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 14:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	デンプシー	戸崎圭	実8.1	B△ A△勝率10% EV-21% 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2着／140日ぶりの実戦）
前5走 05/09 1新潟39R 2着/14頭+0.0秒 04/11 1福島12R 1着/16頭勝利 03/15 1中京24R 3着/18頭+0.3秒 07/26 2新潟13R 18着/18頭+5.7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) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 140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 7.8% (オッズ暗示: 12.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.6% / 期待値 -22% ※ 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	イゾラフェリーチェ	津村	実5.6	B◎ A○勝率13% EV-26% 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（当競馬場5走で勝率40%と適性高／直近3走平均8.0着と低調／前走2着）
前5走 04/12 2阪神67R 2着/11頭+0.1秒 03/07 1阪神58R 10着/10頭+1.1秒 01/18 1中山78R 12着/16頭+2.8秒 11/24 5東京68R 5着/15頭+1.0秒 09/21 4中山712R 11着/16頭+1.4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 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 167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 15.2% (オッズ暗示: 17.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.2% / 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。
3	ウィングブルー推奨	横山琉	実19.2	B△ A△勝率9% EV+75% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+50%の中穴候補（直近3走平均2.7着と安定／前走2着で力を示す／126日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 05/23 1新潟79R 2着/16頭+0.1秒 05/09 1新潟39R 4着/14頭+0.2秒 04/19 3中山85R 2着/10頭+0.3秒 03/14 1中京16R 11着/16頭+2.6秒 12/21 5中京69R 10着/16頭+1.0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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 126日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +50% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 5.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 9.2% / 期待値 +76% ※ 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	ジョヴィアン	杉原	実23.3	B▽ A▽勝率2% EV-42% 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0%と苦戦傾向／209日ぶりの実戦）
前5走 03/01 2中山212R 12着/16頭+1.8秒 01/31 1小倉39R 2着/14頭+0.0秒 11/22 4京都58R 8着/16頭+1.0秒 10/12 4東京412R 11着/16頭+1.7秒 08/17 3中京86R 9着/16頭+1.1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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 209日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 4.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.5% / 期待値 -42% ※ 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	ヴィヴァクラウン	岩田康	実23.8	B▽ A×勝率2% EV-56% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／161日ぶりの実戦）
前5走 04/18 3中山79R 6着/12頭+0.3秒 03/29 3中山212R 9着/11頭+0.6秒 03/01 1小倉127R 1着/18頭勝利 01/25 1小倉29R 10着/16頭+0.8秒 11/22 3福島512R 12着/16頭+0.6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 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 161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 3.4% (オッズ暗示: 4.2%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.8% / 期待値 -56% ※ 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	トラスコンガーデン	江田照	実30.6	B▽ A▽勝率4% EV+21% 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走で勝率33%と好調／112日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都610R 10着/11頭+1.6秒 02/14 1東京57R 1着/16頭勝利 01/11 1中山411R 11着/16頭+0.9秒 10/19 4東京76R 7着/8頭+0.5秒 09/28 4中山92R 1着/16頭勝利
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 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 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) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.0% / 期待値 +22% ※ 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	ドリーミングアップ	横山武	実4.3	B△ A◎勝率16% EV-33% 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5走で勝率0%と苦戦傾向／133日ぶりの実戦）
前5走 05/16 2東京78R 5着/16頭+0.3秒 05/02 2東京37R 4着/16頭+0.3秒 03/21 1中京37R 3着/16頭+0.4秒 02/21 1東京712R 4着/16頭+0.3秒 11/24 5東京612R 5着/18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 4.0着 × 当競馬場適性 5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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 23.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 15.5% / 期待値 -33% ※ 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	レオアジャイル推奨	原	実12.4	B▲ A△勝率12% EV+47% 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 05/30 2東京117R 7着/13頭+1.0秒 05/02 2東京35R 4着/18頭+0.4秒 02/28 2中山16R 6着/9頭+1.1秒 01/11 1中山411R 3着/16頭+0.0秒 12/13 5中山39R 5着/13頭+0.6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 5.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 119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 10.4% (オッズ暗示: 8.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.9% / 期待値 +47% ※ 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	ビッグフラワー	ルメール	実5.5	B○ A▲勝率13% EV-28% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（160日ぶりの実戦）
前5走 04/19 1福島49R 6着/16頭+0.5秒 03/22 1中京48R 3着/18頭+0.2秒 03/15 1中京212R 6着/18頭+0.6秒 11/16 3福島47R 6着/16頭+0.3秒 10/25 4新潟312R 3着/17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戦の調子平均 5.0着 △ ローテーション 160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 13.0% (オッズ暗示: 18.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.9% / 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。
10	セレッソデアモール	ミシェル	実58.4	B▽ A▽勝率1% EV-32% 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／553日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中京310R 12着/17頭+0.7秒 03/22 2中京310R 12着/17頭+0.7秒 03/22 2中京310R 12着/17頭+0.7秒 03/22 2中京310R 12着/17頭+0.7秒 03/22 2中京310R 12着/17頭+0.7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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 553日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 1.2% / 期待値 -33% ※ 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	ビービーエフォート	田辺	実24.9	B× A×勝率1% EV-71% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（126日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟711R 5着/16頭+0.4秒 03/29 3中山212R 2着/11頭+0.0秒 03/08 2中山412R 3着/16頭+0.1秒 10/26 3京都98R 12着/14頭+0.5秒 10/05 3京都212R 7着/16頭+0.6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 3.3着 △ ローテーション 126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 2.0% (オッズ暗示: 4.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.2% / 期待値 -71% ※ 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	アイムインディ	丹内	実13.7	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走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／125日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京103R 1着/16頭勝利 03/28 3中山11R 2着/16頭+0.0秒 03/07 2中山31R 2着/16頭+0.6秒 02/14 1東京55R 3着/16頭+0.1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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 125日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 7.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.7% / 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。
13	レザンノワール	菊沢	実42.5	B▽ A×勝率1% EV-51% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（202日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山412R 4着/16頭+0.1秒 01/17 1中山612R 7着/16頭+0.4秒 12/07 5阪神212R 8着/17頭+0.5秒 11/09 5東京212R 6着/18頭+0.4秒 09/27 4中山810R 8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 6.3着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ ローテーション 202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 2.0% (オッズ暗示: 2.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.2% / 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。
14	スミッコディスコ	横山和	実20.2	B▽ A×勝率2% EV-62% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／147日ぶりの実戦）
前5走 05/02 2東京35R 2着/18頭+0.0秒 02/22 1東京85R 4着/12頭+0.7秒 01/31 1東京110R 6着/15頭+0.5秒 12/06 5中山13R 1着/15頭勝利 11/23 5東京53R 5着/17頭+0.8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 4.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 147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 3.4% (オッズ暗示: 5.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.8% / 期待値 -63% ※ 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	メローネ	佐々木	実57.6	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走で勝率33%と好調／154日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島59R 6着/16頭+0.6秒 03/29 1中京64R 1着/17頭勝利 02/28 1小倉112R 3着/18頭+0.1秒 11/24 3福島66R 8着/16頭+0.4秒 11/08 3福島15R 2着/16頭+0.2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) △ ローテーション 154日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 1.1% / 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。
16	ピコアーガイル	小林美	実14.6	B▽ A▽勝率6% EV-6% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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／202日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山412R 16着/16頭+0.7秒 12/07 5中山28R 6着/16頭+0.6秒 11/08 3福島110R 9着/16頭+0.6秒 07/20 1函館129R 2着/13頭+0.3秒 05/10 2東京58R 11着/12頭+1.8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 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 16着 (大敗) △ ローテーション 202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 6.3% (オッズ暗示: 6.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.4% / 期待値 -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。

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 ○

イゾラフェリーチェ

騎手津村

単勝オッズ

5.6倍

AI期待値

-14%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲9ビッグフラワー

5.5倍

EV -28%

▲A:△8レオアジャイル

12.4倍

EV +28%

出走馬全16頭

◎A:○2

イゾラフェリーチェ

津村

5.6倍

-14%

›

○A:▲9

ビッグフラワー

ルメール

5.5倍

-28%

›

▲A:△8

レオアジャイル

原

12.4倍

+28%

›

△A:◎7

ドリーミングアップ

横山武

4.3倍

-56%

›

△A:△1

デンプシー

戸崎圭

8.1倍

-36%

›

△A:△3

ウィングブルー

横山琉

19.2倍

+50%

›

▽A:▽12

アイムインディ

丹内

13.7倍

-4%

›

▽A:▽16

ピコアーガイル

小林美

14.6倍

-8%

›

▽A:▽6

トラスコンガーデン

江田照

30.6倍

+49%

›

▽A:▽4

ジョヴィアン

杉原

23.3倍

-3%

›

▽A:×14

スミッコディスコ

横山和

20.2倍

-32%

›

▽A:×5

ヴィヴァクラウン

岩田康

23.8倍

-19%

›

×A:×11

ビービーエフォート

田辺

24.9倍

-50%

›

▽A:×13

レザンノワール

菊沢

42.5倍

-15%

›

▽A:▽10

セレッソデアモール

ミシェル

58.4倍

+16%

›

×A:▽15

メローネ

佐々木

57.6倍

-65%

›

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 3 ウィングブルー実19.2倍期待値 +50% 推奨 12.8〜30.0倍 ¥200 不的中2着
単勝 8 レオアジャイル実12.4倍期待値 +29% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 8 レオアジャイル実12.4倍期待値 +29% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥100 不的中

※ オッズは予測時点の値です。

10R 中山競馬場　発走 14:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	デンプシー	戸崎圭	実8.1	△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2着／140日ぶりの実戦）
前5走 05/09 1新潟39R 2着/14頭+0.0秒 04/11 1福島12R 1着/16頭勝利 03/15 1中京24R 3着/18頭+0.3秒 07/26 2新潟13R 18着/18頭+5.7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) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 140日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.6% (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。
2	イゾラフェリーチェ	津村	実5.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場5走で勝率40%と適性高／直近3走平均8.0着と低調／前走2着）
前5走 04/12 2阪神67R 2着/11頭+0.1秒 03/07 1阪神58R 10着/10頭+1.1秒 01/18 1中山78R 12着/16頭+2.8秒 11/24 5東京68R 5着/15頭+1.0秒 09/21 4中山712R 11着/16頭+1.4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 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 167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 13.2% (オッズ暗示: 17.9%) ※ 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	ウィングブルー推奨	横山琉	実19.2	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+75%の中穴候補（直近3走平均2.7着と安定／前走2着で力を示す／126日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 05/23 1新潟79R 2着/16頭+0.1秒 05/09 1新潟39R 4着/14頭+0.2秒 04/19 3中山85R 2着/10頭+0.3秒 03/14 1中京16R 11着/16頭+2.6秒 12/21 5中京69R 10着/16頭+1.0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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 126日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +75% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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。
4	ジョヴィアン	杉原	実23.3	▽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0%と苦戦傾向／209日ぶりの実戦）
前5走 03/01 2中山212R 12着/16頭+1.8秒 01/31 1小倉39R 2着/14頭+0.0秒 11/22 4京都58R 8着/16頭+1.0秒 10/12 4東京412R 11着/16頭+1.7秒 08/17 3中京86R 9着/16頭+1.1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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 209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 2.5% (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。
5	ヴィヴァクラウン	岩田康	実23.8	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／161日ぶりの実戦）
前5走 04/18 3中山79R 6着/12頭+0.3秒 03/29 3中山212R 9着/11頭+0.6秒 03/01 1小倉127R 1着/18頭勝利 01/25 1小倉29R 10着/16頭+0.8秒 11/22 3福島512R 12着/16頭+0.6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 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 161日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
6	トラスコンガーデン	江田照	実30.6	▽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走で勝率33%と好調／112日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都610R 10着/11頭+1.6秒 02/14 1東京57R 1着/16頭勝利 01/11 1中山411R 11着/16頭+0.9秒 10/19 4東京76R 7着/8頭+0.5秒 09/28 4中山92R 1着/16頭勝利
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 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 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) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.0% (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。
7	ドリーミングアップ	横山武	実4.3	◎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（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／133日ぶりの実戦）
前5走 05/16 2東京78R 5着/16頭+0.3秒 05/02 2東京37R 4着/16頭+0.3秒 03/21 1中京37R 3着/16頭+0.4秒 02/21 1東京712R 4着/16頭+0.3秒 11/24 5東京612R 5着/18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 4.0着 × 当競馬場適性 5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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.5% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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	レオアジャイル推奨	原	実12.4	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+47%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/30 2東京117R 7着/13頭+1.0秒 05/02 2東京35R 4着/18頭+0.4秒 02/28 2中山16R 6着/9頭+1.1秒 01/11 1中山411R 3着/16頭+0.0秒 12/13 5中山39R 5着/13頭+0.6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 5.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 119日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 11.9% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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	ビッグフラワー	ルメール	実5.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（160日ぶりの実戦）
前5走 04/19 1福島49R 6着/16頭+0.5秒 03/22 1中京48R 3着/18頭+0.2秒 03/15 1中京212R 6着/18頭+0.6秒 11/16 3福島47R 6着/16頭+0.3秒 10/25 4新潟312R 3着/17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戦の調子平均 5.0着 △ ローテーション 160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 12.9% (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	セレッソデアモール	ミシェル	実58.4	▽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／553日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中京310R 12着/17頭+0.7秒 03/22 2中京310R 12着/17頭+0.7秒 03/22 2中京310R 12着/17頭+0.7秒 03/22 2中京310R 12着/17頭+0.7秒 03/22 2中京310R 12着/17頭+0.7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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 553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 1.2% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
11	ビービーエフォート	田辺	実24.9	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（126日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟711R 5着/16頭+0.4秒 03/29 3中山212R 2着/11頭+0.0秒 03/08 2中山412R 3着/16頭+0.1秒 10/26 3京都98R 12着/14頭+0.5秒 10/05 3京都212R 7着/16頭+0.6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 3.3着 △ ローテーション 126日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (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。
12	アイムインディ	丹内	実13.7	▽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33%と好調／前走勝利の勢い／125日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京103R 1着/16頭勝利 03/28 3中山11R 2着/16頭+0.0秒 03/07 2中山31R 2着/16頭+0.6秒 02/14 1東京55R 3着/16頭+0.1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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 125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 6.7% (オッズ暗示: 7.3%) ※ 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。
13	レザンノワール	菊沢	実42.5	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（202日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山412R 4着/16頭+0.1秒 01/17 1中山612R 7着/16頭+0.4秒 12/07 5阪神212R 8着/17頭+0.5秒 11/09 5東京212R 6着/18頭+0.4秒 09/27 4中山810R 8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 6.3着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ ローテーション 202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 1.2% (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。
14	スミッコディスコ	横山和	実20.2	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／147日ぶりの実戦）
前5走 05/02 2東京35R 2着/18頭+0.0秒 02/22 1東京85R 4着/12頭+0.7秒 01/31 1東京110R 6着/15頭+0.5秒 12/06 5中山13R 1着/15頭勝利 11/23 5東京53R 5着/17頭+0.8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 4.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 147日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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	メローネ	佐々木	実57.6	▽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／154日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島59R 6着/16頭+0.6秒 03/29 1中京64R 1着/17頭勝利 02/28 1小倉112R 3着/18頭+0.1秒 11/24 3福島66R 8着/16頭+0.4秒 11/08 3福島15R 2着/16頭+0.2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) △ ローテーション 154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 1.1% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
16	ピコアーガイル	小林美	実14.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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／202日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山412R 16着/16頭+0.7秒 12/07 5中山28R 6着/16頭+0.6秒 11/08 3福島110R 9着/16頭+0.6秒 07/20 1函館129R 2着/13頭+0.3秒 05/10 2東京58R 11着/12頭+1.8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 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 16着 (大敗) △ ローテーション 202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 6.4% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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

ドリーミングアップ

騎手横山武

単勝オッズ

4.3倍

AI期待値

-33%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2イゾラフェリーチェ

5.6倍

EV -26%

▲9ビッグフラワー

5.5倍

EV -28%

出走馬全16頭

◎7

ドリーミングアップ

横山武

4.3倍

-33%

›

○2

イゾラフェリーチェ

津村

5.6倍

-26%

›

▲9

ビッグフラワー

ルメール

5.5倍

-28%

›

△8

レオアジャイル

原

12.4倍

+47%

›

△1

デンプシー

戸崎圭

8.1倍

-21%

›

△3

ウィングブルー

横山琉

19.2倍

+75%

›

▽12

アイムインディ

丹内

13.7倍

-8%

›

▽16

ピコアーガイル

小林美

14.6倍

-6%

›

▽6

トラスコンガーデン

江田照

30.6倍

+21%

›

▽4

ジョヴィアン

杉原

23.3倍

-42%

›

×14

スミッコディスコ

横山和

20.2倍

-62%

›

×5

ヴィヴァクラウン

岩田康

23.8倍

-56%

›

×11

ビービーエフォート

田辺

24.9倍

-71%

›

×13

レザンノワール

菊沢

42.5倍

-51%

›

▽10

セレッソデアモール

ミシェル

58.4倍

-32%

›

▽15

メローネ

佐々木

57.6倍

-38%

›

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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 3 ウィングブルー実19.2倍期待値 +76% 推奨 10.9〜30.0倍 ¥200 不的中2着
単勝 8 レオアジャイル実12.4倍期待値 +47% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 8 レオアジャイル実12.4倍期待値 +47% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥100 不的中

※ オッズは予測時点の値です。

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