中山 9R 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

9R 中山競馬場　発走 14:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	キタノファーンヒル	江田照	実26.9	B△ A△勝率5% EV+26% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.7着と低調／106日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都17R 14着/14頭+3.2秒 04/11 3中山59R 7着/7頭+2.3秒 03/28 2阪神19R 7着/7頭+1.7秒 03/08 1阪神65R 14着/16頭+2.2秒 01/14 園田10R 1着/11頭勝利
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 9.7着 (不振) △ ローテーション 106日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 3.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.7% / 期待値 +26% ※ 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	ビッグベルーガ	菊沢	実27.9	B▽ A▽勝率5% EV+30% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（511日ぶりの実戦）
前5走 04/27 1福島69R 4着/11頭+0.5秒 04/27 1福島69R 4着/11頭+0.5秒 04/27 1福島69R 4着/11頭+0.5秒 04/27 1福島69R 4着/11頭+0.5秒 04/27 1福島69R 4着/11頭+0.5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 4.0着 △ ローテーション 511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 3.9% (オッズ暗示: 3.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.7% / 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。
3	コズミックダンサー	西村淳	実2.7	B◎ A◎勝率20% EV-44% 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／前走勝利の勢い／155日ぶりの実戦）
前5走 04/18 3中山78R 1着/16頭勝利 03/21 2中山77R 2着/16頭+0.1秒 01/12 1京都58R 13着/15頭+1.7秒 12/20 5中京53R 4着/16頭+1.1秒 12/13 5中京33R 4着/12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 155日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 25.9% (オッズ暗示: 37.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 20.4% / 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。
4	コルデアニル	上里	実80.5	B▽ A▽勝率1% EV-24% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場84走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均15.0着と低調／518日ぶりの実戦）
前5走 04/20 1福島410R 15着/15頭+2.1秒 04/20 1福島410R 15着/15頭+2.1秒 04/20 1福島410R 15着/15頭+2.1秒 04/20 1福島410R 15着/15頭+2.1秒 04/20 1福島410R 15着/15頭+2.1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戦の調子平均 15.0着 (不振) × 当競馬場適性 84走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 518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 1.2% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.9% / 期待値 -25% ※ 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	マッドゲイル	横山武	実8.4	B△ A△勝率10% EV-14% 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3着／133日ぶりの実戦）
前5走 05/10 2東京65R 3着/16頭+1.0秒 03/14 1中京16R 6着/16頭+1.3秒 12/21 5中京61R 1着/16頭勝利 10/26 4新潟43R 2着/10頭+0.6秒 10/18 4東京61R 3着/11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) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 133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 8.0% (オッズ暗示: 11.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 10.2% / 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。
6	ビップチェイス	杉原	実31.7	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6走で勝率0%と苦戦傾向／112日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京128R 6着/14頭+0.4秒 05/17 3京都89R 7着/10頭+1.9秒 04/19 1福島410R 7着/13頭+0.8秒 04/12 1福島29R 1着/13頭勝利 01/12 1中山512R 14着/18頭+1.6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 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 112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 3.5% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.4% / 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。
7	カフェアローロ	石神道	実30.5	B▽ A▽勝率5% 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8.7着と低調／222日ぶりの実戦）
前5走 02/10 1東京47R 6着/9頭+0.7秒 01/18 1中山78R 14着/16頭+3.0秒 12/28 5中山88R 6着/13頭+2.2秒 12/07 5中京29R 5着/16頭+1.0秒 09/28 4中山910R 12着/13頭+1.3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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% △ ローテーション 222日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.7% / 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。
8	ニヒトツーゼーア	ルメール	実7.2	B△ A△勝率10% EV-26% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均2.3着と安定／前走2着／155日ぶりの実戦）
前5走 04/18 3中山78R 2着/16頭+1.0秒 03/28 1中京59R 3着/9頭+0.4秒 03/08 1阪神66R 2着/9頭+0.3秒 02/15 1小倉88R 6着/15頭+1.6秒 01/24 1小倉18R 2着/7頭+0.3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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 155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 12.8% (オッズ暗示: 13.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.2% / 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。
9	オオタチ	佐々木	実5.5	B▲ A▲勝率16% EV-12% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／133日ぶりの実戦）
前5走 05/10 2東京69R 6着/9頭+0.4秒 04/12 3中山69R 2着/12頭+0.2秒 03/15 2中山69R 2着/11頭+0.4秒 01/12 1中山59R 3着/16頭+0.4秒 11/15 3福島36R 1着/16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 3.3着 × 当競馬場適性 7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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 18.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.9% / 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。
10	シャローファースト	横山和	実3.9	B○ A○勝率20% EV-20% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（119日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都106R 7着/15頭+1.5秒 05/02 3京都311R 5着/12頭+1.0秒 03/15 1阪神89R 7着/7頭+1.0秒 03/01 1阪神43R 1着/12頭勝利 01/10 1京都32R 6着/14頭+0.4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戦の調子平均 6.3着 △ ローテーション 119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 18.6% (オッズ暗示: 25.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.4% / 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。
11	ダブルジャッジ	ミシェル	実47.1	B▽ A▽勝率3% EV+52% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調／189日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神88R 10着/11頭+1.7秒 02/21 1小倉910R 16着/16頭+3.5秒 01/25 1京都98R 10着/10頭+1.6秒 08/02 3中京36R 9着/12頭+1.4秒 06/29 2小倉210R 14着/15頭+2.7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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 189日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 3.2% / 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。
12	エーデル	丸田	実48.4	B▽ A▽勝率1% EV-38% 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／134日ぶりの実戦）
前5走 05/09 2東京58R 5着/8頭+1.5秒 04/25 2東京112R 10着/13頭+1.6秒 02/22 1東京812R 9着/16頭+1.2秒 01/10 1中山38R 8着/13頭+1.3秒 12/21 5阪神68R 8着/15頭+1.2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) △ ローテーション 134日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.3% / 期待値 -39% ※ 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 ◎

コズミックダンサー

騎手西村淳

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

-30%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○10シャローファースト

3.9倍

EV -27%

▲A:▲9オオタチ

5.5倍

EV -29%

出走馬全12頭

◎A:◎3

コズミックダンサー

西村淳

2.7倍

-30%

›

○A:○10

シャローファースト

横山和

3.9倍

-27%

›

▲A:▲9

オオタチ

佐々木

5.5倍

-29%

›

△A:△8

ニヒトツーゼーア

ルメール

7.2倍

-8%

›

△A:△5

マッドゲイル

横山武

8.4倍

-32%

›

△A:△1

キタノファーンヒル

江田照

26.9倍

+30%

›

▽A:▽2

ビッグベルーガ

菊沢

27.9倍

+8%

›

▽A:▽7

カフェアローロ

石神道

30.5倍

+18%

›

▽A:▽6

ビップチェイス

杉原

31.7倍

+10%

›

▽A:▽11

ダブルジャッジ

ミシェル

47.1倍

+20%

›

▽A:▽12

エーデル

丸田

48.4倍

+0%

›

▽A:▽4

コルデアニル

上里

80.5倍

›

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

9R 中山競馬場　発走 14:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	キタノファーンヒル	江田照	実26.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.7着と低調／106日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都17R 14着/14頭+3.2秒 04/11 3中山59R 7着/7頭+2.3秒 03/28 2阪神19R 7着/7頭+1.7秒 03/08 1阪神65R 14着/16頭+2.2秒 01/14 園田10R 1着/11頭勝利
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 9.7着 (不振) △ ローテーション 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
2	ビッグベルーガ	菊沢	実27.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（511日ぶりの実戦）
前5走 04/27 1福島69R 4着/11頭+0.5秒 04/27 1福島69R 4着/11頭+0.5秒 04/27 1福島69R 4着/11頭+0.5秒 04/27 1福島69R 4着/11頭+0.5秒 04/27 1福島69R 4着/11頭+0.5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 4.0着 △ ローテーション 511日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 4.7% (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。
3	コズミックダンサー	西村淳	実2.7	◎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／前走勝利の勢い／155日ぶりの実戦）
前5走 04/18 3中山78R 1着/16頭勝利 03/21 2中山77R 2着/16頭+0.1秒 01/12 1京都58R 13着/15頭+1.7秒 12/20 5中京53R 4着/16頭+1.1秒 12/13 5中京33R 4着/12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 155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 20.4% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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。
4	コルデアニル	上里	実80.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場84走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均15.0着と低調／518日ぶりの実戦）
前5走 04/20 1福島410R 15着/15頭+2.1秒 04/20 1福島410R 15着/15頭+2.1秒 04/20 1福島410R 15着/15頭+2.1秒 04/20 1福島410R 15着/15頭+2.1秒 04/20 1福島410R 15着/15頭+2.1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戦の調子平均 15.0着 (不振) × 当競馬場適性 84走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 518日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
5	マッドゲイル	横山武	実8.4	△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3着／133日ぶりの実戦）
前5走 05/10 2東京65R 3着/16頭+1.0秒 03/14 1中京16R 6着/16頭+1.3秒 12/21 5中京61R 1着/16頭勝利 10/26 4新潟43R 2着/10頭+0.6秒 10/18 4東京61R 3着/11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) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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。
6	ビップチェイス	杉原	実31.7	▽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／112日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京128R 6着/14頭+0.4秒 05/17 3京都89R 7着/10頭+1.9秒 04/19 1福島410R 7着/13頭+0.8秒 04/12 1福島29R 1着/13頭勝利 01/12 1中山512R 14着/18頭+1.6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 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.4% (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。
7	カフェアローロ	石神道	実30.5	▽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／222日ぶりの実戦）
前5走 02/10 1東京47R 6着/9頭+0.7秒 01/18 1中山78R 14着/16頭+3.0秒 12/28 5中山88R 6着/13頭+2.2秒 12/07 5中京29R 5着/16頭+1.0秒 09/28 4中山910R 12着/13頭+1.3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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% △ ローテーション 222日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +42% (妙味あり) AI 予想勝率 4.7% (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。
8	ニヒトツーゼーア	ルメール	実7.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均2.3着と安定／前走2着／155日ぶりの実戦）
前5走 04/18 3中山78R 2着/16頭+1.0秒 03/28 1中京59R 3着/9頭+0.4秒 03/08 1阪神66R 2着/9頭+0.3秒 02/15 1小倉88R 6着/15頭+1.6秒 01/24 1小倉18R 2着/7頭+0.3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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 155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 10.2% (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。
9	オオタチ	佐々木	実5.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／133日ぶりの実戦）
前5走 05/10 2東京69R 6着/9頭+0.4秒 04/12 3中山69R 2着/12頭+0.2秒 03/15 2中山69R 2着/11頭+0.4秒 01/12 1中山59R 3着/16頭+0.4秒 11/15 3福島36R 1着/16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 3.3着 × 当競馬場適性 7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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.9% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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。
10	シャローファースト	横山和	実3.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（119日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都106R 7着/15頭+1.5秒 05/02 3京都311R 5着/12頭+1.0秒 03/15 1阪神89R 7着/7頭+1.0秒 03/01 1阪神43R 1着/12頭勝利 01/10 1京都32R 6着/14頭+0.4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戦の調子平均 6.3着 △ 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 20.4% (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。
11	ダブルジャッジ	ミシェル	実47.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調／189日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神88R 10着/11頭+1.7秒 02/21 1小倉910R 16着/16頭+3.5秒 01/25 1京都98R 10着/10頭+1.6秒 08/02 3中京36R 9着/12頭+1.4秒 06/29 2小倉210R 14着/15頭+2.7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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 189日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.2% (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。
12	エーデル	丸田	実48.4	▽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／134日ぶりの実戦）
前5走 05/09 2東京58R 5着/8頭+1.5秒 04/25 2東京112R 10着/13頭+1.6秒 02/22 1東京812R 9着/16頭+1.2秒 01/10 1中山38R 8着/13頭+1.3秒 12/21 5阪神68R 8着/15頭+1.2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) △ ローテーション 134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 1.3% (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。

AIの本命

AI評価1位

コズミックダンサー

騎手西村淳

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

-44%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10シャローファースト

3.9倍

EV -20%

▲9オオタチ

5.5倍

EV -12%

出走馬全12頭

◎3

コズミックダンサー

西村淳

2.7倍

-44%

›

○10

シャローファースト

横山和

3.9倍

-20%

›

▲9

オオタチ

佐々木

5.5倍

-12%

›

△8

ニヒトツーゼーア

ルメール

7.2倍

-26%

›

△5

マッドゲイル

横山武

8.4倍

-14%

›

△1

キタノファーンヒル

江田照

26.9倍

+26%

›

▽2

ビッグベルーガ

菊沢

27.9倍

+30%

›

▽7

カフェアローロ

石神道

30.5倍

+42%

›

▽6

ビップチェイス

杉原

31.7倍

+7%

›

▽11

ダブルジャッジ

ミシェル

47.1倍

+52%

›

▽12

エーデル

丸田

48.4倍

-38%

›

▽4

コルデアニル

上里

80.5倍

-24%

›

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。

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