新潟 1R 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
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
コスモバルムンク |
菊沢 |
実11.4 |
B△ A△勝率10% EV+8% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 8.8%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.5% / 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。 |
| 2 |
フルーツバスケット |
吉田豊 |
実2.8 |
B○ A○勝率24% EV-33% 詳細▼ |
前5走 過去走データ取得失敗 (horse_results 不在) |
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 25.4% (オッズ暗示: 35.7%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 23.7% / 期待値 -34% ※ 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 |
ソラニワラエバ |
◇今村 |
実11.3 |
B△ A△勝率12% EV+39% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 8.8%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.4% / 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。 |
| 4 |
コルサロ |
杉原 |
実28.5 |
B▽ A▽勝率3% EV-12% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 3.5%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.1% / 期待値 -12% ※ 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 |
トリプティーク |
柴田大 |
実196.8 |
B▽ A▽勝率2% EV+238% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.5%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.7% / 期待値 +239% ※ 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 |
ローグアン |
石川 |
実239.8 |
B▽ A▽勝率2% EV+312% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.7% / 期待値 +313% ※ 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 |
ノシェリー |
原 |
実6.2 |
B▲ A▲勝率15% EV-9% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.4% (オッズ暗示: 16.1%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.6% / 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。 |
| 8 |
ランドジャイアンツ |
大野 |
実16.4 |
B△ A△勝率8% EV+27% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 3.5% (オッズ暗示: 6.1%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.8% / 期待値 +28% ※ 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 |
ワンコール |
石橋脩 |
実189.9 |
B▽ A▽勝率2% EV+226% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.5%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.7% / 期待値 +227% ※ 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 |
レゾルーティオ |
斎藤 |
実2.2 |
B🌟◎ A◎勝率24% EV-47% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 38.2% (オッズ暗示: 45.5%) ◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 23.8% / 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。 |
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の推奨本命の次点
出走馬全10頭
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-16% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
38.2% (オッズ暗示: 45.5%)
◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 23.8% / 期待値 -48%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-29% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
25.4% (オッズ暗示: 35.7%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 23.7% / 期待値 -34%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-23% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
12.4% (オッズ暗示: 16.1%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 14.6% / 期待値 -10%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-9% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
8.0% (オッズ暗示: 8.8%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 12.4% / 期待値 +40%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-9% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
8.0% (オッズ暗示: 8.8%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 9.5% / 期待値 +9%
×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
3.5% (オッズ暗示: 6.1%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 7.8% / 期待値 +28%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-20% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.8% (オッズ暗示: 3.5%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 3.1% / 期待値 -12%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+1% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
0.5% (オッズ暗示: 0.5%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 1.7% / 期待値 +227%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+5% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
0.5% (オッズ暗示: 0.5%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 1.7% / 期待値 +239%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+28% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
0.5% (オッズ暗示: 0.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 1.7% / 期待値 +313%
💡 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
両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
コスモバルムンク |
菊沢 |
実11.4 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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。 |
| 2 |
フルーツバスケット |
吉田豊 |
実2.8 |
○詳細▼ |
前5走 過去走データ取得失敗 (horse_results 不在) |
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 23.7% (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。 |
| 3 |
ソラニワラエバ |
◇今村 |
実11.3 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 12.4% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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。 |
| 4 |
コルサロ |
杉原 |
実28.5 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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 |
トリプティーク |
柴田大 |
実196.8 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +238% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。 |
| 6 |
ローグアン |
石川 |
実239.8 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +312% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。 |
| 7 |
ノシェリー |
原 |
実6.2 |
▲詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.6% (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。 |
| 8 |
ランドジャイアンツ |
大野 |
実16.4 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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。 |
| 9 |
ワンコール |
石橋脩 |
実189.9 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +226% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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 |
レゾルーティオ |
斎藤 |
実2.2 |
◎詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 23.8% (オッズ暗示: 45.5%) ※ 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の推奨本命の次点
出走馬全10頭
×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
23.8% (オッズ暗示: 45.5%)
×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
23.7% (オッズ暗示: 35.7%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-10% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
14.6% (オッズ暗示: 16.1%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+39% (妙味あり)
AI 予想勝率
12.4% (オッズ暗示: 8.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+8% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
9.5% (オッズ暗示: 8.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+27% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
7.8% (オッズ暗示: 6.1%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-12% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
3.1% (オッズ暗示: 3.5%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+226% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
1.7% (オッズ暗示: 0.5%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+238% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
1.7% (オッズ暗示: 0.5%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+312% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
1.7% (オッズ暗示: 0.4%)
💡 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
両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）
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