中山 8R 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

8R 中山競馬場　発走 13:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヴォルスター	石橋脩	実81.7	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11.3着と低調／126日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟84R 11着/13頭+9.2秒 05/02 1新潟11R 12着/14頭+7.1秒 03/21 1阪神98R 11着/12頭+3.1秒 03/08 2中山48R 10着/13頭+1.7秒 02/12 船橋11R 4着/13頭+0.8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 11.3着 (不振) ▽ 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) -60% (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 14位 / 勝率 0.8% / 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。
2	ロードソルスティス	横山琉	実22.9	B▽ A×勝率1% EV-67% 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40%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 04/04 3中山38R 1着/11頭勝利 03/15 2中山66R 3着/16頭+0.7秒 02/28 2中山17R 5着/16頭+1.9秒 10/04 4東京18R 13着/16頭+2.1秒 06/28 2福島112R 9着/15頭+3.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 176日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 4.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.4% / 期待値 -68% ※ 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	アンティミスト	津村	実6.2	B○ A▲勝率10% EV-37% 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0%と苦戦傾向／168日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神65R 6着/16頭+0.4秒 03/07 2中山37R 3着/15頭+1.0秒 01/11 1中山44R 10着/16頭+2.3秒 12/28 5中山84R 4着/11頭+0.7秒 11/09 5東京29R 13着/15頭+3.4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 6.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 168日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.8% (オッズ暗示: 16.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.1% / 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。
4	マリンバンカー	▲上里	実18.2	B▽ A△勝率7% EV+28% 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／148日ぶりの実戦）
前5走 05/02 2東京312R 10着/14頭+1.1秒 04/11 3中山58R 1着/16頭勝利 03/29 3中山27R 3着/15頭+0.1秒 02/28 2中山17R 2着/16頭+0.4秒 02/21 1東京712R 3着/16頭+0.3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) ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 148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 6.4% (オッズ暗示: 5.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.1% / 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。
5	ブレードサクセス	丹内	実29.5	B× A×勝率1% EV-58% 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／183日ぶりの実戦）
前5走 03/28 3中山112R 4着/16頭+0.9秒 03/15 2中山66R 1着/16頭勝利 01/25 1中山96R 8着/15頭+1.7秒 01/10 1中山36R 2着/16頭+0.3秒 01/04 1中山17R 9着/16頭+1.9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 9走で勝率 11% △ ローテーション 183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 1.6% (オッズ暗示: 3.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.4% / 期待値 -58% ※ 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	テーオーライマン	西村淳	実12.0	B△ A△勝率10% EV+19% 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 05/24 3京都108R 5着/12頭+0.9秒 05/03 3京都49R 5着/9頭+0.7秒 03/22 1中京410R 9着/16頭+1.2秒 02/28 1小倉1110R 2着/16頭+0.3秒 12/20 5中京510R 13着/16頭+1.3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 6.3着 △ ローテーション 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 8.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.9% / 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	コスモオピニオン	菊沢	実73.0	B▽ A▽勝率1% EV+3% 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／498日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟510R 8着/10頭+2.4秒 05/17 1新潟510R 8着/10頭+2.4秒 05/17 1新潟510R 8着/10頭+2.4秒 05/17 1新潟510R 8着/10頭+2.4秒 05/17 1新潟510R 8着/10頭+2.4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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 120走で勝率 10% △ ローテーション 498日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.4% / 期待値 +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	ホークライト	田辺	実13.5	B▽ A▽勝率5% EV-26% 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／120日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京1112R 7着/16頭+1.4秒 03/28 3中山112R 16着/16頭+3.0秒 03/07 2中山38R 1着/14頭勝利 01/18 1中山76R 2着/14頭+0.0秒 12/27 5中山78R 2着/16頭+0.1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) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ ローテーション 120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 5.1% (オッズ暗示: 7.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.4% / 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。
9	タイヨウフレア	原	実120.7	B× A▽勝率1% EV-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／161日ぶりの実戦）
前5走 04/19 3中山88R 11着/11頭+1.9秒 02/22 1小倉1010R 13着/16頭+1.5秒 02/08 1小倉610R 5着/16頭+0.5秒 01/18 1中山78R 9着/16頭+1.9秒 11/15 5東京39R 10着/16頭+1.1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 9.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 161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 0.4% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.8% / 期待値 -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。
10	フクチャントウメイ	鮫島駿	実70.7	B▽ A▽勝率1% EV0% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.3着と低調／217日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1東京812R 10着/16頭+1.3秒 11/30 5東京810R 16着/16頭+2.6秒 10/04 4東京112R 14着/16頭+1.6秒 05/17 2東京710R 12着/12頭+2.5秒 02/16 1東京612R 14着/15頭+2.4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戦の調子平均 13.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 217日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.4% / 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。
11	メディチパワー	木幡巧	実4.9	B▲ A○勝率13% EV-37% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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／127日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京96R 4着/14頭+0.9秒 04/18 3中山74R 1着/13頭勝利 04/04 3中山36R 2着/13頭+0.5秒 03/14 2中山54R 4着/16頭+2.4秒 12/13 5中山34R 6着/16頭+1.2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 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.4% (オッズ暗示: 20.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2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。
12	シューティングガイ	佐々木	実21.6	B▽ A▽勝率5% EV+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／140日ぶりの実戦）
前5走 05/10 2東京65R 15着/16頭+3.0秒 04/11 1福島11R 1着/15頭勝利 11/24 5東京61R 4着/15頭+1.0秒 11/08 3福島13R 3着/15頭+0.4秒 09/14 4中山44R 6着/11頭+2.6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 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 4.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.9% / 期待値 +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。
13	ピコシー推奨	内田博	実16.6	B△ A▽勝率7% EV+17% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+37%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 04/19 3中山88R 6着/11頭+0.8秒 04/04 3中山310R 3着/15頭+0.1秒 01/10 1中山38R 4着/13頭+0.7秒 12/13 5中山38R 6着/15頭+0.5秒 10/11 4東京310R 13着/16頭+3.2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 4.3着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ ローテーション 161日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 6.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.0% / 期待値 +17% ※ 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	レッドライトニング	ルメール	実9.8	B△ A△勝率7% EV-30% 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／前走2着／162日ぶりの実戦）
前5走 04/18 1福島311R 2着/15頭+0.1秒 02/15 1東京68R 8着/14頭+0.7秒 01/10 1中山38R 3着/13頭+0.7秒 11/15 3福島310R 9着/15頭+1.6秒 07/06 1函館88R 1着/13頭勝利
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 4.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 162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 8.3% (オッズ暗示: 10.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.1% / 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。
15	ドゥマーヴェリック	岩田望	実2.9	B◎ A◎勝率28% EV-17% 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／前走3着／161日ぶりの実戦）
前5走 04/19 3中山88R 3着/11頭+0.1秒 03/22 2中山88R 1着/15頭勝利 01/25 1中山96R 4着/15頭+0.6秒 01/11 1中山47R 2着/16頭+0.3秒 11/02 4東京117R 5着/15頭+1.1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) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 161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 22.1% (オッズ暗示: 34.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 28.3% / 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。

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 ◎

ドゥマーヴェリック

騎手岩田望

単勝オッズ

2.9倍

AI期待値

-35%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲3アンティミスト

6.2倍

EV +3%

▲A:○11メディチパワー

4.9倍

EV -39%

出走馬全15頭

◎A:◎15

ドゥマーヴェリック

岩田望

2.9倍

-35%

›

○A:▲3

アンティミスト

津村

6.2倍

+3%

›

▲A:○11

メディチパワー

木幡巧

4.9倍

-39%

›

△A:△14

レッドライトニング

ルメール

9.8倍

-18%

›

△A:△6

テーオーライマン

西村淳

12.0倍

›

△A:▽13

ピコシー

内田博

16.6倍

+37%

›

▽A:△4

マリンバンカー

▲上里

18.2倍

+15%

›

▽A:▽8

ホークライト

田辺

13.5倍

-31%

›

▽A:▽12

シューティングガイ

佐々木

21.6倍

-27%

›

▽A:×2

ロードソルスティス

横山琉

22.9倍

-22%

›

×A:×5

ブレードサクセス

丹内

29.5倍

-52%

›

▽A:▽10

フクチャントウメイ

鮫島駿

70.7倍

+14%

›

▽A:▽7

コスモオピニオン

菊沢

73.0倍

+18%

›

×A:▽1

ヴォルスター

石橋脩

81.7倍

-60%

›

×A:▽9

タイヨウフレア

原

120.7倍

-50%

›

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 13 ピコシー実16.6倍期待値 +37% 推奨 12.1〜30.0倍 ¥100 不的中

※ オッズは予測時点の値です。

8R 中山競馬場　発走 13:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヴォルスター	石橋脩	実81.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調／126日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟84R 11着/13頭+9.2秒 05/02 1新潟11R 12着/14頭+7.1秒 03/21 1阪神98R 11着/12頭+3.1秒 03/08 2中山48R 10着/13頭+1.7秒 02/12 船橋11R 4着/13頭+0.8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 11.3着 (不振) ▽ 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (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。
2	ロードソルスティス	横山琉	実22.9	×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40%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 04/04 3中山38R 1着/11頭勝利 03/15 2中山66R 3着/16頭+0.7秒 02/28 2中山17R 5着/16頭+1.9秒 10/04 4東京18R 13着/16頭+2.1秒 06/28 2福島112R 9着/15頭+3.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 176日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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。
3	アンティミスト	津村	実6.2	▲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0%と苦戦傾向／168日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神65R 6着/16頭+0.4秒 03/07 2中山37R 3着/15頭+1.0秒 01/11 1中山44R 10着/16頭+2.3秒 12/28 5中山84R 4着/11頭+0.7秒 11/09 5東京29R 13着/15頭+3.4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 6.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 168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 10.1% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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。
4	マリンバンカー	▲上里	実18.2	△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／148日ぶりの実戦）
前5走 05/02 2東京312R 10着/14頭+1.1秒 04/11 3中山58R 1着/16頭勝利 03/29 3中山27R 3着/15頭+0.1秒 02/28 2中山17R 2着/16頭+0.4秒 02/21 1東京712R 3着/16頭+0.3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) ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 148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 7.1% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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。
5	ブレードサクセス	丹内	実29.5	×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／183日ぶりの実戦）
前5走 03/28 3中山112R 4着/16頭+0.9秒 03/15 2中山66R 1着/16頭勝利 01/25 1中山96R 8着/15頭+1.7秒 01/10 1中山36R 2着/16頭+0.3秒 01/04 1中山17R 9着/16頭+1.9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 9走で勝率 11% △ ローテーション 183日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。
6	テーオーライマン	西村淳	実12.0	△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 05/24 3京都108R 5着/12頭+0.9秒 05/03 3京都49R 5着/9頭+0.7秒 03/22 1中京410R 9着/16頭+1.2秒 02/28 1小倉1110R 2着/16頭+0.3秒 12/20 5中京510R 13着/16頭+1.3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 6.3着 △ ローテーション 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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	コスモオピニオン	菊沢	実73.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／498日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟510R 8着/10頭+2.4秒 05/17 1新潟510R 8着/10頭+2.4秒 05/17 1新潟510R 8着/10頭+2.4秒 05/17 1新潟510R 8着/10頭+2.4秒 05/17 1新潟510R 8着/10頭+2.4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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 120走で勝率 10% △ ローテーション 498日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
8	ホークライト	田辺	実13.5	▽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／120日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京1112R 7着/16頭+1.4秒 03/28 3中山112R 16着/16頭+3.0秒 03/07 2中山38R 1着/14頭勝利 01/18 1中山76R 2着/14頭+0.0秒 12/27 5中山78R 2着/16頭+0.1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) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ ローテーション 120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 5.4% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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。
9	タイヨウフレア	原	実120.7	▽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／161日ぶりの実戦）
前5走 04/19 3中山88R 11着/11頭+1.9秒 02/22 1小倉1010R 13着/16頭+1.5秒 02/08 1小倉610R 5着/16頭+0.5秒 01/18 1中山78R 9着/16頭+1.9秒 11/15 5東京39R 10着/16頭+1.1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 9.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 161日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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	フクチャントウメイ	鮫島駿	実70.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.3着と低調／217日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1東京812R 10着/16頭+1.3秒 11/30 5東京810R 16着/16頭+2.6秒 10/04 4東京112R 14着/16頭+1.6秒 05/17 2東京710R 12着/12頭+2.5秒 02/16 1東京612R 14着/15頭+2.4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戦の調子平均 13.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 217日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
11	メディチパワー	木幡巧	実4.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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／127日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京96R 4着/14頭+0.9秒 04/18 3中山74R 1着/13頭勝利 04/04 3中山36R 2着/13頭+0.5秒 03/14 2中山54R 4着/16頭+2.4秒 12/13 5中山34R 6着/16頭+1.2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 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 12.8% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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。
12	シューティングガイ	佐々木	実21.6	▽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 05/10 2東京65R 15着/16頭+3.0秒 04/11 1福島11R 1着/15頭勝利 11/24 5東京61R 4着/15頭+1.0秒 11/08 3福島13R 3着/15頭+0.4秒 09/14 4中山44R 6着/11頭+2.6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 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) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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。
13	ピコシー推奨	内田博	実16.6	▽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 04/19 3中山88R 6着/11頭+0.8秒 04/04 3中山310R 3着/15頭+0.1秒 01/10 1中山38R 4着/13頭+0.7秒 12/13 5中山38R 6着/15頭+0.5秒 10/11 4東京310R 13着/16頭+3.2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 4.3着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ ローテーション 161日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。
14	レッドライトニング	ルメール	実9.8	△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／前走2着／162日ぶりの実戦）
前5走 04/18 1福島311R 2着/15頭+0.1秒 02/15 1東京68R 8着/14頭+0.7秒 01/10 1中山38R 3着/13頭+0.7秒 11/15 3福島310R 9着/15頭+1.6秒 07/06 1函館88R 1着/13頭勝利
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 4.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 162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 7.1% (オッズ暗示: 10.2%) ※ 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	ドゥマーヴェリック	岩田望	実2.9	◎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／前走3着／161日ぶりの実戦）
前5走 04/19 3中山88R 3着/11頭+0.1秒 03/22 2中山88R 1着/15頭勝利 01/25 1中山96R 4着/15頭+0.6秒 01/11 1中山47R 2着/16頭+0.3秒 11/02 4東京117R 5着/15頭+1.1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) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 161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 28.3% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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

ドゥマーヴェリック

騎手岩田望

単勝オッズ

2.9倍

AI期待値

-17%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11メディチパワー

4.9倍

EV -37%

▲3アンティミスト

6.2倍

EV -37%

出走馬全15頭

◎15

ドゥマーヴェリック

岩田望

2.9倍

-17%

›

○11

メディチパワー

木幡巧

4.9倍

-37%

›

▲3

アンティミスト

津村

6.2倍

-37%

›

△6

テーオーライマン

西村淳

12.0倍

+19%

›

△14

レッドライトニング

ルメール

9.8倍

-30%

›

△4

マリンバンカー

▲上里

18.2倍

+28%

›

▽13

ピコシー

内田博

16.6倍

+17%

›

▽8

ホークライト

田辺

13.5倍

-26%

›

▽12

シューティングガイ

佐々木

21.6倍

+5%

›

×2

ロードソルスティス

横山琉

22.9倍

-67%

›

×5

ブレードサクセス

丹内

29.5倍

-58%

›

▽10

フクチャントウメイ

鮫島駿

70.7倍

›

▽7

コスモオピニオン

菊沢

73.0倍

+3%

›

▽1

ヴォルスター

石橋脩

81.7倍

-32%

›

▽9

タイヨウフレア

原

120.7倍

-1%

›

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)

見送り

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 13 ピコシー実16.6倍期待値 +17% 推奨 14.2〜30.0倍 ¥100 不的中

※ オッズは予測時点の値です。

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