中山 5R 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

5R 中山競馬場　発走 12:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タイセイパーシスト	横山武	実9.4	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
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 5位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 10.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 11.4% / 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。
2	ケルンミッチー	杉原	実99.5	B▽ A▽勝率2% EV+139% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 10位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.4% / 期待値 +139% ※ 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	ダイアナマリア	ルメール	実1.8	B◎ A×勝率22% 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
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) ◎ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 38.2% (オッズ暗示: 55.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 21.8% / 期待値 -61% ※ 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	テムグリーン	鮫島駿	実36.5	B▽ A▽勝率5% EV+78% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 7位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.9% / 期待値 +79% ※ 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	キセキテキニキテル	△石田	実45.3	B▽ A▽勝率3% EV+57% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 8位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.5% / 期待値 +57% ※ 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	スワーヴバシレウス	坂井	実7.0	B△ A△勝率14% EV-1% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 4位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.9% (オッズ暗示: 14.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 14.0% / 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。
7	ライカホウ	戸崎圭	実6.6	B▲ A▲勝率15% EV+0% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.7% (オッズ暗示: 15.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.2% / 期待値 +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。
8	テイクユアタイム	原	実47.9	B▽ A▽勝率3% EV+27% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 9位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (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 2.7% / 期待値 +28% ※ 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	エルエシック	ミシェル	実35.3	B△ A△勝率5% EV+73% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 2.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.9% / 期待値 +73% ※ 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	リンカーンバローズ	武豊	実5.0	B○ A○勝率19% EV-4% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.8% (オッズ暗示: 20.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.2% / 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。

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 ×

ダイアナマリア

騎手ルメール

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-31%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○10リンカーンバローズ

5.0倍

EV 0%

▲A:▲7ライカホウ

6.6倍

EV -9%

出走馬全10頭

◎A:×3

ダイアナマリア

ルメール

1.8倍

-31%

›

○A:○10

リンカーンバローズ

武豊

5.0倍

›

▲A:▲7

ライカホウ

戸崎圭

6.6倍

-9%

›

△A:△6

スワーヴバシレウス

坂井

7.0倍

-9%

›

△A:△1

タイセイパーシスト

横山武

9.4倍

-53%

›

△A:△9

エルエシック

ミシェル

35.3倍

+5%

›

▽A:▽4

テムグリーン

鮫島駿

36.5倍

+8%

›

▽A:▽5

キセキテキニキテル

△石田

45.3倍

-10%

›

▽A:▽8

テイクユアタイム

原

47.9倍

-23%

›

▽A:▽2

ケルンミッチー

杉原

99.5倍

-5%

›

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

5R 中山競馬場　発走 12:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タイセイパーシスト	横山武	実9.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 5位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.4% (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。
2	ケルンミッチー	杉原	実99.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 10位 (中位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +139% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.4% (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	ダイアナマリア	ルメール	実1.8	×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
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) ◎ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) × 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 21.8% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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。
4	テムグリーン	鮫島駿	実36.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 7位 (中位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +78% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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	キセキテキニキテル	△石田	実45.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 8位 (中位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +57% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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	スワーヴバシレウス	坂井	実7.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 4位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.0% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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	ライカホウ	戸崎圭	実6.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.2% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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。
8	テイクユアタイム	原	実47.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 9位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.7% (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。
9	エルエシック	ミシェル	実35.3	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +73% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
10	リンカーンバローズ	武豊	実5.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.2% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

ダイアナマリア

騎手ルメール

単勝オッズ

1.8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

○10リンカーンバローズ

5.0倍

EV -4%

▲7ライカホウ

6.6倍

EV +0%

出走馬全10頭

×3

ダイアナマリア

ルメール

1.8倍

-60%

›

○10

リンカーンバローズ

武豊

5.0倍

-4%

›

▲7

ライカホウ

戸崎圭

6.6倍

+0%

›

△6

スワーヴバシレウス

坂井

7.0倍

-1%

›

△1

タイセイパーシスト

横山武

9.4倍

+7%

›

△9

エルエシック

ミシェル

35.3倍

+73%

›

▽4

テムグリーン

鮫島駿

36.5倍

+78%

›

▽5

キセキテキニキテル

△石田

45.3倍

+57%

›

▽8

テイクユアタイム

原

47.9倍

+27%

›

▽2

ケルンミッチー

杉原

99.5倍

+139%

›

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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