新潟 7R 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

7R 新潟競馬場　発走 15:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ポッドロワール	荻野極	実12.1	B△ A△勝率8% EV-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／118日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山210R 15着/15頭+0.9秒 03/08 2中山412R 1着/16頭勝利 02/22 1東京88R 2着/16頭+0.1秒 11/09 5東京212R 2着/18頭+0.1秒 10/05 4東京29R 6着/17頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 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 118日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 8.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.0% / 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。
2	コートアリシアン	戸崎圭	実1.8	B🌟◎ A×勝率25% EV-54% 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（前走2着／62日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山510R 5着/16頭+0.2秒 01/18 1中山79R 2着/15頭+0.0秒 11/23 5東京510R 2着/17頭+0.2秒 09/27 4中山811R 8着/16頭+0.5秒 07/27 2新潟26R 1着/11頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 37.4% (オッズ暗示: 55.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 25.4% / 期待値 -54% ※ 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	エマヌエーレ	菊沢	実14.6	B△ A△勝率7% EV+4% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場24走で勝率50%と適性高／直近3走平均8.0着と低調／475日ぶりの実戦）
前5走 04/06 2阪神410R 8着/14頭+0.7秒 04/06 2阪神410R 8着/14頭+0.7秒 04/06 2阪神410R 8着/14頭+0.7秒 04/06 2阪神410R 8着/14頭+0.7秒 04/06 2阪神410R 8着/14頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 50% (得意) △ ローテーション 475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 3.9% (オッズ暗示: 6.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.1% / 期待値 +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。
4	スマイルアップ	松岡	実29.5	B▽ A▽勝率2% EV-45% 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0%と苦戦傾向／直近3走平均14.0着と低調／433日ぶりの実戦）
前5走 05/18 2東京812R 14着/16頭+1.5秒 05/18 2東京812R 14着/16頭+1.5秒 05/18 2東京812R 14着/16頭+1.5秒 05/18 2東京812R 14着/16頭+1.5秒 05/18 2東京812R 14着/16頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 14.0着 (不振) × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 433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 1.9% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.9% / 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。
5	エイムフォーエース	木幡巧	実86.3	B▽ A▽勝率1% EV+22% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調／62日ぶりの実戦）
前5走 03/08 1阪神610R 9着/14頭+0.4秒 02/15 1東京69R 12着/16頭+0.8秒 01/24 1京都812R 1着/11頭勝利 12/28 5阪神89R 6着/12頭+0.3秒 12/07 5阪神212R 4着/17頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.4% / 期待値 +23% ※ 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	ピコローズ	田辺	実9.5	B△ A△勝率8% EV-21% 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／62日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山510R 6着/16頭+0.3秒 02/22 1東京88R 1着/16頭勝利 12/21 5中山612R 2着/16頭+0.0秒 11/23 5東京512R 2着/18頭+0.1秒 09/14 4中山49R 5着/8頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 10.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.3% / 期待値 -21% ※ 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	アームテイル	大野	実106.0	B× A▽勝率1% EV-18% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/07 3東京110R 1着/15頭勝利 06/07 3東京110R 1着/15頭勝利 06/07 3東京110R 1着/15頭勝利 06/07 3東京110R 1着/15頭勝利 06/07 3東京110R 1着/15頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 413日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.8% / 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。
8	ボンヌソワレ	杉原	実6.6	B▲ A▲勝率16% 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33%と好調／前走勝利の勢い／90日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京512R 5着/16頭+0.2秒 02/22 1東京88R 3着/16頭+0.2秒 12/06 5中山112R 10着/13頭+0.6秒 09/21 4阪神79R 4着/10頭+0.4秒 07/05 2福島312R 1着/15頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 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 90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 10.3% (オッズ暗示: 15.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.7% / 期待値 +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	モンテシート	田口	実19.9	B▽ A▽勝率5% EV0% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（90日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1東京210R 8着/15頭+0.5秒 12/21 5阪神612R 5着/14頭+0.2秒 11/29 4京都710R 2着/12頭+0.1秒 09/14 4阪神410R 7着/11頭+0.7秒 08/23 4中京110R 1着/13頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 △ ローテーション 90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 2.9% (オッズ暗示: 5.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.0% / 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。
10	チューラワンサ	今村	実36.5	B▽ A▽勝率2% EV-32% 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／90日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1京都910R 13着/18頭+0.8秒 12/07 5阪神212R 1着/17頭勝利 10/05 4東京29R 5着/17頭+0.3秒 06/08 3阪神212R 1着/16頭勝利 03/23 1阪神85R 6着/13頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 90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 1.9% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.9% / 期待値 -32% ※ 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	ヴェサリウス	小崎	実54.0	B× A×勝率1% EV-58% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（118日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山210R 4着/15頭+0.3秒 03/01 2中山210R 6着/15頭+0.3秒 12/06 5中京111R 4着/12頭+0.4秒 10/04 4東京110R 15着/15頭+1.1秒 06/22 3東京610R 6着/16頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.7着 △ ローテーション 118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 0.8% (オッズ暗示: 1.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.8% / 期待値 -59% ※ 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	ミストレス	吉田豊	実78.8	B× A×勝率0% EV-80% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調／97日ぶりの実戦）
前5走 03/08 1阪神610R 13着/14頭+0.9秒 12/21 5阪神612R 11着/14頭+0.8秒 12/06 5中京111R 5着/12頭+0.4秒 11/29 4京都710R 5着/12頭+0.3秒 10/11 3京都310R 1着/13頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 13.0着 (不振) △ ローテーション 97日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 18位 / 勝率 0.2% / 期待値 -81% ※ 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	スティールブルー	横山典	実44.1	B× A×勝率1% EV-66% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調／118日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山210R 5着/15頭+0.3秒 01/12 1中山510R 9着/16頭+1.4秒 10/12 4東京410R 14着/16頭+2.5秒 08/03 3中京46R 15着/16頭+1.3秒 06/08 3東京210R 1着/16頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) △ ローテーション 118日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 2.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.8% / 期待値 -66% ※ 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	ルミノメテオール	江田照	実172.9	B× A×勝率0% EV-70% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／461日ぶりの実戦）
前5走 04/20 2阪神811R 6着/11頭+0.3秒 04/20 2阪神811R 6着/11頭+0.3秒 04/20 2阪神811R 6着/11頭+0.3秒 04/20 2阪神811R 6着/11頭+0.3秒 04/20 2阪神811R 6着/11頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 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 461日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 17位 / 勝率 0.3% / 期待値 -71% ※ 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	ウナギノボリ	石川	推定4.5	B○ A○勝率16% EV+0% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／475日ぶりの実戦）
前5走 04/06 2阪神412R 5着/11頭+0.3秒 04/06 2阪神412R 5着/11頭+0.3秒 04/06 2阪神412R 5着/11頭+0.3秒 04/06 2阪神412R 5着/11頭+0.3秒 04/06 2阪神412R 5着/11頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 475日休養明け AI 予想勝率 25.4% (オッズ暗示: 22.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.7% / 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。
16	キタサンダムール	石橋脩	実15.7	B× A▽勝率4% EV-40% 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100%と適性高／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/31 2京都1112R 1着/13頭勝利 05/31 2京都1112R 1着/13頭勝利 05/31 2京都1112R 1着/13頭勝利 05/31 2京都1112R 1着/13頭勝利 05/31 2京都1112R 1着/13頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 100% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 420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 2.6% (オッズ暗示: 6.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.8% / 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。
17	モジャーリオ	斎藤	実25.5	B▽ A▽勝率4% EV-2% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（181日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1京都910R 7着/18頭+0.2秒 12/21 5阪神612R 3着/14頭+0.2秒 12/07 5中山29R 8着/12頭+0.7秒 10/26 3京都98R 1着/14頭勝利 09/27 4中山810R 2着/16頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 △ ローテーション 181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 2.9% (オッズ暗示: 3.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.8% / 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。
18	フライングブレード	原	実79.2	B× A▽勝率1% 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100%と好調／前走勝利の勢い／517日ぶりの実戦）
前5走 02/23 1東京88R 1着/12頭勝利 02/23 1東京88R 1着/12頭勝利 02/23 1東京88R 1着/12頭勝利 02/23 1東京88R 1着/12頭勝利 02/23 1東京88R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 517日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.8% / 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。

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 ×

コートアリシアン

騎手戸崎圭

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-32%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○15ウナギノボリ

4.5倍

EV +0%

▲A:▲8ボンヌソワレ

6.6倍

EV -31%

出走馬全18頭

◎A:×2

コートアリシアン

戸崎圭

1.8倍

-32%

›

○A:○15

ウナギノボリ

石川

4.5倍

+0%

›

▲A:▲8

ボンヌソワレ

杉原

6.6倍

-31%

›

△A:△6

ピコローズ

田辺

9.5倍

-60%

›

△A:△1

ポッドロワール

荻野極

12.1倍

-50%

›

△A:△3

エマヌエーレ

菊沢

14.6倍

-42%

›

▽A:▽9

モンテシート

田口

19.9倍

-41%

›

▽A:▽17

モジャーリオ

斎藤

25.5倍

-24%

›

×A:▽16

キタサンダムール

石橋脩

15.7倍

-59%

›

▽A:▽4

スマイルアップ

松岡

29.5倍

-44%

›

▽A:▽10

チューラワンサ

今村

36.5倍

-31%

›

▽A:▽5

エイムフォーエース

木幡巧

86.3倍

-23%

›

×A:×13

スティールブルー

横山典

44.1倍

-65%

›

×A:×11

ヴェサリウス

小崎

54.0倍

-57%

›

×A:×12

ミストレス

吉田豊

78.8倍

-68%

›

×A:▽18

フライングブレード

原

79.2倍

-68%

›

×A:×14

ルミノメテオール

江田照

172.9倍

-67%

›

×A:▽7

アームテイル

大野

106.0倍

-82%

›

💡 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）

7R 新潟競馬場　発走 15:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ポッドロワール	荻野極	実12.1	△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／118日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山210R 15着/15頭+0.9秒 03/08 2中山412R 1着/16頭勝利 02/22 1東京88R 2着/16頭+0.1秒 11/09 5東京212R 2着/18頭+0.1秒 10/05 4東京29R 6着/17頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 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 118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 8.0% (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。
2	コートアリシアン	戸崎圭	実1.8	×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（前走2着／62日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山510R 5着/16頭+0.2秒 01/18 1中山79R 2着/15頭+0.0秒 11/23 5東京510R 2着/17頭+0.2秒 09/27 4中山811R 8着/16頭+0.5秒 07/27 2新潟26R 1着/11頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 25.4% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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	エマヌエーレ	菊沢	実14.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場24走で勝率50%と適性高／直近3走平均8.0着と低調／475日ぶりの実戦）
前5走 04/06 2阪神410R 8着/14頭+0.7秒 04/06 2阪神410R 8着/14頭+0.7秒 04/06 2阪神410R 8着/14頭+0.7秒 04/06 2阪神410R 8着/14頭+0.7秒 04/06 2阪神410R 8着/14頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 50% (得意) △ ローテーション 475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 7.1% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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	スマイルアップ	松岡	実29.5	▽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0%と苦戦傾向／直近3走平均14.0着と低調／433日ぶりの実戦）
前5走 05/18 2東京812R 14着/16頭+1.5秒 05/18 2東京812R 14着/16頭+1.5秒 05/18 2東京812R 14着/16頭+1.5秒 05/18 2東京812R 14着/16頭+1.5秒 05/18 2東京812R 14着/16頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 14.0着 (不振) × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 433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 1.9% (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。
5	エイムフォーエース	木幡巧	実86.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調／62日ぶりの実戦）
前5走 03/08 1阪神610R 9着/14頭+0.4秒 02/15 1東京69R 12着/16頭+0.8秒 01/24 1京都812R 1着/11頭勝利 12/28 5阪神89R 6着/12頭+0.3秒 12/07 5阪神212R 4着/17頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.4% (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。
6	ピコローズ	田辺	実9.5	△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／62日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山510R 6着/16頭+0.3秒 02/22 1東京88R 1着/16頭勝利 12/21 5中山612R 2着/16頭+0.0秒 11/23 5東京512R 2着/18頭+0.1秒 09/14 4中山49R 5着/8頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 10.5%) ※ 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。
7	アームテイル	大野	実106.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/07 3東京110R 1着/15頭勝利 06/07 3東京110R 1着/15頭勝利 06/07 3東京110R 1着/15頭勝利 06/07 3東京110R 1着/15頭勝利 06/07 3東京110R 1着/15頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 413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 0.8% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
8	ボンヌソワレ	杉原	実6.6	▲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／90日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京512R 5着/16頭+0.2秒 02/22 1東京88R 3着/16頭+0.2秒 12/06 5中山112R 10着/13頭+0.6秒 09/21 4阪神79R 4着/10頭+0.4秒 07/05 2福島312R 1着/15頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 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 90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 15.7% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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。
9	モンテシート	田口	実19.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（90日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1東京210R 8着/15頭+0.5秒 12/21 5阪神612R 5着/14頭+0.2秒 11/29 4京都710R 2着/12頭+0.1秒 09/14 4阪神410R 7着/11頭+0.7秒 08/23 4中京110R 1着/13頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 △ ローテーション 90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 5.0% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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。
10	チューラワンサ	今村	実36.5	▽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／90日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1京都910R 13着/18頭+0.8秒 12/07 5阪神212R 1着/17頭勝利 10/05 4東京29R 5着/17頭+0.3秒 06/08 3阪神212R 1着/16頭勝利 03/23 1阪神85R 6着/13頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 90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 1.9% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
11	ヴェサリウス	小崎	実54.0	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（118日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山210R 4着/15頭+0.3秒 03/01 2中山210R 6着/15頭+0.3秒 12/06 5中京111R 4着/12頭+0.4秒 10/04 4東京110R 15着/15頭+1.1秒 06/22 3東京610R 6着/16頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.7着 △ ローテーション 118日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (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。
12	ミストレス	吉田豊	実78.8	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調／97日ぶりの実戦）
前5走 03/08 1阪神610R 13着/14頭+0.9秒 12/21 5阪神612R 11着/14頭+0.8秒 12/06 5中京111R 5着/12頭+0.4秒 11/29 4京都710R 5着/12頭+0.3秒 10/11 3京都310R 1着/13頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 13.0着 (不振) △ ローテーション 97日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
13	スティールブルー	横山典	実44.1	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調／118日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山210R 5着/15頭+0.3秒 01/12 1中山510R 9着/16頭+1.4秒 10/12 4東京410R 14着/16頭+2.5秒 08/03 3中京46R 15着/16頭+1.3秒 06/08 3東京210R 1着/16頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) △ ローテーション 118日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
14	ルミノメテオール	江田照	実172.9	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／461日ぶりの実戦）
前5走 04/20 2阪神811R 6着/11頭+0.3秒 04/20 2阪神811R 6着/11頭+0.3秒 04/20 2阪神811R 6着/11頭+0.3秒 04/20 2阪神811R 6着/11頭+0.3秒 04/20 2阪神811R 6着/11頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 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 461日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (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。
15	ウナギノボリ	石川	推定4.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／475日ぶりの実戦）
前5走 04/06 2阪神412R 5着/11頭+0.3秒 04/06 2阪神412R 5着/11頭+0.3秒 04/06 2阪神412R 5着/11頭+0.3秒 04/06 2阪神412R 5着/11頭+0.3秒 04/06 2阪神412R 5着/11頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 475日休養明け AI 予想勝率 15.7% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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。
16	キタサンダムール	石橋脩	実15.7	▽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100%と適性高／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/31 2京都1112R 1着/13頭勝利 05/31 2京都1112R 1着/13頭勝利 05/31 2京都1112R 1着/13頭勝利 05/31 2京都1112R 1着/13頭勝利 05/31 2京都1112R 1着/13頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 100% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 420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 3.8% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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。
17	モジャーリオ	斎藤	実25.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（181日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1京都910R 7着/18頭+0.2秒 12/21 5阪神612R 3着/14頭+0.2秒 12/07 5中山29R 8着/12頭+0.7秒 10/26 3京都98R 1着/14頭勝利 09/27 4中山810R 2着/16頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 △ ローテーション 181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 3.8% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
18	フライングブレード	原	実79.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／517日ぶりの実戦）
前5走 02/23 1東京88R 1着/12頭勝利 02/23 1東京88R 1着/12頭勝利 02/23 1東京88R 1着/12頭勝利 02/23 1東京88R 1着/12頭勝利 02/23 1東京88R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 517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 0.8% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

コートアリシアン

騎手戸崎圭

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-54%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○15ウナギノボリ

4.5倍

EV +0%

▲8ボンヌソワレ

6.6倍

EV +3%

出走馬全18頭

×2

コートアリシアン

戸崎圭

1.8倍

-54%

›

○15

ウナギノボリ

石川

4.5倍

+0%

›

▲8

ボンヌソワレ

杉原

6.6倍

+3%

›

△6

ピコローズ

田辺

9.5倍

-21%

›

△1

ポッドロワール

荻野極

12.1倍

-2%

›

△3

エマヌエーレ

菊沢

14.6倍

+4%

›

▽9

モンテシート

田口

19.9倍

›

▽16

キタサンダムール

石橋脩

15.7倍

-40%

›

▽17

モジャーリオ

斎藤

25.5倍

-2%

›

▽4

スマイルアップ

松岡

29.5倍

-45%

›

▽10

チューラワンサ

今村

36.5倍

-32%

›

▽5

エイムフォーエース

木幡巧

86.3倍

+22%

›

×13

スティールブルー

横山典

44.1倍

-66%

›

×11

ヴェサリウス

小崎

54.0倍

-58%

›

▽18

フライングブレード

原

79.2倍

-39%

›

▽7

アームテイル

大野

106.0倍

-18%

›

×14

ルミノメテオール

江田照

172.9倍

-70%

›

×12

ミストレス

吉田豊

78.8倍

-80%

›

💡 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）

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

本サイトの予想は機械学習モデルによる参考情報です。過去の実績は将来の結果を保証しません。投資判断は自己責任でお願いします。本サイト運営者は損失について一切の責任を負いません。20歳未満の方は馬券を購入できません。