中山 7R 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

7R 中山競馬場　発走 13:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウインロゼライト	木幡巧	実89.7	B× A▽勝率1% EV-22% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／298日ぶりの実戦）
前5走 12/03 笠松1R 1着/8頭勝利 11/06 笠松11R 9着/10頭+1.9秒 10/23 笠松1R 1着/8頭勝利 10/08 笠松4R 2着/9頭+0.3秒 09/25 笠松6R 5着/9頭+1.0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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 298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: 1.1%) ▽ 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。
2	サクラパステル	☆長浜	実47.3	B▽ A×勝率1% EV-55% 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／140日ぶりの実戦）
前5走 05/10 2東京67R 15着/16頭+1.8秒 11/01 4東京106R 15着/15頭+5.8秒 06/21 3東京52R 1着/16頭勝利 06/01 2東京122R 4着/15頭+0.7秒 03/08 2中山31R 13着/16頭+4.0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) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 140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 1.8% (オッズ暗示: 2.1%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.9% / 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。
3	コスモキャバリエ	丹内	実8.8	B△ A△勝率10% EV-14% 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0%と苦戦傾向／161日ぶりの実戦）
前5走 04/19 1福島46R 6着/13頭+0.3秒 04/11 1福島19R 2着/16頭+0.1秒 03/21 1中京312R 5着/14頭+0.5秒 09/20 4中山67R 9着/18頭+0.8秒 08/31 3新潟49R 8着/11頭+1.4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 4.3着 × 当競馬場適性 3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) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 11.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.7% / 期待値 -15% ※ 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	アテンスマイル	内田博	実107.4	B▽ A▽勝率1% EV-5% 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／134日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟512R 10着/16頭+1.1秒 02/11 姫路5R 1着/10頭勝利 01/15 園田5R 4着/12頭+0.4秒 12/23 園田4R 3着/10頭+0.5秒 12/03 園田5R 12着/12頭+2.8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) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 134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 0.5% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.9% / 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。
5	ショウナンマリーナ	丸山	実61.9	B▽ A▽勝率1% EV-42% 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25%と適性高／直近3走平均9.0着と低調／127日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京97R 8着/18頭+1.0秒 05/09 1新潟38R 11着/15頭+2.5秒 04/12 1福島27R 8着/15頭+1.6秒 02/01 1東京26R 11着/15頭+2.5秒 01/11 1中山48R 13着/16頭+3.2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戦の調子平均 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 127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 1.0% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.9% / 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。
6	デイジー	戸崎圭	実2.8	B◎ A◎勝率29% EV-19% 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3走で勝率33%と適性高／169日ぶりの実戦）
前5走 04/11 1福島19R 12着/16頭+1.2秒 01/11 1中山48R 3着/16頭+0.2秒 11/22 3福島59R 2着/16頭+0.0秒 11/09 3福島29R 3着/16頭+0.0秒 10/26 4新潟44R 3着/16頭+0.2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 5.7着 ◎ 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 169日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 19.1% (オッズ暗示: 35.7%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 28.8% / 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。
7	スワローシチー	田辺	実11.1	B△ A△勝率8% EV-12% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（182日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京66R 8着/13頭+0.6秒 02/22 1東京86R 7着/16頭+0.5秒 01/31 1東京112R 7着/12頭+0.5秒 01/12 1中山512R 12着/18頭+1.1秒 12/14 5中山412R 8着/16頭+0.6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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ ローテーション 182日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 9.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.8% / 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。
8	ジャグアール	石橋脩	実58.4	B▽ A▽勝率1% EV-13% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（141日ぶりの実戦）
前5走 05/09 1新潟310R 7着/13頭+1.3秒 04/19 1福島46R 3着/13頭+0.2秒 02/14 1小倉712R 8着/15頭+0.6秒 02/01 1小倉48R 7着/13頭+1.1秒 12/13 5中京312R 8着/18頭+0.4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 6.0着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ ローテーション 141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 1.8% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.5% / 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	ポッドロルフ	三浦	実22.3	B▽ A▽勝率5% EV+20% 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／119日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京126R 4着/11頭+1.1秒 04/12 3中山67R 6着/15頭+0.5秒 03/14 1中京17R 2着/16頭+0.3秒 01/11 1中山48R 7着/16頭+1.4秒 09/14 4中山412R 5着/16頭+0.8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 4.0着 × 当競馬場適性 4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) +57% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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 +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。
10	デスサイズ	佐々木	実11.5	B▽ A▽勝率7% EV-14% 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／112日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京82R 1着/16頭勝利 03/22 2中山81R 3着/16頭+0.9秒 02/28 2中山13R 2着/16頭+0.4秒 01/31 1東京14R 2着/16頭+0.4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 33% (上り調子) △ ローテーション 112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 7.1% (オッズ暗示: 8.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.4% / 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。
11	シックスパック	岩田康	実46.5	B▽ A▽勝率1% EV-30% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率67%と好調／127日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京98R 14着/16頭+1.3秒 11/28 笠松11R 1着/8頭勝利 11/05 笠松4R 1着/12頭勝利 09/07 4阪神24R 9着/16頭+1.5秒 07/06 1函館86R 11着/12頭+2.7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 67% (絶好調) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 127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 1.8% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.5% / 期待値 -31% ※ 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	ニシノコマチムスメ	菊沢	実53.0	B▽ A▽勝率1% EV-20% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／155日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島512R 10着/16頭+1.1秒 02/21 1小倉98R 10着/16頭+0.9秒 02/07 1小倉57R 6着/18頭+0.4秒 01/25 1小倉28R 4着/16頭+0.3秒 12/14 5中京46R 10着/18頭+1.1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戦の調子平均 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 155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 1.8% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.5% / 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。
13	ナハトナナレオン	横山武	実5.9	B△ A○勝率13% EV-25% 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／前走勝利の勢い）
前5走 03/28 3中山15R 1着/16頭勝利 03/01 2中山25R 3着/16頭+0.5秒 01/31 2京都16R 4着/16頭+0.3秒 01/05 1中山26R 14着/18頭+1.4秒 10/05 4東京22R 3着/11頭+0.7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 3走で勝率 33% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 183日休養明け × 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 11.7% (オッズ暗示: 16.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.6% / 期待値 -25% ※ 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	カイトグート	柴田大	実84.1	B× A▽勝率1% EV-48% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／140日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟412R 9着/13頭+0.6秒 01/24 1中山812R 11着/12頭+1.7秒 12/14 5中京412R 6着/16頭+0.3秒 11/08 5東京112R 10着/14頭+1.1秒 10/18 4東京67R 9着/17頭+1.1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 8.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (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) -62% (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 16位 / 勝率 0.6% / 期待値 -48% ※ 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	ジーティーシンドウ推奨	坂井	実10.5	B○ A△勝率11% EV+10% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+44%の妙味（近5走で勝率25%と堅実／当競馬場4走で勝率25%と適性高）
前5走 04/11 3中山511R 9着/15頭+1.2秒 03/21 2中山76R 4着/13頭+0.5秒 01/04 1中山110R 3着/8頭+0.0秒 12/14 5中山45R 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戦の調子平均 5.3着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 169日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 13.7% (オッズ暗示: 9.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.5% / 期待値 +10% ※ 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	サンヴィクトワール	松山	実5.6	B▲ A▲勝率11% EV-41% 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／前走勝利の勢い／252日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山712R 1着/16頭勝利 12/20 5中山53R 2着/16頭+0.6秒 11/30 5東京86R 3着/12頭+0.3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 252日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 17.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.5% / 期待値 -41% ※ 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 ◎

デイジー

騎手戸崎圭

単勝オッズ

2.8倍

AI期待値

-46%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△15ジーティーシンドウ

10.5倍

EV +44%

▲A:▲16サンヴィクトワール

5.6倍

EV -34%

出走馬全16頭

◎A:◎6

デイジー

戸崎圭

2.8倍

-46%

›

○A:△15

ジーティーシンドウ

坂井

10.5倍

+44%

›

▲A:▲16

サンヴィクトワール

松山

5.6倍

-34%

›

△A:○13

ナハトナナレオン

横山武

5.9倍

-30%

›

△A:△3

コスモキャバリエ

丹内

8.8倍

+2%

›

△A:△7

スワローシチー

田辺

11.1倍

+2%

›

▽A:▽10

デスサイズ

佐々木

11.5倍

-18%

›

▽A:▽9

ポッドロルフ

三浦

22.3倍

+57%

›

▽A:▽11

シックスパック

岩田康

46.5倍

-16%

›

▽A:×2

サクラパステル

☆長浜

47.3倍

-14%

›

▽A:▽12

ニシノコマチムスメ

菊沢

53.0倍

-4%

›

▽A:▽8

ジャグアール

石橋脩

58.4倍

+5%

›

▽A:▽5

ショウナンマリーナ

丸山

61.9倍

-37%

›

▽A:▽4

アテンスマイル

内田博

107.4倍

-41%

›

×A:▽1

ウインロゼライト

木幡巧

89.7倍

-51%

›

×A:▽14

カイトグート

柴田大

84.1倍

-61%

›

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)

見送り

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 15 ジーティーシンドウ実10.5倍期待値 +44% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 不的中

※ オッズは予測時点の値です。

7R 中山競馬場　発走 13:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウインロゼライト	木幡巧	実89.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／298日ぶりの実戦）
前5走 12/03 笠松1R 1着/8頭勝利 11/06 笠松11R 9着/10頭+1.9秒 10/23 笠松1R 1着/8頭勝利 10/08 笠松4R 2着/9頭+0.3秒 09/25 笠松6R 5着/9頭+1.0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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 298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 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。
2	サクラパステル	☆長浜	実47.3	×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／140日ぶりの実戦）
前5走 05/10 2東京67R 15着/16頭+1.8秒 11/01 4東京106R 15着/15頭+5.8秒 06/21 3東京52R 1着/16頭勝利 06/01 2東京122R 4着/15頭+0.7秒 03/08 2中山31R 13着/16頭+4.0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) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 140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 0.9% (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	コスモキャバリエ	丹内	実8.8	△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0%と苦戦傾向／161日ぶりの実戦）
前5走 04/19 1福島46R 6着/13頭+0.3秒 04/11 1福島19R 2着/16頭+0.1秒 03/21 1中京312R 5着/14頭+0.5秒 09/20 4中山67R 9着/18頭+0.8秒 08/31 3新潟49R 8着/11頭+1.4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 4.3着 × 当競馬場適性 3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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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	アテンスマイル	内田博	実107.4	▽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／134日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟512R 10着/16頭+1.1秒 02/11 姫路5R 1着/10頭勝利 01/15 園田5R 4着/12頭+0.4秒 12/23 園田4R 3着/10頭+0.5秒 12/03 園田5R 12着/12頭+2.8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) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 134日休養明け △ 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: 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。
5	ショウナンマリーナ	丸山	実61.9	▽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25%と適性高／直近3走平均9.0着と低調／127日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京97R 8着/18頭+1.0秒 05/09 1新潟38R 11着/15頭+2.5秒 04/12 1福島27R 8着/15頭+1.6秒 02/01 1東京26R 11着/15頭+2.5秒 01/11 1中山48R 13着/16頭+3.2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戦の調子平均 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 127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 0.9% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
6	デイジー	戸崎圭	実2.8	◎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（当競馬場3走で勝率33%と適性高／169日ぶりの実戦）
前5走 04/11 1福島19R 12着/16頭+1.2秒 01/11 1中山48R 3着/16頭+0.2秒 11/22 3福島59R 2着/16頭+0.0秒 11/09 3福島29R 3着/16頭+0.0秒 10/26 4新潟44R 3着/16頭+0.2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 5.7着 ◎ 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 169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 28.8% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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。
7	スワローシチー	田辺	実11.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（182日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京66R 8着/13頭+0.6秒 02/22 1東京86R 7着/16頭+0.5秒 01/31 1東京112R 7着/12頭+0.5秒 01/12 1中山512R 12着/18頭+1.1秒 12/14 5中山412R 8着/16頭+0.6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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ ローテーション 182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 7.8% (オッズ暗示: 9.0%) ※ 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	ジャグアール	石橋脩	実58.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（141日ぶりの実戦）
前5走 05/09 1新潟310R 7着/13頭+1.3秒 04/19 1福島46R 3着/13頭+0.2秒 02/14 1小倉712R 8着/15頭+0.6秒 02/01 1小倉48R 7着/13頭+1.1秒 12/13 5中京312R 8着/18頭+0.4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 6.0着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ ローテーション 141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 1.5% (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。
9	ポッドロルフ	三浦	実22.3	▽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／119日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京126R 4着/11頭+1.1秒 04/12 3中山67R 6着/15頭+0.5秒 03/14 1中京17R 2着/16頭+0.3秒 01/11 1中山48R 7着/16頭+1.4秒 09/14 4中山412R 5着/16頭+0.8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 4.0着 × 当競馬場適性 4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) +20% (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。
10	デスサイズ	佐々木	実11.5	▽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／112日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京82R 1着/16頭勝利 03/22 2中山81R 3着/16頭+0.9秒 02/28 2中山13R 2着/16頭+0.4秒 01/31 1東京14R 2着/16頭+0.4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 33% (上り調子) △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 8.7%) ※ 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	シックスパック	岩田康	実46.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率67%と好調／127日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京98R 14着/16頭+1.3秒 11/28 笠松11R 1着/8頭勝利 11/05 笠松4R 1着/12頭勝利 09/07 4阪神24R 9着/16頭+1.5秒 07/06 1函館86R 11着/12頭+2.7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 67% (絶好調) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 127日休養明け × 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 1.5% (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。
12	ニシノコマチムスメ	菊沢	実53.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／155日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島512R 10着/16頭+1.1秒 02/21 1小倉98R 10着/16頭+0.9秒 02/07 1小倉57R 6着/18頭+0.4秒 01/25 1小倉28R 4着/16頭+0.3秒 12/14 5中京46R 10着/18頭+1.1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戦の調子平均 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 155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 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。
13	ナハトナナレオン	横山武	実5.9	○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／前走勝利の勢い）
前5走 03/28 3中山15R 1着/16頭勝利 03/01 2中山25R 3着/16頭+0.5秒 01/31 2京都16R 4着/16頭+0.3秒 01/05 1中山26R 14着/18頭+1.4秒 10/05 4東京22R 3着/11頭+0.7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 3走で勝率 33% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 183日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.6% (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。
14	カイトグート	柴田大	実84.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／140日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟412R 9着/13頭+0.6秒 01/24 1中山812R 11着/12頭+1.7秒 12/14 5中京412R 6着/16頭+0.3秒 11/08 5東京112R 10着/14頭+1.1秒 10/18 4東京67R 9着/17頭+1.1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 8.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (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	ジーティーシンドウ推奨	坂井	実10.5	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率25%と堅実／当競馬場4走で勝率25%と適性高）
前5走 04/11 3中山511R 9着/15頭+1.2秒 03/21 2中山76R 4着/13頭+0.5秒 01/04 1中山110R 3着/8頭+0.0秒 12/14 5中山45R 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戦の調子平均 5.3着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 169日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 9.5%) ※ 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。
16	サンヴィクトワール	松山	実5.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／252日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山712R 1着/16頭勝利 12/20 5中山53R 2着/16頭+0.6秒 11/30 5東京86R 3着/12頭+0.3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 252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 10.5% (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。

AIの本命

AI評価1位

デイジー

騎手戸崎圭

単勝オッズ

2.8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

○13ナハトナナレオン

5.9倍

EV -25%

▲16サンヴィクトワール

5.6倍

EV -41%

出走馬全16頭

◎6

デイジー

戸崎圭

2.8倍

-19%

›

○13

ナハトナナレオン

横山武

5.9倍

-25%

›

▲16

サンヴィクトワール

松山

5.6倍

-41%

›

△15

ジーティーシンドウ

坂井

10.5倍

+10%

›

△3

コスモキャバリエ

丹内

8.8倍

-14%

›

△7

スワローシチー

田辺

11.1倍

-12%

›

▽10

デスサイズ

佐々木

11.5倍

-14%

›

▽9

ポッドロルフ

三浦

22.3倍

+20%

›

▽11

シックスパック

岩田康

46.5倍

-30%

›

▽12

ニシノコマチムスメ

菊沢

53.0倍

-20%

›

▽8

ジャグアール

石橋脩

58.4倍

-13%

›

×2

サクラパステル

☆長浜

47.3倍

-55%

›

▽5

ショウナンマリーナ

丸山

61.9倍

-42%

›

▽4

アテンスマイル

内田博

107.4倍

-5%

›

▽1

ウインロゼライト

木幡巧

89.7倍

-22%

›

▽14

カイトグート

柴田大

84.1倍

-48%

›

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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)

見送り

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 15 ジーティーシンドウ実10.5倍期待値 +10% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 不的中

※ オッズは予測時点の値です。

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