中山 12R 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

12R 中山競馬場　発走 16:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ライヴレッドアイ	木幡巧	実9.1	B△ A△勝率8% EV-26% 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4走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／188日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山83R 10着/14頭+1.9秒 03/07 2中山37R 2着/15頭+0.1秒 01/10 1中山31R 1着/16頭勝利 12/27 5中山73R 2着/16頭+0.1秒 07/26 2新潟11R 2着/8頭+0.2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) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 188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 6.4% (オッズ暗示: 11.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.1% / 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。
2	ホーリーブライト	▲遠藤	実104.4	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走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／161日ぶりの実戦）
前5走 04/18 1福島37R 1着/15頭勝利 01/24 1中山87R 8着/16頭+0.8秒 01/17 1中山66R 5着/16頭+0.4秒 12/21 5中京67R 8着/16頭+1.2秒 07/12 1函館912R 6着/12頭+0.7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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 161日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (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 1.0% / 期待値 -24% ※ 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	キボウノホシ	原	実136.7	B▽ A▽勝率1% EV+21% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（538日ぶりの実戦）
前5走 04/06 3中山412R 7着/15頭+1.1秒 04/06 3中山412R 7着/15頭+1.1秒 04/06 3中山412R 7着/15頭+1.1秒 04/06 3中山412R 7着/15頭+1.1秒 04/06 3中山412R 7着/15頭+1.1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戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 156走で勝率 8% △ ローテーション 538日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (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 +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。
4	グラスブランシュ	野中	実225.5	B▽ A▽勝率1% EV-9% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調／251日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1京都79R 14着/16頭+1.8秒 11/29 4京都78R 12着/16頭+0.9秒 11/02 3京都118R 7着/15頭+1.0秒 09/27 4中山812R 11着/16頭+1.0秒 07/19 2福島712R 1着/11頭勝利
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 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 251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 0.4% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.0% / 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。
5	ロッカバイベイビー	▲佐藤	実94.8	×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走平均12.3着と低調／125日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟810R 9着/15頭+1.4秒 03/15 1中京29R 14着/15頭+1.7秒 01/04 1中山112R 14着/16頭+2.2秒 11/22 3福島510R 9着/16頭+1.1秒 10/25 4新潟34R 1着/15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 12.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 125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 0.5% (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。
6	モーゲンセン	丹内	実13.1	B▽ A▽勝率6% EV-27% 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／160日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神86R 15着/15頭+2.6秒 03/22 2中山83R 8着/14頭+1.8秒 03/01 2中山23R 1着/16頭勝利 02/01 1東京21R 4着/16頭+1.2秒 01/18 1中山71R 2着/16頭+0.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 160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 6.4% (オッズ暗示: 7.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.6% / 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。
7	トヨサカエ	吉田豊	実3.6	B◎ A○勝率17% EV-40% 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67%と好調／前走勝利の勢い／118日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京125R 1着/13頭勝利 05/03 2東京46R 4着/16頭+0.3秒 03/07 2中山33R 1着/16頭勝利 02/15 1東京61R 2着/16頭+1.0秒 01/25 1中山91R 3着/16頭+0.3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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 118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 23.6% (オッズ暗示: 27.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.6% / 期待値 -40% ※ 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	マサノピンクレディ	横山武	実3.5	B○ A◎勝率26% EV-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／125日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京106R 8着/14頭+1.2秒 03/28 3中山13R 1着/16頭勝利 01/24 1中山83R 3着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 125日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.9% (オッズ暗示: 28.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 26.0% / 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。
9	サマースイートピー推奨	内田博	実19.1	B△ A▽勝率8% EV+46% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率11% × オッズ19.1倍で期待値+102%の有力候補（近5走で勝率20%と堅実／当競馬場4走で勝率25%と適性高）
前5走 05/30 3京都1112R 9着/16頭+0.5秒 04/18 3中山712R 4着/13頭+0.6秒 09/27 4中山812R 6着/16頭+0.5秒 08/03 2新潟410R 1着/15頭勝利 04/26 1福島59R 16着/16頭+1.5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 6.3着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 119日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +102% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.6% (オッズ暗示: 5.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.7% / 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。
10	エリカマユーリ	ルメール	実6.4	B▲ A▲勝率10% EV-36% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／280日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中山512R 5着/16頭+0.7秒 11/15 5東京37R 1着/16頭勝利 04/05 3中山32R 1着/16頭勝利 03/16 2中京21R 2着/16頭+0.5秒 11/23 5東京72R 2着/18頭+0.2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戦の調子勝率 67% (絶好調) △ ローテーション 280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%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.9% / 期待値 -36% ※ 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	ルーフオブヘヴン	戸崎圭	実11.3	B△ A△勝率8% 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／146日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京412R 7着/13頭+1.0秒 04/11 3中山512R 2着/16頭+0.1秒 01/24 1中山87R 1着/16頭勝利 01/04 1中山18R 4着/16頭+0.1秒 09/13 4中山38R 8着/15頭+1.5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 5走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 146日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 8.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.1% / 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。
12	ホウオウプレミア	岩田康	実24.9	B▽ A▽勝率2% EV-48% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（468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 468日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.1% / 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。
13	クインズポラリス	田辺	実12.7	B▽ A△勝率8% EV-2% 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／140日ぶりの実戦）
前5走 05/09 2東京512R 9着/16頭+0.5秒 04/11 3中山512R 5着/16頭+0.6秒 03/15 2中山612R 1着/16頭勝利 01/24 1中山87R 6着/16頭+0.6秒 11/08 3福島14R 8着/16頭+1.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 13走で勝率 15% (相性良) △ ローテーション 140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 6.4% (オッズ暗示: 7.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.7% / 期待値 -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。
14	ショウナンタハティ	津村	実18.0	B▽ A▽勝率6% EV+5% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着／118日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京127R 3着/16頭+0.2秒 05/02 2東京37R 2着/16頭+0.2秒 04/11 3中山58R 7着/16頭+1.4秒 02/15 1小倉812R 2着/13頭+0.1秒 01/31 1小倉33R 4着/16頭+1.0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 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 118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 5.1% (オッズ暗示: 5.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.9% / 期待値 +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。
15	バシレイア	☆長浜	実53.6	B▽ A▽勝率2% EV-17% 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／168日ぶりの実戦）
前5走 04/11 1福島110R 9着/16頭+0.9秒 01/17 1中山612R 10着/16頭+0.5秒 11/08 3福島17R 1着/16頭勝利 08/30 3新潟39R 11着/18頭+1.4秒 06/28 2福島18R 1着/16頭勝利
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 168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 1.6% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.5% / 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。
16	ホウオウフロイト	杉原	実200.1	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9.7着と低調／126日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都912R 11着/14頭+1.0秒 05/10 3京都612R 7着/14頭+0.7秒 03/14 2中山512R 11着/16頭+1.0秒 01/25 1中山98R 6着/15頭+1.0秒 11/29 4京都78R 8着/16頭+0.6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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 11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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.0% / 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。

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 ○

トヨサカエ

騎手吉田豊

単勝オッズ

3.6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:◎8マサノピンクレディ

3.5倍

EV -40%

▲A:▲10エリカマユーリ

6.4倍

EV -32%

出走馬全16頭

◎A:○7

トヨサカエ

吉田豊

3.6倍

-14%

›

○A:◎8

マサノピンクレディ

横山武

3.5倍

-40%

›

▲A:▲10

エリカマユーリ

ルメール

6.4倍

-32%

›

△A:▽9

サマースイートピー

内田博

19.1倍

+102%

›

△A:△1

ライヴレッドアイ

木幡巧

9.1倍

-41%

›

△A:△11

ルーフオブヘヴン

戸崎圭

11.3倍

-27%

›

▽A:△13

クインズポラリス

田辺

12.7倍

-18%

›

▽A:▽6

モーゲンセン

丹内

13.1倍

-16%

›

▽A:▽14

ショウナンタハティ

津村

18.0倍

-7%

›

▽A:▽12

ホウオウプレミア

岩田康

24.9倍

+15%

›

▽A:▽15

バシレイア

☆長浜

53.6倍

-12%

›

×5

ロッカバイベイビー

▲佐藤

94.8倍

-55%

›

×A:▽2

ホーリーブライト

▲遠藤

104.4倍

-51%

›

▽A:▽3

キボウノホシ

原

136.7倍

-43%

›

▽A:▽16

ホウオウフロイト

杉原

200.1倍

-17%

›

▽A:▽4

グラスブランシュ

野中

225.5倍

-7%

›

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 9 サマースイートピー実19.1倍期待値 +103% 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 9 サマースイートピー実19.1倍期待値 +103% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥300 不的中

※ オッズは予測時点の値です。

12R 中山競馬場　発走 16:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ライヴレッドアイ	木幡巧	実9.1	△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4走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／188日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山83R 10着/14頭+1.9秒 03/07 2中山37R 2着/15頭+0.1秒 01/10 1中山31R 1着/16頭勝利 12/27 5中山73R 2着/16頭+0.1秒 07/26 2新潟11R 2着/8頭+0.2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) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 188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 8.1% (オッズ暗示: 11.0%) ※ 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。
2	ホーリーブライト	▲遠藤	実104.4	▽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／前走勝利の勢い／161日ぶりの実戦）
前5走 04/18 1福島37R 1着/15頭勝利 01/24 1中山87R 8着/16頭+0.8秒 01/17 1中山66R 5着/16頭+0.4秒 12/21 5中京67R 8着/16頭+1.2秒 07/12 1函館912R 6着/12頭+0.7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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 161日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (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。
3	キボウノホシ	原	実136.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（538日ぶりの実戦）
前5走 04/06 3中山412R 7着/15頭+1.1秒 04/06 3中山412R 7着/15頭+1.1秒 04/06 3中山412R 7着/15頭+1.1秒 04/06 3中山412R 7着/15頭+1.1秒 04/06 3中山412R 7着/15頭+1.1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戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 156走で勝率 8% △ ローテーション 538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 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。
4	グラスブランシュ	野中	実225.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調／251日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1京都79R 14着/16頭+1.8秒 11/29 4京都78R 12着/16頭+0.9秒 11/02 3京都118R 7着/15頭+1.0秒 09/27 4中山812R 11着/16頭+1.0秒 07/19 2福島712R 1着/11頭勝利
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 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 251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 1.0% (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。
5	ロッカバイベイビー	▲佐藤	実94.8	×詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 05/24 1新潟810R 9着/15頭+1.4秒 03/15 1中京29R 14着/15頭+1.7秒 01/04 1中山112R 14着/16頭+2.2秒 11/22 3福島510R 9着/16頭+1.1秒 10/25 4新潟34R 1着/15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 12.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 125日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	モーゲンセン	丹内	実13.1	▽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／160日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神86R 15着/15頭+2.6秒 03/22 2中山83R 8着/14頭+1.8秒 03/01 2中山23R 1着/16頭勝利 02/01 1東京21R 4着/16頭+1.2秒 01/18 1中山71R 2着/16頭+0.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 160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 5.6% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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。
7	トヨサカエ	吉田豊	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67%と好調／前走勝利の勢い／118日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京125R 1着/13頭勝利 05/03 2東京46R 4着/16頭+0.3秒 03/07 2中山33R 1着/16頭勝利 02/15 1東京61R 2着/16頭+1.0秒 01/25 1中山91R 3着/16頭+0.3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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 118日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.6% (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。
8	マサノピンクレディ	横山武	実3.5	◎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／125日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京106R 8着/14頭+1.2秒 03/28 3中山13R 1着/16頭勝利 01/24 1中山83R 3着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 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 26.0% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。
9	サマースイートピー推奨	内田博	実19.1	▽詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+46%の妙味（近5走で勝率20%と堅実／当競馬場4走で勝率25%と適性高）
前5走 05/30 3京都1112R 9着/16頭+0.5秒 04/18 3中山712R 4着/13頭+0.6秒 09/27 4中山812R 6着/16頭+0.5秒 08/03 2新潟410R 1着/15頭勝利 04/26 1福島59R 16着/16頭+1.5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 6.3着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 119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 7.7% (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。
10	エリカマユーリ	ルメール	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67%と好調／280日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中山512R 5着/16頭+0.7秒 11/15 5東京37R 1着/16頭勝利 04/05 3中山32R 1着/16頭勝利 03/16 2中京21R 2着/16頭+0.5秒 11/23 5東京72R 2着/18頭+0.2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戦の調子勝率 67% (絶好調) △ ローテーション 280日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.9% (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。
11	ルーフオブヘヴン	戸崎圭	実11.3	△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／146日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京412R 7着/13頭+1.0秒 04/11 3中山512R 2着/16頭+0.1秒 01/24 1中山87R 1着/16頭勝利 01/04 1中山18R 4着/16頭+0.1秒 09/13 4中山38R 8着/15頭+1.5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 5走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 146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 8.1% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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。
12	ホウオウプレミア	岩田康	実24.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（468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 468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 2.1% (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。
13	クインズポラリス	田辺	実12.7	△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／140日ぶりの実戦）
前5走 05/09 2東京512R 9着/16頭+0.5秒 04/11 3中山512R 5着/16頭+0.6秒 03/15 2中山612R 1着/16頭勝利 01/24 1中山87R 6着/16頭+0.6秒 11/08 3福島14R 8着/16頭+1.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 13走で勝率 15% (相性良) △ ローテーション 140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 7.7% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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	ショウナンタハティ	津村	実18.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着／118日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京127R 3着/16頭+0.2秒 05/02 2東京37R 2着/16頭+0.2秒 04/11 3中山58R 7着/16頭+1.4秒 02/15 1小倉812R 2着/13頭+0.1秒 01/31 1小倉33R 4着/16頭+1.0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 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。
15	バシレイア	☆長浜	実53.6	▽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／168日ぶりの実戦）
前5走 04/11 1福島110R 9着/16頭+0.9秒 01/17 1中山612R 10着/16頭+0.5秒 11/08 3福島17R 1着/16頭勝利 08/30 3新潟39R 11着/18頭+1.4秒 06/28 2福島18R 1着/16頭勝利
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 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 1.5% (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。
16	ホウオウフロイト	杉原	実200.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／126日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都912R 11着/14頭+1.0秒 05/10 3京都612R 7着/14頭+0.7秒 03/14 2中山512R 11着/16頭+1.0秒 01/25 1中山98R 6着/15頭+1.0秒 11/29 4京都78R 8着/16頭+0.6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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 11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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

マサノピンクレディ

騎手横山武

単勝オッズ

3.5倍

AI期待値

-8%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7トヨサカエ

3.6倍

EV -40%

▲10エリカマユーリ

6.4倍

EV -36%

出走馬全16頭

◎8

マサノピンクレディ

横山武

3.5倍

-8%

›

○7

トヨサカエ

吉田豊

3.6倍

-40%

›

▲10

エリカマユーリ

ルメール

6.4倍

-36%

›

△1

ライヴレッドアイ

木幡巧

9.1倍

-26%

›

△11

ルーフオブヘヴン

戸崎圭

11.3倍

-8%

›

△13

クインズポラリス

田辺

12.7倍

-2%

›

▽9

サマースイートピー

内田博

19.1倍

+46%

›

▽14

ショウナンタハティ

津村

18.0倍

+5%

›

▽6

モーゲンセン

丹内

13.1倍

-27%

›

▽12

ホウオウプレミア

岩田康

24.9倍

-48%

›

▽15

バシレイア

☆長浜

53.6倍

-17%

›

▽2

ホーリーブライト

▲遠藤

104.4倍

-23%

›

▽16

ホウオウフロイト

杉原

200.1倍

-10%

›

▽4

グラスブランシュ

野中

225.5倍

-9%

›

▽3

キボウノホシ

原

136.7倍

+21%

›

×5

ロッカバイベイビー

▲佐藤

94.8倍

-99%

›

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

A. 現行モデル (binary)

単勝 9 サマースイートピー実19.1倍期待値 +46% 推奨 13.1〜30.0倍 ¥200 不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 9 サマースイートピー実19.1倍期待値 +46% 推奨 13.1〜30.0倍 ¥300 不的中

※ オッズは予測時点の値です。

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項