中山 3R 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

3R 中山競馬場　発走 11:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブレイヴアーサー	◇今村	実23.5	B▽ A▽勝率5% EV+14% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 2回3日新潟1R 8着/11頭 1回4日函館5R 10着/10頭+6.0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 9.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 4.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.9% / 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。
2	キンバリー	松岡	実63.3	B▽ A▽勝率1% EV-12% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回6日新潟2R 7着/11頭+2.0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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.4% / 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。
3	コスモベスケーデン	津村	実25.4	B▽ A▽勝率5% EV+23% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 2回7日新潟2R 12着/15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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 3.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.9% / 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。
4	アルニタク	▲佐藤	実21.3	B△ A△勝率5% EV+14% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 2回8日福島6R 12着/16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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 4.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.5% / 期待値 +15% ※ 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	ソラティオ	柴田大	実92.5	B× A▽勝率1% EV-18% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 15位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.9% / 期待値 -18% ※ 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	ラフエルガ	横山武	実1.9	B◎ A◎勝率29% EV-45% 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3日新潟3R 3着/18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 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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 38.1% (オッズ暗示: 52.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 28.6% / 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。
7	アレックスケー	石橋脩	実5.0	B○ A○勝率22% EV+12% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 2回8日新潟3R 4着/15頭 2回1日新潟2R 3着/14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 3.5着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.3% (オッズ暗示: 20.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 22.0% / 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。
8	サイモンオリエント	原	実21.9	B△ A△勝率5% EV+12% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 2回3日新潟3R 7着/18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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 4.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.2% / 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。
9	アドバンスアゲイン	武藤	実24.2	B▽ A×勝率2% EV-53% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 2回5日福島5R 8着/11頭 ― ― ― ―
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 8.0着 (不振) × 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 2.7% (オッズ暗示: 4.1%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.9% / 期待値 -54% ※ 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	パレスラン	ミシェル	実27.2	B▽ A▽勝率3% EV-16% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 11位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 3.1% / 期待値 -17% ※ 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	サンアンドスターズ	◇小林美	実72.4	B▽ A▽勝率1% EV+1% 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日新潟3R 11着/12頭+5.0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戦の調子平均 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 0.9% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.4% / 期待値 +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。
12	キセキノユニコーン	丹内	実7.7	B▲ A▲勝率10% EV-19% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 1回6日函館1R 7着/8頭 1回1日函館5R 3着/12頭 ― ― ―
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 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.6% (オッズ暗示: 13.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.2% / 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。
13	シュネルアステリア	木幡巧	実102.0	B× A▽勝率1% EV-9% 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4日東京4R 11着/14頭 ― ― ― ―
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戦の調子平均 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.9% / 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。
14	ヴァンデエス	杉原	実101.7	B▽ A▽勝率0% EV-18% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均16.0着と低調）
前5走 2回8日福島6R 16着/16頭+2.0秒 ― ― ― ―
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戦の調子平均 16.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.4% / 期待値 -18% ※ 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	セイカタカキヤチク	横山琉	実23.4	B▽ A▽勝率3% EV-26% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 2回3日新潟3R 8着/18頭 ― ― ― ―
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 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 4.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.1% / 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。
16	イサチルサリーレ	木幡初	実18.2	B△ A△勝率5% EV+1% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 3回6日東京4R 8着/10頭 2回7日福島1R 7着/12頭+4.0秒 ― ― ―
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戦の調子平均 7.5着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 5.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.5% / 期待値 +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。

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 ◎

ラフエルガ

騎手横山武

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-27%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○7アレックスケー

5.0倍

EV -13%

▲A:▲12キセキノユニコーン

7.7倍

EV -18%

出走馬全16頭

◎A:◎6

ラフエルガ

横山武

1.9倍

-27%

›

○A:○7

アレックスケー

石橋脩

5.0倍

-13%

›

▲A:▲12

キセキノユニコーン

丹内

7.7倍

-18%

›

△A:△16

イサチルサリーレ

木幡初

18.2倍

-6%

›

△A:△4

アルニタク

▲佐藤

21.3倍

+9%

›

△A:△8

サイモンオリエント

原

21.9倍

+1%

›

▽A:▽15

セイカタカキヤチク

横山琉

23.4倍

-6%

›

▽A:▽1

ブレイヴアーサー

◇今村

23.5倍

-20%

›

▽A:×9

アドバンスアゲイン

武藤

24.2倍

-33%

›

▽A:▽3

コスモベスケーデン

津村

25.4倍

-30%

›

▽A:▽10

パレスラン

ミシェル

27.2倍

-25%

›

▽A:▽2

キンバリー

松岡

63.3倍

+3%

›

▽A:▽11

サンアンドスターズ

◇小林美

72.4倍

-33%

›

▽A:▽14

ヴァンデエス

杉原

101.7倍

-49%

›

×A:▽5

ソラティオ

柴田大

92.5倍

-54%

›

×A:▽13

シュネルアステリア

木幡巧

102.0倍

-50%

›

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

3R 中山競馬場　発走 11:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブレイヴアーサー	◇今村	実23.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 2回3日新潟1R 8着/11頭 1回4日函館5R 10着/10頭+6.0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 9.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.9% (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。
2	キンバリー	松岡	実63.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回6日新潟2R 7着/11頭+2.0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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (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	コスモベスケーデン	津村	実25.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 2回7日新潟2R 12着/15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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
4	アルニタク	▲佐藤	実21.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 2回8日福島6R 12着/16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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.5% (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。
5	ソラティオ	柴田大	実92.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 14位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
6	ラフエルガ	横山武	実1.9	◎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3日新潟3R 3着/18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 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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 28.6% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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。
7	アレックスケー	石橋脩	実5.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 2回8日新潟3R 4着/15頭 2回1日新潟2R 3着/14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 3.5着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 22.0% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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。
8	サイモンオリエント	原	実21.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 2回3日新潟3R 7着/18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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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。
9	アドバンスアゲイン	武藤	実24.2	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 2回5日福島5R 8着/11頭 ― ― ― ―
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 8.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。
10	パレスラン	ミシェル	実27.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 10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: 3.7%) ※ 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。
11	サンアンドスターズ	◇小林美	実72.4	▽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日新潟3R 11着/12頭+5.0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戦の調子平均 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
12	キセキノユニコーン	丹内	実7.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 1回6日函館1R 7着/8頭 1回1日函館5R 3着/12頭 ― ― ―
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 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 13.0%) ※ 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	シュネルアステリア	木幡巧	実102.0	▽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4日東京4R 11着/14頭 ― ― ― ―
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戦の調子平均 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
14	ヴァンデエス	杉原	実101.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均16.0着と低調）
前5走 2回8日福島6R 16着/16頭+2.0秒 ― ― ― ―
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戦の調子平均 16.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.4% (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。
15	セイカタカキヤチク	横山琉	実23.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 2回3日新潟3R 8着/18頭 ― ― ― ―
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 8.0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 3.1% (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。
16	イサチルサリーレ	木幡初	実18.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 3回6日東京4R 8着/10頭 2回7日福島1R 7着/12頭+4.0秒 ― ― ―
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戦の調子平均 7.5着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) 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。

AIの本命

AI評価1位

ラフエルガ

騎手横山武

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-45%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7アレックスケー

5.0倍

EV +12%

▲12キセキノユニコーン

7.7倍

EV -19%

出走馬全16頭

◎6

ラフエルガ

横山武

1.9倍

-45%

›

○7

アレックスケー

石橋脩

5.0倍

+12%

›

▲12

キセキノユニコーン

丹内

7.7倍

-19%

›

△16

イサチルサリーレ

木幡初

18.2倍

+1%

›

△4

アルニタク

▲佐藤

21.3倍

+14%

›

△8

サイモンオリエント

原

21.9倍

+12%

›

▽1

ブレイヴアーサー

◇今村

23.5倍

+14%

›

▽3

コスモベスケーデン

津村

25.4倍

+23%

›

▽15

セイカタカキヤチク

横山琉

23.4倍

-26%

›

▽10

パレスラン

ミシェル

27.2倍

-16%

›

×9

アドバンスアゲイン

武藤

24.2倍

-53%

›

▽2

キンバリー

松岡

63.3倍

-12%

›

▽11

サンアンドスターズ

◇小林美

72.4倍

+1%

›

▽5

ソラティオ

柴田大

92.5倍

-18%

›

▽13

シュネルアステリア

木幡巧

102.0倍

-9%

›

▽14

ヴァンデエス

杉原

101.7倍

-18%

›

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

両モデルとも見送り

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項