中山 8R 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

8R 中山競馬場　発走 13:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フラッシュポイント	ミシェル	実17.7	B▽ A△勝率7% EV+28% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／155日ぶりの実戦）
前5走 04/18 1福島37R 8着/15頭+1.0秒 01/04 1中山18R 8着/16頭+0.4秒 10/18 4新潟112R 8着/18頭+0.6秒 08/09 2新潟511R 1着/18頭勝利 06/28 2福島12R 2着/16頭+1.0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戦の調子平均 8.0着 (不振) △ ローテーション 155日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 5.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.2% / 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。
2	ドルンレースツェン	△石神道	実116.1	B× A▽勝率1% EV-16% 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／631日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山96R 1着/16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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 631日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.9% / 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。
3	シュヴァルム	☆長浜	実131.3	B▽ A▽勝率0% EV-41% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.3着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京127R 15着/16頭+3.7秒 03/28 1中京56R 11着/16頭+1.6秒 09/20 4中山63R 11着/16頭+0.8秒 06/22 3東京67R 16着/16頭+5.0秒 04/19 2阪神76R 6着/8頭+1.9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戦の調子平均 12.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 112日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (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 0.4% / 期待値 -41% ※ 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	グラティアム	ルメール	実3.1	B◎ A◎勝率25% EV-23% 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／140日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京46R 5着/16頭+0.3秒 02/07 1東京37R 5着/14頭+1.5秒 11/09 3福島21R 1着/16頭勝利 10/13 4東京52R 4着/13頭+0.8秒 08/09 2新潟51R 2着/15頭+2.0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) △ ローテーション 140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 24.5% (オッズ暗示: 32.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 24.6% / 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。
5	カンレイスター	横山武	実3.4	B▲ A○勝率24% EV-19% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率25%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 04/04 3中山31R 1着/16頭勝利 03/15 2中山61R 2着/16頭+1.0秒 01/10 1中山31R 2着/16頭+0.6秒 12/20 5中山51R 2着/16頭+0.1秒 11/24 3福島66R 12着/16頭+1.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.8% (オッズ暗示: 29.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 23.8% / 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	ミッシオーネ	◇小林美	実86.8	B× A▽勝率1% EV-26% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着／115日ぶりの実戦）
前5走 05/28 浦和10R 2着/11頭+0.1秒 03/29 3中山28R 15着/16頭+2.4秒 03/01 1阪神47R 3着/15頭+1.0秒 01/12 1京都57R 16着/16頭+3.8秒 08/17 3中京810R 16着/16頭+3.2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戦の調子平均 6.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 115日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.8% / 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。
7	プレザントトーン	佐々木	実109.0	B× A▽勝率1% EV-31% 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／171日ぶりの実戦）
前5走 04/02 船橋6R 1着/10頭勝利 01/05 1京都21R 9着/14頭+2.6秒 12/07 5阪神21R 5着/10頭+1.9秒 11/22 3福島51R 11着/14頭+1.9秒 08/03 1札幌41R 8着/12頭+0.8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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 171日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (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 -31% ※ 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	マオノクラッシュ推奨	木幡巧	実18.3	B△ A▽勝率6% EV+1% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+51%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 04/25 2東京17R 14着/16頭+1.8秒 04/12 3中山612R 11着/13頭+0.7秒 02/22 1小倉103R 7着/14頭+0.4秒 02/08 1小倉63R 4着/13頭+0.8秒 12/13 5中山37R 6着/16頭+0.5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戦の調子平均 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 148日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +51% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 5.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.6% / 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。
9	マジェステラ	大野	実15.5	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走で勝率33%と好調／112日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京125R 9着/13頭+1.6秒 03/28 3中山11R 1着/16頭勝利 03/14 1中京12R 2着/16頭+0.0秒 02/21 1東京71R 8着/16頭+1.1秒 12/07 5中京24R 13着/14頭+1.6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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 112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 6.4% (オッズ暗示: 6.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.6% / 期待値 -14% ※ 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	カセノアステリア	津村	実5.2	B○ A▲勝率12% EV-36% 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／112日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京125R 7着/13頭+1.1秒 02/07 1東京37R 13着/14頭+3.1秒 11/15 5東京31R 1着/13頭勝利 10/18 4東京62R 2着/9頭+0.3秒 10/05 4東京21R 3着/16頭+1.2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) △ ローテーション 112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 17.2% (オッズ暗示: 19.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.3% / 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。
11	チェルシー	菊沢	実12.6	B△ A△勝率7% EV-8% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟87R 13着/15頭+1.6秒 04/19 3中山87R 2着/13頭+0.5秒 03/15 2中山612R 10着/16頭+1.6秒 01/17 1中山66R 13着/16頭+1.2秒 12/28 5中山87R 2着/16頭+0.3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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 119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 6.4% (オッズ暗示: 7.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.2% / 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。
12	シスター	石橋脩	実35.5	B▽ A▽勝率1% EV-48% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／133日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟48R 6着/15頭+0.7秒 04/12 3中山612R 3着/13頭+0.2秒 03/14 2中山58R 6着/16頭+0.4秒 01/24 1中山87R 7着/16頭+0.6秒 11/18 盛岡6R 1着/12頭勝利
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 5.0着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 133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 1.6% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.5% / 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。
13	ミスチヴマリアンヌ	横山和	実28.2	B▽ A▽勝率3% EV-11% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／154日ぶりの実戦）
前5走 04/19 1福島45R 6着/16頭+0.5秒 12/28 5中山83R 10着/16頭+1.0秒 10/18 4東京64R 10着/18頭+1.1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 8.7着 (不振) △ ローテーション 154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 2.7% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.1% / 期待値 -11% ※ 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	タヤスロレンヌ	江田照	実25.0	B▽ A×勝率2% EV-51% 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／183日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京311R 17着/17頭+2.1秒 02/28 2中山11R 1着/15頭勝利 02/07 1東京32R 5着/16頭+0.9秒 01/24 1中山81R 2着/16頭+0.9秒 12/28 5中山81R 5着/16頭+0.7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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 17着 (大敗) △ ローテーション 183日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (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 10位 / 勝率 2.0% / 期待値 -51% ※ 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	ペイトー	木幡初	実21.7	B▽ A▽勝率5% EV+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50%と好調／前走勝利の勢い／183日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山71R 1着/16頭勝利 02/28 2中山11R 4着/15頭+0.5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 183日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 4.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.0% / 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。
16	ブルーユンチェリー	武藤	実53.3	B▽ A×勝率1% EV-51% 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9.3着と低調／134日ぶりの実戦）
前5走 05/09 1新潟38R 7着/15頭+1.6秒 03/15 2中山66R 14着/16頭+2.5秒 03/01 1小倉128R 7着/15頭+0.7秒 02/21 1小倉97R 14着/16頭+1.9秒 11/12 名古屋9R 1着/12頭勝利
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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 134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 1.6% (オッズ暗示: 1.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.9% / 期待値 -52% ※ 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 ◎

グラティアム

騎手ルメール

単勝オッズ

3.1倍

AI期待値

-23%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲10カセノアステリア

5.2倍

EV -10%

▲A:○5カンレイスター

3.4倍

EV -42%

出走馬全16頭

◎A:◎4

グラティアム

ルメール

3.1倍

-23%

›

○A:▲10

カセノアステリア

津村

5.2倍

-10%

›

▲A:○5

カンレイスター

横山武

3.4倍

-42%

›

△A:▽8

マオノクラッシュ

木幡巧

18.3倍

+51%

›

△A:△11

チェルシー

菊沢

12.6倍

-19%

›

△A:△9

マジェステラ

大野

15.5倍

-1%

›

▽A:△1

フラッシュポイント

ミシェル

17.7倍

-9%

›

▽A:▽15

ペイトー

木幡初

21.7倍

+10%

›

▽A:×14

タヤスロレンヌ

江田照

25.0倍

-31%

›

▽A:▽13

ミスチヴマリアンヌ

横山和

28.2倍

-22%

›

▽A:▽12

シスター

石橋脩

35.5倍

-42%

›

▽A:×16

ブルーユンチェリー

武藤

53.3倍

-13%

›

×A:▽6

ミッシオーネ

◇小林美

86.8倍

-57%

›

▽A:▽3

シュヴァルム

☆長浜

131.3倍

-35%

›

×A:▽7

プレザントトーン

佐々木

109.0倍

-53%

›

×A:▽2

ドルンレースツェン

△石神道

116.1倍

-52%

›

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 8 マオノクラッシュ実18.3倍期待値 +52% 推奨 12.0〜30.0倍 ¥200 不的中

※ オッズは予測時点の値です。

8R 中山競馬場　発走 13:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フラッシュポイント	ミシェル	実17.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／155日ぶりの実戦）
前5走 04/18 1福島37R 8着/15頭+1.0秒 01/04 1中山18R 8着/16頭+0.4秒 10/18 4新潟112R 8着/18頭+0.6秒 08/09 2新潟511R 1着/18頭勝利 06/28 2福島12R 2着/16頭+1.0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戦の調子平均 8.0着 (不振) △ ローテーション 155日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。
2	ドルンレースツェン	△石神道	実116.1	▽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／631日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山96R 1着/16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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 631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 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。
3	シュヴァルム	☆長浜	実131.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.3着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京127R 15着/16頭+3.7秒 03/28 1中京56R 11着/16頭+1.6秒 09/20 4中山63R 11着/16頭+0.8秒 06/22 3東京67R 16着/16頭+5.0秒 04/19 2阪神76R 6着/8頭+1.9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戦の調子平均 12.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 112日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (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。
4	グラティアム	ルメール	実3.1	◎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／140日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京46R 5着/16頭+0.3秒 02/07 1東京37R 5着/14頭+1.5秒 11/09 3福島21R 1着/16頭勝利 10/13 4東京52R 4着/13頭+0.8秒 08/09 2新潟51R 2着/15頭+2.0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) △ ローテーション 140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 24.6% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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	カンレイスター	横山武	実3.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率25%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 04/04 3中山31R 1着/16頭勝利 03/15 2中山61R 2着/16頭+1.0秒 01/10 1中山31R 2着/16頭+0.6秒 12/20 5中山51R 2着/16頭+0.1秒 11/24 3福島66R 12着/16頭+1.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 23.8% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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。
6	ミッシオーネ	◇小林美	実86.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着／115日ぶりの実戦）
前5走 05/28 浦和10R 2着/11頭+0.1秒 03/29 3中山28R 15着/16頭+2.4秒 03/01 1阪神47R 3着/15頭+1.0秒 01/12 1京都57R 16着/16頭+3.8秒 08/17 3中京810R 16着/16頭+3.2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戦の調子平均 6.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 115日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
7	プレザントトーン	佐々木	実109.0	▽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／171日ぶりの実戦）
前5走 04/02 船橋6R 1着/10頭勝利 01/05 1京都21R 9着/14頭+2.6秒 12/07 5阪神21R 5着/10頭+1.9秒 11/22 3福島51R 11着/14頭+1.9秒 08/03 1札幌41R 8着/12頭+0.8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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 171日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) 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。
8	マオノクラッシュ推奨	木幡巧	実18.3	▽詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 04/25 2東京17R 14着/16頭+1.8秒 04/12 3中山612R 11着/13頭+0.7秒 02/22 1小倉103R 7着/14頭+0.4秒 02/08 1小倉63R 4着/13頭+0.8秒 12/13 5中山37R 6着/16頭+0.5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戦の調子平均 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 148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 5.6% (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。
9	マジェステラ	大野	実15.5	△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／112日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京125R 9着/13頭+1.6秒 03/28 3中山11R 1着/16頭勝利 03/14 1中京12R 2着/16頭+0.0秒 02/21 1東京71R 8着/16頭+1.1秒 12/07 5中京24R 13着/14頭+1.6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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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。
10	カセノアステリア	津村	実5.2	▲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／112日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京125R 7着/13頭+1.1秒 02/07 1東京37R 13着/14頭+3.1秒 11/15 5東京31R 1着/13頭勝利 10/18 4東京62R 2着/9頭+0.3秒 10/05 4東京21R 3着/16頭+1.2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) △ ローテーション 112日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.3% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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。
11	チェルシー	菊沢	実12.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟87R 13着/15頭+1.6秒 04/19 3中山87R 2着/13頭+0.5秒 03/15 2中山612R 10着/16頭+1.6秒 01/17 1中山66R 13着/16頭+1.2秒 12/28 5中山87R 2着/16頭+0.3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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.2% (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。
12	シスター	石橋脩	実35.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／133日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟48R 6着/15頭+0.7秒 04/12 3中山612R 3着/13頭+0.2秒 03/14 2中山58R 6着/16頭+0.4秒 01/24 1中山87R 7着/16頭+0.6秒 11/18 盛岡6R 1着/12頭勝利
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 5.0着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 133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 1.5% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
13	ミスチヴマリアンヌ	横山和	実28.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／154日ぶりの実戦）
前5走 04/19 1福島45R 6着/16頭+0.5秒 12/28 5中山83R 10着/16頭+1.0秒 10/18 4東京64R 10着/18頭+1.1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 8.7着 (不振) △ ローテーション 154日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.1% (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。
14	タヤスロレンヌ	江田照	実25.0	×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33%と好調／183日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京311R 17着/17頭+2.1秒 02/28 2中山11R 1着/15頭勝利 02/07 1東京32R 5着/16頭+0.9秒 01/24 1中山81R 2着/16頭+0.9秒 12/28 5中山81R 5着/16頭+0.7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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 17着 (大敗) △ ローテーション 183日休養明け × 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 2.0% (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。
15	ペイトー	木幡初	実21.7	▽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／前走勝利の勢い／183日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山71R 1着/16頭勝利 02/28 2中山11R 4着/15頭+0.5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 183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 5.0% (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。
16	ブルーユンチェリー	武藤	実53.3	×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9.3着と低調／134日ぶりの実戦）
前5走 05/09 1新潟38R 7着/15頭+1.6秒 03/15 2中山66R 14着/16頭+2.5秒 03/01 1小倉128R 7着/15頭+0.7秒 02/21 1小倉97R 14着/16頭+1.9秒 11/12 名古屋9R 1着/12頭勝利
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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 134日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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の本命

AI評価1位

グラティアム

騎手ルメール

単勝オッズ

3.1倍

AI期待値

-23%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5カンレイスター

3.4倍

EV -19%

▲10カセノアステリア

5.2倍

EV -36%

出走馬全16頭

◎4

グラティアム

ルメール

3.1倍

-23%

›

○5

カンレイスター

横山武

3.4倍

-19%

›

▲10

カセノアステリア

津村

5.2倍

-36%

›

△11

チェルシー

菊沢

12.6倍

-8%

›

△1

フラッシュポイント

ミシェル

17.7倍

+28%

›

△9

マジェステラ

大野

15.5倍

-13%

›

▽8

マオノクラッシュ

木幡巧

18.3倍

+1%

›

▽15

ペイトー

木幡初

21.7倍

+8%

›

▽13

ミスチヴマリアンヌ

横山和

28.2倍

-11%

›

×14

タヤスロレンヌ

江田照

25.0倍

-51%

›

▽12

シスター

石橋脩

35.5倍

-48%

›

▽7

プレザントトーン

佐々木

109.0倍

-31%

›

×16

ブルーユンチェリー

武藤

53.3倍

-51%

›

▽2

ドルンレースツェン

△石神道

116.1倍

-16%

›

▽6

ミッシオーネ

◇小林美

86.8倍

-26%

›

▽3

シュヴァルム

☆長浜

131.3倍

-41%

›

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 8 マオノクラッシュ実18.3倍期待値 +2% 推奨 18.0〜30.0倍 ¥200 不的中

※ オッズは予測時点の値です。

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