中山 10R 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

10R 中山競馬場　発走 15:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ノラリクラリ	佐々木	実12.2	B▽ A△勝率7% 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33%と好調／111日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京128R 7着/14頭+0.5秒 05/02 2東京38R 2着/10頭+0.1秒 04/18 2阪神78R 1着/9頭勝利 02/15 1東京66R 4着/14頭+0.2秒 01/18 1京都78R 3着/12頭+0.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 111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 6.4% (オッズ暗示: 8.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.6% / 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。
2	トリニティ	横山武	実5.4	B▲ A○勝率18% EV0% 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／118日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京1011R 10着/18頭+0.6秒 05/02 3京都39R 1着/9頭勝利 03/28 2阪神19R 3着/7頭+0.5秒 12/21 5阪神65R 1着/12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) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 118日休養明け × 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 9.6% (オッズ暗示: 18.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.5% / 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。
3	カレンラップスター	津村	実23.9	B▽ A▽勝率5% EV+9% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（118日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟812R 9着/15頭+1.0秒 05/09 1新潟312R 2着/12頭+0.4秒 03/15 1中京27R 6着/15頭+0.6秒 02/21 1東京78R 9着/12頭+0.8秒 12/06 5中京18R 7着/18頭+0.7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 5.7着 △ ローテーション 118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 4.0% (オッズ暗示: 4.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.6% / 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。
4	モルトマエストーソ	木幡巧	実116.7	B▽ A▽勝率1% EV+6% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／343日ぶりの実戦）
前5走 10/11 4東京39R 6着/10頭+0.6秒 05/25 2東京107R 1着/8頭勝利 04/27 1福島69R 3着/11頭+0.3秒 10/13 4東京37R 7着/8頭+1.1秒 07/21 2福島812R 4着/12頭+0.7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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 343日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.9% / 期待値 +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	レイヤードレッド	嶋田	実104.7	B▽ A▽勝率1% EV+29% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（175日ぶりの実戦）
前5走 03/28 3中山18R 4着/12頭+0.7秒 03/01 2中山29R 4着/10頭+1.0秒 01/24 1中山89R 8着/9頭+0.8秒 01/05 1中山210R 4着/11頭+0.3秒 12/14 5中京410R 5着/10頭+1.1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戦の調子平均 5.3着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ ローテーション 175日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.2% / 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	ウイナーズナイン推奨	横山和	実20.6	B△ A▽勝率7% EV+35% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+97%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 12/27 5中山711R 13着/16頭+1.3秒 11/29 4京都711R 6着/11頭+0.6秒 09/27 4中山89R 1着/9頭勝利 07/13 2小倉65R 1着/8頭勝利 ―
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 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 266日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +97% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 4.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.6% / 期待値 +36% ※ 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	ブリヤディアマンテ	吉田豊	実61.9	B▽ A▽勝率1% EV-23% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／224日ぶりの実戦）
前5走 02/07 2京都38R 8着/8頭+1.3秒 01/24 1小倉110R 8着/9頭+2.8秒 11/15 3福島38R 1着/16頭勝利 11/09 3福島28R 13着/16頭+1.0秒 08/31 2札幌49R 5着/14頭+1.2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) △ ローテーション 224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 1.3% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.2% / 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。
8	リュクスパトロール	丸田	実41.0	B▽ A▽勝率3% EV+29% 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33%と適性高／直近3走平均11.0着と低調／140日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都39R 8着/9頭+1.3秒 03/21 2中山711R 13着/16頭+0.6秒 01/11 1中山411R 12着/16頭+1.0秒 12/20 5中山56R 1着/16頭勝利 ―
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 11.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 140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 2.6% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.2% / 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。
9	アロンズロッド	ルメール	実2.0	B◎ A×勝率20% EV-59% 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／111日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京128R 4着/14頭+0.3秒 04/11 2阪神59R 2着/8頭+0.0秒 02/14 1東京59R 3着/8頭+0.4秒 11/24 5東京69R 2着/12頭+0.0秒 10/12 4東京48R 1着/11頭勝利
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 3.0着 (安定) △ ローテーション 111日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 28.8% (オッズ暗示: 50.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 20.0% / 期待値 -60% ※ 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	ダノンピクチャー推奨	小崎	実24.8	B△ A△勝率7% EV+75% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率8% × オッズ24.8倍で期待値+102%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続／189日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 03/14 2中山57R 1着/10頭勝利 02/15 1小倉87R 3着/14頭+0.1秒 02/01 1小倉49R 2着/11頭+0.4秒 01/25 1小倉212R 9着/14頭+0.8秒 12/11 船橋9R 12着/14頭+3.9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 189日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +102% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 4.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.1% / 期待値 +76% ※ 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	キンググローリー	丹内	実6.0	B○ A▲勝率15% EV-9% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／133日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都511R 13着/16頭+1.2秒 04/18 1福島39R 1着/9頭勝利 03/29 3中山25R 1着/13頭勝利 03/07 2中山35R 3着/18頭+0.1秒 01/24 1中山85R 9着/18頭+1.2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 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 18.2% (オッズ暗示: 16.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.1% / 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。
12	マイバレンタイン	戸崎圭	実6.6	B△ A△勝率15% EV0% 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67%と好調／前走勝利の勢い／105日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京55R 1着/15頭勝利 03/14 1中京15R 6着/18頭+0.8秒 02/14 1小倉75R 11着/18頭+1.7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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 105日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 15.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 15.1% / 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 ×

アロンズロッド

騎手ルメール

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-42%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲11キンググローリー

6.0倍

EV +8%

▲A:○2トリニティ

5.4倍

EV -48%

出走馬全12頭

◎A:×9

アロンズロッド

ルメール

2.0倍

-42%

›

○A:▲11

キンググローリー

丹内

6.0倍

+8%

›

▲A:○2

トリニティ

横山武

5.4倍

-48%

›

△A:△12

マイバレンタイン

戸崎圭

6.6倍

-36%

›

△A:▽6

ウイナーズナイン

横山和

20.6倍

+97%

›

△A:△10

ダノンピクチャー

小崎

24.8倍

+102%

›

▽A:△1

ノラリクラリ

佐々木

12.2倍

-21%

›

▽A:▽3

カレンラップスター

津村

23.9倍

-5%

›

▽A:▽8

リュクスパトロール

丸田

41.0倍

+6%

›

▽A:▽7

ブリヤディアマンテ

吉田豊

61.9倍

-22%

›

▽A:▽5

レイヤードレッド

嶋田

104.7倍

+31%

›

▽A:▽4

モルトマエストーソ

木幡巧

116.7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

A. 現行モデル (binary)

見送り

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 10 ダノンピクチャー実24.8倍期待値 +102% 推奨 12.3〜30.0倍 ¥200 不的中
単勝 6 ウイナーズナイン実20.6倍期待値 +97% 推奨 10.4〜30.0倍 ¥200 不的中

※ オッズは予測時点の値です。

10R 中山競馬場　発走 15:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ノラリクラリ	佐々木	実12.2	△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／111日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京128R 7着/14頭+0.5秒 05/02 2東京38R 2着/10頭+0.1秒 04/18 2阪神78R 1着/9頭勝利 02/15 1東京66R 4着/14頭+0.2秒 01/18 1京都78R 3着/12頭+0.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 111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 6.6% (オッズ暗示: 8.2%) ※ 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。
2	トリニティ	横山武	実5.4	○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／118日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京1011R 10着/18頭+0.6秒 05/02 3京都39R 1着/9頭勝利 03/28 2阪神19R 3着/7頭+0.5秒 12/21 5阪神65R 1着/12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) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.5% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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	カレンラップスター	津村	実23.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（118日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟812R 9着/15頭+1.0秒 05/09 1新潟312R 2着/12頭+0.4秒 03/15 1中京27R 6着/15頭+0.6秒 02/21 1東京78R 9着/12頭+0.8秒 12/06 5中京18R 7着/18頭+0.7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 5.7着 △ ローテーション 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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	モルトマエストーソ	木幡巧	実116.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／343日ぶりの実戦）
前5走 10/11 4東京39R 6着/10頭+0.6秒 05/25 2東京107R 1着/8頭勝利 04/27 1福島69R 3着/11頭+0.3秒 10/13 4東京37R 7着/8頭+1.1秒 07/21 2福島812R 4着/12頭+0.7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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 343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 0.9% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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	レイヤードレッド	嶋田	実104.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（175日ぶりの実戦）
前5走 03/28 3中山18R 4着/12頭+0.7秒 03/01 2中山29R 4着/10頭+1.0秒 01/24 1中山89R 8着/9頭+0.8秒 01/05 1中山210R 4着/11頭+0.3秒 12/14 5中京410R 5着/10頭+1.1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戦の調子平均 5.3着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ ローテーション 175日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.2% (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。
6	ウイナーズナイン推奨	横山和	実20.6	▽詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+35%の妙味（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 12/27 5中山711R 13着/16頭+1.3秒 11/29 4京都711R 6着/11頭+0.6秒 09/27 4中山89R 1着/9頭勝利 07/13 2小倉65R 1着/8頭勝利 ―
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 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 266日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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	ブリヤディアマンテ	吉田豊	実61.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／224日ぶりの実戦）
前5走 02/07 2京都38R 8着/8頭+1.3秒 01/24 1小倉110R 8着/9頭+2.8秒 11/15 3福島38R 1着/16頭勝利 11/09 3福島28R 13着/16頭+1.0秒 08/31 2札幌49R 5着/14頭+1.2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) △ ローテーション 224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 1.2% (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。
8	リュクスパトロール	丸田	実41.0	▽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33%と適性高／直近3走平均11.0着と低調／140日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都39R 8着/9頭+1.3秒 03/21 2中山711R 13着/16頭+0.6秒 01/11 1中山411R 12着/16頭+1.0秒 12/20 5中山56R 1着/16頭勝利 ―
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 11.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 140日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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	アロンズロッド	ルメール	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（直近3走平均3.0着と安定／111日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京128R 4着/14頭+0.3秒 04/11 2阪神59R 2着/8頭+0.0秒 02/14 1東京59R 3着/8頭+0.4秒 11/24 5東京69R 2着/12頭+0.0秒 10/12 4東京48R 1着/11頭勝利
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 3.0着 (安定) △ ローテーション 111日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 20.0% (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	ダノンピクチャー推奨	小崎	実24.8	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+75%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続／189日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 03/14 2中山57R 1着/10頭勝利 02/15 1小倉87R 3着/14頭+0.1秒 02/01 1小倉49R 2着/11頭+0.4秒 01/25 1小倉212R 9着/14頭+0.8秒 12/11 船橋9R 12着/14頭+3.9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 189日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +75% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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	キンググローリー	丹内	実6.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／133日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都511R 13着/16頭+1.2秒 04/18 1福島39R 1着/9頭勝利 03/29 3中山25R 1着/13頭勝利 03/07 2中山35R 3着/18頭+0.1秒 01/24 1中山85R 9着/18頭+1.2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 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 133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 15.1% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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。
12	マイバレンタイン	戸崎圭	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走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／105日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京55R 1着/15頭勝利 03/14 1中京15R 6着/18頭+0.8秒 02/14 1小倉75R 11着/18頭+1.7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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 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 15.1% (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。

AIの本命

AI評価1位

アロンズロッド

騎手ルメール

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-59%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2トリニティ

5.4倍

EV 0%

▲11キンググローリー

6.0倍

EV -9%

出走馬全12頭

×9

アロンズロッド

ルメール

2.0倍

-59%

›

○2

トリニティ

横山武

5.4倍

›

▲11

キンググローリー

丹内

6.0倍

-9%

›

△12

マイバレンタイン

戸崎圭

6.6倍

›

△10

ダノンピクチャー

小崎

24.8倍

+75%

›

△1

ノラリクラリ

佐々木

12.2倍

-19%

›

▽6

ウイナーズナイン

横山和

20.6倍

+35%

›

▽3

カレンラップスター

津村

23.9倍

+9%

›

▽8

リュクスパトロール

丸田

41.0倍

+29%

›

▽7

ブリヤディアマンテ

吉田豊

61.9倍

-23%

›

▽5

レイヤードレッド

嶋田

104.7倍

+29%

›

▽4

モルトマエストーソ

木幡巧

116.7倍

+6%

›

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

A. 現行モデル (binary)

見送り

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 10 ダノンピクチャー実24.8倍期待値 +76% 推奨 14.1〜30.0倍 ¥200 不的中
単勝 6 ウイナーズナイン実20.6倍期待値 +36% 推奨 15.2〜30.0倍 ¥200 不的中

※ オッズは予測時点の値です。

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