中山 11R 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

11R 中山競馬場　発走 15:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レッドモンレーヴ	酒井	実59.9	B▽ A▽勝率1% EV-38% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場60走で勝率40%と適性高／直近3走平均15.0着と低調／476日ぶりの実戦）
前5走 06/08 3東京211R 15着/18頭+1.2秒 06/08 3東京211R 15着/18頭+1.2秒 06/08 3東京211R 15着/18頭+1.2秒 06/08 3東京211R 15着/18頭+1.2秒 06/08 3東京211R 15着/18頭+1.2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戦の調子平均 15.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 60走で勝率 40% (得意) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 476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 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 1.0% / 期待値 -38% ※ 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	アイサンサン	幸	実53.8	B▽ A▽勝率1% EV-44% 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／133日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京811R 13着/18頭+0.9秒 03/22 1中京411R 1着/18頭勝利 02/22 1阪神210R 1着/8頭勝利 02/01 1東京210R 6着/15頭+0.5秒 11/08 4京都110R 10着/12頭+0.6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 67% (絶好調) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.0% / 期待値 -44% ※ 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	ママコチャ	武豊	実16.0	B▽ A▽勝率7% EV+9% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場48走で勝率50%と適性高／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 05/03 2東京311R 2着/12頭+0.2秒 05/03 2東京311R 2着/12頭+0.2秒 05/03 2東京311R 2着/12頭+0.2秒 05/03 2東京311R 2着/12頭+0.2秒 05/03 2東京311R 2着/12頭+0.2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 2.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 50% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 512日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 6.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.8% / 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。
4	ジューンブレア	坂井	実33.4	B▽ A▽勝率2% EV-40% 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75%と適性高／直近3走平均10.0着と低調／182日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京611R 17着/18頭+2.3秒 12/27 5阪神711R 11着/16頭+1.0秒 09/28 4中山911R 2着/16頭+0.0秒 08/10 3中京67R 2着/17頭+0.1秒 06/14 1函館111R 2着/16頭+0.0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 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 75% (得意) ▽ 前走実績前走 17着 (大敗) △ ローテーション 182日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.8% / 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。
5	サウンドモリアーナ	吉田隼	実34.2	B▽ A▽勝率2% EV-39% 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／154日ぶりの実戦）
前5走 04/26 1福島611R 1着/16頭勝利 03/29 3中山210R 1着/15頭勝利 12/28 5阪神812R 3着/10頭+0.1秒 11/23 4京都612R 9着/16頭+0.5秒 09/06 2札幌510R 1着/16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 154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 2.0% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.8% / 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。
6	ワールズエンド	津村	実10.8	B△ A△勝率9% EV-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／前走勝利の勢い／148日ぶりの実戦）
前5走 05/02 2東京311R 1着/18頭勝利 12/13 5阪神311R 2着/13頭+0.1秒 10/13 3京都511R 8着/18頭+0.3秒 07/26 2新潟17R 1着/10頭勝利 01/12 1中京410R 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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 148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 7.8% (オッズ暗示: 9.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.9% / 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。
7	ペアポルックス	岩田康	実35.2	B▽ A▽勝率2% EV-37% 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50%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／182日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京611R 10着/18頭+1.1秒 02/28 2中山111R 1着/16頭勝利 11/30 4京都812R 12着/18頭+0.9秒 09/28 4中山911R 13着/16頭+0.8秒 08/24 2札幌211R 2着/16頭+0.1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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 182日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.8% / 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。
8	エーティーマクフィ	富田	実21.5	B▽ A▽勝率7% EV+46% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／519日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2京都111R 6着/14頭+0.5秒 04/26 2京都111R 6着/14頭+0.5秒 04/26 2京都111R 6着/14頭+0.5秒 04/26 2京都111R 6着/14頭+0.5秒 04/26 2京都111R 6着/14頭+0.5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 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 519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 7.0% (オッズ暗示: 4.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.8% / 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	スターアニス	ルメール	実3.6	B◎ A◎勝率15% EV-45% 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／126日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京1011R 12着/18頭+0.8秒 04/12 2阪神611R 1着/18頭勝利 12/14 5阪神411R 1着/18頭勝利 08/31 4中京411R 2着/13頭+0.0秒 07/12 2小倉51R 1着/10頭勝利
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戦の調子勝率 67% (絶好調) ▽ 前走実績前走 12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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.2% (オッズ暗示: 27.8%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 15.1% / 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	レイピア	横山武	実23.8	B▽ A×勝率2% EV-57% 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／直近3走平均3.0着と安定／182日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京611R 5着/18頭+0.7秒 02/28 2中山111R 2着/16頭+0.0秒 02/01 2京都211R 2着/18頭+0.1秒 11/30 4京都812R 4着/18頭+0.3秒 11/09 3福島211R 1着/16頭勝利
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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 182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 4.9% (オッズ暗示: 4.2%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.8% / 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。
11	ルガル	鮫島駿	実9.6	B△ A△勝率9% EV-10% 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12走で勝率100%と適性高／518日ぶりの実戦）
前5走 04/27 シャティ0R 5着/13頭 04/27 シャティ0R 5着/13頭 04/27 シャティ0R 5着/13頭 04/27 シャティ0R 5着/13頭 04/27 シャティ0R 5着/13頭
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 5.0着 ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 100% (得意) △ ローテーション 518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 7.8% (オッズ暗示: 10.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.4% / 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。
12	ブラックチャリス	浜中	実104.0	B▽ A▽勝率1% EV+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33%と好調／168日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神611R 15着/18頭+2.0秒 01/11 1中山411R 1着/16頭勝利 11/01 3京都1011R 4着/12頭+0.1秒 07/20 1函館1211R 2着/12頭+0.3秒 06/21 1函館35R 1着/15頭勝利
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 168日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 1.0% / 期待値 +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。
13	パンジャタワー	松山	実3.9	B○ A○勝率15% EV-41% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（182日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京611R 4着/18頭+0.4秒 02/15 キングアブドゥル6R 5着/13頭 10/31 ランドウィック0R 5着/16頭 08/24 2札幌211R 1着/16頭勝利 05/11 2東京611R 1着/18頭勝利
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 4.7着 △ ローテーション 182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 13.0% (オッズ暗示: 25.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.1% / 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。
14	ウインカーネリアン	三浦	実13.4	B△ A△勝率9% EV+19% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場96走で勝率38%と適性高／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 04/05 メイダン0R 2着/11頭 04/05 メイダン0R 2着/11頭 04/05 メイダン0R 2着/11頭 04/05 メイダン0R 2着/11頭 04/05 メイダン0R 2着/11頭
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 2.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 96走で勝率 38% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 540日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 7.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.9% / 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。
15	フリッカージャブ	西村淳	実7.7	B▲ A▲勝率13% EV-3% 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／134日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都711R 1着/16頭勝利 02/28 2中山111R 6着/16頭+0.3秒 10/18 4新潟111R 1着/18頭勝利 07/20 2小倉812R 1着/18頭勝利 07/05 2小倉38R 1着/9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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 134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 10.4% (オッズ暗示: 13.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.6% / 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。
16	ピューロマジック	岩田望	実23.7	B▽ A▽勝率6% EV+45% 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／直近3走平均13.0着と低調／182日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京611R 13着/18頭+1.4秒 02/28 2中山111R 16着/16頭+1.3秒 11/01 デルマー5R 10着/16頭 09/28 4中山911R 8着/16頭+0.5秒 08/03 2新潟47R 1着/18頭勝利
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 13.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 182日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 4.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.2% / 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。

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 ◎

スターアニス

騎手ルメール

単勝オッズ

3.6倍

AI期待値

-45%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○13パンジャタワー

3.9倍

EV -49%

▲A:▲15フリッカージャブ

7.7倍

EV -19%

出走馬全16頭

◎A:◎9

スターアニス

ルメール

3.6倍

-45%

›

○A:○13

パンジャタワー

松山

3.9倍

-49%

›

▲A:▲15

フリッカージャブ

西村淳

7.7倍

-19%

›

△A:△11

ルガル

鮫島駿

9.6倍

-24%

›

△A:△6

ワールズエンド

津村

10.8倍

-15%

›

△A:△14

ウインカーネリアン

三浦

13.4倍

+4%

›

▽A:▽8

エーティーマクフィ

富田

21.5倍

+50%

›

▽A:▽3

ママコチャ

武豊

16.0倍

+0%

›

▽A:▽16

ピューロマジック

岩田望

23.7倍

+34%

›

▽A:×10

レイピア

横山武

23.8倍

+16%

›

▽A:▽7

ペアポルックス

岩田康

35.2倍

+45%

›

▽A:▽4

ジューンブレア

坂井

33.4倍

+12%

›

▽A:▽5

サウンドモリアーナ

吉田隼

34.2倍

-31%

›

▽A:▽2

アイサンサン

幸

53.8倍

+7%

›

▽A:▽1

レッドモンレーヴ

酒井

59.9倍

+19%

›

▽A:▽12

ブラックチャリス

浜中

104.0倍

-37%

›

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

11R 中山競馬場　発走 15:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レッドモンレーヴ	酒井	実59.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場60走で勝率40%と適性高／直近3走平均15.0着と低調／476日ぶりの実戦）
前5走 06/08 3東京211R 15着/18頭+1.2秒 06/08 3東京211R 15着/18頭+1.2秒 06/08 3東京211R 15着/18頭+1.2秒 06/08 3東京211R 15着/18頭+1.2秒 06/08 3東京211R 15着/18頭+1.2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戦の調子平均 15.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 60走で勝率 40% (得意) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 476日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (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。
2	アイサンサン	幸	実53.8	▽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／133日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京811R 13着/18頭+0.9秒 03/22 1中京411R 1着/18頭勝利 02/22 1阪神210R 1着/8頭勝利 02/01 1東京210R 6着/15頭+0.5秒 11/08 4京都110R 10着/12頭+0.6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 67% (絶好調) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 133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 1.0% (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。
3	ママコチャ	武豊	実16.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場48走で勝率50%と適性高／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 05/03 2東京311R 2着/12頭+0.2秒 05/03 2東京311R 2着/12頭+0.2秒 05/03 2東京311R 2着/12頭+0.2秒 05/03 2東京311R 2着/12頭+0.2秒 05/03 2東京311R 2着/12頭+0.2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 2.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 50% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 512日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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	ジューンブレア	坂井	実33.4	▽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75%と適性高／直近3走平均10.0着と低調／182日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京611R 17着/18頭+2.3秒 12/27 5阪神711R 11着/16頭+1.0秒 09/28 4中山911R 2着/16頭+0.0秒 08/10 3中京67R 2着/17頭+0.1秒 06/14 1函館111R 2着/16頭+0.0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 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 75% (得意) ▽ 前走実績前走 17着 (大敗) △ ローテーション 182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 1.8% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
5	サウンドモリアーナ	吉田隼	実34.2	▽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／154日ぶりの実戦）
前5走 04/26 1福島611R 1着/16頭勝利 03/29 3中山210R 1着/15頭勝利 12/28 5阪神812R 3着/10頭+0.1秒 11/23 4京都612R 9着/16頭+0.5秒 09/06 2札幌510R 1着/16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 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 1.8% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
6	ワールズエンド	津村	実10.8	△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／148日ぶりの実戦）
前5走 05/02 2東京311R 1着/18頭勝利 12/13 5阪神311R 2着/13頭+0.1秒 10/13 3京都511R 8着/18頭+0.3秒 07/26 2新潟17R 1着/10頭勝利 01/12 1中京410R 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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 148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 8.9% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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	ペアポルックス	岩田康	実35.2	▽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50%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／182日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京611R 10着/18頭+1.1秒 02/28 2中山111R 1着/16頭勝利 11/30 4京都812R 12着/18頭+0.9秒 09/28 4中山911R 13着/16頭+0.8秒 08/24 2札幌211R 2着/16頭+0.1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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 182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 1.8% (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。
8	エーティーマクフィ	富田	実21.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／519日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2京都111R 6着/14頭+0.5秒 04/26 2京都111R 6着/14頭+0.5秒 04/26 2京都111R 6着/14頭+0.5秒 04/26 2京都111R 6着/14頭+0.5秒 04/26 2京都111R 6着/14頭+0.5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 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 519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 6.8% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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	スターアニス	ルメール	実3.6	◎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／126日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京1011R 12着/18頭+0.8秒 04/12 2阪神611R 1着/18頭勝利 12/14 5阪神411R 1着/18頭勝利 08/31 4中京411R 2着/13頭+0.0秒 07/12 2小倉51R 1着/10頭勝利
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戦の調子勝率 67% (絶好調) ▽ 前走実績前走 12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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.1% (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。
10	レイピア	横山武	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3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均3.0着と安定／182日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京611R 5着/18頭+0.7秒 02/28 2中山111R 2着/16頭+0.0秒 02/01 2京都211R 2着/18頭+0.1秒 11/30 4京都812R 4着/18頭+0.3秒 11/09 3福島211R 1着/16頭勝利
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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 182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 1.8% (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。
11	ルガル	鮫島駿	実9.6	△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12走で勝率100%と適性高／518日ぶりの実戦）
前5走 04/27 シャティ0R 5着/13頭 04/27 シャティ0R 5着/13頭 04/27 シャティ0R 5着/13頭 04/27 シャティ0R 5着/13頭 04/27 シャティ0R 5着/13頭
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 5.0着 ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 100% (得意) △ ローテーション 518日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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	ブラックチャリス	浜中	実104.0	▽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 04/12 2阪神611R 15着/18頭+2.0秒 01/11 1中山411R 1着/16頭勝利 11/01 3京都1011R 4着/12頭+0.1秒 07/20 1函館1211R 2着/12頭+0.3秒 06/21 1函館35R 1着/15頭勝利
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 168日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) 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。
13	パンジャタワー	松山	実3.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（182日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京611R 4着/18頭+0.4秒 02/15 キングアブドゥル6R 5着/13頭 10/31 ランドウィック0R 5着/16頭 08/24 2札幌211R 1着/16頭勝利 05/11 2東京611R 1着/18頭勝利
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 4.7着 △ ローテーション 182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 15.1% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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。
14	ウインカーネリアン	三浦	実13.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場96走で勝率38%と適性高／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 04/05 メイダン0R 2着/11頭 04/05 メイダン0R 2着/11頭 04/05 メイダン0R 2着/11頭 04/05 メイダン0R 2着/11頭 04/05 メイダン0R 2着/11頭
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 2.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 96走で勝率 38% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 540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 8.9% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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。
15	フリッカージャブ	西村淳	実7.7	▲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／134日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都711R 1着/16頭勝利 02/28 2中山111R 6着/16頭+0.3秒 10/18 4新潟111R 1着/18頭勝利 07/20 2小倉812R 1着/18頭勝利 07/05 2小倉38R 1着/9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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 134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 12.6% (オッズ暗示: 13.0%) ※ 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。
16	ピューロマジック	岩田望	実23.7	▽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／直近3走平均13.0着と低調／182日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京611R 13着/18頭+1.4秒 02/28 2中山111R 16着/16頭+1.3秒 11/01 デルマー5R 10着/16頭 09/28 4中山911R 8着/16頭+0.5秒 08/03 2新潟47R 1着/18頭勝利
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 13.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 182日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 6.2% (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。

AIの本命

AI評価1位

スターアニス

騎手ルメール

単勝オッズ

3.6倍

AI期待値

-45%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○13パンジャタワー

3.9倍

EV -41%

▲15フリッカージャブ

7.7倍

EV -3%

出走馬全16頭

◎9

スターアニス

ルメール

3.6倍

-45%

›

○13

パンジャタワー

松山

3.9倍

-41%

›

▲15

フリッカージャブ

西村淳

7.7倍

-3%

›

△11

ルガル

鮫島駿

9.6倍

-10%

›

△6

ワールズエンド

津村

10.8倍

-3%

›

△14

ウインカーネリアン

三浦

13.4倍

+19%

›

▽3

ママコチャ

武豊

16.0倍

+9%

›

▽8

エーティーマクフィ

富田

21.5倍

+46%

›

▽16

ピューロマジック

岩田望

23.7倍

+45%

›

×10

レイピア

横山武

23.8倍

-57%

›

▽4

ジューンブレア

坂井

33.4倍

-40%

›

▽7

ペアポルックス

岩田康

35.2倍

-37%

›

▽5

サウンドモリアーナ

吉田隼

34.2倍

-39%

›

▽2

アイサンサン

幸

53.8倍

-44%

›

▽1

レッドモンレーヴ

酒井

59.9倍

-38%

›

▽12

ブラックチャリス

浜中

104.0倍

+7%

›

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