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 16:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アイアムユウシュン	長浜	実33.6	B▽ A×勝率1% EV-50% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8走で勝率25%と適性高／直近3走平均10.0着と低調／169日ぶりの実戦）
前5走 04/11 3中山510R 11着/13頭+1.2秒 03/07 1阪神510R 13着/15頭+1.4秒 02/07 2京都39R 6着/16頭+0.4秒 12/28 5中山810R 12着/16頭+1.7秒 07/05 2福島311R 5着/16頭+0.4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 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 11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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 3.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.5% / 期待値 -51% ※ 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	ローズカリス	小林美	実4.0	B◎ A◎勝率23% EV-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走平均13.0着と低調／175日ぶりの実戦）
前5走 04/05 2阪神49R 10着/12頭+1.4秒 03/07 1阪神511R 16着/18頭+1.4秒 12/14 5阪神411R 13着/18頭+1.4秒 11/27 園田11R 5着/12頭+1.3秒 10/18 3京都68R 1着/7頭勝利
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戦の調子平均 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 175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 23.6% (オッズ暗示: 25.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 22.9% / 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。
3	ソウルオンファイア	富田	実9.2	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（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／127日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都96R 1着/16頭勝利 02/22 1阪神26R 8着/11頭+1.5秒 01/31 2京都11R 1着/16頭勝利 10/12 3京都41R 3着/12頭+0.1秒 09/20 4阪神63R 4着/10頭+0.8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 127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 8.8% (オッズ暗示: 10.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.4% / 期待値 -30% ※ 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	イノセントキャット	横山武	実26.3	B▽ A▽勝率3% EV-15% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／155日ぶりの実戦）
前5走 04/25 2東京110R 7着/15頭+1.1秒 10/19 3京都710R 8着/16頭+1.0秒 08/16 2新潟77R 9着/15頭+1.0秒 05/10 2東京512R 1着/16頭勝利 03/16 2中山612R 3着/16頭+0.2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 8.0着 (不振) △ ローテーション 155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 2.9% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.2% / 期待値 -16% ※ 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	コパノヴィンセント	柴田大	実31.6	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3走で勝率67%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312R 1着/16頭勝利 03/14 1中京111R 14着/14頭+1.8秒 02/07 1小倉55R 10着/12頭+9.4秒 12/07 5中山24R 9着/11頭+3.7秒 11/22 3福島54R 13着/14頭+18.9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 3走で勝率 67% (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) +71% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.0% / 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。
6	キタノソワレ	木幡巧	実16.1	B▽ A▽勝率6% EV-7% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（155日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島511R 4着/11頭+0.4秒 04/11 3中山510R 3着/13頭+0.4秒 03/07 1阪神510R 6着/15頭+0.4秒 02/07 2京都39R 3着/16頭+0.2秒 01/12 1中山510R 7着/16頭+1.2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 4.3着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ ローテーション 155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 5.4% (オッズ暗示: 6.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.7% / 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。
7	マーゴットゲイン	荻野極	実10.7	B△ A▽勝率5% 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／120日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京1110R 10着/11頭+2.2秒 05/16 1新潟510R 6着/9頭+0.2秒 03/08 2中山48R 7着/13頭+0.9秒 02/15 1東京612R 14着/16頭+1.6秒 11/29 5東京712R 5着/9頭+0.7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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 120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 5.4% (オッズ暗示: 9.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.1% / 期待値 -45% ※ 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	スプランドゥール	石神道	実71.7	B× A×勝率0% EV-67% 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／155日ぶりの実戦）
前5走 04/25 2東京110R 12着/15頭+2.1秒 04/11 3中山510R 8着/13頭+1.2秒 02/28 2中山110R 9着/16頭+1.2秒 01/11 1中山412R 1着/16頭勝利 12/21 5中京62R 1着/16頭勝利
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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 12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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.5% / 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。
9	ワンダラー	丹内	実4.9	B○ A○勝率21% EV+2% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場8走で勝率38%と適性高／126日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都1010R 8着/14頭+0.9秒 04/25 2東京110R 4着/15頭+0.7秒 04/11 3中山510R 2着/13頭+0.3秒 02/28 2中山110R 7着/16頭+0.8秒 01/25 1中山910R 2着/16頭+0.0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 4.7着 ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 38% (得意) △ ローテーション 126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 18.3% (オッズ暗示: 20.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.3% / 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。
10	カネショウレジェン	坂井	実9.7	B△ A▲勝率10% EV+0% 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50%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／155日ぶりの実戦）
前5走 04/25 2東京110R 9着/15頭+1.4秒 03/22 2中山89R 1着/16頭勝利 02/22 1東京812R 5着/16頭+0.5秒 11/30 5東京810R 4着/16頭+0.7秒 11/01 4東京108R 2着/14頭+0.0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) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) △ ローテーション 155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 8.8% (オッズ暗示: 10.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.5% / 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	ホワイトガーベラ	内田博	実166.6	B▽ A▽勝率1% EV+4% 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／477日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3東京111R 11着/16頭+1.8秒 06/07 3東京111R 11着/16頭+1.8秒 06/07 3東京111R 11着/16頭+1.8秒 06/07 3東京111R 11着/16頭+1.8秒 06/07 3東京111R 11着/16頭+1.8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戦の調子平均 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 96走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 477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 0.4% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 1.0% / 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。
12	ボディブロー	戸崎圭	実38.2	B▽ A▽勝率1% EV-45% 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／147日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟211R 13着/15頭+1.5秒 04/19 2阪神810R 7着/13頭+1.1秒 03/01 1阪神412R 1着/16頭勝利 01/28 名古屋10R 1着/12頭勝利 12/07 5中京26R 9着/16頭+0.9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 13着 (大敗) △ ローテーション 147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 1.7% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.5% / 期待値 -45% ※ 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	ライトニングゼウス	西村淳	実5.9	B▲ A△勝率10% EV-43% 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／134日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都712R 1着/15頭勝利 04/18 3中山712R 2着/13頭+0.2秒 03/22 2中山89R 2着/16頭+0.2秒 03/01 2中山28R 1着/16頭勝利 02/10 1東京412R 2着/16頭+0.0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 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 134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 9.0% (オッズ暗示: 16.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.6% / 期待値 -43% ※ 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	クリノオリーブ	幸	実14.0	B▽ A△勝率7% EV+5% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／169日ぶりの実戦）
前5走 04/11 2阪神512R 2着/16頭+0.0秒 03/15 1阪神812R 9着/13頭+1.0秒 03/01 1阪神412R 9着/16頭+0.6秒 02/10 2京都412R 10着/15頭+1.0秒 12/20 5中京510R 4着/16頭+0.1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 6.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 169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 5.4% (オッズ暗示: 7.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.4% / 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。
15	ランウインディ	横山琉	実97.4	B× A▽勝率1% EV-25% 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／196日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京29R 1着/15頭勝利 02/15 2京都612R 8着/16頭+0.9秒 10/12 3京都49R 4着/14頭+0.7秒 09/27 4阪神812R 2着/16頭+0.8秒 09/15 4阪神59R 5着/13頭+0.7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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 196日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.0% / 期待値 -26% ※ 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	ポッドソル	丸山	実24.3	B× A×勝率1% EV-64% 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67%と好調／133日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京812R 16着/16頭+2.1秒 01/13 大井9R 1着/8頭勝利 12/25 大井12R 1着/13頭勝利 10/16 川崎9R 1着/12頭勝利 09/24 浦和9R 1着/13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戦の調子勝率 67% (絶好調) ▽ 前走実績前走 16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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 4.1%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.5% / 期待値 -64% ※ 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 ◎

ローズカリス

騎手小林美

単勝オッズ

4.0倍

AI期待値

-5%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○9ワンダラー

4.9倍

EV -10%

▲A:△13ライトニングゼウス

5.9倍

EV -46%

出走馬全16頭

◎A:◎2

ローズカリス

小林美

4.0倍

-5%

›

○A:○9

ワンダラー

丹内

4.9倍

-10%

›

▲A:△13

ライトニングゼウス

西村淳

5.9倍

-46%

›

△A:△3

ソウルオンファイア

富田

9.2倍

-18%

›

△A:▲10

カネショウレジェン

坂井

9.7倍

-14%

›

△A:▽7

マーゴットゲイン

荻野極

10.7倍

-41%

›

▽A:△14

クリノオリーブ

幸

14.0倍

-23%

›

▽A:▽6

キタノソワレ

木幡巧

16.1倍

-12%

›

▽A:▽5

コパノヴィンセント

柴田大

31.6倍

+71%

›

▽A:▽4

イノセントキャット

横山武

26.3倍

-23%

›

▽A:×1

アイアムユウシュン

長浜

33.6倍

-24%

›

×A:×16

ポッドソル

丸山

24.3倍

-57%

›

▽A:▽12

ボディブロー

戸崎圭

38.2倍

-33%

›

×A:×8

スプランドゥール

石神道

71.7倍

-62%

›

×A:▽15

ランウインディ

横山琉

97.4倍

-56%

›

▽A:▽11

ホワイトガーベラ

内田博

166.6倍

-27%

›

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

12R 中山競馬場　発走 16:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アイアムユウシュン	長浜	実33.6	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8走で勝率25%と適性高／直近3走平均10.0着と低調／169日ぶりの実戦）
前5走 04/11 3中山510R 11着/13頭+1.2秒 03/07 1阪神510R 13着/15頭+1.4秒 02/07 2京都39R 6着/16頭+0.4秒 12/28 5中山810R 12着/16頭+1.7秒 07/05 2福島311R 5着/16頭+0.4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 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 11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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (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。
2	ローズカリス	小林美	実4.0	◎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走平均13.0着と低調／175日ぶりの実戦）
前5走 04/05 2阪神49R 10着/12頭+1.4秒 03/07 1阪神511R 16着/18頭+1.4秒 12/14 5阪神411R 13着/18頭+1.4秒 11/27 園田11R 5着/12頭+1.3秒 10/18 3京都68R 1着/7頭勝利
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戦の調子平均 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 175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 22.9% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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	ソウルオンファイア	富田	実9.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／127日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都96R 1着/16頭勝利 02/22 1阪神26R 8着/11頭+1.5秒 01/31 2京都11R 1着/16頭勝利 10/12 3京都41R 3着/12頭+0.1秒 09/20 4阪神63R 4着/10頭+0.8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 127日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 10.9%) ※ 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	イノセントキャット	横山武	実26.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／155日ぶりの実戦）
前5走 04/25 2東京110R 7着/15頭+1.1秒 10/19 3京都710R 8着/16頭+1.0秒 08/16 2新潟77R 9着/15頭+1.0秒 05/10 2東京512R 1着/16頭勝利 03/16 2中山612R 3着/16頭+0.2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 8.0着 (不振) △ ローテーション 155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 3.2% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
5	コパノヴィンセント	柴田大	実31.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率67%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312R 1着/16頭勝利 03/14 1中京111R 14着/14頭+1.8秒 02/07 1小倉55R 10着/12頭+9.4秒 12/07 5中山24R 9着/11頭+3.7秒 11/22 3福島54R 13着/14頭+18.9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 3走で勝率 67% (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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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	キタノソワレ	木幡巧	実16.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（155日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島511R 4着/11頭+0.4秒 04/11 3中山510R 3着/13頭+0.4秒 03/07 1阪神510R 6着/15頭+0.4秒 02/07 2京都39R 3着/16頭+0.2秒 01/12 1中山510R 7着/16頭+1.2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 4.3着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ ローテーション 155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 5.7% (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。
7	マーゴットゲイン	荻野極	実10.7	▽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／120日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京1110R 10着/11頭+2.2秒 05/16 1新潟510R 6着/9頭+0.2秒 03/08 2中山48R 7着/13頭+0.9秒 02/15 1東京612R 14着/16頭+1.6秒 11/29 5東京712R 5着/9頭+0.7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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 120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 5.1% (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。
8	スプランドゥール	石神道	実71.7	×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／155日ぶりの実戦）
前5走 04/25 2東京110R 12着/15頭+2.1秒 04/11 3中山510R 8着/13頭+1.2秒 02/28 2中山110R 9着/16頭+1.2秒 01/11 1中山412R 1着/16頭勝利 12/21 5中京62R 1着/16頭勝利
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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 12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) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。
9	ワンダラー	丹内	実4.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場8走で勝率38%と適性高／126日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都1010R 8着/14頭+0.9秒 04/25 2東京110R 4着/15頭+0.7秒 04/11 3中山510R 2着/13頭+0.3秒 02/28 2中山110R 7着/16頭+0.8秒 01/25 1中山910R 2着/16頭+0.0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 4.7着 ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 38% (得意) △ ローテーション 126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 21.3% (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。
10	カネショウレジェン	坂井	実9.7	▲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50%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／155日ぶりの実戦）
前5走 04/25 2東京110R 9着/15頭+1.4秒 03/22 2中山89R 1着/16頭勝利 02/22 1東京812R 5着/16頭+0.5秒 11/30 5東京810R 4着/16頭+0.7秒 11/01 4東京108R 2着/14頭+0.0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) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) △ ローテーション 155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 10.5% (オッズ暗示: 10.3%) ※ 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。
11	ホワイトガーベラ	内田博	実166.6	▽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／477日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3東京111R 11着/16頭+1.8秒 06/07 3東京111R 11着/16頭+1.8秒 06/07 3東京111R 11着/16頭+1.8秒 06/07 3東京111R 11着/16頭+1.8秒 06/07 3東京111R 11着/16頭+1.8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戦の調子平均 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 96走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 477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 1.0% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
12	ボディブロー	戸崎圭	実38.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／147日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟211R 13着/15頭+1.5秒 04/19 2阪神810R 7着/13頭+1.1秒 03/01 1阪神412R 1着/16頭勝利 01/28 名古屋10R 1着/12頭勝利 12/07 5中京26R 9着/16頭+0.9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 13着 (大敗) △ ローテーション 147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 1.5% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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	ライトニングゼウス	西村淳	実5.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%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712R 1着/15頭勝利 04/18 3中山712R 2着/13頭+0.2秒 03/22 2中山89R 2着/16頭+0.2秒 03/01 2中山28R 1着/16頭勝利 02/10 1東京412R 2着/16頭+0.0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 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 134日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.6% (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	クリノオリーブ	幸	実14.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／169日ぶりの実戦）
前5走 04/11 2阪神512R 2着/16頭+0.0秒 03/15 1阪神812R 9着/13頭+1.0秒 03/01 1阪神412R 9着/16頭+0.6秒 02/10 2京都412R 10着/15頭+1.0秒 12/20 5中京510R 4着/16頭+0.1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 6.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 169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 7.4% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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。
15	ランウインディ	横山琉	実97.4	▽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／196日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京29R 1着/15頭勝利 02/15 2京都612R 8着/16頭+0.9秒 10/12 3京都49R 4着/14頭+0.7秒 09/27 4阪神812R 2着/16頭+0.8秒 09/15 4阪神59R 5着/13頭+0.7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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 196日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (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。
16	ポッドソル	丸山	実24.3	×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67%と好調／133日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京812R 16着/16頭+2.1秒 01/13 大井9R 1着/8頭勝利 12/25 大井12R 1着/13頭勝利 10/16 川崎9R 1着/12頭勝利 09/24 浦和9R 1着/13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戦の調子勝率 67% (絶好調) ▽ 前走実績前走 16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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

ローズカリス

騎手小林美

単勝オッズ

4.0倍

AI期待値

-5%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9ワンダラー

4.9倍

EV +2%

▲10カネショウレジェン

9.7倍

EV +0%

出走馬全16頭

◎2

ローズカリス

小林美

4.0倍

-5%

›

○9

ワンダラー

丹内

4.9倍

+2%

›

▲10

カネショウレジェン

坂井

9.7倍

+0%

›

△13

ライトニングゼウス

西村淳

5.9倍

-43%

›

△3

ソウルオンファイア

富田

9.2倍

-30%

›

△14

クリノオリーブ

幸

14.0倍

+5%

›

▽6

キタノソワレ

木幡巧

16.1倍

-7%

›

▽7

マーゴットゲイン

荻野極

10.7倍

-45%

›

▽4

イノセントキャット

横山武

26.3倍

-15%

›

▽5

コパノヴィンセント

柴田大

31.6倍

-37%

›

×16

ポッドソル

丸山

24.3倍

-64%

›

×1

アイアムユウシュン

長浜

33.6倍

-50%

›

▽12

ボディブロー

戸崎圭

38.2倍

-45%

›

▽15

ランウインディ

横山琉

97.4倍

-25%

›

▽11

ホワイトガーベラ

内田博

166.6倍

+4%

›

×8

スプランドゥール

石神道

71.7倍

-67%

›

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。

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