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 13:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コウジハラ	ミシェル	実4.9	B○ A○勝率16% EV-21% 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／126日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟79R 12着/16頭+0.8秒 03/29 3中山26R 10着/13頭+1.2秒 12/27 5中山71R 1着/15頭勝利 12/14 5中山46R 2着/15頭+0.0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 12着 (大敗) △ ローテーション 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.1% (オッズ暗示: 20.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.0% / 期待値 -21% ※ 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	ビアフォーナウ	◇小林美	実47.7	B▽ A▽勝率1% EV-29% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（132日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟612R 7着/11頭+1.3秒 05/10 2東京67R 9着/16頭+1.1秒 12/21 5中京62R 5着/16頭+0.8秒 12/07 5中京22R 7着/16頭+0.8秒 11/15 3福島312R 7着/16頭+0.3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) △ ローテーション 132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 1.6% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.5% / 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	ステラノヴァ	横山和	実15.6	B△ A△勝率6% EV-11% 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／189日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京37R 16着/16頭+2.3秒 01/21 姫路12R 1着/11頭勝利 12/31 園田10R 2着/12頭+0.3秒 12/04 園田9R 2着/9頭+0.4秒 11/12 園田10R 2着/8頭+0.1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 16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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 6.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.7% / 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。
4	ラルフテソーロ	丹内	実6.4	B△ A▲勝率11% EV-32% 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／119日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京118R 5着/16頭+0.9秒 08/17 1札幌88R 9着/13頭+2.5秒 08/02 1札幌33R 1着/14頭勝利 11/30 5中山14R 2着/15頭+0.1秒 11/16 5東京53R 3着/16頭+0.9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 119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 10.1% (オッズ暗示: 15.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.6% / 期待値 -32% ※ 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	ヘイルメリーラン	杉原	実107.6	B× A▽勝率1% EV+120% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／245日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1小倉19R 11着/12頭+1.7秒 11/03 門別12R 14着/14頭+3.2秒 10/13 佐賀6R 6着/11頭+1.8秒 09/14 佐賀1R 5着/10頭+1.1秒 08/13 門別6R 1着/7頭勝利
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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 245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 0.4% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.9% / 期待値 +121% ※ 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	アイファーファイト	松岡	実108.0	B▽ A▽勝率0% EV-48% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（518日ぶりの実戦）
前5走 04/26 1福島512R 6着/13頭+1.0秒 04/26 1福島512R 6着/13頭+1.0秒 04/26 1福島512R 6着/13頭+1.0秒 04/26 1福島512R 6着/13頭+1.0秒 04/26 1福島512R 6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 6.0着 △ ローテーション 518日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.5% / 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。
7	トモジャシーマ	津村	実8.7	B△ A△勝率11% EV-7% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（174日ぶりの実戦）
前5走 04/05 3中山48R 5着/16頭+0.6秒 03/14 2中山58R 2着/16頭+0.1秒 01/17 1中山66R 4着/16頭+0.4秒 11/24 3福島67R 6着/16頭+0.9秒 10/25 4東京87R 6着/16頭+1.8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戦の調子平均 3.7着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ ローテーション 174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 10.1% (オッズ暗示: 11.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.6% / 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。
8	ヒナノムサシ	▲上里	実93.9	B▽ A▽勝率1% EV-12% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／146日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都46R 15着/16頭+2.1秒 04/11 2阪神56R 9着/15頭+0.9秒 03/22 2中山83R 7着/14頭+1.6秒 02/21 1東京72R 14着/16頭+2.1秒 11/30 5東京81R 1着/16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戦の調子平均 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 146日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.9% / 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。
9	マイネルブリオン	菊沢	実104.0	B× A▽勝率1% EV-10% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／223日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京67R 8着/16頭+1.5秒 11/16 5東京46R 12着/16頭+2.0秒 10/25 4東京87R 11着/16頭+2.5秒 10/11 4東京312R 14着/16頭+2.2秒 06/21 3東京512R 7着/16頭+0.6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戦の調子平均 10.3着 (不振) △ ローテーション 223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 0.5% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.9% / 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。
10	ノアスペシャル	木幡巧	実29.3	B▽ A▽勝率6% EV+66% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（195日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京26R 4着/16頭+0.5秒 02/21 1東京77R 4着/16頭+1.6秒 10/12 4東京46R 7着/15頭+0.9秒 09/20 4中山68R 6着/15頭+1.1秒 06/08 3東京27R 11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戦の調子平均 5.0着 △ ローテーション 195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 3.2% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.7% / 期待値 +66% ※ 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	リゾートライン	原	実8.1	B▲ A△勝率10% EV-15% 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／168日ぶりの実戦）
前5走 04/11 3中山57R 11着/16頭+2.5秒 02/28 2中山13R 1着/16頭勝利 02/01 1東京21R 5着/16頭+1.6秒 01/12 1中山55R 5着/16頭+0.9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 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 168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 10.1% (オッズ暗示: 12.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 10.4% / 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。
12	ソニックブレイカー	横山武	実2.2	B◎ A◎勝率30% EV-34% 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／118日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京125R 5着/13頭+0.8秒 04/19 3中山82R 1着/16頭勝利 03/21 2中山73R 5着/16頭+0.7秒 02/15 1小倉82R 6着/18頭+0.8秒 12/21 5中京64R 12着/17頭+1.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 118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 36.4% (オッズ暗示: 45.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 29.6% / 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。
13	ミラビリオン	佐々木	実22.1	B▽ A▽勝率5% EV+18% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（118日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京122R 5着/16頭+0.9秒 03/29 1中京63R 4着/15頭+0.3秒 03/14 1中京12R 4着/16頭+0.5秒 02/22 1東京81R 7着/16頭+1.4秒 12/20 5中京51R 3着/16頭+0.5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 4.3着 △ ローテーション 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 4.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.4% / 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。
14	スマートブル	△石田	実82.8	B× A▽勝率1% EV-23% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.7着と低調／133日ぶりの実戦）
前5走 05/16 2東京78R 13着/16頭+1.4秒 05/03 2東京47R 10着/15頭+1.2秒 02/15 1小倉88R 15着/15頭+16.0秒 01/31 1小倉33R 9着/16頭+1.2秒 11/24 3福島63R 14着/15頭+2.1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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 133日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (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 10位 / 勝率 0.9% / 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。
15	ガールネクストドア	嶋田	実103.9	B▽ A×勝率0% EV-50% 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／直近3走平均10.3着と低調／118日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京126R 10着/11頭+1.7秒 05/16 1新潟57R 9着/13頭+2.1秒 03/01 2中山28R 12着/16頭+1.4秒 11/08 5東京17R 15着/16頭+3.0秒 10/25 4新潟34R 5着/15頭+0.7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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 118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 0.5% (オッズ暗示: 1.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.5% / 期待値 -50% ※ 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	カツノテンス	▲遠藤	実132.3	B▽ A▽勝率1% EV+13% 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／496日ぶりの実戦）
前5走 05/18 1新潟69R 15着/16頭+1.1秒 05/18 1新潟69R 15着/16頭+1.1秒 05/18 1新潟69R 15着/16頭+1.1秒 05/18 1新潟69R 15着/16頭+1.1秒 05/18 1新潟69R 15着/16頭+1.1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 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 496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 0.4% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.9% / 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。

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 ◎

ソニックブレイカー

騎手横山武

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

-19%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○1コウジハラ

4.9倍

EV -20%

▲A:△11リゾートライン

8.1倍

EV -17%

出走馬全16頭

◎A:◎12

ソニックブレイカー

横山武

2.2倍

-19%

›

○A:○1

コウジハラ

ミシェル

4.9倍

-20%

›

▲A:△11

リゾートライン

原

8.1倍

-17%

›

△A:△7

トモジャシーマ

津村

8.7倍

-11%

›

△A:▲4

ラルフテソーロ

丹内

6.4倍

-35%

›

△A:△3

ステラノヴァ

横山和

15.6倍

-23%

›

▽A:▽13

ミラビリオン

佐々木

22.1倍

-2%

›

▽A:▽10

ノアスペシャル

木幡巧

29.3倍

-5%

›

▽A:▽2

ビアフォーナウ

◇小林美

47.7倍

-25%

›

▽A:▽8

ヒナノムサシ

▲上里

93.9倍

+46%

›

▽A:▽6

アイファーファイト

松岡

108.0倍

-45%

›

▽A:×15

ガールネクストドア

嶋田

103.9倍

-48%

›

×A:▽14

スマートブル

△石田

82.8倍

-61%

›

×A:▽9

マイネルブリオン

菊沢

104.0倍

-51%

›

×A:▽5

ヘイルメリーラン

杉原

107.6倍

-55%

›

▽A:▽16

カツノテンス

▲遠藤

132.3倍

-48%

›

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

8R 中山競馬場　発走 13:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コウジハラ	ミシェル	実4.9	○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／126日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟79R 12着/16頭+0.8秒 03/29 3中山26R 10着/13頭+1.2秒 12/27 5中山71R 1着/15頭勝利 12/14 5中山46R 2着/15頭+0.0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 12着 (大敗) △ ローテーション 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.0% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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	ビアフォーナウ	◇小林美	実47.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（132日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟612R 7着/11頭+1.3秒 05/10 2東京67R 9着/16頭+1.1秒 12/21 5中京62R 5着/16頭+0.8秒 12/07 5中京22R 7着/16頭+0.8秒 11/15 3福島312R 7着/16頭+0.3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) △ ローテーション 132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 1.5% (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。
3	ステラノヴァ	横山和	実15.6	△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／189日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京37R 16着/16頭+2.3秒 01/21 姫路12R 1着/11頭勝利 12/31 園田10R 2着/12頭+0.3秒 12/04 園田9R 2着/9頭+0.4秒 11/12 園田10R 2着/8頭+0.1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 16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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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	ラルフテソーロ	丹内	実6.4	▲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／119日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京118R 5着/16頭+0.9秒 08/17 1札幌88R 9着/13頭+2.5秒 08/02 1札幌33R 1着/14頭勝利 11/30 5中山14R 2着/15頭+0.1秒 11/16 5東京53R 3着/16頭+0.9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 119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 10.6% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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	ヘイルメリーラン	杉原	実107.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／245日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1小倉19R 11着/12頭+1.7秒 11/03 門別12R 14着/14頭+3.2秒 10/13 佐賀6R 6着/11頭+1.8秒 09/14 佐賀1R 5着/10頭+1.1秒 08/13 門別6R 1着/7頭勝利
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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 245日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +120% (市場が大幅過小評価) 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。
6	アイファーファイト	松岡	実108.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（518日ぶりの実戦）
前5走 04/26 1福島512R 6着/13頭+1.0秒 04/26 1福島512R 6着/13頭+1.0秒 04/26 1福島512R 6着/13頭+1.0秒 04/26 1福島512R 6着/13頭+1.0秒 04/26 1福島512R 6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 6.0着 △ ローテーション 518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 0.5% (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。
7	トモジャシーマ	津村	実8.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（174日ぶりの実戦）
前5走 04/05 3中山48R 5着/16頭+0.6秒 03/14 2中山58R 2着/16頭+0.1秒 01/17 1中山66R 4着/16頭+0.4秒 11/24 3福島67R 6着/16頭+0.9秒 10/25 4東京87R 6着/16頭+1.8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戦の調子平均 3.7着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ ローテーション 174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 10.6% (オッズ暗示: 11.5%) ※ 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。
8	ヒナノムサシ	▲上里	実93.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／146日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都46R 15着/16頭+2.1秒 04/11 2阪神56R 9着/15頭+0.9秒 03/22 2中山83R 7着/14頭+1.6秒 02/21 1東京72R 14着/16頭+2.1秒 11/30 5東京81R 1着/16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戦の調子平均 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 146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 0.9% (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。
9	マイネルブリオン	菊沢	実104.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／223日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京67R 8着/16頭+1.5秒 11/16 5東京46R 12着/16頭+2.0秒 10/25 4東京87R 11着/16頭+2.5秒 10/11 4東京312R 14着/16頭+2.2秒 06/21 3東京512R 7着/16頭+0.6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戦の調子平均 10.3着 (不振) △ ローテーション 223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 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。
10	ノアスペシャル	木幡巧	実29.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（195日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京26R 4着/16頭+0.5秒 02/21 1東京77R 4着/16頭+1.6秒 10/12 4東京46R 7着/15頭+0.9秒 09/20 4中山68R 6着/15頭+1.1秒 06/08 3東京27R 11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戦の調子平均 5.0着 △ ローテーション 195日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +66% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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	リゾートライン	原	実8.1	△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3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／168日ぶりの実戦）
前5走 04/11 3中山57R 11着/16頭+2.5秒 02/28 2中山13R 1着/16頭勝利 02/01 1東京21R 5着/16頭+1.6秒 01/12 1中山55R 5着/16頭+0.9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 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 168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%) ※ 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	ソニックブレイカー	横山武	実2.2	◎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／118日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京125R 5着/13頭+0.8秒 04/19 3中山82R 1着/16頭勝利 03/21 2中山73R 5着/16頭+0.7秒 02/15 1小倉82R 6着/18頭+0.8秒 12/21 5中京64R 12着/17頭+1.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 118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 29.6% (オッズ暗示: 45.5%) ※ 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。
13	ミラビリオン	佐々木	実22.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（118日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京122R 5着/16頭+0.9秒 03/29 1中京63R 4着/15頭+0.3秒 03/14 1中京12R 4着/16頭+0.5秒 02/22 1東京81R 7着/16頭+1.4秒 12/20 5中京51R 3着/16頭+0.5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 4.3着 △ ローテーション 118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 5.4% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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	スマートブル	△石田	実82.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.7着と低調／133日ぶりの実戦）
前5走 05/16 2東京78R 13着/16頭+1.4秒 05/03 2東京47R 10着/15頭+1.2秒 02/15 1小倉88R 15着/15頭+16.0秒 01/31 1小倉33R 9着/16頭+1.2秒 11/24 3福島63R 14着/15頭+2.1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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 133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 0.9% (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。
15	ガールネクストドア	嶋田	実103.9	×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／直近3走平均10.3着と低調／118日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京126R 10着/11頭+1.7秒 05/16 1新潟57R 9着/13頭+2.1秒 03/01 2中山28R 12着/16頭+1.4秒 11/08 5東京17R 15着/16頭+3.0秒 10/25 4新潟34R 5着/15頭+0.7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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 118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 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。
16	カツノテンス	▲遠藤	実132.3	▽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／496日ぶりの実戦）
前5走 05/18 1新潟69R 15着/16頭+1.1秒 05/18 1新潟69R 15着/16頭+1.1秒 05/18 1新潟69R 15着/16頭+1.1秒 05/18 1新潟69R 15着/16頭+1.1秒 05/18 1新潟69R 15着/16頭+1.1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 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 496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 0.9% (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。

AIの本命

AI評価1位

ソニックブレイカー

騎手横山武

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

-34%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1コウジハラ

4.9倍

EV -21%

▲4ラルフテソーロ

6.4倍

EV -32%

出走馬全16頭

◎12

ソニックブレイカー

横山武

2.2倍

-34%

›

○1

コウジハラ

ミシェル

4.9倍

-21%

›

▲4

ラルフテソーロ

丹内

6.4倍

-32%

›

△7

トモジャシーマ

津村

8.7倍

-7%

›

△11

リゾートライン

原

8.1倍

-15%

›

△3

ステラノヴァ

横山和

15.6倍

-11%

›

▽10

ノアスペシャル

木幡巧

29.3倍

+66%

›

▽13

ミラビリオン

佐々木

22.1倍

+18%

›

▽2

ビアフォーナウ

◇小林美

47.7倍

-29%

›

▽14

スマートブル

△石田

82.8倍

-23%

›

▽8

ヒナノムサシ

▲上里

93.9倍

-12%

›

▽9

マイネルブリオン

菊沢

104.0倍

-10%

›

▽5

ヘイルメリーラン

杉原

107.6倍

+120%

›

▽16

カツノテンス

▲遠藤

132.3倍

+13%

›

▽6

アイファーファイト

松岡

108.0倍

-48%

›

×15

ガールネクストドア

嶋田

103.9倍

-50%

›

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