3.4秒 12/14 5中山47R 15着/16頭+2.2秒 09/21 4中山74R 1着/16頭勝利 ― ―
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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 175日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +108% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 15.4% (オッズ暗示: 7.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.6% / 期待値 +30% ※ 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	スノースコール	木幡巧	実12.8	B△ A△勝率5% EV-33% 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／111日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京106R 11着/14頭+1.9秒 01/24 1中山82R 1着/16頭勝利 01/05 1中山23R 2着/12頭+0.3秒 10/26 4新潟43R 6着/10頭+1.9秒 08/30 2札幌35R 8着/13頭+1.7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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 111日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 7.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.2% / 期待値 -33% ※ 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	ターフクリスタル	内田博	実119.3	B× A▽勝率1% EV+7% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／105日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京116R 9着/12頭+2.6秒 05/16 2東京72R 1着/16頭勝利 03/28 3中山12R 11着/16頭+2.4秒 03/15 2中山62R 12着/16頭+3.8秒 01/24 1中山83R 16着/16頭+7.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 105日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.8% / 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	ボールドタワー	横山琉	実92.1	B× A▽勝率1% EV-23% 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／前走勝利の勢い／119日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟54R 1着/11頭勝利 05/03 1新潟23R 4着/14頭+0.7秒 04/18 1福島34R 3着/15頭+0.5秒 03/01 1小倉121R 5着/15頭+0.7秒 02/21 1小倉91R 3着/14頭+1.7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) ◎ 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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.8% / 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。
7	タリスマン	伊藤	実61.5	B▽ A▽勝率1% EV-16% 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0%と苦戦傾向／168日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京56R 10着/16頭+1.2秒 03/21 1中京37R 5着/16頭+0.5秒 01/10 1中山36R 8着/16頭+1.1秒 12/14 5中京49R 8着/12頭+1.7秒 11/24 5東京65R 10着/16頭+2.0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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 168日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.4% / 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。
8	インナーパッション	斎藤	実10.2	B△ A△勝率9% EV-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50%と好調／前走勝利の勢い／97日ぶりの実戦）
前5走 11/01 4東京105R 7着/13頭+0.6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 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 97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 7.4% (オッズ暗示: 9.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.8% / 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	ロードフロリゼル	丹内	実26.4	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（244日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中山47R 5着/16頭+1.4秒 09/21 4中山77R 11着/16頭+2.6秒 08/23 3新潟18R 5着/11頭+1.4秒 04/05 3中山33R 1着/12頭勝利 03/09 2中山43R 5着/16頭+1.0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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 244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 2.5% (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 +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。
10	スカイダンスタイム	▲遠藤	実111.5	B× A▽勝率1% EV+39% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（228日ぶりの実戦）
前5走 01/27 名古屋10R 5着/11頭+0.8秒 01/14 名古屋11R 2着/10頭+0.6秒 01/02 名古屋11R 8着/12頭+2.2秒 12/04 名古屋11R 6着/12頭+1.1秒 11/10 名古屋11R 3着/9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戦の調子平均 5.0着 △ ローテーション 228日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.8% / 期待値 +39% ※ 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	ホノボノ	◇小林美	実35.3	B▽ A×勝率1% EV-51% 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／前走勝利の勢い／188日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山43R 1着/14頭勝利 02/21 1小倉91R 4着/14頭+1.8秒 02/15 1小倉85R 16着/16頭+2.3秒 11/16 5東京42R 12着/18頭+1.9秒 10/25 4新潟33R 7着/13頭+0.7秒
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 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 188日休養明け × 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 1.9% (オッズ暗示: 2.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.4% / 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。
12	ユアフェリシティ	原田和	実2.5	B◎ A◎勝率27% EV-31% 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（前走3着／111日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都106R 3着/15頭+0.8秒 05/02 1新潟19R 3着/15頭+0.6秒 02/22 1東京89R 5着/10頭+1.2秒 02/15 1東京64R 4着/13頭+0.8秒 01/24 1中山86R 5着/13頭+0.9秒
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) △ 直近3戦の調子平均 3.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 111日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 34.0% (オッズ暗示: 40.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 27.5% / 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。
13	ジェネラスキング	横山武	実6.4	B△ A▲勝率12% EV-26% 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4走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 03/29 3中山23R 1着/15頭勝利 03/14 2中山52R 4着/16頭+0.5秒 01/18 1中山73R 2着/13頭+0.4秒 12/28 5中山85R 2着/16頭+1.4秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 167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 9.5% (オッズ暗示: 15.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.5% / 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。
14	ヨドノタイヨウ	三浦	実3.4	B○ A○勝率23% EV-21% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 05/28 園田8R 2着/6頭+0.2秒 04/22 園田12R 1着/11頭勝利 04/07 園田10R 2着/12頭+0.0秒 03/18 園田10R 3着/12頭+0.4秒 02/27 姫路10R 1着/11頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 107日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 19.9% (オッズ暗示: 29.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 23.2% / 期待値 -21% ※ 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。
15	カーマンライン	江田照	実94.3	B× A▽勝率1% EV-12% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（139日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京27R 10着/16頭+2.3秒 08/17 2新潟810R 4着/9頭+1.2秒 05/25 1新潟812R 6着/15頭+1.0秒 04/05 3中山37R 6着/11頭+0.8秒 11/23 5東京76R 8着/16頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 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 10着 (大敗) △ ローテーション 139日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.8% / 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。
16	スーパーホース	武藤	実96.8	B× A▽勝率1% EV-4% 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／244日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中山47R 7着/16頭+1.5秒 11/13 名古屋7R 2着/11頭+0.1秒 10/17 名古屋5R 1着/12頭勝利 06/24 名古屋10R 7着/12頭+2.0秒 06/04 名古屋4R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 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 244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 0.4% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.8% / 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。

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 ◎

ユアフェリシティ

騎手原田和

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

-14%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○14ヨドノタイヨウ

3.4倍

EV -32%

▲A:△3ナリノシャーウッド

13.5倍

EV +108%

出走馬全16頭

◎A:◎12

ユアフェリシティ

原田和

2.5倍

-14%

›

○A:○14

ヨドノタイヨウ

三浦

3.4倍

-32%

›

▲A:△3

ナリノシャーウッド

菊沢

13.5倍

+108%

›

△A:▲13

ジェネラスキング

横山武

6.4倍

-39%

›

△A:△8

インナーパッション

斎藤

10.2倍

-24%

›

△A:△4

スノースコール

木幡巧

12.8倍

-41%

›

▽A:▽9

ロードフロリゼル

丹内

26.4倍

-35%

›

▽A:×11

ホノボノ

◇小林美

35.3倍

-32%

›

▽A:▽1

タイセツナヒ

原

39.4倍

-42%

›

▽A:▽7

タリスマン

伊藤

61.5倍

-10%

›

▽A:▽2

アバレリュウ

野中

63.8倍

-7%

›

×A:▽6

ボールドタワー

横山琉

92.1倍

-59%

›

×A:▽15

カーマンライン

江田照

94.3倍

-59%

›

×A:▽16

スーパーホース

武藤

96.8倍

-57%

›

×A:▽10

スカイダンスタイム

▲遠藤

111.5倍

-56%

›

×A:▽5

ターフクリスタル

内田博

119.3倍

-56%

›

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)

単勝 3 ナリノシャーウッド実13.5倍期待値 +109% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥100 不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 3 ナリノシャーウッド実13.5倍期待値 +109% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥400 不的中

※ オッズは予測時点の値です。

12R 中山競馬場　発走 16:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タイセツナヒ	原	実39.4	▽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／133日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟19R 11着/15頭+3.0秒 04/12 3中山66R 5着/11頭+0.7秒 01/24 1中山86R 8着/13頭+1.2秒 12/28 5中山82R 1着/16頭勝利 12/13 5中山34R 3着/16頭+0.9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 8.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 11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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (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	アバレリュウ	野中	実63.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（111日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟812R 8着/15頭+0.9秒 05/17 1新潟68R 2着/10頭+0.3秒 12/20 5中京53R 10着/16頭+2.1秒 12/07 5中山212R 16着/16頭+2.8秒 08/17 2新潟82R 1着/15頭勝利
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 6.7着 △ ローテーション 111日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (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。
3	ナリノシャーウッド推奨	菊沢	実13.5	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場3走で勝率33%と適性高）
前5走 03/21 2中山76R 13着/13頭+3.4秒 12/14 5中山47R 15着/16頭+2.2秒 09/21 4中山74R 1着/16頭勝利 ― ―
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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 175日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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	スノースコール	木幡巧	実12.8	△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／111日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京106R 11着/14頭+1.9秒 01/24 1中山82R 1着/16頭勝利 01/05 1中山23R 2着/12頭+0.3秒 10/26 4新潟43R 6着/10頭+1.9秒 08/30 2札幌35R 8着/13頭+1.7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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 111日休養明け × 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 5.2% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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。
5	ターフクリスタル	内田博	実119.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／105日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京116R 9着/12頭+2.6秒 05/16 2東京72R 1着/16頭勝利 03/28 3中山12R 11着/16頭+2.4秒 03/15 2中山62R 12着/16頭+3.8秒 01/24 1中山83R 16着/16頭+7.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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	ボールドタワー	横山琉	実92.1	▽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／前走勝利の勢い／119日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟54R 1着/11頭勝利 05/03 1新潟23R 4着/14頭+0.7秒 04/18 1福島34R 3着/15頭+0.5秒 03/01 1小倉121R 5着/15頭+0.7秒 02/21 1小倉91R 3着/14頭+1.7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) ◎ 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 0.8% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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	タリスマン	伊藤	実61.5	▽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0%と苦戦傾向／168日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京56R 10着/16頭+1.2秒 03/21 1中京37R 5着/16頭+0.5秒 01/10 1中山36R 8着/16頭+1.1秒 12/14 5中京49R 8着/12頭+1.7秒 11/24 5東京65R 10着/16頭+2.0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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 168日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (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。
8	インナーパッション	斎藤	実10.2	△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／前走勝利の勢い／97日ぶりの実戦）
前5走 11/01 4東京105R 7着/13頭+0.6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 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 97日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 9.8%) ※ 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。
9	ロードフロリゼル	丹内	実26.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（244日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中山47R 5着/16頭+1.4秒 09/21 4中山77R 11着/16頭+2.6秒 08/23 3新潟18R 5着/11頭+1.4秒 04/05 3中山33R 1着/12頭勝利 03/09 2中山43R 5着/16頭+1.0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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 244日休養明け △ 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	スカイダンスタイム	▲遠藤	実111.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（228日ぶりの実戦）
前5走 01/27 名古屋10R 5着/11頭+0.8秒 01/14 名古屋11R 2着/10頭+0.6秒 01/02 名古屋11R 8着/12頭+2.2秒 12/04 名古屋11R 6着/12頭+1.1秒 11/10 名古屋11R 3着/9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戦の調子平均 5.0着 △ ローテーション 228日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 0.8% (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	ホノボノ	◇小林美	実35.3	×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／前走勝利の勢い／188日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山43R 1着/14頭勝利 02/21 1小倉91R 4着/14頭+1.8秒 02/15 1小倉85R 16着/16頭+2.3秒 11/16 5東京42R 12着/18頭+1.9秒 10/25 4新潟33R 7着/13頭+0.7秒
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 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 188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 1.4% (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。
12	ユアフェリシティ	原田和	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（前走3着／111日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都106R 3着/15頭+0.8秒 05/02 1新潟19R 3着/15頭+0.6秒 02/22 1東京89R 5着/10頭+1.2秒 02/15 1東京64R 4着/13頭+0.8秒 01/24 1中山86R 5着/13頭+0.9秒
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) △ 直近3戦の調子平均 3.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 111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 27.5% (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。
13	ジェネラスキング	横山武	実6.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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／前走勝利の勢い）
前5走 03/29 3中山23R 1着/15頭勝利 03/14 2中山52R 4着/16頭+0.5秒 01/18 1中山73R 2着/13頭+0.4秒 12/28 5中山85R 2着/16頭+1.4秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 167日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.5% (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。
14	ヨドノタイヨウ	三浦	実3.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 05/28 園田8R 2着/6頭+0.2秒 04/22 園田12R 1着/11頭勝利 04/07 園田10R 2着/12頭+0.0秒 03/18 園田10R 3着/12頭+0.4秒 02/27 姫路10R 1着/11頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 107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 23.2% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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。
15	カーマンライン	江田照	実94.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（139日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京27R 10着/16頭+2.3秒 08/17 2新潟810R 4着/9頭+1.2秒 05/25 1新潟812R 6着/15頭+1.0秒 04/05 3中山37R 6着/11頭+0.8秒 11/23 5東京76R 8着/16頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 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 10着 (大敗) △ ローテーション 139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 0.8% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
16	スーパーホース	武藤	実96.8	▽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／244日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中山47R 7着/16頭+1.5秒 11/13 名古屋7R 2着/11頭+0.1秒 10/17 名古屋5R 1着/12頭勝利 06/24 名古屋10R 7着/12頭+2.0秒 06/04 名古屋4R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 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 244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 0.8% (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。

AIの本命

AI評価1位

ユアフェリシティ

騎手原田和

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

-31%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○14ヨドノタイヨウ

3.4倍

EV -21%

▲13ジェネラスキング

6.4倍

EV -26%

出走馬全16頭

◎12

ユアフェリシティ

原田和

2.5倍

-31%

›

○14

ヨドノタイヨウ

三浦

3.4倍

-21%

›

▲13

ジェネラスキング

横山武

6.4倍

-26%

›

△3

ナリノシャーウッド

菊沢

13.5倍

+29%

›

△8

インナーパッション

斎藤

10.2倍

-9%

›

△4

スノースコール

木幡巧

12.8倍

-33%

›

▽9

ロードフロリゼル

丹内

26.4倍

+24%

›

×11

ホノボノ

◇小林美

35.3倍

-51%

›

▽1

タイセツナヒ

原

39.4倍

-46%

›

▽7

タリスマン

伊藤

61.5倍

-16%

›

▽2

アバレリュウ

野中

63.8倍

-13%

›

▽6

ボールドタワー

横山琉

92.1倍

-23%

›

▽15

カーマンライン

江田照

94.3倍

-12%

›

▽16

スーパーホース

武藤

96.8倍

-4%

›

▽10

スカイダンスタイム

▲遠藤

111.5倍

+39%

›

▽5

ターフクリスタル

内田博

119.3倍

+7%

›

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

A. 現行モデル (binary)

単勝 3 ナリノシャーウッド実13.5倍期待値 +30% 推奨 10.4〜30.0倍 ¥100 不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 3 ナリノシャーウッド実13.5倍期待値 +30% 推奨 10.4〜30.0倍 ¥400 不的中

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