中山 7R 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

7R 中山競馬場　発走 13:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	セットエトワール	佐々木	実13.6	B▽ A△勝率7% EV+1% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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／175日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山29R 6着/7頭+1.3秒 02/28 2中山15R 1着/18頭勝利 12/13 5中山35R 5着/13頭+0.7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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 175日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 7.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.4% / 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。
2	マイネルマスター	三浦	実23.7	B▽ A▽勝率2% EV-48% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（182日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山87R 5着/8頭+0.8秒 02/28 2中山19R 5着/8頭+1.4秒 01/25 1中山99R 11着/12頭+2.5秒 12/06 5中山19R 9着/11頭+1.1秒 09/27 4中山89R 5着/9頭+0.4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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ ローテーション 182日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 4.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.2% / 期待値 -49% ※ 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	グランプラネッタ	野中	実91.3	×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14.7着と低調／169日ぶりの実戦）
前5走 04/04 3中山38R 10着/11頭+2.8秒 01/11 1中山47R 16着/16頭+3.8秒 09/06 4中山17R 18着/18頭+2.6秒 08/16 2新潟710R 14着/15頭+4.3秒 05/31 2東京115R 16着/16頭+3.7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 14.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 169日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。
4	モウエエデショー	原	実3.9	B◎ A○勝率21% EV-17% 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5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／169日ぶりの実戦）
前5走 04/04 3中山39R 4着/12頭+0.3秒 03/08 2中山411R 5着/10頭+0.3秒 02/15 1小倉85R 1着/16頭勝利 01/04 1中山15R 9着/16頭+0.7秒 12/21 5中山67R 5着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 169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 27.3% (オッズ暗示: 25.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.2% / 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。
5	ウインボレロ	武藤	実77.5	B× A▽勝率1% EV-23% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（126日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟67R 5着/13頭+0.3秒 04/26 1福島69R 5着/13頭+0.5秒 02/14 1小倉712R 6着/15頭+0.5秒 11/02 3福島17R 8着/15頭+1.5秒 08/31 2札幌78R 5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 5.3着 △ ローテーション 126日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14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。
6	ピエスユニーク	戸崎圭	実6.5	B▲ A▲勝率15% EV-1% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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／前走勝利の勢い）
前5走 04/11 3中山56R 1着/18頭勝利 02/28 2中山15R 3着/18頭+0.1秒 12/20 5中山56R 7着/16頭+1.3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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 162日休養明け × 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 9.4% (オッズ暗示: 15.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.2% / 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。
7	マイネルダンク	柴田大	実125.3	B▽ A▽勝率1% EV-28% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 06/02 盛岡5R 2着/12頭+1.2秒 06/02 盛岡5R 2着/12頭+1.2秒 06/02 盛岡5R 2着/12頭+1.2秒 06/02 盛岡5R 2着/12頭+1.2秒 06/02 盛岡5R 2着/12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戦の調子平均 2.0着 (安定) × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 475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 0.5% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16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。
8	ノーザンタイタン	横山武	実20.3	B▽ A▽勝率5% EV-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33%と好調／155日ぶりの実戦）
前5走 04/18 3中山76R 5着/6頭+0.6秒 01/11 1中山411R 8着/16頭+0.7秒 10/13 4東京56R 1着/17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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 155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 3.0% (オッズ暗示: 4.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.7% / 期待値 -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	ケイツールピア	▲上里	実146.3	B▽ A▽勝率1% EV+6% 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／280日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山412R 9着/16頭+0.6秒 10/19 4新潟29R 4着/15頭+0.7秒 09/20 4中山67R 8着/18頭+0.8秒 08/31 3新潟48R 7着/9頭+2.5秒 08/10 2新潟611R 7着/14頭+0.9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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 280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 0.5% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.4% / 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。
10	アレクレア	松岡	実19.9	B△ A△勝率5% EV-6% 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／127日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟59R 12着/16頭+1.2秒 04/03 金沢2R 3着/6頭+1.6秒 03/16 金沢1R 1着/10頭勝利 02/20 笠松8R 2着/8頭+0.1秒 02/04 笠松11R 4着/9頭+1.6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) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 127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 5.7% (オッズ暗示: 5.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.7% / 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。
11	エピックフライト	ルメール	実3.3	B○ A◎勝率23% EV-22% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
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 2位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.7% (オッズ暗示: 30.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 23.3% / 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	マイネルモメンタム	津村	実8.6	B△ A△勝率11% EV-2% 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9走で勝率0%と苦戦傾向／120日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟710R 4着/15頭+0.4秒 03/29 1中京66R 12着/13頭+1.2秒 03/01 1小倉129R 4着/18頭+0.2秒 02/07 1小倉59R 5着/13頭+0.8秒 09/20 4中山67R 6着/18頭+0.5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 6.7着 × 当競馬場適性 9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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 11.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.3% / 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。
13	エルナト	西村淳	実28.1	B▽ A▽勝率2% EV-39% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（148日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都15R 5着/12頭+0.6秒 04/12 2阪神62R 5着/16頭+1.2秒 01/11 1京都412R 6着/18頭+0.7秒 12/28 5阪神83R 4着/18頭+0.5秒 12/07 5阪神24R 4着/8頭+0.2秒
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 5.3着 △ ローテーション 148日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 3.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 2.1% / 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。
14	マーゴットコマチ	小崎	実99.6	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均15.3着と低調／232日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉312R 15着/16頭+2.4秒 11/29 5東京77R 16着/16頭+3.9秒 11/09 3福島29R 15着/16頭+2.0秒 09/06 2札幌56R 13着/14頭+2.4秒 08/31 2札幌47R 4着/13頭+0.3秒
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 15.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 232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 0.5% (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。
15	キョウエイグッド	木幡巧	実48.3	B▽ A▽勝率2% EV+3% 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／112日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京126R 6着/11頭+1.5秒 05/23 3京都98R 8着/15頭+0.7秒 02/15 1東京66R 13着/14頭+1.6秒 01/17 1中山67R 5着/12頭+0.4秒 12/27 5中山77R 6着/18頭+0.3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 9.0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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 2.1% / 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。
16	コスモアチーブ	丹内	実15.8	B△ A×勝率3% EV-54% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着／119日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟89R 3着/14頭+0.3秒 05/17 1新潟67R 2着/13頭+0.1秒 03/14 1中京19R 8着/10頭+1.8秒 12/20 5中京58R 7着/16頭+0.6秒 11/24 3福島612R 14着/16頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 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 4.3着 × 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 119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 5.7% (オッズ暗示: 6.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.9% / 期待値 -54% ※ 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。
17	ソロンゴ	☆長浜	実65.1	B× A×勝率1% EV-56% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（141日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都33R 7着/18頭+0.4秒 03/08 1阪神64R 8着/16頭+2.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 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 7.5着 (不振) △ ローテーション 141日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.7% / 期待値 -57% ※ 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。
18	リアルセンター	横山琉	実30.0	B▽ A▽勝率2% EV-35% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.7着と低調／127日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟59R 13着/16頭+1.3秒 04/25 1福島512R 9着/16頭+1.1秒 04/12 1福島26R 13着/15頭+1.5秒 02/28 1小倉118R 7着/13頭+1.2秒 02/15 1小倉86R 14着/16頭+2.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 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 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 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 2.4% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.2% / 期待値 -35% ※ 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 ○

モウエエデショー

騎手原

単勝オッズ

3.9倍

AI期待値

+6%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎11エピックフライト

3.3倍

EV -18%

▲A:▲6ピエスユニーク

6.5倍

EV -38%

出走馬全18頭

◎A:○4

モウエエデショー

原

3.9倍

+6%

›

○A:◎11

エピックフライト

ルメール

3.3倍

-18%

›

▲A:▲6

ピエスユニーク

戸崎圭

6.5倍

-38%

›

△A:△12

マイネルモメンタム

津村

8.6倍

-38%

›

△A:×16

コスモアチーブ

丹内

15.8倍

-10%

›

△A:△10

アレクレア

松岡

19.9倍

+13%

›

▽A:△1

セットエトワール

佐々木

13.6倍

-22%

›

▽A:▽8

ノーザンタイタン

横山武

20.3倍

-38%

›

▽A:▽2

マイネルマスター

三浦

23.7倍

-27%

›

▽A:▽18

リアルセンター

横山琉

30.0倍

-29%

›

▽A:▽13

エルナト

西村淳

28.1倍

-49%

›

▽A:▽15

キョウエイグッド

木幡巧

48.3倍

-12%

›

×A:×17

ソロンゴ

☆長浜

65.1倍

-64%

›

×3

グランプラネッタ

野中

91.3倍

-54%

›

×A:▽5

ウインボレロ

武藤

77.5倍

-64%

›

×14

マーゴットコマチ

小崎

99.6倍

-54%

›

▽A:▽7

マイネルダンク

柴田大

125.3倍

-43%

›

▽A:▽9

ケイツールピア

▲上里

146.3倍

-33%

›

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

7R 中山競馬場　発走 13:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	セットエトワール	佐々木	実13.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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／175日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山29R 6着/7頭+1.3秒 02/28 2中山15R 1着/18頭勝利 12/13 5中山35R 5着/13頭+0.7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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 175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 7.4% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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。
2	マイネルマスター	三浦	実23.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（182日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山87R 5着/8頭+0.8秒 02/28 2中山19R 5着/8頭+1.4秒 01/25 1中山99R 11着/12頭+2.5秒 12/06 5中山19R 9着/11頭+1.1秒 09/27 4中山89R 5着/9頭+0.4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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ ローテーション 182日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (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。
3	グランプラネッタ	野中	実91.3	×詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 04/04 3中山38R 10着/11頭+2.8秒 01/11 1中山47R 16着/16頭+3.8秒 09/06 4中山17R 18着/18頭+2.6秒 08/16 2新潟710R 14着/15頭+4.3秒 05/31 2東京115R 16着/16頭+3.7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 14.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 169日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	モウエエデショー	原	実3.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／169日ぶりの実戦）
前5走 04/04 3中山39R 4着/12頭+0.3秒 03/08 2中山411R 5着/10頭+0.3秒 02/15 1小倉85R 1着/16頭勝利 01/04 1中山15R 9着/16頭+0.7秒 12/21 5中山67R 5着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 169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 21.2% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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	ウインボレロ	武藤	実77.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（126日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟67R 5着/13頭+0.3秒 04/26 1福島69R 5着/13頭+0.5秒 02/14 1小倉712R 6着/15頭+0.5秒 11/02 3福島17R 8着/15頭+1.5秒 08/31 2札幌78R 5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 5.3着 △ ローテーション 126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: 1.3%) ※ 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。
6	ピエスユニーク	戸崎圭	実6.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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／前走勝利の勢い）
前5走 04/11 3中山56R 1着/18頭勝利 02/28 2中山15R 3着/18頭+0.1秒 12/20 5中山56R 7着/16頭+1.3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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 162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 15.2% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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。
7	マイネルダンク	柴田大	実125.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 06/02 盛岡5R 2着/12頭+1.2秒 06/02 盛岡5R 2着/12頭+1.2秒 06/02 盛岡5R 2着/12頭+1.2秒 06/02 盛岡5R 2着/12頭+1.2秒 06/02 盛岡5R 2着/12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戦の調子平均 2.0着 (安定) × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 475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: 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。
8	ノーザンタイタン	横山武	実20.3	▽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／155日ぶりの実戦）
前5走 04/18 3中山76R 5着/6頭+0.6秒 01/11 1中山411R 8着/16頭+0.7秒 10/13 4東京56R 1着/17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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 155日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.7% (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。
9	ケイツールピア	▲上里	実146.3	▽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／280日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山412R 9着/16頭+0.6秒 10/19 4新潟29R 4着/15頭+0.7秒 09/20 4中山67R 8着/18頭+0.8秒 08/31 3新潟48R 7着/9頭+2.5秒 08/10 2新潟611R 7着/14頭+0.9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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 280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 1.4% (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。
10	アレクレア	松岡	実19.9	△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33%と好調／127日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟59R 12着/16頭+1.2秒 04/03 金沢2R 3着/6頭+1.6秒 03/16 金沢1R 1着/10頭勝利 02/20 笠松8R 2着/8頭+0.1秒 02/04 笠松11R 4着/9頭+1.6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) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 127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 4.7% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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	エピックフライト	ルメール	実3.3	◎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
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 1位 (最上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 23.3% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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。
12	マイネルモメンタム	津村	実8.6	△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9走で勝率0%と苦戦傾向／120日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟710R 4着/15頭+0.4秒 03/29 1中京66R 12着/13頭+1.2秒 03/01 1小倉129R 4着/18頭+0.2秒 02/07 1小倉59R 5着/13頭+0.8秒 09/20 4中山67R 6着/18頭+0.5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 6.7着 × 当競馬場適性 9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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.3% (オッズ暗示: 11.6%) ※ 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。
13	エルナト	西村淳	実28.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（148日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都15R 5着/12頭+0.6秒 04/12 2阪神62R 5着/16頭+1.2秒 01/11 1京都412R 6着/18頭+0.7秒 12/28 5阪神83R 4着/18頭+0.5秒 12/07 5阪神24R 4着/8頭+0.2秒
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 5.3着 △ ローテーション 148日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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	マーゴットコマチ	小崎	実99.6	×詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 01/31 1小倉312R 15着/16頭+2.4秒 11/29 5東京77R 16着/16頭+3.9秒 11/09 3福島29R 15着/16頭+2.0秒 09/06 2札幌56R 13着/14頭+2.4秒 08/31 2札幌47R 4着/13頭+0.3秒
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 15.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 232日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	キョウエイグッド	木幡巧	実48.3	▽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／112日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京126R 6着/11頭+1.5秒 05/23 3京都98R 8着/15頭+0.7秒 02/15 1東京66R 13着/14頭+1.6秒 01/17 1中山67R 5着/12頭+0.4秒 12/27 5中山77R 6着/18頭+0.3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 9.0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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.1% (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。
16	コスモアチーブ	丹内	実15.8	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着／119日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟89R 3着/14頭+0.3秒 05/17 1新潟67R 2着/13頭+0.1秒 03/14 1中京19R 8着/10頭+1.8秒 12/20 5中京58R 7着/16頭+0.6秒 11/24 3福島612R 14着/16頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 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 4.3着 × 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 119日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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。
17	ソロンゴ	☆長浜	実65.1	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（141日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都33R 7着/18頭+0.4秒 03/08 1阪神64R 8着/16頭+2.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 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 7.5着 (不振) △ ローテーション 141日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。
18	リアルセンター	横山琉	実30.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.7着と低調／127日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟59R 13着/16頭+1.3秒 04/25 1福島512R 9着/16頭+1.1秒 04/12 1福島26R 13着/15頭+1.5秒 02/28 1小倉118R 7着/13頭+1.2秒 02/15 1小倉86R 14着/16頭+2.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 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 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 127日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (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。

AIの本命

AI評価1位

エピックフライト

騎手ルメール

単勝オッズ

3.3倍

AI期待値

-22%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4モウエエデショー

3.9倍

EV -17%

▲6ピエスユニーク

6.5倍

EV -1%

出走馬全18頭

◎11

エピックフライト

ルメール

3.3倍

-22%

›

○4

モウエエデショー

原

3.9倍

-17%

›

▲6

ピエスユニーク

戸崎圭

6.5倍

-1%

›

△12

マイネルモメンタム

津村

8.6倍

-2%

›

△1

セットエトワール

佐々木

13.6倍

+1%

›

△10

アレクレア

松岡

19.9倍

-6%

›

▽8

ノーザンタイタン

横山武

20.3倍

-5%

›

×16

コスモアチーブ

丹内

15.8倍

-54%

›

▽2

マイネルマスター

三浦

23.7倍

-48%

›

▽18

リアルセンター

横山琉

30.0倍

-35%

›

▽13

エルナト

西村淳

28.1倍

-39%

›

▽15

キョウエイグッド

木幡巧

48.3倍

+3%

›

▽9

ケイツールピア

▲上里

146.3倍

+6%

›

▽5

ウインボレロ

武藤

77.5倍

-23%

›

×17

ソロンゴ

☆長浜

65.1倍

-56%

›

▽7

マイネルダンク

柴田大

125.3倍

-28%

›

×3

グランプラネッタ

野中

91.3倍

-99%

›

×14

マーゴットコマチ

小崎

99.6倍

-99%

›

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