中山 9R 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

9R 中山競馬場　発走 14:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	イベントホライゾン	松山	実3.1	B○ A○勝率22% EV-31% 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／148日ぶりの実戦）
前5走 04/18 2阪神75R 1着/5頭勝利 02/28 2中山19R 3着/8頭+0.4秒 01/24 1京都89R 3着/13頭+0.3秒 12/13 5中京35R 1着/12頭勝利 ―
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 148日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 19.9% (オッズ暗示: 32.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 22.1% / 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。
2	ブルーマエストロ	川田	実2.4	B◎ A◎勝率22% EV-46% 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3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 11/23 4京都69R 2着/13頭+0.1秒 09/15 4中山510R 2着/9頭+0.1秒 06/21 3東京58R 1着/16頭勝利 04/12 3中山59R 3着/9頭+0.6秒 01/25 1中山85R 1着/18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 2着 (好走) △ ローテーション 294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 42.1% (オッズ暗示: 41.7%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 22.1% / 期待値 -47% ※ 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	トレサフィール	横山武	実6.9	B▲ A▲勝率15% EV+6% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均8.0着と低調／106日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京1110R 5着/11頭+0.5秒 01/10 1中山38R 13着/13頭+3.8秒 11/16 5東京48R 6着/13頭+0.7秒 06/29 2福島211R 6着/14頭+0.3秒 05/10 2東京56R 1着/9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戦の調子平均 8.0着 (不振) △ ローテーション 106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 10.8% (オッズ暗示: 14.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.5% / 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。
4	グランカンタンテ	三浦	実28.6	B▽ A▽勝率4% EV+20% 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／154日ぶりの実戦）
前5走 04/12 3中山68R 6着/10頭+0.4秒 03/21 2中山79R 11着/15頭+0.6秒 12/21 5中山69R 10着/11頭+1.5秒 11/24 3福島610R 2着/16頭+0.0秒 09/15 4中山510R 5着/9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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ ローテーション 154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 3.3% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.2% / 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。
5	スナークピカソ	丹内	実19.4	B△ A△勝率6% EV+11% 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／106日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京1110R 7着/11頭+1.0秒 05/09 3京都59R 5着/11頭+0.7秒 03/14 1中京17R 1着/16頭勝利 02/22 1小倉109R 7着/12頭+1.1秒 12/14 5中京412R 5着/16頭+0.1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) △ ローテーション 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 5.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.8% / 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。
6	ヤマニンガラッシア	大野	実33.9	B▽ A▽勝率4% EV+43% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場108走で勝率0%と苦戦傾向／505日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京19R 4着/9頭+0.5秒 04/26 2東京19R 4着/9頭+0.5秒 04/26 2東京19R 4着/9頭+0.5秒 04/26 2東京19R 4着/9頭+0.5秒 04/26 2東京19R 4着/9頭+0.5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 4.0着 × 当競馬場適性 108走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 505日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.2% / 期待値 +43% ※ 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	グロスビーク	津村	実9.8	B△ A△勝率7% EV-33% 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33%と好調／119日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京810R 13着/15頭+1.4秒 02/28 2中山17R 1着/16頭勝利 05/10 2東京56R 2着/9頭+0.5秒 03/15 2中山56R 1着/16頭勝利 11/24 5東京82R 2着/18頭+0.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 119日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 10.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.8% / 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。
8	ホークマン	柴田大	実264.7	B▽ A▽勝率1% EV+112% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（112日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京109R 9着/12頭+0.9秒 05/09 2東京58R 6着/8頭+2.2秒 05/03 2東京48R 7着/9頭+1.3秒 01/10 1中山310R 15着/16頭+1.6秒 11/09 5東京212R 18着/18頭+1.7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 7.3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 0.3% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.8% / 期待値 +113% ※ 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	レッセパッセ	菊沢	実75.9	B▽ A▽勝率2% EV+32% 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走平均9.0着と低調／120日ぶりの実戦）
前5走 05/16 2東京79R 8着/9頭+0.7秒 04/19 3中山89R 9着/12頭+1.0秒 03/21 2中山79R 10着/15頭+0.6秒 02/28 1小倉1111R 5着/15頭+0.5秒 01/05 1京都29R 7着/11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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 120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 1.0% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.7% / 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。
10	ワンモアスマイル	岩田康	実49.2	B▽ A▽勝率3% EV+51% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／210日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京68R 12着/14頭+1.5秒 02/01 2京都212R 6着/7頭+0.5秒 01/10 1中山310R 11着/16頭+1.3秒 11/02 4東京119R 4着/10頭+0.4秒 10/12 3京都412R 1着/18頭勝利
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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 210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 1.8% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.1% / 期待値 +51% ※ 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	マイネルアレス	岩田望	実8.3	B△ A△勝率14% EV+13% 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走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 05/24 1新潟89R 1着/14頭勝利 05/03 1新潟28R 2着/12頭+0.0秒 03/28 1中京58R 6着/14頭+0.5秒 03/15 1中京28R 3着/12頭+0.3秒 02/22 1東京86R 5着/16頭+0.4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) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 98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 6.8% (オッズ暗示: 12.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 13.6% / 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。

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 ◎

ブルーマエストロ

騎手川田

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

+0%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○1イベントホライゾン

3.1倍

EV -38%

▲A:▲3トレサフィール

6.9倍

EV -25%

出走馬全11頭

◎A:◎2

ブルーマエストロ

川田

2.4倍

+0%

›

○A:○1

イベントホライゾン

松山

3.1倍

-38%

›

▲A:▲3

トレサフィール

横山武

6.9倍

-25%

›

△A:△11

マイネルアレス

岩田望

8.3倍

-43%

›

△A:△7

グロスビーク

津村

9.8倍

-46%

›

△A:△5

スナークピカソ

丹内

19.4倍

+3%

›

▽A:▽4

グランカンタンテ

三浦

28.6倍

-6%

›

▽A:▽6

ヤマニンガラッシア

大野

33.9倍

+11%

›

▽A:▽10

ワンモアスマイル

岩田康

49.2倍

-13%

›

▽A:▽9

レッセパッセ

菊沢

75.9倍

-20%

›

▽A:▽8

ホークマン

柴田大

264.7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

9R 中山競馬場　発走 14:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	イベントホライゾン	松山	実3.1	○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／148日ぶりの実戦）
前5走 04/18 2阪神75R 1着/5頭勝利 02/28 2中山19R 3着/8頭+0.4秒 01/24 1京都89R 3着/13頭+0.3秒 12/13 5中京35R 1着/12頭勝利 ―
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 148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 22.1% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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	ブルーマエストロ	川田	実2.4	◎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3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 11/23 4京都69R 2着/13頭+0.1秒 09/15 4中山510R 2着/9頭+0.1秒 06/21 3東京58R 1着/16頭勝利 04/12 3中山59R 3着/9頭+0.6秒 01/25 1中山85R 1着/18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 2着 (好走) △ ローテーション 294日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 22.1% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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。
3	トレサフィール	横山武	実6.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均8.0着と低調／106日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京1110R 5着/11頭+0.5秒 01/10 1中山38R 13着/13頭+3.8秒 11/16 5東京48R 6着/13頭+0.7秒 06/29 2福島211R 6着/14頭+0.3秒 05/10 2東京56R 1着/9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戦の調子平均 8.0着 (不振) △ ローテーション 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.5% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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。
4	グランカンタンテ	三浦	実28.6	▽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／154日ぶりの実戦）
前5走 04/12 3中山68R 6着/10頭+0.4秒 03/21 2中山79R 11着/15頭+0.6秒 12/21 5中山69R 10着/11頭+1.5秒 11/24 3福島610R 2着/16頭+0.0秒 09/15 4中山510R 5着/9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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ ローテーション 154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 4.2% (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。
5	スナークピカソ	丹内	実19.4	△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／106日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京1110R 7着/11頭+1.0秒 05/09 3京都59R 5着/11頭+0.7秒 03/14 1中京17R 1着/16頭勝利 02/22 1小倉109R 7着/12頭+1.1秒 12/14 5中京412R 5着/16頭+0.1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) △ ローテーション 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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。
6	ヤマニンガラッシア	大野	実33.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場108走で勝率0%と苦戦傾向／505日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京19R 4着/9頭+0.5秒 04/26 2東京19R 4着/9頭+0.5秒 04/26 2東京19R 4着/9頭+0.5秒 04/26 2東京19R 4着/9頭+0.5秒 04/26 2東京19R 4着/9頭+0.5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 4.0着 × 当競馬場適性 108走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 505日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
7	グロスビーク	津村	実9.8	△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33%と好調／119日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京810R 13着/15頭+1.4秒 02/28 2中山17R 1着/16頭勝利 05/10 2東京56R 2着/9頭+0.5秒 03/15 2中山56R 1着/16頭勝利 11/24 5東京82R 2着/18頭+0.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 119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 6.8% (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。
8	ホークマン	柴田大	実264.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（112日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京109R 9着/12頭+0.9秒 05/09 2東京58R 6着/8頭+2.2秒 05/03 2東京48R 7着/9頭+1.3秒 01/10 1中山310R 15着/16頭+1.6秒 11/09 5東京212R 18着/18頭+1.7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 7.3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) +112% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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	レッセパッセ	菊沢	実75.9	▽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走平均9.0着と低調／120日ぶりの実戦）
前5走 05/16 2東京79R 8着/9頭+0.7秒 04/19 3中山89R 9着/12頭+1.0秒 03/21 2中山79R 10着/15頭+0.6秒 02/28 1小倉1111R 5着/15頭+0.5秒 01/05 1京都29R 7着/11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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 120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 1.7% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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	ワンモアスマイル	岩田康	実49.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／210日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京68R 12着/14頭+1.5秒 02/01 2京都212R 6着/7頭+0.5秒 01/10 1中山310R 11着/16頭+1.3秒 11/02 4東京119R 4着/10頭+0.4秒 10/12 3京都412R 1着/18頭勝利
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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 210日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +51% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.1% (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。
11	マイネルアレス	岩田望	実8.3	△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走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 05/24 1新潟89R 1着/14頭勝利 05/03 1新潟28R 2着/12頭+0.0秒 03/28 1中京58R 6着/14頭+0.5秒 03/15 1中京28R 3着/12頭+0.3秒 02/22 1東京86R 5着/16頭+0.4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) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 13.6% (オッズ暗示: 12.0%) ※ 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

ブルーマエストロ

騎手川田

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

-46%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1イベントホライゾン

3.1倍

EV -31%

▲3トレサフィール

6.9倍

EV +6%

出走馬全11頭

◎2

ブルーマエストロ

川田

2.4倍

-46%

›

○1

イベントホライゾン

松山

3.1倍

-31%

›

▲3

トレサフィール

横山武

6.9倍

+6%

›

△11

マイネルアレス

岩田望

8.3倍

+13%

›

△7

グロスビーク

津村

9.8倍

-33%

›

△5

スナークピカソ

丹内

19.4倍

+11%

›

▽4

グランカンタンテ

三浦

28.6倍

+20%

›

▽6

ヤマニンガラッシア

大野

33.9倍

+43%

›

▽10

ワンモアスマイル

岩田康

49.2倍

+51%

›

▽9

レッセパッセ

菊沢

75.9倍

+32%

›

▽8

ホークマン

柴田大

264.7倍

+112%

›

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