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 10:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヴィーデ	上野	実49.5	B▽ A▽勝率2% EV+21% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均15.0着と低調／134日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟17R 15着/15頭+4.8秒 12/20 5中京58R 16着/16頭+2.0秒 12/07 5中山212R 14着/16頭+2.6秒 08/02 2新潟310R 11着/13頭+3.7秒 06/28 2福島112R 6着/15頭+2.2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 15.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 134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 1.7% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.4% / 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。
2	シークレットキー	小野寺	実6.6	B▲ A△勝率13% EV-11% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均10.0着と低調／134日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟11R 9着/14頭+4.3秒 02/07 1小倉54R 6着/12頭+3.2秒 12/21 5阪神69R 15着/16頭+1.9秒 10/25 3京都810R 12着/13頭+1.1秒 09/15 4阪神511R 14着/14頭+3.4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 10.0着 (不振) △ ローテーション 134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 15.2% (オッズ暗示: 15.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 13.5% / 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。
3	スノーリン	▲土田	実146.0	B▽ A▽勝率1% EV+32% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟84R 8着/13頭+4.4秒 04/26 3京都24R 11着/14頭+9.9秒 03/15 1阪神84R 13着/14頭+6.8秒 07/20 2福島88R 9着/14頭+1.6秒 07/06 2福島47R 8着/16頭+1.5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戦の調子平均 10.7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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.9% / 期待値 +32% ※ 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	モナコブル	五十嵐	実4.9	B○ A○勝率15% EV-28% 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0%と苦戦傾向／直近3走平均9.3着と低調／225日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1東京18R 10着/16頭+1.1秒 11/16 5東京47R 9着/16頭+1.1秒 10/04 4東京112R 9着/16頭+0.8秒 06/28 2福島110R 10着/14頭+3.0秒 05/03 2東京37R 1着/16頭勝利
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 9.3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 225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 15.2% (オッズ暗示: 20.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 14.7% / 期待値 -28% ※ 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	セイウンビッグバン	伴	実6.2	B△ A▲勝率14% EV-15% 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3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.3着と低調／113日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟71R 8着/14頭+2.7秒 04/05 3中山48R 13着/16頭+2.1秒 01/10 1中山312R 7着/16頭+0.8秒 12/13 5中京312R 16着/18頭+1.1秒 09/06 2札幌512R 13着/14頭+2.4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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 113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 14.6% (オッズ暗示: 16.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.6% / 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。
6	プレミアブルー	中村	実13.3	B▽ A▽勝率6% EV-24% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／113日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟71R 5着/14頭+1.3秒 03/08 2中山44R 10着/14頭+3.0秒 01/18 1中山74R 11着/14頭+3.5秒 08/23 3新潟13R 8着/18頭+1.4秒 08/02 2新潟311R 5着/17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 8.7着 (不振) △ ローテーション 113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 5.1% (オッズ暗示: 7.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.7% / 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。
7	グロリアラウス	小牧加	実8.8	B△ A△勝率13% EV+14% 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9.3着と低調／126日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟411R 4着/14頭+0.3秒 02/21 1阪神111R 12着/18頭+1.2秒 12/27 5阪神711R 12着/16頭+1.4秒 11/29 5東京711R 4着/18頭+0.2秒 08/24 3新潟210R 4着/13頭+0.3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 9.3着 (不振) △ ローテーション 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.6% (オッズ暗示: 11.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 13.0% / 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。
8	サラフィエル	大江圭	実6.5	B△ A△勝率13% EV-15% 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84走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／526日ぶりの実戦）
前5走 04/05 3中山34R 8着/14頭+2.9秒 04/05 3中山34R 8着/14頭+2.9秒 04/05 3中山34R 8着/14頭+2.9秒 04/05 3中山34R 8着/14頭+2.9秒 04/05 3中山34R 8着/14頭+2.9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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 84走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 526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 13.8% (オッズ暗示: 15.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 13.0% / 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。
9	ストラクチャー	▲水沼	実23.3	B▽ A▽勝率5% EV+10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／154日ぶりの実戦）
前5走 04/12 3中山64R 6着/14頭+1.9秒 03/01 1小倉124R 5着/12頭+2.0秒 02/07 1小倉55R 3着/12頭+0.2秒 12/14 5中山44R 7着/14頭+3.4秒 10/12 3京都44R 7着/12頭+3.2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 4.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 154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 3.2% (オッズ暗示: 4.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.7% / 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。
10	ゴールデンルーキー	草野	実3.0	B× A◎勝率19% EV-44% 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（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／168日ぶりの実戦）
前5走 03/29 2阪神24R 7着/14頭+3.5秒 02/14 1小倉74R 8着/12頭+1.7秒 12/07 5中山24R 8着/11頭+2.6秒 11/09 3福島25R 2着/9頭+0.1秒 10/13 4東京54R 8着/14頭+7.1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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 168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 16.1% (オッズ暗示: 33.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 18.6% / 期待値 -44% ※ 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 ◎

ゴールデンルーキー

騎手草野

単勝オッズ

3.0倍

AI期待値

-51%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○4モナコブル

4.9倍

EV -25%

▲A:△2シークレットキー

6.6倍

EV +0%

出走馬全10頭

×A:◎10

ゴールデンルーキー

草野

3.0倍

-51%

›

○A:○4

モナコブル

五十嵐

4.9倍

-25%

›

▲A:△2

シークレットキー

小野寺

6.6倍

+0%

›

△A:△7

グロリアラウス

小牧加

8.8倍

+28%

›

△A:▲5

セイウンビッグバン

伴

6.2倍

-9%

›

△A:△8

サラフィエル

大江圭

6.5倍

-10%

›

▽A:▽6

プレミアブルー

中村

13.3倍

-31%

›

▽A:▽9

ストラクチャー

▲水沼

23.3倍

-26%

›

▽A:▽1

ヴィーデ

上野

49.5倍

-15%

›

▽A:▽3

スノーリン

▲土田

146.0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

1R 中山競馬場　発走 10:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヴィーデ	上野	実49.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均15.0着と低調／134日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟17R 15着/15頭+4.8秒 12/20 5中京58R 16着/16頭+2.0秒 12/07 5中山212R 14着/16頭+2.6秒 08/02 2新潟310R 11着/13頭+3.7秒 06/28 2福島112R 6着/15頭+2.2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 15.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 134日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
2	シークレットキー	小野寺	実6.6	△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10.0着と低調／134日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟11R 9着/14頭+4.3秒 02/07 1小倉54R 6着/12頭+3.2秒 12/21 5阪神69R 15着/16頭+1.9秒 10/25 3京都810R 12着/13頭+1.1秒 09/15 4阪神511R 14着/14頭+3.4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 10.0着 (不振) △ ローテーション 134日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.5% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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。
3	スノーリン	▲土田	実146.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟84R 8着/13頭+4.4秒 04/26 3京都24R 11着/14頭+9.9秒 03/15 1阪神84R 13着/14頭+6.8秒 07/20 2福島88R 9着/14頭+1.6秒 07/06 2福島47R 8着/16頭+1.5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戦の調子平均 10.7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) +32% (妙味あり) 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	モナコブル	五十嵐	実4.9	○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0%と苦戦傾向／直近3走平均9.3着と低調／225日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1東京18R 10着/16頭+1.1秒 11/16 5東京47R 9着/16頭+1.1秒 10/04 4東京112R 9着/16頭+0.8秒 06/28 2福島110R 10着/14頭+3.0秒 05/03 2東京37R 1着/16頭勝利
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 9.3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 225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 14.7% (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。
5	セイウンビッグバン	伴	実6.2	▲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走平均9.3着と低調／113日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟71R 8着/14頭+2.7秒 04/05 3中山48R 13着/16頭+2.1秒 01/10 1中山312R 7着/16頭+0.8秒 12/13 5中京312R 16着/18頭+1.1秒 09/06 2札幌512R 13着/14頭+2.4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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 113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 13.6% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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。
6	プレミアブルー	中村	実13.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／113日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟71R 5着/14頭+1.3秒 03/08 2中山44R 10着/14頭+3.0秒 01/18 1中山74R 11着/14頭+3.5秒 08/23 3新潟13R 8着/18頭+1.4秒 08/02 2新潟311R 5着/17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 8.7着 (不振) △ ローテーション 113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 5.7% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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	グロリアラウス	小牧加	実8.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均9.3着と低調／126日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟411R 4着/14頭+0.3秒 02/21 1阪神111R 12着/18頭+1.2秒 12/27 5阪神711R 12着/16頭+1.4秒 11/29 5東京711R 4着/18頭+0.2秒 08/24 3新潟210R 4着/13頭+0.3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 9.3着 (不振) △ ローテーション 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 13.0% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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	サラフィエル	大江圭	実6.5	△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84走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／526日ぶりの実戦）
前5走 04/05 3中山34R 8着/14頭+2.9秒 04/05 3中山34R 8着/14頭+2.9秒 04/05 3中山34R 8着/14頭+2.9秒 04/05 3中山34R 8着/14頭+2.9秒 04/05 3中山34R 8着/14頭+2.9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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 84走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 526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 13.0% (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。
9	ストラクチャー	▲水沼	実23.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／154日ぶりの実戦）
前5走 04/12 3中山64R 6着/14頭+1.9秒 03/01 1小倉124R 5着/12頭+2.0秒 02/07 1小倉55R 3着/12頭+0.2秒 12/14 5中山44R 7着/14頭+3.4秒 10/12 3京都44R 7着/12頭+3.2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 4.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 154日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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	ゴールデンルーキー	草野	実3.0	◎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（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／168日ぶりの実戦）
前5走 03/29 2阪神24R 7着/14頭+3.5秒 02/14 1小倉74R 8着/12頭+1.7秒 12/07 5中山24R 8着/11頭+2.6秒 11/09 3福島25R 2着/9頭+0.1秒 10/13 4東京54R 8着/14頭+7.1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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 168日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 18.6% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

ゴールデンルーキー

騎手草野

単勝オッズ

3.0倍

AI期待値

-44%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4モナコブル

4.9倍

EV -28%

▲5セイウンビッグバン

6.2倍

EV -15%

出走馬全10頭

◎10

ゴールデンルーキー

草野

3.0倍

-44%

›

○4

モナコブル

五十嵐

4.9倍

-28%

›

▲5

セイウンビッグバン

伴

6.2倍

-15%

›

△2

シークレットキー

小野寺

6.6倍

-11%

›

△8

サラフィエル

大江圭

6.5倍

-15%

›

△7

グロリアラウス

小牧加

8.8倍

+14%

›

▽6

プレミアブルー

中村

13.3倍

-24%

›

▽9

ストラクチャー

▲水沼

23.3倍

+10%

›

▽1

ヴィーデ

上野

49.5倍

+21%

›

▽3

スノーリン

▲土田

146.0倍

+32%

›

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。

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