新潟 12R 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

12R 新潟競馬場　発走 18:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミスバレンシア	◇今村	実15.0	B△ A△勝率7% EV+6% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／125日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神105R 6着/11頭+0.6秒 02/28 1阪神310R 8着/9頭+1.0秒 02/14 1東京57R 10着/16頭+0.6秒 10/30 門別11R 11着/11頭+4.1秒 09/20 4中山69R 8着/13頭+1.0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 8.0着 (不振) △ ローテーション 125日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +69% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.3% (オッズ暗示: 6.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.1% / 期待値 +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。
2	リラ	戸崎圭	実3.0	B◎ A◎勝率24% EV-28% 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）
前5走 01/10 1中山37R 6着/16頭+0.9秒 10/26 4東京93R 2着/11頭+0.4秒 10/19 4東京72R 4着/8頭+0.9秒 09/27 4中山85R 2着/16頭+0.1秒 ―
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 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 20.0% (オッズ暗示: 33.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 23.7% / 期待値 -29% ※ 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	クリールスル	菊沢	実16.7	B▽ A▽勝率5% EV-16% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／322日ぶりの実戦）
前5走 09/06 2札幌57R 3着/14頭+0.1秒 08/17 1札幌87R 3着/14頭+0.1秒 06/14 3東京38R 3着/18頭+0.1秒 05/24 1新潟77R 1着/16頭勝利 03/16 2中山65R 10着/16頭+3.2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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 322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 4.5% (オッズ暗示: 6.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.0% / 期待値 -16% ※ 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	ルージュダリア	荻野極	実6.1	B▲ A▲勝率15% EV-10% 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／133日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山511R 10着/16頭+1.2秒 01/31 1東京110R 7着/15頭+0.6秒 08/24 3新潟26R 1着/13頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 133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 13.2% (オッズ暗示: 16.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.7% / 期待値 -11% ※ 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	リアライズリバティ	石川	実14.5	B▽ A▽勝率5% EV-27% 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／69日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山511R 9着/16頭+1.1秒 01/31 1東京16R 1着/16頭勝利 11/09 5東京21R 2着/16頭+0.1秒 09/21 4中山73R 4着/10頭+0.6秒 07/19 2福島75R 7着/16頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 4.5% (オッズ暗示: 6.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.0% / 期待値 -27% ※ 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	ショウナンマリーナ	石橋脩	実150.6	B× A×勝率0% EV-77% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1東京26R 11着/15頭+2.5秒 01/11 1中山48R 13着/16頭+3.2秒 10/05 4東京27R 15着/18頭+1.2秒 09/07 2札幌68R 15着/16頭+2.0秒 05/03 2東京35R 5着/9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戦の調子平均 9.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.2% / 期待値 -78% ※ 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	ロジャリーマイン	大野	実25.9	B△ A▽勝率3% EV-15% 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／112日ぶりの実戦）
前5走 04/27 2東京211R 17着/18頭+1.3秒 12/22 5中山84R 1着/18頭勝利 10/27 4東京85R 2着/15頭+0.0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) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 3.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 3.3% / 期待値 -15% ※ 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	ウインロゼライト	木幡巧	実80.0	B× A×勝率0% EV-83% 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／前走勝利の勢い／234日ぶりの実戦）
前5走 12/03 笠松1R 1着/8頭勝利 11/06 笠松11R 9着/10頭+1.9秒 10/23 笠松1R 1着/8頭勝利 10/08 笠松4R 2着/9頭+0.3秒 09/25 笠松6R 5着/9頭+1.0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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 234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 0.4% (オッズ暗示: 1.2%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 17位 / 勝率 0.2% / 期待値 -83% ※ 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	カフェラバー	△石神道	実19.4	B▽ A▽勝率3% EV-36% 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5走 03/21 1中京311R 12着/17頭+1.0秒 11/24 5東京67R 1着/14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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 3.2% (オッズ暗示: 5.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.3% / 期待値 -37% ※ 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	リラベガ	丸山	実38.1	B× A×勝率1% EV-75% 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／前走勝利の勢い／97日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1小倉72R 7着/18頭+1.0秒 02/01 1小倉42R 3着/18頭+0.8秒 11/24 3福島66R 9着/16頭+0.6秒 11/08 3福島15R 4着/16頭+0.2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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 97日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 2.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.7% / 期待値 -75% ※ 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	ガラク	田辺	実13.9	B▽ A△勝率6% EV-15% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（104日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山612R 5着/16頭+1.2秒 12/21 5中京63R 7着/16頭+1.0秒 11/23 5東京56R 5着/16頭+0.5秒 10/05 4東京28R 2着/14頭+0.3秒 09/06 4中山19R 3着/11頭+0.0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 5.7着 △ ローテーション 104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 4.5% (オッズ暗示: 7.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.1% / 期待値 -15% ※ 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	ワディアルリヤハ	武藤	実10.4	B△ A△勝率7% EV-28% 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）
前5走 03/15 1中京24R 2着/18頭+0.2秒 12/14 5中山42R 4着/16頭+0.3秒 11/24 5東京62R 2着/18頭+0.4秒 10/13 4東京53R 3着/12頭+0.3秒 08/24 3新潟26R 7着/13頭+1.5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 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 9.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.9% / 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。
13	ジョワイユノエル	小崎	実32.0	B▽ A▽勝率3% EV+4% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（70日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京57R 4着/15頭+0.4秒 01/18 1京都712R 5着/8頭+0.3秒 12/21 5中京66R 5着/16頭+0.3秒 09/06 4阪神17R 6着/13頭+0.8秒 08/02 3中京311R 11着/13頭+1.1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 6.0着 × 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 2.1% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 3.3% / 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。
14	テンハートビート	杉原	実77.1	B▽ A×勝率0% EV-83% 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／前走勝利の勢い）
前5走 03/21 2中山71R 4着/16頭+0.5秒 03/07 2中山31R 3着/16頭+1.0秒 12/06 5中山13R 11着/15頭+0.9秒 11/24 5東京66R 8着/13頭+1.3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) -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%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.2% / 期待値 -84% ※ 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	タイセイフレッサ	斎藤	実5.1	B○ A○勝率20% EV0% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 03/07 1阪神511R 12着/18頭+0.9秒 12/13 5中京39R 7着/11頭+0.6秒 10/30 門別11R 3着/11頭+0.7秒 08/24 3新潟211R 5着/10頭+0.9秒 08/10 2新潟61R 1着/18頭勝利
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 6.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 20.0% (オッズ暗示: 19.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.5% / 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	ブルバンビーナ	▲石田	実174.4	B× A×勝率0% EV-76% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉98R 7着/16頭+0.7秒 02/14 1小倉712R 5着/15頭+0.4秒 12/21 5中京66R 15着/16頭+1.8秒 10/25 4新潟312R 9着/17頭+1.0秒 08/23 3新潟17R 7着/11頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (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 15位 / 勝率 0.2% / 期待値 -77% ※ 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	メイリー	吉田豊	実49.4	B▽ A▽勝率1% EV-44% 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／63日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京57R 2着/15頭+0.2秒 12/21 5中京66R 9着/16頭+0.6秒 10/13 4東京59R 12着/18頭+0.6秒 09/14 4中山412R 3着/16頭+0.6秒 05/31 2東京113R 1着/18頭勝利
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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 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 1.2% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.1% / 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。

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 ◎

リラ

騎手戸崎圭

単勝オッズ

3.0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

○A:○15タイセイフレッサ

5.1倍

EV +1%

▲A:▲4ルージュダリア

6.1倍

EV -19%

出走馬全17頭

◎A:◎2

リラ

戸崎圭

3.0倍

-40%

›

○A:○15

タイセイフレッサ

斎藤

5.1倍

+1%

›

▲A:▲4

ルージュダリア

荻野極

6.1倍

-19%

›

△A:△1

ミスバレンシア

◇今村

15.0倍

+69%

›

△A:△12

ワディアルリヤハ

武藤

10.4倍

-18%

›

△A:▽7

ロジャリーマイン

大野

25.9倍

+22%

›

▽A:△11

ガラク

田辺

13.9倍

-37%

›

▽A:▽5

リアライズリバティ

石川

14.5倍

-34%

›

▽A:▽3

クリールスル

菊沢

16.7倍

-24%

›

▽A:▽9

カフェラバー

△石神道

19.4倍

-37%

›

▽A:▽13

ジョワイユノエル

小崎

32.0倍

-34%

›

×A:×10

リラベガ

丸山

38.1倍

-52%

›

▽A:▽17

メイリー

吉田豊

49.4倍

-39%

›

▽A:×14

テンハートビート

杉原

77.1倍

-39%

›

×A:×8

ウインロゼライト

木幡巧

80.0倍

-65%

›

×A:×6

ショウナンマリーナ

石橋脩

150.6倍

-72%

›

×A:×16

ブルバンビーナ

▲石田

174.4倍

-67%

›

💡 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）

12R 新潟競馬場　発走 18:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミスバレンシア	◇今村	実15.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／125日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神105R 6着/11頭+0.6秒 02/28 1阪神310R 8着/9頭+1.0秒 02/14 1東京57R 10着/16頭+0.6秒 10/30 門別11R 11着/11頭+4.1秒 09/20 4中山69R 8着/13頭+1.0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 8.0着 (不振) △ ローテーション 125日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 6.7%) ※ 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。
2	リラ	戸崎圭	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33%と好調）
前5走 01/10 1中山37R 6着/16頭+0.9秒 10/26 4東京93R 2着/11頭+0.4秒 10/19 4東京72R 4着/8頭+0.9秒 09/27 4中山85R 2着/16頭+0.1秒 ―
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 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 23.7% (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。
3	クリールスル	菊沢	実16.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／322日ぶりの実戦）
前5走 09/06 2札幌57R 3着/14頭+0.1秒 08/17 1札幌87R 3着/14頭+0.1秒 06/14 3東京38R 3着/18頭+0.1秒 05/24 1新潟77R 1着/16頭勝利 03/16 2中山65R 10着/16頭+3.2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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 322日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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	ルージュダリア	荻野極	実6.1	▲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／133日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山511R 10着/16頭+1.2秒 01/31 1東京110R 7着/15頭+0.6秒 08/24 3新潟26R 1着/13頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.7% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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	リアライズリバティ	石川	実14.5	▽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／69日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山511R 9着/16頭+1.1秒 01/31 1東京16R 1着/16頭勝利 11/09 5東京21R 2着/16頭+0.1秒 09/21 4中山73R 4着/10頭+0.6秒 07/19 2福島75R 7着/16頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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。
6	ショウナンマリーナ	石橋脩	実150.6	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1東京26R 11着/15頭+2.5秒 01/11 1中山48R 13着/16頭+3.2秒 10/05 4東京27R 15着/18頭+1.2秒 09/07 2札幌68R 15着/16頭+2.0秒 05/03 2東京35R 5着/9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戦の調子平均 9.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
7	ロジャリーマイン	大野	実25.9	▽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／112日ぶりの実戦）
前5走 04/27 2東京211R 17着/18頭+1.3秒 12/22 5中山84R 1着/18頭勝利 10/27 4東京85R 2着/15頭+0.0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) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 112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 3.3% (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。
8	ウインロゼライト	木幡巧	実80.0	×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／前走勝利の勢い／234日ぶりの実戦）
前5走 12/03 笠松1R 1着/8頭勝利 11/06 笠松11R 9着/10頭+1.9秒 10/23 笠松1R 1着/8頭勝利 10/08 笠松4R 2着/9頭+0.3秒 09/25 笠松6R 5着/9頭+1.0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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 234日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (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。
9	カフェラバー	△石神道	実19.4	▽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5走 03/21 1中京311R 12着/17頭+1.0秒 11/24 5東京67R 1着/14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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 3.3% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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。
10	リラベガ	丸山	実38.1	×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／前走勝利の勢い／97日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1小倉72R 7着/18頭+1.0秒 02/01 1小倉42R 3着/18頭+0.8秒 11/24 3福島66R 9着/16頭+0.6秒 11/08 3福島15R 4着/16頭+0.2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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 97日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
11	ガラク	田辺	実13.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（104日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山612R 5着/16頭+1.2秒 12/21 5中京63R 7着/16頭+1.0秒 11/23 5東京56R 5着/16頭+0.5秒 10/05 4東京28R 2着/14頭+0.3秒 09/06 4中山19R 3着/11頭+0.0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 5.7着 △ ローテーション 104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 6.1% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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。
12	ワディアルリヤハ	武藤	実10.4	△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）
前5走 03/15 1中京24R 2着/18頭+0.2秒 12/14 5中山42R 4着/16頭+0.3秒 11/24 5東京62R 2着/18頭+0.4秒 10/13 4東京53R 3着/12頭+0.3秒 08/24 3新潟26R 7着/13頭+1.5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 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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 9.6%) ※ 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。
13	ジョワイユノエル	小崎	実32.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（70日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京57R 4着/15頭+0.4秒 01/18 1京都712R 5着/8頭+0.3秒 12/21 5中京66R 5着/16頭+0.3秒 09/06 4阪神17R 6着/13頭+0.8秒 08/02 3中京311R 11着/13頭+1.1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 6.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
14	テンハートビート	杉原	実77.1	×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／前走勝利の勢い）
前5走 03/21 2中山71R 4着/16頭+0.5秒 03/07 2中山31R 3着/16頭+1.0秒 12/06 5中山13R 11着/15頭+0.9秒 11/24 5東京66R 8着/13頭+1.3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) -84% (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。
15	タイセイフレッサ	斎藤	実5.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 03/07 1阪神511R 12着/18頭+0.9秒 12/13 5中京39R 7着/11頭+0.6秒 10/30 門別11R 3着/11頭+0.7秒 08/24 3新潟211R 5着/10頭+0.9秒 08/10 2新潟61R 1着/18頭勝利
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 6.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.5% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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。
16	ブルバンビーナ	▲石田	実174.4	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉98R 7着/16頭+0.7秒 02/14 1小倉712R 5着/15頭+0.4秒 12/21 5中京66R 15着/16頭+1.8秒 10/25 4新潟312R 9着/17頭+1.0秒 08/23 3新潟17R 7着/11頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (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。
17	メイリー	吉田豊	実49.4	▽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／63日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京57R 2着/15頭+0.2秒 12/21 5中京66R 9着/16頭+0.6秒 10/13 4東京59R 12着/18頭+0.6秒 09/14 4中山412R 3着/16頭+0.6秒 05/31 2東京113R 1着/18頭勝利
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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 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 1.1% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

リラ

騎手戸崎圭

単勝オッズ

3.0倍

AI期待値

-28%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○15タイセイフレッサ

5.1倍

EV 0%

▲4ルージュダリア

6.1倍

EV -10%

出走馬全17頭

◎2

リラ

戸崎圭

3.0倍

-28%

›

○15

タイセイフレッサ

斎藤

5.1倍

›

▲4

ルージュダリア

荻野極

6.1倍

-10%

›

△1

ミスバレンシア

◇今村

15.0倍

+6%

›

△12

ワディアルリヤハ

武藤

10.4倍

-28%

›

△11

ガラク

田辺

13.9倍

-15%

›

▽5

リアライズリバティ

石川

14.5倍

-27%

›

▽3

クリールスル

菊沢

16.7倍

-16%

›

▽9

カフェラバー

△石神道

19.4倍

-36%

›

▽7

ロジャリーマイン

大野

25.9倍

-15%

›

▽13

ジョワイユノエル

小崎

32.0倍

+4%

›

▽17

メイリー

吉田豊

49.4倍

-44%

›

×10

リラベガ

丸山

38.1倍

-75%

›

×6

ショウナンマリーナ

石橋脩

150.6倍

-77%

›

×16

ブルバンビーナ

▲石田

174.4倍

-76%

›

×14

テンハートビート

杉原

77.1倍

-83%

›

×8

ウインロゼライト

木幡巧

80.0倍

-83%

›

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