中山 1R 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

1R 中山競馬場　発走 10:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	イカルステソーロ	丹内	実24.8	B▽ A△勝率5% EV+24% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 2回7日新潟3R 4着/12頭 ― ― ― ―
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 4.0着 × 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: 4.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.0% / 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。
2	アイビークロノス	木幡巧	実30.9	B▽ A▽勝率5% EV+39% 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 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 6.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.5% / 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。
3	コスモセイント	☆長浜	実113.8	B× A▽勝率1% EV-6% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 13位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.8% / 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	ノシェリー	原	実6.4	B○ A○勝率23% EV+46% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 2回1日新潟1R 3着/10頭+2.0秒 2回4日福島5R 4着/15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 3.5着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 18.9% (オッズ暗示: 15.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 22.9% / 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。
5	サイモントレノ	◇小林美	実91.4	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 ★ 新馬戦 (初出走)
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 12位 (中位評価) × 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 0.7% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.3% / 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。
6	オーケーエース	横山琉	実17.0	B▲ A△勝率7% EV+11% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 3回1日新潟2R 6着/12頭 2回3日福島6R 4着/15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 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 5.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.6% / 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。
7	ゴルトシェーン	△石神道	実75.1	B▽ A▽勝率1% EV-2% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.3% / 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。
8	ウィンターブリーズ	ルメール	実1.4	B◎ A×勝率29% EV-60% 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2.0着と安定／前走2着）
前5走 3回1日東京5R 2着/9頭+1.0秒 2回3日福島1R 2着/8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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 52.7% (オッズ暗示: 71.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 28.5% / 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。
9	リュウノタキノボリ	佐々木	実14.8	B△ A▲勝率9% EV+36% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 5位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 6.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.2% / 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。
10	ニシノツムジカゼ	ミシェル	実25.5	B△ A▽勝率5% EV+27% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 3回6日東京5R 7着/13頭 3回1日新潟2R 3着/12頭 ― ― ―
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 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 3.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.0% / 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。
11	ニシノハクシャ	野中	実150.0	B× A▽勝率1% EV+23% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ 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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.8% / 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。
12	サスケソルトバーン	▲佐藤	実39.8	B▽ A▽勝率2% EV-29% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 2回4日新潟2R 8着/12頭+3.0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 8.0着 (不振) × 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 1.3% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.8% / 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。
13	ミクニルミナス	内田博	実125.3	B× A▽勝率1% EV+2% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 2回2日新潟2R 8着/9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 8.0着 (不振) × 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 0.3% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.8% / 期待値 +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。
14	コーズウルルン	菊沢	実26.3	B▽ A▽勝率5% EV+18% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 8位 (中位評価) × 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 2.2% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.5% / 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。
15	ラインホルト	津村	実16.7	B△ A△勝率7% 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3.0着と安定／前走3着）
前5走 2回4日新潟2R 3着/12頭+6.0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 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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 6.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.9% / 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。

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 ×

ウィンターブリーズ

騎手ルメール

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-26%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○4ノシェリー

6.4倍

EV +20%

▲A:△6オーケーエース

17.0倍

EV -12%

出走馬全15頭

◎A:×8

ウィンターブリーズ

ルメール

1.4倍

-26%

›

○A:○4

ノシェリー

原

6.4倍

+20%

›

▲A:△6

オーケーエース

横山琉

17.0倍

-12%

›

△A:△15

ラインホルト

津村

16.7倍

-23%

›

△A:▲9

リュウノタキノボリ

佐々木

14.8倍

-39%

›

△A:▽10

ニシノツムジカゼ

ミシェル

25.5倍

-5%

›

▽A:△1

イカルステソーロ

丹内

24.8倍

-32%

›

▽A:▽14

コーズウルルン

菊沢

26.3倍

-42%

›

▽A:▽2

アイビークロノス

木幡巧

30.9倍

-31%

›

▽A:▽12

サスケソルトバーン

▲佐藤

39.8倍

-48%

›

▽A:▽7

ゴルトシェーン

△石神道

75.1倍

-44%

›

▽A:▽5

サイモントレノ

◇小林美

91.4倍

-32%

›

×A:▽3

コスモセイント

☆長浜

113.8倍

-62%

›

×A:▽13

ミクニルミナス

内田博

125.3倍

-58%

›

×A:▽11

ニシノハクシャ

野中

150.0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

1R 中山競馬場　発走 10:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	イカルステソーロ	丹内	実24.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 2回7日新潟3R 4着/12頭 ― ― ― ―
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 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.0% (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。
2	アイビークロノス	木幡巧	実30.9	▽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 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 6.0着 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。
3	コスモセイント	☆長浜	実113.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 13位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
4	ノシェリー	原	実6.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 2回1日新潟1R 3着/10頭+2.0秒 2回4日福島5R 4着/15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 3.5着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 22.9% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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	サイモントレノ	◇小林美	実91.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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 12位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.3% (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	オーケーエース	横山琉	実17.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 3回1日新潟2R 6着/12頭 2回3日福島6R 4着/15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 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 5.9%) ※ 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	ゴルトシェーン	△石神道	実75.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ 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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (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。
8	ウィンターブリーズ	ルメール	実1.4	×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走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 3回1日東京5R 2着/9頭+1.0秒 2回3日福島1R 2着/8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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 28.5% (オッズ暗示: 71.4%) ※ 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	リュウノタキノボリ	佐々木	実14.8	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
10	ニシノツムジカゼ	ミシェル	実25.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 3回6日東京5R 7着/13頭 3回1日新潟2R 3着/12頭 ― ― ―
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 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.0% (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。
11	ニシノハクシャ	野中	実150.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ 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) +23% (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。
12	サスケソルトバーン	▲佐藤	実39.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 2回4日新潟2R 8着/12頭+3.0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 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
13	ミクニルミナス	内田博	実125.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 2回2日新潟2R 8着/9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 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) 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。
14	コーズウルルン	菊沢	実26.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 8位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
15	ラインホルト	津村	実16.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 2回4日新潟2R 3着/12頭+6.0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 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) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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

ウィンターブリーズ

騎手ルメール

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-60%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4ノシェリー

6.4倍

EV +46%

▲9リュウノタキノボリ

14.8倍

EV +36%

出走馬全15頭

×8

ウィンターブリーズ

ルメール

1.4倍

-60%

›

○4

ノシェリー

原

6.4倍

+46%

›

▲9

リュウノタキノボリ

佐々木

14.8倍

+36%

›

△15

ラインホルト

津村

16.7倍

+14%

›

△6

オーケーエース

横山琉

17.0倍

+11%

›

△1

イカルステソーロ

丹内

24.8倍

+24%

›

▽10

ニシノツムジカゼ

ミシェル

25.5倍

+27%

›

▽14

コーズウルルン

菊沢

26.3倍

+18%

›

▽2

アイビークロノス

木幡巧

30.9倍

+39%

›

▽12

サスケソルトバーン

▲佐藤

39.8倍

-29%

›

▽7

ゴルトシェーン

△石神道

75.1倍

-2%

›

▽5

サイモントレノ

◇小林美

91.4倍

+18%

›

▽3

コスモセイント

☆長浜

113.8倍

-6%

›

▽13

ミクニルミナス

内田博

125.3倍

+2%

›

▽11

ニシノハクシャ

野中

150.0倍

+23%

›

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