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 16:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コンアフェット	斎藤	実7.4	B△ A△勝率12% EV-10% 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3.0着と安定／前走2着／84日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1阪神38R 5着/15頭+0.7秒 12/07 5中京29R 2着/16頭+0.3秒 09/21 4中山712R 6着/16頭+0.6秒 08/09 2新潟59R 1着/14頭勝利 06/07 3東京18R 6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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.9% (オッズ暗示: 13.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 12.1% / 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。
2	ステアハート	コレット	実4.5	B▲ A◎勝率16% EV-27% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／84日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉310R 8着/16頭+0.5秒 01/10 1京都39R 2着/8頭+0.8秒 10/26 3京都97R 1着/12頭勝利 10/13 3京都57R 3着/15頭+0.4秒 08/17 3中京810R 7着/16頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.9% (オッズ暗示: 22.2%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 16.2% / 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。
3	ヴァンアグレアブル	丸山	実13.4	B△ A△勝率6% EV-21% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／98日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1阪神98R 3着/12頭+0.2秒 02/28 1阪神38R 7着/15頭+0.9秒 12/21 5阪神68R 4着/15頭+0.7秒 11/22 4京都57R 1着/16頭勝利 10/13 3京都54R 2着/13頭+0.2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 4.0着 ○ 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) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 7.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.9% / 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。
4	ベルイストワール	杉原	実54.1	B× A▽勝率1% EV-29% 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33%と適性高）
前5走 03/22 1中京410R 8着/16頭+0.9秒 01/18 1中山78R 11着/16頭+2.3秒 12/28 5中山88R 9着/13頭+3.1秒 05/17 1新潟57R 1着/10頭勝利 05/03 1新潟17R 3着/11頭+0.5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 7.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) × 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 0.8% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.3% / 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。
5	カーラデマドレ	戸崎圭	実6.7	B△ A△勝率12% EV-18% 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3着／64日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山812R 14着/16頭+3.3秒 11/23 5東京56R 1着/16頭勝利 10/11 4東京38R 3着/16頭+0.2秒 08/02 2新潟36R 7着/14頭+0.9秒 03/29 3中山16R 8着/8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) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.9% (オッズ暗示: 14.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.1% / 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。
6	パースウェイド	田辺	実10.3	B× A▽勝率6% EV-41% 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／98日ぶりの実戦）
前5走 03/01 2中山26R 1着/15頭勝利 01/24 1中山88R 4着/11頭+0.8秒 07/19 2福島76R 6着/14頭+1.6秒 05/18 2東京86R 9着/16頭+1.8秒 09/07 4中山13R 1着/12頭勝利
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) △ ローテーション 98日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 9.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.7% / 期待値 -41% ※ 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	ケイツーリーブル	菊沢	実5.8	B◎ A○勝率16% EV-6% 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／前走勝利の勢い）
前5走 02/18 大井11R 4着/16頭+1.4秒 01/31 1東京17R 9着/16頭+1.6秒 12/20 5中山52R 1着/16頭勝利 11/24 5東京64R 4着/14頭+1.7秒 11/08 5東京15R 10着/13頭+1.9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 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 19.5% (オッズ暗示: 17.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.2% / 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。
8	アンドリーナ	田口	実55.5	B× A▽勝率1% EV-48% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5中京29R 6着/16頭+1.3秒 09/21 4中山712R 12着/16頭+1.5秒 08/09 3中京59R 1着/9頭勝利 07/27 3中京29R 2着/9頭+0.3秒 05/25 2東京106R 4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戦の調子平均 8.7着 (不振) △ ローテーション 98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 0.8% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.9% / 期待値 -49% ※ 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	レーヴドレフォン	今村	実57.8	B× A×勝率1% EV-68% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／64日ぶりの実戦）
前5走 02/14 2京都58R 7着/13頭+1.4秒 01/31 1小倉310R 12着/16頭+0.9秒 12/06 5中京13R 1着/15頭勝利 11/22 4京都57R 7着/16頭+1.6秒 11/16 3福島43R 6着/15頭+1.0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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.5% / 期待値 -69% ※ 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	ヴァズレーヌ	小崎	実22.7	B▽ A▽勝率3% EV-38% 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 03/22 1中京47R 9着/15頭+1.0秒 01/31 1東京12R 16着/16頭+2.5秒 10/18 4新潟14R 6着/14頭+0.9秒 06/22 3東京67R 7着/16頭+1.0秒 05/24 1新潟78R 4着/15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) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 4.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.7% / 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。
11	パイシャオピン	横山典	実6.1	B○ A▲勝率14% EV-11% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（64日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山812R 4着/16頭+0.8秒 02/28 2中山112R 3着/16頭+0.4秒 01/10 1中山38R 2着/13頭+0.5秒 12/13 5中山38R 2着/15頭+0.0秒 10/11 4東京38R 1着/16頭勝利
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 3.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.5% (オッズ暗示: 16.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.5% / 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。
12	ルトゥール	松若	実83.3	B▽ A×勝率1% EV-54% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走平均8.0着と低調／64日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京512R 12着/16頭+0.9秒 01/24 1京都812R 5着/11頭+0.5秒 01/10 1京都39R 7着/8頭+1.6秒 11/24 3福島610R 11着/16頭+0.3秒 08/30 3新潟310R 8着/13頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.2%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.5% / 期待値 -55% ※ 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	スルーザナイト	石川	実20.0	B▽ A▽勝率5% EV-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／105日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京410R 13着/16頭+1.7秒 12/20 5中京53R 1着/16頭勝利 12/06 5中京13R 3着/15頭+0.2秒 10/26 3京都97R 7着/12頭+1.1秒 05/31 2京都111R 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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 105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 4.4% (オッズ暗示: 5.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.8% / 期待値 -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。
14	エターナルプロミス	大野	実39.0	B× A×勝率1% EV-63% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調／64日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神812R 12着/13頭+1.4秒 12/07 5中京29R 14着/16頭+2.3秒 09/21 4中山712R 16着/16頭+5.4秒 07/27 3中京29R 1着/9頭勝利 04/05 2阪神31R 1着/16頭勝利
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 10.7着 (不振) × 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 0.8% (オッズ暗示: 2.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.9% / 期待値 -64% ※ 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	モモンウールー	西塚	実16.7	B▽ A▽勝率6% EV-4% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 03/14 1中京111R 3着/14頭+0.4秒 01/25 1京都97R 7着/10頭+1.0秒 12/27 5阪神712R 4着/9頭+0.6秒 12/07 5阪神29R 10着/13頭+1.6秒 11/22 4京都512R 10着/15頭+1.6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 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 6.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.7% / 期待値 -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の本命

AI評価1位Aモデル ○

ケイツーリーブル

騎手菊沢

単勝オッズ

5.8倍

AI期待値

+12%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲11パイシャオピン

6.1倍

EV -17%

▲A:◎2ステアハート

4.5倍

EV -41%

出走馬全15頭

◎A:○7

ケイツーリーブル

菊沢

5.8倍

+12%

›

○A:▲11

パイシャオピン

横山典

6.1倍

-17%

›

▲A:◎2

ステアハート

コレット

4.5倍

-41%

›

△A:△1

コンアフェット

斎藤

7.4倍

-4%

›

△A:△5

カーラデマドレ

戸崎圭

6.7倍

-13%

›

△A:△3

ヴァンアグレアブル

丸山

13.4倍

+2%

›

▽A:▽15

モモンウールー

西塚

16.7倍

-22%

›

×A:▽6

パースウェイド

田辺

10.3倍

-54%

›

▽A:▽13

スルーザナイト

石川

20.0倍

-11%

›

▽A:▽10

ヴァズレーヌ

小崎

22.7倍

-28%

›

×A:×14

エターナルプロミス

大野

39.0倍

-67%

›

×A:▽4

ベルイストワール

杉原

54.1倍

-54%

›

×A:▽8

アンドリーナ

田口

55.5倍

-53%

›

×A:×9

レーヴドレフォン

今村

57.8倍

-51%

›

▽A:×12

ルトゥール

松若

83.3倍

-35%

›

💡 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 16:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コンアフェット	斎藤	実7.4	△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3.0着と安定／前走2着／84日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1阪神38R 5着/15頭+0.7秒 12/07 5中京29R 2着/16頭+0.3秒 09/21 4中山712R 6着/16頭+0.6秒 08/09 2新潟59R 1着/14頭勝利 06/07 3東京18R 6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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.1% (オッズ暗示: 13.5%) ※ 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。
2	ステアハート	コレット	実4.5	◎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3着／84日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉310R 8着/16頭+0.5秒 01/10 1京都39R 2着/8頭+0.8秒 10/26 3京都97R 1着/12頭勝利 10/13 3京都57R 3着/15頭+0.4秒 08/17 3中京810R 7着/16頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.2% (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。
3	ヴァンアグレアブル	丸山	実13.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／98日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1阪神98R 3着/12頭+0.2秒 02/28 1阪神38R 7着/15頭+0.9秒 12/21 5阪神68R 4着/15頭+0.7秒 11/22 4京都57R 1着/16頭勝利 10/13 3京都54R 2着/13頭+0.2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 4.0着 ○ 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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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。
4	ベルイストワール	杉原	実54.1	▽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33%と適性高）
前5走 03/22 1中京410R 8着/16頭+0.9秒 01/18 1中山78R 11着/16頭+2.3秒 12/28 5中山88R 9着/13頭+3.1秒 05/17 1新潟57R 1着/10頭勝利 05/03 1新潟17R 3着/11頭+0.5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 7.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (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。
5	カーラデマドレ	戸崎圭	実6.7	△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3着／64日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山812R 14着/16頭+3.3秒 11/23 5東京56R 1着/16頭勝利 10/11 4東京38R 3着/16頭+0.2秒 08/02 2新潟36R 7着/14頭+0.9秒 03/29 3中山16R 8着/8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) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.1% (オッズ暗示: 14.9%) ※ 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	パースウェイド	田辺	実10.3	▽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／98日ぶりの実戦）
前5走 03/01 2中山26R 1着/15頭勝利 01/24 1中山88R 4着/11頭+0.8秒 07/19 2福島76R 6着/14頭+1.6秒 05/18 2東京86R 9着/16頭+1.8秒 09/07 4中山13R 1着/12頭勝利
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) △ ローテーション 98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 5.7% (オッズ暗示: 9.7%) ※ 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	ケイツーリーブル	菊沢	実5.8	○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）
前5走 02/18 大井11R 4着/16頭+1.4秒 01/31 1東京17R 9着/16頭+1.6秒 12/20 5中山52R 1着/16頭勝利 11/24 5東京64R 4着/14頭+1.7秒 11/08 5東京15R 10着/13頭+1.9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 1着 (勢い継続) △ 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%) ※ 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	アンドリーナ	田口	実55.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5中京29R 6着/16頭+1.3秒 09/21 4中山712R 12着/16頭+1.5秒 08/09 3中京59R 1着/9頭勝利 07/27 3中京29R 2着/9頭+0.3秒 05/25 2東京106R 4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戦の調子平均 8.7着 (不振) △ ローテーション 98日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (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。
9	レーヴドレフォン	今村	実57.8	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／64日ぶりの実戦）
前5走 02/14 2京都58R 7着/13頭+1.4秒 01/31 1小倉310R 12着/16頭+0.9秒 12/06 5中京13R 1着/15頭勝利 11/22 4京都57R 7着/16頭+1.6秒 11/16 3福島43R 6着/15頭+1.0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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 0.5% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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	ヴァズレーヌ	小崎	実22.7	▽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 03/22 1中京47R 9着/15頭+1.0秒 01/31 1東京12R 16着/16頭+2.5秒 10/18 4新潟14R 6着/14頭+0.9秒 06/22 3東京67R 7着/16頭+1.0秒 05/24 1新潟78R 4着/15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) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) × 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 2.7% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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。
11	パイシャオピン	横山典	実6.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（64日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山812R 4着/16頭+0.8秒 02/28 2中山112R 3着/16頭+0.4秒 01/10 1中山38R 2着/13頭+0.5秒 12/13 5中山38R 2着/15頭+0.0秒 10/11 4東京38R 1着/16頭勝利
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 3.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.5% (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。
12	ルトゥール	松若	実83.3	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走平均8.0着と低調／64日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京512R 12着/16頭+0.9秒 01/24 1京都812R 5着/11頭+0.5秒 01/10 1京都39R 7着/8頭+1.6秒 11/24 3福島610R 11着/16頭+0.3秒 08/30 3新潟310R 8着/13頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。
13	スルーザナイト	石川	実20.0	▽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／105日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京410R 13着/16頭+1.7秒 12/20 5中京53R 1着/16頭勝利 12/06 5中京13R 3着/15頭+0.2秒 10/26 3京都97R 7着/12頭+1.1秒 05/31 2京都111R 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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.8% (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。
14	エターナルプロミス	大野	実39.0	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調／64日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神812R 12着/13頭+1.4秒 12/07 5中京29R 14着/16頭+2.3秒 09/21 4中山712R 16着/16頭+5.4秒 07/27 3中京29R 1着/9頭勝利 04/05 2阪神31R 1着/16頭勝利
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 10.7着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (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。
15	モモンウールー	西塚	実16.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 03/14 1中京111R 3着/14頭+0.4秒 01/25 1京都97R 7着/10頭+1.0秒 12/27 5阪神712R 4着/9頭+0.6秒 12/07 5阪神29R 10着/13頭+1.6秒 11/22 4京都512R 10着/15頭+1.6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 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.7% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ステアハート

騎手コレット

単勝オッズ

4.5倍

AI期待値

-27%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7ケイツーリーブル

5.8倍

EV -6%

▲11パイシャオピン

6.1倍

EV -11%

出走馬全15頭

◎2

ステアハート

コレット

4.5倍

-27%

›

○7

ケイツーリーブル

菊沢

5.8倍

-6%

›

▲11

パイシャオピン

横山典

6.1倍

-11%

›

△5

カーラデマドレ

戸崎圭

6.7倍

-18%

›

△1

コンアフェット

斎藤

7.4倍

-10%

›

△3

ヴァンアグレアブル

丸山

13.4倍

-21%

›

▽6

パースウェイド

田辺

10.3倍

-41%

›

▽15

モモンウールー

西塚

16.7倍

-4%

›

▽13

スルーザナイト

石川

20.0倍

-4%

›

▽10

ヴァズレーヌ

小崎

22.7倍

-38%

›

▽4

ベルイストワール

杉原

54.1倍

-29%

›

×14

エターナルプロミス

大野

39.0倍

-63%

›

▽8

アンドリーナ

田口

55.5倍

-48%

›

×9

レーヴドレフォン

今村

57.8倍

-68%

›

×12

ルトゥール

松若

83.3倍

-54%

›

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