中山 10R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

10R 中山競馬場　発走 15:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マクミランテソーロ推奨	木幡巧	実16.0	B△ A△勝率8% EV+24% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 05/30 2東京119R 5着/16頭+0.2秒 04/04 3中山312R 3着/16頭+0.6秒 03/08 2中山46R 1着/16頭勝利 02/15 1東京67R 2着/16頭+0.2秒 11/30 5東京87R 7着/16頭+1.2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) △ ローテーション 113日休養明け × 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 4.3% (オッズ暗示: 6.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.8% / 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。
2	ベルゼビュート	菊沢	実10.8	B△ A△勝率10% EV+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／119日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京106R 4着/14頭+0.4秒 05/03 2東京46R 3着/16頭+0.1秒 04/11 1福島14R 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 33% (上り調子) △ ローテーション 119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 5.3% (オッズ暗示: 9.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.1% / 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。
3	ハッピーウィズユー	丹内	実42.2	B▽ A▽勝率2% EV-33% 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 05/10 1新潟48R 1着/15頭勝利 04/12 3中山612R 4着/13頭+0.3秒 03/22 1中京412R 6着/16頭+0.4秒 02/15 1東京67R 6着/16頭+1.2秒 12/13 5中京38R 6着/16頭+0.8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) × 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 133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 1.4% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.6% / 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。
4	ヤマメキング	丸山	実151.7	B▽ A▽勝率1% EV+37% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8走で勝率25%と適性高／直近3走平均12.3着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京109R 10着/12頭+1.8秒 05/10 3京都612R 13着/14頭+1.4秒 01/25 1中山98R 14着/15頭+1.8秒 01/11 1中山412R 12着/16頭+1.6秒 09/20 4中山612R 6着/16頭+1.4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 12.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 10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) -49% (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 0.9% / 期待値 +38% ※ 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	スターランウェイ	横山琉	実46.7	B▽ A▽勝率2% EV-26% 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8.7着と低調／前走3着）
前5走 11/15 3福島32R 3着/16頭+0.4秒 06/29 2福島27R 16着/16頭+3.1秒 03/23 2中山88R 7着/15頭+1.3秒 01/19 1中山71R 1着/16頭勝利 12/22 5中山81R 3着/16頭+0.4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 8.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 309日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.6% / 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	タイセイルヴァン	黛	実26.3	B▽ A▽勝率3% EV-10% 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／113日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都1112R 7着/16頭+0.4秒 04/18 3中山712R 5着/13頭+0.6秒 03/01 2中山212R 4着/16頭+0.5秒 12/28 5中山87R 1着/16頭勝利 12/06 5中京12R 5着/13頭+1.0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 5.3着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 113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 3.8% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.4% / 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。
7	メモリーグラス	武藤	実89.5	B▽ A▽勝率2% EV+38% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（519日ぶりの実戦）
前5走 04/19 3中山712R 6着/15頭+0.4秒 04/19 3中山712R 6着/15頭+0.4秒 04/19 3中山712R 6着/15頭+0.4秒 04/19 3中山712R 6着/15頭+0.4秒 04/19 3中山712R 6着/15頭+0.4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 6.0着 △ 当競馬場適性 132走で勝率 9% △ ローテーション 519日休養明け × 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 0.8% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.6% / 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。
8	タカスタカスタカス	戸崎圭	実1.7	B◎ A◎勝率32% 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／162日ぶりの実戦）
前5走 04/11 3中山57R 1着/16頭勝利 03/22 2中山83R 2着/14頭+0.2秒 02/21 1東京72R 2着/16頭+0.3秒 09/20 4阪神63R 1着/10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) ◎ 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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 54.5% (オッズ暗示: 58.8%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 32.4% / 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。
9	ジャックナダル	武豊	実9.4	B▲ A▲勝率11% EV+3% 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／168日ぶりの実戦）
前5走 04/05 2阪神49R 9着/12頭+1.0秒 02/15 1東京61R 1着/16頭勝利 01/25 1中山91R 2着/16頭+0.3秒 11/09 5東京22R 9着/16頭+2.5秒 10/18 4新潟15R 2着/15頭+0.2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 168日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 10.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.0% / 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。
10	モリノセピア	小林美	実40.4	B▽ A▽勝率2% EV-36% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着／161日ぶりの実戦）
前5走 04/12 1福島210R 3着/16頭+0.2秒 03/15 1中京29R 4着/15頭+0.8秒 01/04 1中山112R 10着/16頭+1.1秒 12/13 5中山312R 2着/13頭+0.6秒 10/18 4新潟110R 8着/15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戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 161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 1.8% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.6% / 期待値 -37% ※ 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	フィールマイプラン	横山武	実33.4	B× A▽勝率2% EV-47% 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 05/16 1新潟52R 3着/15頭+0.3秒 04/25 1福島54R 5着/16頭+0.7秒 03/21 2中山73R 6着/16頭+1.4秒 03/01 2中山23R 3着/16頭+1.0秒 01/12 1中山53R 12着/16頭+3.9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 105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 1.4% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.6% / 期待値 -48% ※ 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	ホウオウプレミア	岩田康	実20.5	B△ A△勝率8% EV+59% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（462日ぶりの実戦）
前5走 06/15 3東京49R 7着/10頭+0.8秒 06/15 3東京49R 7着/10頭+0.8秒 06/15 3東京49R 7着/10頭+0.8秒 06/15 3東京49R 7着/10頭+0.8秒 06/15 3東京49R 7着/10頭+0.8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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 84走で勝率 14% △ ローテーション 462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 4.3% (オッズ暗示: 4.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.8% / 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。
13	フィーチャリング	原	実52.4	B▽ A▽勝率2% EV-18% 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／126日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京810R 6着/15頭+0.5秒 03/29 1中京612R 9着/16頭+0.9秒 01/31 1東京18R 8着/16頭+1.0秒 11/30 5東京87R 1着/16頭勝利 11/15 5東京37R 4着/16頭+0.6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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 126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 1.4% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.6% / 期待値 -18% ※ 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	メッエフアパラ	大野	実103.4	B× A▽勝率1% EV+45% 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25%と適性高／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312R 9着/16頭+1.3秒 01/17 1中山66R 1着/16頭勝利 12/28 5中山87R 4着/16頭+0.8秒 11/30 5東京87R 3着/16頭+0.5秒 11/02 4東京116R 5着/16頭+0.9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 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 169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 14位 / 勝率 0.9% / 期待値 +46% ※ 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	ブルーマッキンジー	西村淳	実5.8	B○ A○勝率15% EV-10% 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／前走3着／134日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都56R 3着/16頭+0.3秒 02/28 1阪神33R 1着/16頭勝利 12/21 5阪神62R 2着/16頭+0.0秒 11/29 5東京74R 4着/16頭+1.2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 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 134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 14.0% (オッズ暗示: 17.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.4% / 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。
16	リリージェーン	菅原隆	実227.7	B▽ A▽勝率1% EV+106% 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／728日ぶりの実戦）
前5走 09/22 4中山78R 1着/16頭勝利 09/22 4中山78R 1着/16頭勝利 09/22 4中山78R 1着/16頭勝利 09/22 4中山78R 1着/16頭勝利 09/22 4中山78R 1着/16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戦の調子勝率 100% (絶好調) ○ 当競馬場適性 120走で勝率 20% (相性良) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 728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 0.3% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.9% / 期待値 +107% ※ 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 ◎

タカスタカスタカス

騎手戸崎圭

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-7%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○15ブルーマッキンジー

5.8倍

EV -18%

▲A:▲9ジャックナダル

9.4倍

EV -50%

出走馬全16頭

◎A:◎8

タカスタカスタカス

戸崎圭

1.7倍

-7%

›

○A:○15

ブルーマッキンジー

西村淳

5.8倍

-18%

›

▲A:▲9

ジャックナダル

武豊

9.4倍

-50%

›

△A:△2

ベルゼビュート

菊沢

10.8倍

-42%

›

△A:△1

マクミランテソーロ

木幡巧

16.0倍

-31%

›

△A:△12

ホウオウプレミア

岩田康

20.5倍

-12%

›

▽A:▽6

タイセイルヴァン

黛

26.3倍

+0%

›

▽A:▽10

モリノセピア

小林美

40.4倍

-28%

›

×A:▽11

フィールマイプラン

横山武

33.4倍

-54%

›

▽A:▽3

ハッピーウィズユー

丹内

42.2倍

-43%

›

▽A:▽5

スターランウェイ

横山琉

46.7倍

-36%

›

▽A:▽13

フィーチャリング

原

52.4倍

-29%

›

▽A:▽7

メモリーグラス

武藤

89.5倍

-32%

›

×A:▽14

メッエフアパラ

大野

103.4倍

-59%

›

▽A:▽4

ヤマメキング

丸山

151.7倍

-48%

›

▽A:▽16

リリージェーン

菅原隆

227.7倍

-22%

›

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)

単勝 1 マクミランテソーロ実16.0倍期待値 -32% 推奨 23.5〜30.0倍 ¥100 不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

10R 中山競馬場　発走 15:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マクミランテソーロ推奨	木幡巧	実16.0	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 05/30 2東京119R 5着/16頭+0.2秒 04/04 3中山312R 3着/16頭+0.6秒 03/08 2中山46R 1着/16頭勝利 02/15 1東京67R 2着/16頭+0.2秒 11/30 5東京87R 7着/16頭+1.2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) △ ローテーション 113日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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。
2	ベルゼビュート	菊沢	実10.8	△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／119日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京106R 4着/14頭+0.4秒 05/03 2東京46R 3着/16頭+0.1秒 04/11 1福島14R 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 33% (上り調子) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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。
3	ハッピーウィズユー	丹内	実42.2	▽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 05/10 1新潟48R 1着/15頭勝利 04/12 3中山612R 4着/13頭+0.3秒 03/22 1中京412R 6着/16頭+0.4秒 02/15 1東京67R 6着/16頭+1.2秒 12/13 5中京38R 6着/16頭+0.8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) × 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 133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 1.6% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
4	ヤマメキング	丸山	実151.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8走で勝率25%と適性高／直近3走平均12.3着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京109R 10着/12頭+1.8秒 05/10 3京都612R 13着/14頭+1.4秒 01/25 1中山98R 14着/15頭+1.8秒 01/11 1中山412R 12着/16頭+1.6秒 09/20 4中山612R 6着/16頭+1.4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 12.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 10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) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 0.9% (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。
5	スターランウェイ	横山琉	実46.7	▽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8.7着と低調／前走3着）
前5走 11/15 3福島32R 3着/16頭+0.4秒 06/29 2福島27R 16着/16頭+3.1秒 03/23 2中山88R 7着/15頭+1.3秒 01/19 1中山71R 1着/16頭勝利 12/22 5中山81R 3着/16頭+0.4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 8.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 309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 1.6% (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。
6	タイセイルヴァン	黛	実26.3	▽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／113日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都1112R 7着/16頭+0.4秒 04/18 3中山712R 5着/13頭+0.6秒 03/01 2中山212R 4着/16頭+0.5秒 12/28 5中山87R 1着/16頭勝利 12/06 5中京12R 5着/13頭+1.0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 5.3着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 113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 3.4% (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。
7	メモリーグラス	武藤	実89.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（519日ぶりの実戦）
前5走 04/19 3中山712R 6着/15頭+0.4秒 04/19 3中山712R 6着/15頭+0.4秒 04/19 3中山712R 6着/15頭+0.4秒 04/19 3中山712R 6着/15頭+0.4秒 04/19 3中山712R 6着/15頭+0.4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 6.0着 △ 当競馬場適性 132走で勝率 9% △ ローテーション 519日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 1.6% (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。
8	タカスタカスタカス	戸崎圭	実1.7	◎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／162日ぶりの実戦）
前5走 04/11 3中山57R 1着/16頭勝利 03/22 2中山83R 2着/14頭+0.2秒 02/21 1東京72R 2着/16頭+0.3秒 09/20 4阪神63R 1着/10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) ◎ 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 32.4% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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。
9	ジャックナダル	武豊	実9.4	▲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／168日ぶりの実戦）
前5走 04/05 2阪神49R 9着/12頭+1.0秒 02/15 1東京61R 1着/16頭勝利 01/25 1中山91R 2着/16頭+0.3秒 11/09 5東京22R 9着/16頭+2.5秒 10/18 4新潟15R 2着/15頭+0.2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 168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 11.0% (オッズ暗示: 10.6%) ※ 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	モリノセピア	小林美	実40.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着／161日ぶりの実戦）
前5走 04/12 1福島210R 3着/16頭+0.2秒 03/15 1中京29R 4着/15頭+0.8秒 01/04 1中山112R 10着/16頭+1.1秒 12/13 5中山312R 2着/13頭+0.6秒 10/18 4新潟110R 8着/15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戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 161日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (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。
11	フィールマイプラン	横山武	実33.4	▽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 05/16 1新潟52R 3着/15頭+0.3秒 04/25 1福島54R 5着/16頭+0.7秒 03/21 2中山73R 6着/16頭+1.4秒 03/01 2中山23R 3着/16頭+1.0秒 01/12 1中山53R 12着/16頭+3.9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 105日休養明け × 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 1.6% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
12	ホウオウプレミア	岩田康	実20.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（462日ぶりの実戦）
前5走 06/15 3東京49R 7着/10頭+0.8秒 06/15 3東京49R 7着/10頭+0.8秒 06/15 3東京49R 7着/10頭+0.8秒 06/15 3東京49R 7着/10頭+0.8秒 06/15 3東京49R 7着/10頭+0.8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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 84走で勝率 14% △ ローテーション 462日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +59% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.8% (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。
13	フィーチャリング	原	実52.4	▽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／126日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京810R 6着/15頭+0.5秒 03/29 1中京612R 9着/16頭+0.9秒 01/31 1東京18R 8着/16頭+1.0秒 11/30 5東京87R 1着/16頭勝利 11/15 5東京37R 4着/16頭+0.6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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (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。
14	メッエフアパラ	大野	実103.4	▽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25%と適性高／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312R 9着/16頭+1.3秒 01/17 1中山66R 1着/16頭勝利 12/28 5中山87R 4着/16頭+0.8秒 11/30 5東京87R 3着/16頭+0.5秒 11/02 4東京116R 5着/16頭+0.9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 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 169日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 0.9% (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	ブルーマッキンジー	西村淳	実5.8	○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／前走3着／134日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都56R 3着/16頭+0.3秒 02/28 1阪神33R 1着/16頭勝利 12/21 5阪神62R 2着/16頭+0.0秒 11/29 5東京74R 4着/16頭+1.2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 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 134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 15.4% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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。
16	リリージェーン	菅原隆	実227.7	▽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／728日ぶりの実戦）
前5走 09/22 4中山78R 1着/16頭勝利 09/22 4中山78R 1着/16頭勝利 09/22 4中山78R 1着/16頭勝利 09/22 4中山78R 1着/16頭勝利 09/22 4中山78R 1着/16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戦の調子勝率 100% (絶好調) ○ 当競馬場適性 120走で勝率 20% (相性良) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 728日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +106% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

タカスタカスタカス

騎手戸崎圭

単勝オッズ

1.7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

○15ブルーマッキンジー

5.8倍

EV -10%

▲9ジャックナダル

9.4倍

EV +3%

出走馬全16頭

◎8

タカスタカスタカス

戸崎圭

1.7倍

-44%

›

○15

ブルーマッキンジー

西村淳

5.8倍

-10%

›

▲9

ジャックナダル

武豊

9.4倍

+3%

›

△2

ベルゼビュート

菊沢

10.8倍

+9%

›

△1

マクミランテソーロ

木幡巧

16.0倍

+24%

›

△12

ホウオウプレミア

岩田康

20.5倍

+59%

›

▽6

タイセイルヴァン

黛

26.3倍

-10%

›

▽11

フィールマイプラン

横山武

33.4倍

-47%

›

▽10

モリノセピア

小林美

40.4倍

-36%

›

▽3

ハッピーウィズユー

丹内

42.2倍

-33%

›

▽5

スターランウェイ

横山琉

46.7倍

-26%

›

▽13

フィーチャリング

原

52.4倍

-18%

›

▽7

メモリーグラス

武藤

89.5倍

+38%

›

▽14

メッエフアパラ

大野

103.4倍

+45%

›

▽4

ヤマメキング

丸山

151.7倍

+37%

›

▽16

リリージェーン

菅原隆

227.7倍

+106%

›

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

A. 現行モデル (binary)

単勝 1 マクミランテソーロ実16.0倍期待値 +25% 推奨 12.8〜30.0倍 ¥100 不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

見送り

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