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 12:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マイネルオランチア	菊沢	実22.8	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（244日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1中山53R 5着/16頭+1.0秒 12/21 5中山62R 3着/16頭+0.0秒 11/30 5東京83R 2着/16頭+0.9秒 11/16 5東京41R 4着/16頭+0.3秒 10/26 4東京91R 8着/14頭+1.3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 3.3着 △ ローテーション 244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 3.3% (オッズ暗示: 4.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7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。
2	ヨーゼフ	武藤	実13.3	B△ A△勝率7% EV-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9.0着と低調）
前5走 2回8日新潟2R 10着/17頭+1.0秒 2回3日福島2R 8着/16頭 ― ― ―
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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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 4.9% (オッズ暗示: 7.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.3% / 期待値 -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。
3	ギャニミード	杉原	実59.7	B▽ A▽勝率1% EV-15% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.5着と低調／168日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山21R 12着/16頭+4.4秒 01/10 1中山34R 5着/12頭+0.1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 8.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 12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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.5% / 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。
4	タニセンローマ	松山	実28.0	B▽ A▽勝率2% EV-45% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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／99日ぶりの実戦）
前5走 05/02 2東京33R 8着/9頭+1.8秒 03/28 3中山12R 12着/16頭+2.6秒 02/28 2中山14R 3着/12頭+0.9秒 02/14 1東京53R 11着/16頭+3.0秒 01/04 1中山12R 9着/13頭+4.3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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 99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 2.6% (オッズ暗示: 3.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.0% / 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。
5	ヨドノサファイア	丹内	実50.9	B▽ A▽勝率1% EV-28% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（259日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山83R 5着/16頭+0.5秒 11/09 5東京21R 11着/16頭+1.1秒 10/11 4東京35R 5着/14頭+0.3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 7.0着 (不振) △ ローテーション 259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 1.6% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.4% / 期待値 -29% ※ 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	パワポケウォーズ	▲上里	実49.0	B▽ A▽勝率1% EV-30% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調／155日ぶりの実戦）
前5走 04/11 3中山53R 10着/13頭+2.5秒 03/29 3中山23R 6着/15頭+2.5秒 01/17 1中山62R 11着/16頭+3.4秒 12/28 5中山82R 11着/16頭+2.1秒 12/13 5阪神32R 4着/10頭+2.5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 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 155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 1.6% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.5% / 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。
7	オートカリテ	ミシェル	実28.3	B△ A△勝率5% EV+46% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／133日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟21R 2着/16頭+0.1秒 04/11 1福島15R 4着/16頭+0.4秒 12/20 5中山55R 7着/17頭+1.6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 4.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 3.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.3% / 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。
8	ルシアージュ	三浦	実3.9	B○ A○勝率25% EV-1% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（105日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京124R 5着/18頭+0.8秒 05/17 2東京84R 6着/17頭+0.4秒 04/11 1福島15R 6着/16頭+0.8秒 01/04 1中山16R 6着/17頭+0.3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 5.7着 △ ローテーション 105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 23.7% (オッズ暗示: 25.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 24.7% / 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。
9	ホウオウファミリー	岩田望	実2.0	B◎ A◎勝率29% EV-41% 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（176日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山74R 5着/13頭+1.5秒 02/01 1東京22R 2着/13頭+0.6秒 01/11 1中山45R 3着/16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戦の調子平均 3.3着 △ ローテーション 176日休養明け × 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 32.9% (オッズ暗示: 50.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 29.3% / 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。
10	ヤマトスイフト	内田博	実145.8	B▽ A▽勝率1% EV+20% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.5着と低調／161日ぶりの実戦）
前5走 04/05 3中山42R 12着/16頭+2.1秒 01/31 1東京14R 11着/16頭+1.7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 11.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 161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 0.4% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.8% / 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。
11	レッドフリーマン	池添	実29.3	B▽ A×勝率1% EV-58% 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／112日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京105R 4着/14頭+0.7秒 04/04 3中山35R 12着/16頭+1.1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 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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 3.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.5% / 期待値 -59% ※ 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	ロンバルドシチー	☆長浜	実61.9	B▽ A▽勝率1% EV-14% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着／159日ぶりの実戦）
前5走 04/07 川崎6R 3着/10頭+0.5秒 02/08 1小倉61R 5着/16頭+1.3秒 01/11 1京都41R 5着/16頭+1.6秒 12/21 5中京61R 6着/16頭+1.7秒 09/07 4中山26R 6着/16頭+1.6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 4.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 159日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) 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 14位 / 勝率 1.4% / 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。
13	フィクセルリリア	吉田豊	実8.7	B▲ A▲勝率10% EV-9% 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／267日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中山52R 11着/16頭+2.4秒 12/06 5中山12R 2着/13頭+0.1秒 09/27 4中山85R 9着/16頭+1.0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戦の調子平均 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 267日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.0% (オッズ暗示: 11.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.4% / 期待値 -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。
14	オウケンサクラコ	丸田	実48.2	B▽ A▽勝率1% EV-30% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京86R 7着/8頭+2.5秒 04/25 1福島53R 12着/16頭+1.2秒 02/21 1東京75R 12着/14頭+1.6秒 02/07 1東京35R 12着/16頭+1.3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 10.3着 (不振) △ 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 1.6% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.4% / 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。
15	ゴールデンダガー	横山琉	実15.8	B△ A△勝率6% EV-12% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（119日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京85R 6着/11頭+1.0秒 04/18 1福島36R 10着/15頭+1.6秒 02/07 1小倉56R 5着/18頭+0.7秒 02/01 1小倉46R 4着/18頭+0.2秒 12/14 5中山43R 5着/18頭+1.8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 7.0着 (不振) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 6.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.6% / 期待値 -13% ※ 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	ディープマウンテン	大野	実120.3	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8.7着と低調／133日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京41R 7着/15頭+1.2秒 04/11 3中山53R 6着/13頭+1.8秒 03/22 1中京44R 13着/15頭+1.9秒 12/13 5阪神35R 4着/7頭+0.7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 8.7着 (不振) △ ローテーション 133日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (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 15位 / 勝率 0.8% / 期待値 -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。

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 ◎

ホウオウファミリー

騎手岩田望

単勝オッズ

2.0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:○8ルシアージュ

3.9倍

EV -7%

▲A:▲13フィクセルリリア

8.7倍

EV +4%

出走馬全16頭

◎A:◎9

ホウオウファミリー

岩田望

2.0倍

-34%

›

○A:○8

ルシアージュ

三浦

3.9倍

-7%

›

▲A:▲13

フィクセルリリア

吉田豊

8.7倍

+4%

›

△A:△2

ヨーゼフ

武藤

13.3倍

-34%

›

△A:△15

ゴールデンダガー

横山琉

15.8倍

-22%

›

△A:△7

オートカリテ

ミシェル

28.3倍

+25%

›

▽A:▽1

マイネルオランチア

菊沢

22.8倍

-25%

›

▽A:▽4

タニセンローマ

松山

28.0倍

-25%

›

▽A:×11

レッドフリーマン

池添

29.3倍

-22%

›

▽A:▽14

オウケンサクラコ

丸田

48.2倍

-24%

›

▽A:▽6

パワポケウォーズ

▲上里

49.0倍

-23%

›

▽A:▽5

ヨドノサファイア

丹内

50.9倍

-20%

›

▽A:▽3

ギャニミード

杉原

59.7倍

-6%

›

▽A:▽12

ロンバルドシチー

☆長浜

61.9倍

-2%

›

×A:▽16

ディープマウンテン

大野

120.3倍

-52%

›

▽A:▽10

ヤマトスイフト

内田博

145.8倍

-42%

›

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 12:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マイネルオランチア	菊沢	実22.8	▽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 01/12 1中山53R 5着/16頭+1.0秒 12/21 5中山62R 3着/16頭+0.0秒 11/30 5東京83R 2着/16頭+0.9秒 11/16 5東京41R 4着/16頭+0.3秒 10/26 4東京91R 8着/14頭+1.3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 3.3着 △ ローテーション 244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 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。
2	ヨーゼフ	武藤	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9.0着と低調）
前5走 2回8日新潟2R 10着/17頭+1.0秒 2回3日福島2R 8着/16頭 ― ― ―
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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.3% (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。
3	ギャニミード	杉原	実59.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.5着と低調／168日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山21R 12着/16頭+4.4秒 01/10 1中山34R 5着/12頭+0.1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 8.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 12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 1.5% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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	タニセンローマ	松山	実28.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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／99日ぶりの実戦）
前5走 05/02 2東京33R 8着/9頭+1.8秒 03/28 3中山12R 12着/16頭+2.6秒 02/28 2中山14R 3着/12頭+0.9秒 02/14 1東京53R 11着/16頭+3.0秒 01/04 1中山12R 9着/13頭+4.3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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 99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 2.0% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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。
5	ヨドノサファイア	丹内	実50.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（259日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山83R 5着/16頭+0.5秒 11/09 5東京21R 11着/16頭+1.1秒 10/11 4東京35R 5着/14頭+0.3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 7.0着 (不振) △ ローテーション 259日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (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。
6	パワポケウォーズ	▲上里	実49.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調／155日ぶりの実戦）
前5走 04/11 3中山53R 10着/13頭+2.5秒 03/29 3中山23R 6着/15頭+2.5秒 01/17 1中山62R 11着/16頭+3.4秒 12/28 5中山82R 11着/16頭+2.1秒 12/13 5阪神32R 4着/10頭+2.5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 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 155日休養明け × 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 1.5% (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。
7	オートカリテ	ミシェル	実28.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／133日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟21R 2着/16頭+0.1秒 04/11 1福島15R 4着/16頭+0.4秒 12/20 5中山55R 7着/17頭+1.6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 4.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 133日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 5.3% (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。
8	ルシアージュ	三浦	実3.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（105日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京124R 5着/18頭+0.8秒 05/17 2東京84R 6着/17頭+0.4秒 04/11 1福島15R 6着/16頭+0.8秒 01/04 1中山16R 6着/17頭+0.3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 5.7着 △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.7% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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	ホウオウファミリー	岩田望	実2.0	◎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（176日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山74R 5着/13頭+1.5秒 02/01 1東京22R 2着/13頭+0.6秒 01/11 1中山45R 3着/16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戦の調子平均 3.3着 △ ローテーション 176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 29.3% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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。
10	ヤマトスイフト	内田博	実145.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.5着と低調／161日ぶりの実戦）
前5走 04/05 3中山42R 12着/16頭+2.1秒 01/31 1東京14R 11着/16頭+1.7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 11.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 161日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.8% (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。
11	レッドフリーマン	池添	実29.3	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京105R 4着/14頭+0.7秒 04/04 3中山35R 12着/16頭+1.1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 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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (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。
12	ロンバルドシチー	☆長浜	実61.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着／159日ぶりの実戦）
前5走 04/07 川崎6R 3着/10頭+0.5秒 02/08 1小倉61R 5着/16頭+1.3秒 01/11 1京都41R 5着/16頭+1.6秒 12/21 5中京61R 6着/16頭+1.7秒 09/07 4中山26R 6着/16頭+1.6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 4.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 159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 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。
13	フィクセルリリア	吉田豊	実8.7	▲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／267日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中山52R 11着/16頭+2.4秒 12/06 5中山12R 2着/13頭+0.1秒 09/27 4中山85R 9着/16頭+1.0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戦の調子平均 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 267日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 11.5%) ※ 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。
14	オウケンサクラコ	丸田	実48.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京86R 7着/8頭+2.5秒 04/25 1福島53R 12着/16頭+1.2秒 02/21 1東京75R 12着/14頭+1.6秒 02/07 1東京35R 12着/16頭+1.3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 10.3着 (不振) △ ローテーション 119日休養明け × 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 1.4% (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。
15	ゴールデンダガー	横山琉	実15.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（119日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京85R 6着/11頭+1.0秒 04/18 1福島36R 10着/15頭+1.6秒 02/07 1小倉56R 5着/18頭+0.7秒 02/01 1小倉46R 4着/18頭+0.2秒 12/14 5中山43R 5着/18頭+1.8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 7.0着 (不振) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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	ディープマウンテン	大野	実120.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／133日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京41R 7着/15頭+1.2秒 04/11 3中山53R 6着/13頭+1.8秒 03/22 1中京44R 13着/15頭+1.9秒 12/13 5阪神35R 4着/7頭+0.7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 8.7着 (不振) △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) 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。

AIの本命

AI評価1位

ホウオウファミリー

騎手岩田望

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-41%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8ルシアージュ

3.9倍

EV -1%

▲13フィクセルリリア

8.7倍

EV -9%

出走馬全16頭

◎9

ホウオウファミリー

岩田望

2.0倍

-41%

›

○8

ルシアージュ

三浦

3.9倍

-1%

›

▲13

フィクセルリリア

吉田豊

8.7倍

-9%

›

△2

ヨーゼフ

武藤

13.3倍

-4%

›

△15

ゴールデンダガー

横山琉

15.8倍

-12%

›

△7

オートカリテ

ミシェル

28.3倍

+46%

›

▽1

マイネルオランチア

菊沢

22.8倍

+14%

›

▽4

タニセンローマ

松山

28.0倍

-45%

›

×11

レッドフリーマン

池添

29.3倍

-58%

›

▽6

パワポケウォーズ

▲上里

49.0倍

-30%

›

▽3

ギャニミード

杉原

59.7倍

-15%

›

▽14

オウケンサクラコ

丸田

48.2倍

-30%

›

▽5

ヨドノサファイア

丹内

50.9倍

-28%

›

▽12

ロンバルドシチー

☆長浜

61.9倍

-14%

›

▽16

ディープマウンテン

大野

120.3倍

-1%

›

▽10

ヤマトスイフト

内田博

145.8倍

+20%

›

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