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	マルモリムソウ	泉谷	実18.1	B▽ A▽勝率6% EV+0% 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100%と好調／前走勝利の勢い）
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 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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 5.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.5% / 期待値 +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	ジャスパートレノ	戸崎圭	実2.4	B◎ A◎勝率22% EV-47% 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走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 2回5日新潟2R 1着/10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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 32.7% (オッズ暗示: 41.7%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 21.7% / 期待値 -48% ※ 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	ダイシンドラゴン	丹内	実5.8	B▲ A▲勝率14% EV-17% 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3着）
前5走 1回12日函館11R 3着/13頭 1回6日函館1R 1着/8頭 1回1日函館5R 5着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.8% (オッズ暗示: 17.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.3% / 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。
4	セタキト	田辺	実14.5	B△ A△勝率6% EV-19% 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5走 1回12日函館11R 7着/13頭 1回2日函館5R 1着/8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戦の調子勝率 50% (絶好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 6.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.5% / 期待値 -20% ※ 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	ダイメイビッグボス	石神道	実12.7	B△ A△勝率10% EV+28% 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5走 1回12日函館11R 10着/13頭 1回1日函館5R 1着/12頭 ― ― ―
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 50% (絶好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 7.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 10.1% / 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。
6	ジオパークカツキ	横山武	実3.5	B○ A○勝率21% EV-28% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 1回7日札幌5R 1着/12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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.6% (オッズ暗示: 28.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.5% / 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。
7	ピクニックマーチ	木幡初	実48.4	B▽ A▽勝率3% EV+58% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 2回4日福島6R 1着/13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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.3% / 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。
8	ニシノイサリビ	内田博	実29.9	B▽ A▽勝率5% EV+40% 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5走 2回5日新潟8R 5着/9頭+4.0秒 2回5日福島5R 1着/11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戦の調子勝率 50% (絶好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.7% / 期待値 +40% ※ 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	ショウナンハーヴェ	津村	実7.6	B△ A△勝率14% EV+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50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 2回7日福島1R 1着/12頭 2回1日福島5R 3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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 13.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 14.3% / 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。

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 ◎

ジャスパートレノ

騎手戸崎圭

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

-21%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○6ジオパークカツキ

3.5倍

EV -28%

▲A:▲3ダイシンドラゴン

5.8倍

EV -14%

出走馬全9頭

◎A:◎2

ジャスパートレノ

戸崎圭

2.4倍

-21%

›

○A:○6

ジオパークカツキ

横山武

3.5倍

-28%

›

▲A:▲3

ダイシンドラゴン

丹内

5.8倍

-14%

›

△A:△9

ショウナンハーヴェ

津村

7.6倍

-21%

›

△A:△5

ダイメイビッグボス

石神道

12.7倍

-19%

›

△A:△4

セタキト

田辺

14.5倍

-25%

›

▽A:▽1

マルモリムソウ

泉谷

18.1倍

-9%

›

▽A:▽8

ニシノイサリビ

内田博

29.9倍

-7%

›

▽A:▽7

ピクニックマーチ

木幡初

48.4倍

-1%

›

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	マルモリムソウ	泉谷	実18.1	▽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100%と好調／前走勝利の勢い）
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 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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (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。
2	ジャスパートレノ	戸崎圭	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（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 2回5日新潟2R 1着/10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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 21.7% (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	ダイシンドラゴン	丹内	実5.8	▲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3着）
前5走 1回12日函館11R 3着/13頭 1回6日函館1R 1着/8頭 1回1日函館5R 5着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.3% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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。
4	セタキト	田辺	実14.5	△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5走 1回12日函館11R 7着/13頭 1回2日函館5R 1着/8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戦の調子勝率 50% (絶好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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。
5	ダイメイビッグボス	石神道	実12.7	△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5走 1回12日函館11R 10着/13頭 1回1日函館5R 1着/12頭 ― ― ―
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 50% (絶好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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。
6	ジオパークカツキ	横山武	実3.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 1回7日札幌5R 1着/12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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.5% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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	ピクニックマーチ	木幡初	実48.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 2回4日福島6R 1着/13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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.3% (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。
8	ニシノイサリビ	内田博	実29.9	▽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5走 2回5日新潟8R 5着/9頭+4.0秒 2回5日福島5R 1着/11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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。
9	ショウナンハーヴェ	津村	実7.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 2回7日福島1R 1着/12頭 2回1日福島5R 3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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.3% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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の本命

AI評価1位

ジャスパートレノ

騎手戸崎圭

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

-47%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6ジオパークカツキ

3.5倍

EV -28%

▲3ダイシンドラゴン

5.8倍

EV -17%

出走馬全9頭

◎2

ジャスパートレノ

戸崎圭

2.4倍

-47%

›

○6

ジオパークカツキ

横山武

3.5倍

-28%

›

▲3

ダイシンドラゴン

丹内

5.8倍

-17%

›

△9

ショウナンハーヴェ

津村

7.6倍

+8%

›

△5

ダイメイビッグボス

石神道

12.7倍

+28%

›

△4

セタキト

田辺

14.5倍

-19%

›

▽1

マルモリムソウ

泉谷

18.1倍

+0%

›

▽8

ニシノイサリビ

内田博

29.9倍

+40%

›

▽7

ピクニックマーチ

木幡初

48.4倍

+58%

›

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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

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