新潟 9R 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

9R 新潟競馬場　発走 16:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウォーターリーダー	高田	実9.0	B△ A△勝率13% EV+17% 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9.0着と低調／420日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2京都116R 9着/16頭+0.7秒 05/31 2京都116R 9着/16頭+0.7秒 05/31 2京都116R 9着/16頭+0.7秒 05/31 2京都116R 9着/16頭+0.7秒 05/31 2京都116R 9着/16頭+0.7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 9.0着 (不振) △ ローテーション 420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 8.6% (オッズ暗示: 11.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 13.1% / 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。
2	コスモチプリア	▲土田	実56.9	B▽ A▽勝率3% EV+47% 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／441日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟31R 1着/14頭勝利 05/10 1新潟31R 1着/14頭勝利 05/10 1新潟31R 1着/14頭勝利 05/10 1新潟31R 1着/14頭勝利 05/10 1新潟31R 1着/14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戦の調子勝率 100% (絶好調) ○ 当競馬場適性 60走で勝率 20% (相性良) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 441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 1.3% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.6% / 期待値 +47% ※ 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	スコラーリ	伴	実3.7	B○ A○勝率17% EV-37% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場48走で勝率25%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 05/18 1新潟65R 1着/11頭勝利 05/18 1新潟65R 1着/11頭勝利 05/18 1新潟65R 1着/11頭勝利 05/18 1新潟65R 1着/11頭勝利 05/18 1新潟65R 1着/11頭勝利
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 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 25% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 433日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.8% (オッズ暗示: 27.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.8% / 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。
4	サングラデーション	上野	実4.5	B▲ A▲勝率15% EV-30% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／406日ぶりの実戦）
前5走 06/14 1函館19R 6着/11頭+0.6秒 06/14 1函館19R 6着/11頭+0.6秒 06/14 1函館19R 6着/11頭+0.6秒 06/14 1函館19R 6着/11頭+0.6秒 06/14 1函館19R 6着/11頭+0.6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 6.0着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 406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 13.5% (オッズ暗示: 22.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.4% / 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。
5	サルサロッサ	▲水沼	実30.2	B▽ A▽勝率3% EV-11% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／427日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟71R 2着/14頭+0.3秒 05/24 1新潟71R 2着/14頭+0.3秒 05/24 1新潟71R 2着/14頭+0.3秒 05/24 1新潟71R 2着/14頭+0.3秒 05/24 1新潟71R 2着/14頭+0.3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 2.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 60走で勝率 20% (相性良) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 427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 2.4% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.9% / 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。
6	パープルアドミラル	金子	実23.2	B△ A△勝率6% EV+44% 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／441日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟34R 4着/11頭+1.8秒 05/10 1新潟34R 4着/11頭+1.8秒 05/10 1新潟34R 4着/11頭+1.8秒 05/10 1新潟34R 4着/11頭+1.8秒 05/10 1新潟34R 4着/11頭+1.8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 × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 441日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 4.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.2% / 期待値 +44% ※ 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	ダノンロッキー	五十嵐	実2.4	B🌟◎ A◎勝率25% EV-40% 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33%と好調／70日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉95R 2着/12頭+0.1秒 12/21 5中山64R 1着/14頭勝利 10/26 4東京94R 2着/14頭+0.5秒 08/02 2新潟31R 6着/14頭+3.1秒 05/10 1新潟310R 12着/15頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 35.0% (オッズ暗示: 41.7%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 25.0% / 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。
8	モンツァフレイバー	草野	実9.0	B△ A△勝率12% EV+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）
前5走 03/08 2中山44R 3着/14頭+0.5秒 01/31 1小倉35R 6着/10頭+3.7秒 11/22 3福島54R 9着/14頭+6.3秒 08/10 1札幌66R 9着/14頭+1.7秒 06/29 2福島22R 6着/16頭+0.4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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 11.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 12.2% / 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。
9	ローンウルフ	大江圭	実49.1	B▽ A▽勝率3% EV+43% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.0着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 11/22 3福島55R 12着/14頭+3.7秒 11/09 3福島24R 1着/10頭勝利 08/17 2新潟81R 6着/13頭+1.3秒 07/20 2福島81R 4着/14頭+0.7秒 05/18 1新潟64R 9着/13頭+3.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 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 1.3% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.9% / 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。
10	アメリカンピース	小坂	実47.5	B▽ A▽勝率3% EV+38% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場60走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 05/10 1新潟31R 3着/14頭+0.8秒 05/10 1新潟31R 3着/14頭+0.8秒 05/10 1新潟31R 3着/14頭+0.8秒 05/10 1新潟31R 3着/14頭+0.8秒 05/10 1新潟31R 3着/14頭+0.8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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 60走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 441日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.9% / 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。

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 ◎

ダノンロッキー

騎手五十嵐

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

-16%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○3スコラーリ

3.7倍

EV -15%

▲A:▲4サングラデーション

4.5倍

EV -39%

出走馬全10頭

◎A:◎7

ダノンロッキー

五十嵐

2.4倍

-16%

›

○A:○3

スコラーリ

伴

3.7倍

-15%

›

▲A:▲4

サングラデーション

上野

4.5倍

-39%

›

△A:△1

ウォーターリーダー

高田

9.0倍

-22%

›

△A:△8

モンツァフレイバー

草野

9.0倍

-22%

›

△A:△6

パープルアドミラル

金子

23.2倍

+17%

›

▽A:▽5

サルサロッサ

▲水沼

30.2倍

-26%

›

▽A:▽10

アメリカンピース

小坂

47.5倍

-36%

›

▽A:▽9

ローンウルフ

大江圭

49.1倍

-34%

›

▽A:▽2

コスモチプリア

▲土田

56.9倍

-24%

›

💡 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）

9R 新潟競馬場　発走 16:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウォーターリーダー	高田	実9.0	△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9.0着と低調／420日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2京都116R 9着/16頭+0.7秒 05/31 2京都116R 9着/16頭+0.7秒 05/31 2京都116R 9着/16頭+0.7秒 05/31 2京都116R 9着/16頭+0.7秒 05/31 2京都116R 9着/16頭+0.7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 9.0着 (不振) △ ローテーション 420日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 13.1% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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。
2	コスモチプリア	▲土田	実56.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／441日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟31R 1着/14頭勝利 05/10 1新潟31R 1着/14頭勝利 05/10 1新潟31R 1着/14頭勝利 05/10 1新潟31R 1着/14頭勝利 05/10 1新潟31R 1着/14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戦の調子勝率 100% (絶好調) ○ 当競馬場適性 60走で勝率 20% (相性良) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 441日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
3	スコラーリ	伴	実3.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場48走で勝率25%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 05/18 1新潟65R 1着/11頭勝利 05/18 1新潟65R 1着/11頭勝利 05/18 1新潟65R 1着/11頭勝利 05/18 1新潟65R 1着/11頭勝利 05/18 1新潟65R 1着/11頭勝利
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 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 25% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 433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 16.8% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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。
4	サングラデーション	上野	実4.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／406日ぶりの実戦）
前5走 06/14 1函館19R 6着/11頭+0.6秒 06/14 1函館19R 6着/11頭+0.6秒 06/14 1函館19R 6着/11頭+0.6秒 06/14 1函館19R 6着/11頭+0.6秒 06/14 1函館19R 6着/11頭+0.6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 6.0着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 406日休養明け × 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 15.4% (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。
5	サルサロッサ	▲水沼	実30.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／427日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟71R 2着/14頭+0.3秒 05/24 1新潟71R 2着/14頭+0.3秒 05/24 1新潟71R 2着/14頭+0.3秒 05/24 1新潟71R 2着/14頭+0.3秒 05/24 1新潟71R 2着/14頭+0.3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 2.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 60走で勝率 20% (相性良) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 427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 2.9% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。
6	パープルアドミラル	金子	実23.2	△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／441日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟34R 4着/11頭+1.8秒 05/10 1新潟34R 4着/11頭+1.8秒 05/10 1新潟34R 4着/11頭+1.8秒 05/10 1新潟34R 4着/11頭+1.8秒 05/10 1新潟34R 4着/11頭+1.8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 × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 441日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。
7	ダノンロッキー	五十嵐	実2.4	◎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33%と好調／70日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉95R 2着/12頭+0.1秒 12/21 5中山64R 1着/14頭勝利 10/26 4東京94R 2着/14頭+0.5秒 08/02 2新潟31R 6着/14頭+3.1秒 05/10 1新潟310R 12着/15頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 25.0% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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。
8	モンツァフレイバー	草野	実9.0	△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）
前5走 03/08 2中山44R 3着/14頭+0.5秒 01/31 1小倉35R 6着/10頭+3.7秒 11/22 3福島54R 9着/14頭+6.3秒 08/10 1札幌66R 9着/14頭+1.7秒 06/29 2福島22R 6着/16頭+0.4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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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	ローンウルフ	大江圭	実49.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.0着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 11/22 3福島55R 12着/14頭+3.7秒 11/09 3福島24R 1着/10頭勝利 08/17 2新潟81R 6着/13頭+1.3秒 07/20 2福島81R 4着/14頭+0.7秒 05/18 1新潟64R 9着/13頭+3.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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	アメリカンピース	小坂	実47.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場60走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 05/10 1新潟31R 3着/14頭+0.8秒 05/10 1新潟31R 3着/14頭+0.8秒 05/10 1新潟31R 3着/14頭+0.8秒 05/10 1新潟31R 3着/14頭+0.8秒 05/10 1新潟31R 3着/14頭+0.8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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 60走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 441日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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

ダノンロッキー

騎手五十嵐

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

-40%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3スコラーリ

3.7倍

EV -37%

▲4サングラデーション

4.5倍

EV -30%

出走馬全10頭

◎7

ダノンロッキー

五十嵐

2.4倍

-40%

›

○3

スコラーリ

伴

3.7倍

-37%

›

▲4

サングラデーション

上野

4.5倍

-30%

›

△1

ウォーターリーダー

高田

9.0倍

+17%

›

△8

モンツァフレイバー

草野

9.0倍

+9%

›

△6

パープルアドミラル

金子

23.2倍

+44%

›

▽5

サルサロッサ

▲水沼

30.2倍

-11%

›

▽10

アメリカンピース

小坂

47.5倍

+38%

›

▽9

ローンウルフ

大江圭

49.1倍

+43%

›

▽2

コスモチプリア

▲土田

56.9倍

+47%

›

💡 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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