新潟 8R 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

8R 新潟競馬場　発走 16:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヴィエントデコラ	菊沢	実12.2	B△ A△勝率11% EV+35% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（84日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京16R 5着/16頭+1.1秒 01/31 2京都14R 1着/11頭勝利 01/12 1京都52R 2着/16頭+0.5秒 12/21 5阪神64R 2着/12頭+0.0秒 10/12 3京都42R 2着/7頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 8.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 11.1% / 期待値 +36% ※ 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	ライヴスプーン	木幡巧	実37.1	B▽ A▽勝率2% EV-31% 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／62日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5中山78R 6着/16頭+1.0秒 12/13 5中京36R 5着/16頭+0.6秒 10/25 4新潟38R 4着/14頭+1.1秒 10/18 4新潟14R 9着/14頭+1.8秒 08/30 3新潟34R 1着/15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 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 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 1.7% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.9% / 期待値 -31% ※ 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	ケルピー	江田照	実85.9	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走で勝率67%と好調／前走2着／98日ぶりの実戦）
前5走 03/22 高知6R 1着/11頭勝利 03/10 高知5R 1着/10頭勝利 02/23 高知5R 2着/9頭+0.9秒 02/10 高知1R 1着/9頭勝利 02/03 高知3R 2着/8頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 98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 0.7% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.9% / 期待値 -22% ※ 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	メトロポリターナ	丸田	実101.8	B▽ A▽勝率1% EV-29% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山27R 10着/15頭+1.5秒 03/15 2中山66R 5着/16頭+1.5秒 01/25 1中山96R 6着/15頭+0.8秒 12/28 5阪神87R 10着/16頭+1.6秒 12/07 5中京28R 18着/18頭+1.1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 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.7% / 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。
5	イリュストル	杉原	実21.1	B▽ A▽勝率3% EV-39% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.7着と低調／62日ぶりの実戦）
前5走 05/10 2東京54R 1着/8頭勝利 02/08 1東京35R 3着/16頭+0.1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 9.7着 (不振) × 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 2.6% (オッズ暗示: 4.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.9% / 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。
6	ロケットパンチ	武藤	実5.8	B▲ A△勝率13% EV-21% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（105日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1中山53R 2着/16頭+0.6秒 12/20 5中山57R 3着/16頭+1.0秒 11/15 3福島31R 6着/15頭+1.2秒 10/19 4東京74R 8着/16頭+1.6秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 △ ローテーション 105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 16.2% (オッズ暗示: 17.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 13.5% / 期待値 -22% ※ 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	ハルノアラシ	石川	実44.2	B▽ A▽勝率2% EV-17% 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0%と苦戦傾向／63日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1阪神37R 9着/16頭+1.5秒 01/04 1中山17R 13着/16頭+2.9秒 11/01 4東京107R 8着/16頭+0.9秒 10/13 4東京57R 8着/16頭+1.0秒 09/14 4中山48R 10着/15頭+3.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.9% / 期待値 -18% ※ 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	コッレヴェッキオ	丸山	実8.3	B△ A▲勝率13% EV+12% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均9.3着と低調／前走2着／70日ぶりの実戦）
前5走 11/22 3福島56R 13着/15頭+2.6秒 09/28 4中山96R 13着/16頭+1.5秒 06/15 1函館212R 4着/11頭+1.3秒 03/23 1阪神88R 9着/14頭+2.5秒 01/25 1中山88R 4着/16頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 12.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.5% / 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。
9	アヴァランチ	田辺	実11.5	B△ A△勝率8% EV-11% 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／70日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1東京32R 6着/16頭+0.9秒 11/29 5東京71R 8着/13頭+1.7秒 11/08 5東京14R 3着/14頭+1.1秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 8.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.7% / 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。
10	パイオニアスクエア	荻野極	実4.0	B○ A○勝率18% EV-29% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（76日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京66R 2着/13頭+0.3秒 09/07 4阪神24R 3着/16頭+0.8秒 08/16 3中京73R 5着/18頭+0.7秒 07/27 3中京211R 2着/11頭+0.0秒 07/13 2小倉64R 4着/16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戦の調子平均 4.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.2% (オッズ暗示: 25.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.6% / 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。
11	インナーパッション	斎藤	実3.0	B◎ A◎勝率21% EV-37% 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50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 11/01 4東京105R 7着/13頭+0.6秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 22.6% (オッズ暗示: 33.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 20.7% / 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。
12	バッカステソーロ	石橋脩	実20.8	B▽ A▽勝率4% EV-18% 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／前走勝利の勢い）
前5走 03/07 2中山35R 12着/18頭+1.4秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 4.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.9% / 期待値 -18% ※ 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	ブレスドナイル	田口	実22.0	B▽ A▽勝率4% EV-13% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 02/22 1阪神28R 12着/15頭+2.5秒 01/31 1小倉33R 10着/16頭+1.5秒 10/30 門別8R 1着/12頭勝利 10/15 門別11R 1着/10頭勝利 10/01 門別8R 6着/12頭+1.2秒
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 5.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 4.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.9% / 期待値 -14% ※ 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 ◎

インナーパッション

騎手斎藤

単勝オッズ

3.0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:○10パイオニアスクエア

4.0倍

EV -35%

▲A:△6ロケットパンチ

5.8倍

EV -5%

出走馬全13頭

◎A:◎11

インナーパッション

斎藤

3.0倍

-32%

›

○A:○10

パイオニアスクエア

荻野極

4.0倍

-35%

›

▲A:△6

ロケットパンチ

武藤

5.8倍

-5%

›

△A:▲8

コッレヴェッキオ

丸山

8.3倍

+6%

›

△A:△1

ヴィエントデコラ

菊沢

12.2倍

+30%

›

△A:△9

アヴァランチ

田辺

11.5倍

-23%

›

▽A:▽12

バッカステソーロ

石橋脩

20.8倍

-23%

›

▽A:▽13

ブレスドナイル

田口

22.0倍

-19%

›

▽A:▽5

イリュストル

杉原

21.1倍

-44%

›

▽A:▽2

ライヴスプーン

木幡巧

37.1倍

-38%

›

▽A:▽7

ハルノアラシ

石川

44.2倍

-26%

›

▽A:▽3

ケルピー

江田照

85.9倍

-39%

›

▽A:▽4

メトロポリターナ

丸田

101.8倍

-28%

›

💡 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）

8R 新潟競馬場　発走 16:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヴィエントデコラ	菊沢	実12.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（84日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京16R 5着/16頭+1.1秒 01/31 2京都14R 1着/11頭勝利 01/12 1京都52R 2着/16頭+0.5秒 12/21 5阪神64R 2着/12頭+0.0秒 10/12 3京都42R 2着/7頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 8.2%) ※ 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。
2	ライヴスプーン	木幡巧	実37.1	▽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／62日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5中山78R 6着/16頭+1.0秒 12/13 5中京36R 5着/16頭+0.6秒 10/25 4新潟38R 4着/14頭+1.1秒 10/18 4新潟14R 9着/14頭+1.8秒 08/30 3新潟34R 1着/15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 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (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。
3	ケルピー	江田照	実85.9	▽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2着／98日ぶりの実戦）
前5走 03/22 高知6R 1着/11頭勝利 03/10 高知5R 1着/10頭勝利 02/23 高知5R 2着/9頭+0.9秒 02/10 高知1R 1着/9頭勝利 02/03 高知3R 2着/8頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
4	メトロポリターナ	丸田	実101.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山27R 10着/15頭+1.5秒 03/15 2中山66R 5着/16頭+1.5秒 01/25 1中山96R 6着/15頭+0.8秒 12/28 5阪神87R 10着/16頭+1.6秒 12/07 5中京28R 18着/18頭+1.1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 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (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。
5	イリュストル	杉原	実21.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.7着と低調／62日ぶりの実戦）
前5走 05/10 2東京54R 1着/8頭勝利 02/08 1東京35R 3着/16頭+0.1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 9.7着 (不振) × 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 2.9% (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。
6	ロケットパンチ	武藤	実5.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（105日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1中山53R 2着/16頭+0.6秒 12/20 5中山57R 3着/16頭+1.0秒 11/15 3福島31R 6着/15頭+1.2秒 10/19 4東京74R 8着/16頭+1.6秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.5% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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	ハルノアラシ	石川	実44.2	▽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0%と苦戦傾向／63日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1阪神37R 9着/16頭+1.5秒 01/04 1中山17R 13着/16頭+2.9秒 11/01 4東京107R 8着/16頭+0.9秒 10/13 4東京57R 8着/16頭+1.0秒 09/14 4中山48R 10着/15頭+3.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (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。
8	コッレヴェッキオ	丸山	実8.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均9.3着と低調／前走2着／70日ぶりの実戦）
前5走 11/22 3福島56R 13着/15頭+2.6秒 09/28 4中山96R 13着/16頭+1.5秒 06/15 1函館212R 4着/11頭+1.3秒 03/23 1阪神88R 9着/14頭+2.5秒 01/25 1中山88R 4着/16頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 13.5% (オッズ暗示: 12.0%) ※ 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。
9	アヴァランチ	田辺	実11.5	△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／70日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1東京32R 6着/16頭+0.9秒 11/29 5東京71R 8着/13頭+1.7秒 11/08 5東京14R 3着/14頭+1.1秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 8.7%) ※ 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。
10	パイオニアスクエア	荻野極	実4.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（76日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京66R 2着/13頭+0.3秒 09/07 4阪神24R 3着/16頭+0.8秒 08/16 3中京73R 5着/18頭+0.7秒 07/27 3中京211R 2着/11頭+0.0秒 07/13 2小倉64R 4着/16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戦の調子平均 4.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.6% (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。
11	インナーパッション	斎藤	実3.0	◎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走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 11/01 4東京105R 7着/13頭+0.6秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 20.7% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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。
12	バッカステソーロ	石橋脩	実20.8	▽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67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 03/07 2中山35R 12着/18頭+1.4秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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	ブレスドナイル	田口	実22.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 02/22 1阪神28R 12着/15頭+2.5秒 01/31 1小倉33R 10着/16頭+1.5秒 10/30 門別8R 1着/12頭勝利 10/15 門別11R 1着/10頭勝利 10/01 門別8R 6着/12頭+1.2秒
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 5.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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の本命

AI評価1位

インナーパッション

騎手斎藤

単勝オッズ

3.0倍

AI期待値

-37%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10パイオニアスクエア

4.0倍

EV -29%

▲8コッレヴェッキオ

8.3倍

EV +12%

出走馬全13頭

◎11

インナーパッション

斎藤

3.0倍

-37%

›

○10

パイオニアスクエア

荻野極

4.0倍

-29%

›

▲8

コッレヴェッキオ

丸山

8.3倍

+12%

›

△6

ロケットパンチ

武藤

5.8倍

-21%

›

△1

ヴィエントデコラ

菊沢

12.2倍

+35%

›

△9

アヴァランチ

田辺

11.5倍

-11%

›

▽12

バッカステソーロ

石橋脩

20.8倍

-18%

›

▽13

ブレスドナイル

田口

22.0倍

-13%

›

▽5

イリュストル

杉原

21.1倍

-39%

›

▽2

ライヴスプーン

木幡巧

37.1倍

-31%

›

▽7

ハルノアラシ

石川

44.2倍

-17%

›

▽3

ケルピー

江田照

85.9倍

-22%

›

▽4

メトロポリターナ

丸田

101.8倍

-29%

›

💡 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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