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	エタンセル	◇小林美	実8.1	B△ A△勝率10% EV-20% 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／前走勝利の勢い／126日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟62R 1着/9頭勝利 04/18 1福島34R 2着/15頭+0.4秒 03/29 3中山23R 2着/15頭+0.5秒 03/07 2中山32R 3着/14頭+0.8秒 02/15 1東京63R 3着/16頭+0.3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 126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 10.4% (オッズ暗示: 12.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.9% / 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	ブルージャイアント	江田照	実7.2	B▲ A▲勝率10% EV-28% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／119日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟812R 2着/15頭+0.1秒 05/09 2東京57R 4着/14頭+0.8秒 04/26 1福島66R 12着/13頭+3.3秒 03/21 2中山77R 9着/16頭+1.5秒 11/01 4東京107R 10着/16頭+1.4秒
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 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.1% (オッズ暗示: 13.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.9% / 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。
3	アビヤント	三浦	実3.6	B○ A○勝率23% EV-15% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い／169日ぶりの実戦）
前5走 04/04 3中山36R 1着/13頭勝利 01/31 1東京15R 10着/16頭+0.9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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 169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 20.6% (オッズ暗示: 27.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 23.3% / 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	ホールドミーワンス	小崎	実75.2	B▽ A▽勝率1% EV-45% 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／前走勝利の勢い／117日ぶりの実戦）
前5走 05/26 浦和9R 1着/11頭勝利 04/18 1福島35R 7着/16頭+0.9秒 02/07 1小倉51R 12着/16頭+2.3秒 01/10 1京都31R 3着/16頭+0.9秒 12/14 5中京41R 8着/13頭+2.6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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 117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 0.8% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.7% / 期待値 -45% ※ 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	ハルノアラシ	横山琉	実28.5	B▽ A▽勝率4% EV+27% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（120日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京98R 7着/16頭+0.7秒 05/02 2東京37R 6着/16頭+0.9秒 02/28 1阪神37R 9着/16頭+1.5秒 01/04 1中山17R 13着/16頭+2.9秒 11/01 4東京107R 8着/16頭+0.9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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ ローテーション 120日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.5% / 期待値 +27% ※ 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	ボールドタワー	菊沢	実97.5	B× A▽勝率1% EV-28% 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／前走勝利の勢い／127日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟54R 1着/11頭勝利 05/03 1新潟23R 4着/14頭+0.7秒 04/18 1福島34R 3着/15頭+0.5秒 03/01 1小倉121R 5着/15頭+0.7秒 02/21 1小倉91R 3着/14頭+1.7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 127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 0.4% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.7% / 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。
7	ヤングアメリカンズ	西村淳	実9.7	B△ A△勝率8% EV-20% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（155日ぶりの実戦）
前5走 04/18 1福島38R 4着/15頭+0.2秒 03/14 1阪神712R 3着/8頭+1.0秒 02/28 1阪神36R 3着/13頭+0.3秒 11/02 3京都116R 6着/14頭+1.2秒 10/19 4新潟28R 11着/15頭+2.6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 3.3着 △ ローテーション 155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 7.0% (オッズ暗示: 10.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.2% / 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。
8	ウリズンベー	戸崎圭	実2.6	B◎ A◎勝率25% EV-33% 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33%と好調／168日ぶりの実戦）
前5走 04/05 3中山46R 5着/16頭+0.7秒 01/17 1中山62R 1着/16頭勝利 11/01 4東京101R 5着/16頭+0.8秒 10/11 4東京36R 2着/16頭+0.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 168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 28.6% (オッズ暗示: 38.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 25.4% / 期待値 -34% ※ 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	アデルフィー	津村	実18.5	B△ A△勝率6% EV+13% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.7着と安定／前走2着／126日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟62R 2着/9頭+0.3秒 04/25 1福島56R 2着/15頭+0.4秒 04/12 1福島23R 4着/15頭+1.6秒 03/22 1中京43R 5着/15頭+0.6秒 01/31 2京都13R 6着/13頭+1.5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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 126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 5.3% (オッズ暗示: 5.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.1% / 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。
10	ナックシュバリエ	▲上里	実130.6	B× A▽勝率1% EV-4% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 03/11 金沢2R 1着/9頭勝利 12/27 金沢6R 5着/12頭+1.7秒 12/19 金沢3R 4着/10頭+2.0秒 12/08 金沢10R 2着/9頭+0.9秒 11/25 金沢1R 2着/7頭+0.6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) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 193日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (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 0.7% / 期待値 -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。
11	タニセンドリーム	丹内	実31.9	B▽ A▽勝率3% EV-19% 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／148日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島58R 8着/15頭+1.4秒 12/21 5中山68R 12着/15頭+1.2秒 11/24 3福島63R 6着/15頭+0.7秒 09/21 4中山77R 5着/16頭+2.0秒 09/07 4中山28R 4着/15頭+0.7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 8.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 148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 1.8% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.5% / 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。
12	グランコネクシオン	ミシェル	実49.2	B▽ A▽勝率1% EV-42% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／126日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟68R 4着/10頭+0.4秒 04/26 1福島67R 12着/15頭+1.2秒 03/01 1小倉1212R 11着/16頭+2.3秒 02/01 1小倉47R 6着/15頭+0.5秒 11/23 5東京56R 11着/16頭+1.4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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ ローテーション 126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 1.4% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.2% / 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。
13	ステラデルークス	横山武	実21.8	B▽ A▽勝率4% EV-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33%と好調／148日ぶりの実戦）
前5走 04/25 2東京16R 7着/16頭+1.0秒 03/14 2中山56R 12着/16頭+1.6秒 02/10 1東京44R 1着/16頭勝利 ― ―
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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 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 2.8% (オッズ暗示: 4.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.2% / 期待値 -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	タイセイエムロード	△石田	実36.7	B▽ A▽勝率3% EV-7% 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8.3着と低調／106日ぶりの実戦）
前5走 04/05 3中山46R 9着/16頭+1.6秒 01/10 1中山39R 9着/10頭+2.0秒 12/13 5中山36R 1着/15頭勝利 ― ―
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 8.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 106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 2.3% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.5% / 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。

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 ◎

ウリズンベー

騎手戸崎圭

単勝オッズ

2.6倍

AI期待値

-25%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○3アビヤント

3.6倍

EV -26%

▲A:▲2ブルージャイアント

7.2倍

EV +1%

出走馬全14頭

◎A:◎8

ウリズンベー

戸崎圭

2.6倍

-25%

›

○A:○3

アビヤント

三浦

3.6倍

-26%

›

▲A:▲2

ブルージャイアント

江田照

7.2倍

+1%

›

△A:△1

エタンセル

◇小林美

8.1倍

-15%

›

△A:△7

ヤングアメリカンズ

西村淳

9.7倍

-32%

›

△A:△9

アデルフィー

津村

18.5倍

-1%

›

▽A:▽5

ハルノアラシ

横山琉

28.5倍

+22%

›

▽A:▽13

ステラデルークス

横山武

21.8倍

-38%

›

▽A:▽14

タイセイエムロード

△石田

36.7倍

-15%

›

▽A:▽11

タニセンドリーム

丹内

31.9倍

-43%

›

▽A:▽12

グランコネクシオン

ミシェル

49.2倍

-32%

›

▽A:▽4

ホールドミーワンス

小崎

75.2倍

-42%

›

×A:▽6

ボールドタワー

菊沢

97.5倍

-60%

›

×A:▽10

ナックシュバリエ

▲上里

130.6倍

-55%

›

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	エタンセル	◇小林美	実8.1	△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／前走勝利の勢い／126日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟62R 1着/9頭勝利 04/18 1福島34R 2着/15頭+0.4秒 03/29 3中山23R 2着/15頭+0.5秒 03/07 2中山32R 3着/14頭+0.8秒 02/15 1東京63R 3着/16頭+0.3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 126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 9.9% (オッズ暗示: 12.3%) ※ 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	ブルージャイアント	江田照	実7.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／119日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟812R 2着/15頭+0.1秒 05/09 2東京57R 4着/14頭+0.8秒 04/26 1福島66R 12着/13頭+3.3秒 03/21 2中山77R 9着/16頭+1.5秒 11/01 4東京107R 10着/16頭+1.4秒
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 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 119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 9.9% (オッズ暗示: 13.9%) ※ 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。
3	アビヤント	三浦	実3.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い／169日ぶりの実戦）
前5走 04/04 3中山36R 1着/13頭勝利 01/31 1東京15R 10着/16頭+0.9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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 169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 23.3% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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。
4	ホールドミーワンス	小崎	実75.2	▽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／前走勝利の勢い／117日ぶりの実戦）
前5走 05/26 浦和9R 1着/11頭勝利 04/18 1福島35R 7着/16頭+0.9秒 02/07 1小倉51R 12着/16頭+2.3秒 01/10 1京都31R 3着/16頭+0.9秒 12/14 5中京41R 8着/13頭+2.6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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 117日休養明け × 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%) ※ 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	ハルノアラシ	横山琉	実28.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（120日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京98R 7着/16頭+0.7秒 05/02 2東京37R 6着/16頭+0.9秒 02/28 1阪神37R 9着/16頭+1.5秒 01/04 1中山17R 13着/16頭+2.9秒 11/01 4東京107R 8着/16頭+0.9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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ ローテーション 120日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.5% (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。
6	ボールドタワー	菊沢	実97.5	▽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／前走勝利の勢い／127日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟54R 1着/11頭勝利 05/03 1新潟23R 4着/14頭+0.7秒 04/18 1福島34R 3着/15頭+0.5秒 03/01 1小倉121R 5着/15頭+0.7秒 02/21 1小倉91R 3着/14頭+1.7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 127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 0.7% (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。
7	ヤングアメリカンズ	西村淳	実9.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（155日ぶりの実戦）
前5走 04/18 1福島38R 4着/15頭+0.2秒 03/14 1阪神712R 3着/8頭+1.0秒 02/28 1阪神36R 3着/13頭+0.3秒 11/02 3京都116R 6着/14頭+1.2秒 10/19 4新潟28R 11着/15頭+2.6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 3.3着 △ ローテーション 155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 8.2% (オッズ暗示: 10.3%) ※ 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	ウリズンベー	戸崎圭	実2.6	◎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33%と好調／168日ぶりの実戦）
前5走 04/05 3中山46R 5着/16頭+0.7秒 01/17 1中山62R 1着/16頭勝利 11/01 4東京101R 5着/16頭+0.8秒 10/11 4東京36R 2着/16頭+0.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 168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 25.4% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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。
9	アデルフィー	津村	実18.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.7着と安定／前走2着／126日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟62R 2着/9頭+0.3秒 04/25 1福島56R 2着/15頭+0.4秒 04/12 1福島23R 4着/15頭+1.6秒 03/22 1中京43R 5着/15頭+0.6秒 01/31 2京都13R 6着/13頭+1.5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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 126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 6.1% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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。
10	ナックシュバリエ	▲上里	実130.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 03/11 金沢2R 1着/9頭勝利 12/27 金沢6R 5着/12頭+1.7秒 12/19 金沢3R 4着/10頭+2.0秒 12/08 金沢10R 2着/9頭+0.9秒 11/25 金沢1R 2着/7頭+0.6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) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 193日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (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。
11	タニセンドリーム	丹内	実31.9	▽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／148日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島58R 8着/15頭+1.4秒 12/21 5中山68R 12着/15頭+1.2秒 11/24 3福島63R 6着/15頭+0.7秒 09/21 4中山77R 5着/16頭+2.0秒 09/07 4中山28R 4着/15頭+0.7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 8.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 148日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
12	グランコネクシオン	ミシェル	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9.0着と低調／126日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟68R 4着/10頭+0.4秒 04/26 1福島67R 12着/15頭+1.2秒 03/01 1小倉1212R 11着/16頭+2.3秒 02/01 1小倉47R 6着/15頭+0.5秒 11/23 5東京56R 11着/16頭+1.4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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ ローテーション 126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 1.2% (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。
13	ステラデルークス	横山武	実21.8	▽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／148日ぶりの実戦）
前5走 04/25 2東京16R 7着/16頭+1.0秒 03/14 2中山56R 12着/16頭+1.6秒 02/10 1東京44R 1着/16頭勝利 ― ―
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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 148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 4.2% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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。
14	タイセイエムロード	△石田	実36.7	▽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8.3着と低調／106日ぶりの実戦）
前5走 04/05 3中山46R 9着/16頭+1.6秒 01/10 1中山39R 9着/10頭+2.0秒 12/13 5中山36R 1着/15頭勝利 ― ―
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 8.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

ウリズンベー

騎手戸崎圭

単勝オッズ

2.6倍

AI期待値

-33%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3アビヤント

3.6倍

EV -15%

▲2ブルージャイアント

7.2倍

EV -28%

出走馬全14頭

◎8

ウリズンベー

戸崎圭

2.6倍

-33%

›

○3

アビヤント

三浦

3.6倍

-15%

›

▲2

ブルージャイアント

江田照

7.2倍

-28%

›

△1

エタンセル

◇小林美

8.1倍

-20%

›

△7

ヤングアメリカンズ

西村淳

9.7倍

-20%

›

△9

アデルフィー

津村

18.5倍

+13%

›

▽5

ハルノアラシ

横山琉

28.5倍

+27%

›

▽13

ステラデルークス

横山武

21.8倍

-7%

›

▽11

タニセンドリーム

丹内

31.9倍

-19%

›

▽14

タイセイエムロード

△石田

36.7倍

-7%

›

▽12

グランコネクシオン

ミシェル

49.2倍

-42%

›

▽4

ホールドミーワンス

小崎

75.2倍

-45%

›

▽6

ボールドタワー

菊沢

97.5倍

-28%

›

▽10

ナックシュバリエ

▲上里

130.6倍

-4%

›

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