【AI指数観察ログ】JRAアニバーサリーS(3勝)9/22 中山11R-回顧｜AI1位ディーズゴールドは2着、勝ったのは7番人気レディーフランシス

2026年9月22日の中山11R・JRAアニバーサリーSは、7番人気の14番レディーフランシスが勝利しました。

2着にはAI指数1位だった3番ディーズゴールド、3着には最終1番人気の12番リフレックス。3連単は14→3→12で55,440円となりました。

事前の競馬AI指数は、

AI順位	馬番	馬名	p_win	結果
1	3	ディーズゴールド	0.1173	2着
2	4	グレイテストソング	0.0953	6着
3	5	サノノワンダー	0.0899	4着
4	10	ブルータス	0.0680	13着
5	8	ブロッケンボウ	0.0626	14着

という並び。

AI1位ディーズゴールドはしっかり2着に入り、AI2位グレイテストソングも人気以上の6着。AI3位サノノワンダーも4着まで来ました。

一方で、勝ったレディーフランシスはAI上位5頭には入っていません。

今回の回顧では、単純に「AI1位が2着だった」で終わらせず、なぜ勝ち馬を拾えなかったのか、そしてAIが評価した馬のどこまでが正しかったのかを整理してみます。

結果｜レディーフランシスが中団後方から一気に進出

上位結果は以下の通りでした。

着順	馬番	馬名	最終オッズ	人気
1	14	レディーフランシス	13.7倍	7人気
2	3	ディーズゴールド	4.9倍	2人気
3	12	リフレックス	4.2倍	1人気
4	5	サノノワンダー	6.1倍	3人気
5	15	ゲキザル	13.4倍	6人気
6	4	グレイテストソング	18.3倍	8人気

勝ち時計は1分52秒0。

ラップは、

12.9－11.6－12.5－12.9－12.4－12.4－12.1－12.3－12.9

でした。

1000m通過は1分02秒3。極端なハイペースではなく、レース判定もミドル。

前半で消耗戦になったというより、中盤まである程度息が入り、3～4コーナーから各馬が動いていく競馬になりました。

そして、この流れで最も印象的だったのがレディーフランシスです。

勝ったレディーフランシス｜「中山ダ1800m実績」を軽視していた

14番レディーフランシスは、1コーナーでは中団より後ろ。

2コーナーでもまだ前にはおらず、そこから向正面～3コーナーで一気に進出。3コーナーでは先頭のディーズゴールドに並びかけ、4コーナーでは完全に2頭で先頭を形成しました。

最後はディーズゴールドを0.2秒差で退けています。

これは展開待ちで最後だけ飛んできた勝利ではありません。

自分から早めにポジションを押し上げ、そのまま押し切った内容です。

そしてレース前の馬柱を改めて見ると、この馬にはかなり分かりやすい材料がありました。

今年1月、中山ダ1800mの2勝クラスを1分53秒6で勝利。しかも16番手付近から捲るように進出し、2着に0.9秒差をつけています。さらに前年9月にも中山ダ1800mの1勝クラスを勝っていました。

前走の東京ダ1600m・立夏Sでは12着。

しかも今回は4か月半ぶり。

直近着順だけを見ると強調しづらい存在でしたが、

「東京1600mで大敗した馬」ではなく、「中山1800mでは2戦2勝だった馬」

と考えると、見え方はかなり変わります。

今回のAIが拾えなかったポイントとして、まずここは記録しておきたいです。

レディーフランシスは53kgも効いたか

もう一つ無視できないのが斤量です。

レディーフランシスは53kg。

ディーズゴールド55kg、リフレックス54kg、サノノワンダー55kgに対して軽い設定でした。

もちろん斤量だけで勝ったわけではありませんが、3コーナーから長く脚を使い、最後までディーズゴールドを封じ込めた内容を考えると、この2kg前後の差も条件の一つとして考える余地があります。

特に今回のような3勝クラスは、絶対能力に大きな差がある馬ばかりではありません。

その中で、

• コース適性
• 斤量
• 展開
• 休み明けの状態

といった条件差が結果を動かします。

AIモデルとしても、単なる過去の着順や走破時計だけでなく、「同条件でどんな競馬をしていたか」をどこまで表現できているかは確認したいところです。

AI1位ディーズゴールドは2着｜評価そのものは悪くなかった

AI1位だった3番ディーズゴールドは2着。

p_winは0.1173でした。

これは今回のAI評価で最も良かった部分です。

ディーズゴールドはスタート後から前へ行き、1～2コーナーを先頭付近で通過。3コーナーからレディーフランシスに並ばれましたが、直線でも簡単には止まらず2着を確保しました。

前走の横手特別では福島ダ1700mを2番手から押し切っており、中山ダ1800mでも過去に4着がありました。AIが先行力とダート中距離能力を評価していたのであれば、その方向性は間違っていなかったと言えそうです。

しかも今回は2勝クラスからの昇級初戦。

それでも3勝クラスでいきなり2着です。

「昇級だから割引」というより、前走内容を素直に評価した方が良かったタイプでした。

ただし、勝率11.73％で1位だったとはいえ、指数自体は突出していませんでした。

今回も、

AI1位＝勝ち切る可能性が高い本命

というより、

混戦の中では相対的に一番評価していた馬

と読む方が適切だったと思います。

AI2位グレイテストソングは6着｜14番人気想定から最終8番人気へ

今回、レース前に最も注目していたのが4番グレイテストソングでした。

AI2位でp_winは0.0953。

競馬新聞取得時点では34.0倍・14番人気でした。

ところが最終的には18.3倍の8番人気。

かなりオッズが動きました。

そして結果は6着。

馬券圏内には届きませんでしたが、少なくとも「AIが14番人気級の馬を謎に2位評価していた」というほど極端な結果ではありませんでした。

グレイテストソングは近走の3勝クラスで9着、7着、10着、9着と結果が出ていませんでした。

今回も後方寄りからの競馬。

3～4コーナーではまだ中団より後ろでしたが、最終的には勝ち馬から0.5秒差の6着まで追い上げました。

これは少し興味深い結果です。

AIが勝ち馬級に評価していたのは過大評価だったとしても、

人気ほど能力差はなかった

という部分については、完全な見当違いでもありませんでした。

グレイテストソングの「AI2位」をどう評価するか

ここは的中・不的中だけなら「6着なのでハズレ」です。

ただ、モデル検証としてはもう少し分けて考えたいところです。

事前時点では14番人気想定。

最終8番人気。

結果6着。

つまり、

市場評価もレース直前にAI側へかなり近づいてきた

ことになります。

もちろん、AI指数を見た人が買ったからオッズが動いたわけではありません。

別の情報や直前気配など、様々な理由が考えられます。

それでも結果として、「市場が最初に付けていた14番人気ほど弱くなかった」という点は確認できました。

こういう馬を繰り返し拾えるのであれば、AIによる穴馬探索として価値があります。

一方、毎回「惜しい6着」で終わるのであれば利益にはなりません。

今後も同じタイプを蓄積して検証したいところです。

AI3位サノノワンダーは4着｜やはり中山替わりで巻き返した

5番サノノワンダーは4着。

p_winは0.0899でした。

前走の桃山Sでは15着と大敗。

それでもAIは3位評価していました。

理由として考えていたのが、中山ダ1800mでの実績です。

今年4月の利根川特別では中山ダ1800mを勝利。今年1月の初霞賞でも同条件で2着に入っていました。

今回も4着まで巻き返しています。

馬券にはあと一歩届きませんでしたが、

前走15着をそのまま能力評価に反映しすぎなかった

というAIの判断は悪くなかったように思います。

最終的には3番人気。

市場側も前走大敗をそれほど重く見なかったということになります。

AI上位3頭は2着・6着・4着

ここまでを見ると、

• AI1位　ディーズゴールド → 2着
• AI2位　グレイテストソング → 6着
• AI3位　サノノワンダー → 4着

でした。

勝ち馬こそ拾えていませんが、上位3頭については比較的まとまった結果です。

特にディーズゴールドとサノノワンダーは、前走内容だけでは評価の難しい部分がありました。

それでも今回上位に来たことを考えると、AIが過去の条件適性などをある程度拾えていた可能性があります。

ただし、ここだけを切り取って「AIは優秀だった」と評価するのも危険です。

なぜなら4位、5位が大きく崩れているからです。

AI4位ブルータスは13着｜休み明け2戦目でも戻らず

AI4位の10番ブルータスは13着。

p_winは0.0680でした。

前走・柳都Sは14着。

ただ、その前には中山ダ1800mの鹿島特別を勝っており、今回は長期休養明けを一度使った2戦目でした。

「中山替わり＋叩き2戦目なら変わる可能性がある」

と見ていましたが、結果的には復調できませんでした。

勝ち時計1分52秒0に対して1分53秒8。

勝ち馬から1.8秒差です。

ここはAI側の評価が高すぎました。

過去の中山実績を拾うこと自体は良いとしても、それによって直近の大敗や現在の状態を軽視していないかは確認する必要があります。

サノノワンダーは前走15着から4着へ巻き返した。

ブルータスは前走14着から今回13着。

同じ「前走大敗馬」でも結果は全く異なりました。

この差をモデルがもっと識別できるかは、今後の改善ポイントになりそうです。

AI5位ブロッケンボウは14着｜さすがに条件変更が大きかった

AI5位の8番ブロッケンボウは14着。

p_winは0.0626でした。

こちらはかなり特殊な馬でした。

1年4か月ぶりの実戦。

しかも掲載されている直近のレースは芝2000～2400mが中心で、今回はダート1800mへ条件変更。

結果として1分54秒1。

勝ち馬から2.1秒差でした。

レース前の記事では、

「なぜAIがこの馬を5位に評価したのか観察したい」

と書きましたが、今回についてはAI側の異常値だった可能性を疑う結果です。

血統、脚質、過去のパフォーマンスなど、何らかの特徴が強く効いたのかもしれません。

ただ、1年以上の休養＋芝からダート替わりという不確実性を考えると、こういった条件の馬に6％を超える勝率を与えていいのかは検証したいところです。

AI圏外リフレックスが3着｜市場評価の方が正しかった部分

そして今回もう一つ重要なのが12番リフレックスです。

AI上位5頭には入っていませんでした。

一方、市場では最終1番人気。

結果は3着。

前走の天の川Sで2着、その前はいわき特別を勝利しており、近走成績は非常に安定していました。

今回も先行集団で運び、最後まで残って3着。

ここは素直に市場側の評価が妥当でした。

今回のAIはグレイテストソングやブロッケンボウといった人気薄を高く評価する一方で、リフレックスを上位5頭から外しました。

穴馬探索という意味では市場と違う順位を付けること自体に意味があります。

しかし、

人気馬を低く評価することそのものが価値ではありません。

人気馬でも能力に見合ったオッズなら正しく評価する必要があります。

今回のリフレックスは、その確認材料になりました。

勝ち馬を拾えなかった原因は「近走」より「コース適性」か

今回最も反省材料になりそうなのはレディーフランシスです。

前走12着。

4か月半休養。

7番人気。

ここだけならAI上位外でも不思議ではありません。

しかし中山ダ1800mでは、

2025年9月　1着
2026年1月　1着

でした。

しかも1月の勝利は16番手から進出して0.9秒差。

今回のように向正面から動いていく競馬につながる内容でもありました。

つまり今回、

「直近成績の悪さ」の裏側にあった明確な条件適性

をAIが十分な重みで評価できていなかった可能性があります。

これは今後の特徴量を考えるうえでも面白いテーマです。

単なる「中山成績」ではなく、

• 中山ダ1800mでの成績
• 同条件での走破時計
• 同条件での上がり順位
• コーナーごとの位置取り変化
• 同条件で何馬身差を付けた／付けられたか
• 条件替わりによるパフォーマンス変化

あたりを数値化できれば、「特定条件で急にパフォーマンスが上がる馬」をもう少し拾えるかもしれません。

今回のAI指数を採点するなら「上位評価は悪くないが、勝ち馬探索は失敗」

今回の結果を、モデル検証という観点で整理するとこうなります。

観点	評価
AI1位	ディーズゴールド2着で良好
AI2位穴馬	グレイテストソング6着。一定の見せ場
AI3位	サノノワンダー4着
AI4～5位	13着・14着で失敗
1番人気リフレックス	上位5頭外だが3着
勝ち馬	レディーフランシスを拾えず
上位5頭の馬券圏内	1頭のみ

指数1位が2着だった点だけなら悪くありません。

しかしAI上位5頭から馬券圏内に入ったのはディーズゴールドだけ。

勝ち馬も圏外です。

したがって、今回は「AI上位がかなり当たった」と評価するレースではありません。

むしろ、

1位～3位付近の相対評価には一定の妥当性があったものの、5頭まで広げた時のノイズが大きかった

と見る方が実態に近そうです。

これはかなり重要な示唆です。

「上位5頭」より指数差を見るべきかもしれない

今回のp_winは、

1位　0.1173
2位　0.0953
3位　0.0899
4位　0.0680
5位　0.0626

でした。

3位から4位で、

0.0899 → 0.0680

と少し段差があります。

結果を見ると、

1位→2着
2位→6着
3位→4着

に対して、

4位→13着
5位→14着

でした。

偶然の可能性はもちろんあります。

ただ、これまで「上位5頭」と固定して見てきたものを、

順位ではなく指数の切れ目で見る

という方法は検証する価値がありそうです。

例えば、

「p_win 0.08以上を上位群とする」

「3位と4位の差が一定以上なら3頭までを見る」

といった考え方です。

競馬では順位そのものに意味があるというより、モデルが各馬にどれだけ差を付けたかの方が重要です。

今回の結果は、そのことをかなり分かりやすく示したレースだったのかもしれません。

3連単55,440円を見て「惜しかった」と考えない

結果は、

14 → 3 → 12

で3連単55,440円。

AI1位ディーズゴールドが2着なので、結果だけを見ると「勝ち馬さえ拾えていれば」と考えたくなります。

ただ、これは避けたい考え方です。

レディーフランシスはAI上位外。

リフレックスも上位5頭外。

つまり3頭中2頭をAI上位から拾えていません。

これは「あと一歩」ではなく、馬券構成としてはかなり距離があります。

競馬AIの検証で怖いのは、レース後に結果へ説明を合わせ、

「実質当たっていた」

と考えてしまうことです。

今回評価できるのはディーズゴールド2着やグレイテストソング6着。

一方でレディーフランシスとリフレックスを低く見たこと、ブルータスとブロッケンボウを高く見すぎたことは、そのまま失敗として残した方が次につながります。

今回から持ち帰りたいこと

今回のJRAアニバーサリーSからは、主に三つ残しておきたいと思います。

まず、AI1位だからといって突出しているとは限らないこと。

ディーズゴールドは2着に走りましたが、p_winは11.73％。そもそもかなり混戦と判断していたレースでした。

次に、人気薄評価には「完全な異常値」と「実際に市場が過小評価している馬」が混在すること。

グレイテストソングは6着まで来ましたが、ブロッケンボウは14着。人気薄というだけで両者を同じように扱うことはできません。

そして最大のポイントが、

同一コース・距離で大きくパフォーマンスを上げる馬をどう拾うか

です。

レディーフランシスは、その課題を非常に分かりやすく示してくれました。

まとめ

2026年JRAアニバーサリーSは、7番人気レディーフランシスが勝利。

AI指数1位ディーズゴールドは2着、2位グレイテストソングは6着、3位サノノワンダーは4着でした。

一方、AI4位ブルータスは13着、5位ブロッケンボウは14着。

さらにAI上位5頭外だったリフレックスが3着に入りました。

今回の結果だけを見れば、AI1位ディーズゴールドの評価は良かったものの、指数上位5頭全体としては十分な結果とは言えません。

特に勝ったレディーフランシスは、近走12着からの休み明けだった一方、中山ダ1800mでは過去2戦2勝。今回も向正面から自ら進出して押し切りました。

近走成績だけでは見えにくい「条件適性」を、AIがどの程度拾えているのか。

逆に過去実績を評価しすぎてブルータスやブロッケンボウのような馬を上位に置いていないか。

今回のJRAアニバーサリーSは、単なる的中・不的中以上に、指数の順位ではなく「なぜその確率になったのか」を掘り下げる必要性を感じる一戦になりました。