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 14:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ニシノリリックス	内田博	実40.7	B▽ A▽勝率4% EV+71% 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）
前5走 2回5日新潟3R 8着/12頭+5.0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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.2% / 期待値 +72% ※ 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	ジョドレルバンク	戸崎圭	実1.7	B◎ A×勝率23% EV-60% 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100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 3回2日東京5R 1着/10頭 ― ― ― ―
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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 46.8% (オッズ暗示: 58.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 23.3% / 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。
3	エイシンウルトラン	横山武	実15.6	B△ A△勝率12% EV+83% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 2回1日札幌9R 3着/14頭 ― ― ― ―
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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 6.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 11.8% / 期待値 +84% ※ 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	コスモプルー	津村	実10.7	B△ A△勝率13% EV+37% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 2回5日新潟3R 2着/12頭 ― ― ― ―
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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 9.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.8% / 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。
5	タイヴァス	佐々木	実23.4	B△ A△勝率10% EV+133% 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100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 3回2日新潟2R 1着/11頭 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 4.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 10.0% / 期待値 +134% ※ 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	レオンティウス	丸山	実5.9	B▲ A▲勝率16% EV-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50%と好調／前走2着）
前5走 3回2日東京5R 2着/10頭+2.0秒 2回5日福島3R 1着/14頭 ― ― ―
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 50% (絶好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.8% (オッズ暗示: 16.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.2% / 期待値 -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	モーモーゼロ	菊沢	実150.1	B▽ A▽勝率2% EV+238% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回5日福島3R 7着/14頭 2回1日福島5R 8着/11頭 ― ― ―
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 7.5着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.3% / 期待値 +238% ※ 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	スタースポット	ルメール	実3.6	B○ A○勝率20% EV-29% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 2回3日福島5R 1着/14頭 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.2% (オッズ暗示: 27.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.5% / 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。

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 ×

ジョドレルバンク

騎手戸崎圭

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-20%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○8スタースポット

3.6倍

EV -27%

▲A:▲6レオンティウス

5.9倍

EV -18%

出走馬全8頭

◎A:×2

ジョドレルバンク

戸崎圭

1.7倍

-20%

›

○A:○8

スタースポット

ルメール

3.6倍

-27%

›

▲A:▲6

レオンティウス

丸山

5.9倍

-18%

›

△A:△4

コスモプルー

津村

10.7倍

-29%

›

△A:△3

エイシンウルトラン

横山武

15.6倍

-29%

›

△A:△5

タイヴァス

佐々木

23.4倍

+3%

›

▽A:▽1

ニシノリリックス

内田博

40.7倍

+10%

›

▽A:▽7

モーモーゼロ

菊沢

150.1倍

+29%

›

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 14:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ニシノリリックス	内田博	実40.7	▽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）
前5走 2回5日新潟3R 8着/12頭+5.0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) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +71% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.2% (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。
2	ジョドレルバンク	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100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 3回2日東京5R 1着/10頭 ― ― ― ―
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) × 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 23.3% (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。
3	エイシンウルトラン	横山武	実15.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 2回1日札幌9R 3着/14頭 ― ― ― ―
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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +83% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.8% (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	コスモプルー	津村	実10.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 2回5日新潟3R 2着/12頭 ― ― ― ―
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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 12.8% (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。
5	タイヴァス	佐々木	実23.4	△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100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 3回2日新潟2R 1着/11頭 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +133% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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	レオンティウス	丸山	実5.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／前走2着）
前5走 3回2日東京5R 2着/10頭+2.0秒 2回5日福島3R 1着/14頭 ― ― ―
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 50% (絶好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.2% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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	モーモーゼロ	菊沢	実150.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回5日福島3R 7着/14頭 2回1日福島5R 8着/11頭 ― ― ―
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 7.5着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +238% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.3% (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。
8	スタースポット	ルメール	実3.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 2回3日福島5R 1着/14頭 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.5% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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

ジョドレルバンク

騎手戸崎圭

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-60%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8スタースポット

3.6倍

EV -29%

▲6レオンティウス

5.9倍

EV -4%

出走馬全8頭

×2

ジョドレルバンク

戸崎圭

1.7倍

-60%

›

○8

スタースポット

ルメール

3.6倍

-29%

›

▲6

レオンティウス

丸山

5.9倍

-4%

›

△4

コスモプルー

津村

10.7倍

+37%

›

△3

エイシンウルトラン

横山武

15.6倍

+83%

›

△5

タイヴァス

佐々木

23.4倍

+133%

›

▽1

ニシノリリックス

内田博

40.7倍

+71%

›

▽7

モーモーゼロ

菊沢

150.1倍

+238%

›

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

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