新潟 6R 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

6R 新潟競馬場　発走 15:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タイセイプランセス	石橋脩	実5.3	B▲ A○勝率11% EV-41% 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／182日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1東京112R 12着/12頭+3.3秒 10/11 4東京37R 7着/10頭+1.7秒 09/14 4阪神411R 9着/17頭+0.6秒 05/25 2東京1011R 11着/18頭+1.2秒 04/27 2東京211R 3着/18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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 182日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 18.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 11.0% / 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。
2	ホウオウトランプ	荻野極	実7.5	B△ A△勝率9% EV-29% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（76日ぶりの実戦）
前5走 02/15 2京都69R 3着/11頭+0.7秒 01/25 1京都912R 1着/9頭勝利 11/18 園田10R 1着/11頭勝利 11/03 園田2R 1着/6頭勝利 10/22 園田9R 1着/10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 6.7着 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 13.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.4% / 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	セイロンジェムズ	戸崎圭	実5.2	B○ A▲勝率11% EV-42% 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／62日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1東京112R 4着/12頭+0.2秒 07/26 2新潟111R 10着/14頭+1.6秒 05/24 2東京97R 9着/13頭+0.8秒 04/12 3中山57R 9着/16頭+1.0秒 12/22 5中山87R 14着/16頭+5.2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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 19.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.0% / 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。
4	クラッシファイド	石川	実12.4	B▽ A▽勝率8% EV+5% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（69日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京78R 3着/12頭+0.1秒 11/08 5東京18R 3着/8頭+0.5秒 10/18 4東京68R 2着/7頭+0.2秒 08/23 3新潟17R 1着/11頭勝利 06/07 3東京19R 9着/12頭+3.3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 5.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 8.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.5% / 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。
5	コスモスプモーニ	木幡巧	実144.5	B× A▽勝率5% EV+554% 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／412日ぶりの実戦）
前5走 06/15 3東京49R 10着/10頭+1.9秒 06/15 3東京49R 10着/10頭+1.9秒 06/15 3東京49R 10着/10頭+1.9秒 06/15 3東京49R 10着/10頭+1.9秒 06/15 3東京49R 10着/10頭+1.9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 10.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 60走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 412日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.5% / 期待値 +555% ※ 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	エリカアンディーヴ	津村	実8.8	B△ A△勝率9% 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／前走勝利の勢い／97日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神107R 8着/10頭+1.3秒 11/02 3京都117R 2着/16頭+0.1秒 09/28 4阪神98R 5着/18頭+0.7秒 06/21 3東京58R 15着/16頭+2.2秒 02/09 1京都411R 6着/10頭+1.4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) ◎ 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 11.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.9% / 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。
7	ツルマウカタチ	嶋田	実35.0	B▽ A▽勝率7% EV+142% 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／63日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山68R 4着/10頭+0.6秒 02/15 1東京68R 4着/14頭+0.3秒 11/29 5東京712R 4着/9頭+0.7秒 11/02 4東京119R 6着/10頭+0.6秒 09/21 4中山79R 4着/9頭+0.4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 7.7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) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.9% / 期待値 +143% ※ 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	キーウェーブ	城戸	実121.5	B× A▽勝率5% EV+451% 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／69日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山79R 14着/15頭+1.0秒 02/07 1小倉510R 6着/16頭+1.0秒 11/23 4京都69R 9着/13頭+0.9秒 08/23 4中京110R 12着/13頭+1.0秒 07/20 2小倉87R 1着/10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戦の調子平均 9.0着 (不振) × 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 0.3% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.5% / 期待値 +451% ※ 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	リカントロポ推奨	三浦	実18.0	B▽ A▽勝率8% EV+45% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（前走3着で力を示す／98日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 03/22 1阪神109R 4着/8頭+0.2秒 03/07 1阪神58R 3着/10頭+0.3秒 02/15 2京都69R 6着/11頭+1.1秒 11/09 4京都29R 5着/8頭+1.0秒 10/25 3京都88R 2着/12頭+0.3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 3.3着 ○ 前走実績前走 3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) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 5.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 8.1% / 期待値 +46% ※ 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	コンフォルツァ	丸山	実2.8	B🌟◎ A×勝率13% EV-63% 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（当競馬場3走で勝率33%と適性高／前走3着／76日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5阪神28R 6着/8頭+0.9秒 11/16 5東京48R 3着/13頭+0.1秒 10/25 4新潟36R 1着/15頭勝利 08/02 1札幌37R 7着/10頭+1.6秒 03/22 1阪神711R 7着/9頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.7着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 31.0% (オッズ暗示: 35.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 12.9% / 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。
11	スピンザブラッド	田辺	実41.6	B▽ A▽勝率6% EV+133% 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／62日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉48R 6着/13頭+0.8秒 11/08 3福島16R 2着/16頭+0.3秒 08/02 1札幌37R 9着/10頭+1.7秒 06/22 1函館47R 2着/13頭+0.0秒 05/17 1新潟59R 6着/9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 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 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 1.6% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.6% / 期待値 +133% ※ 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	ミーントゥビー推奨	松岡	実14.1	B△ A△勝率9% EV+21% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+37%の妙味（前走3着で力を示す／77日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 03/21 2中山79R 4着/15頭+0.1秒 01/24 1中山89R 7着/9頭+0.5秒 11/24 3福島610R 13着/16頭+0.7秒 10/26 4東京910R 3着/11頭+0.2秒 10/12 4東京49R 8着/16頭+0.6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 3.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 7.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.6% / 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。

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 ×

コンフォルツァ

騎手丸山

単勝オッズ

2.8倍

AI期待値

-13%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲3セイロンジェムズ

5.2倍

EV -47%

▲A:○1タイセイプランセス

5.3倍

EV -46%

出走馬全12頭

◎A:×10

コンフォルツァ

丸山

2.8倍

-13%

›

○A:▲3

セイロンジェムズ

戸崎圭

5.2倍

-47%

›

▲A:○1

タイセイプランセス

石橋脩

5.3倍

-46%

›

△A:△2

ホウオウトランプ

荻野極

7.5倍

-24%

›

△A:△6

エリカアンディーヴ

津村

8.8倍

-14%

›

△A:△12

ミーントゥビー

松岡

14.1倍

+37%

›

▽A:▽4

クラッシファイド

石川

12.4倍

-13%

›

▽A:▽9

リカントロポ

三浦

18.0倍

+25%

›

▽A:▽7

ツルマウカタチ

嶋田

35.0倍

+19%

›

▽A:▽11

スピンザブラッド

田辺

41.6倍

-35%

›

×A:▽5

コスモスプモーニ

木幡巧

144.5倍

-52%

›

×A:▽8

キーウェーブ

城戸

121.5倍

-68%

›

💡 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 (AI 期待値プラス判定)

A. 現行モデル (binary)

単勝 9 リカントロポ実18.0倍期待値 +25% 推奨 14.4〜30.0倍 ¥100 ❌不的中3着
単勝 12 ミーントゥビー実14.1倍期待値 +38% 推奨 10.2〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 12 ミーントゥビー実14.1倍期待値 +38% 推奨 10.2〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
2モデルの説明はこちら

6R 新潟競馬場　発走 15:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タイセイプランセス	石橋脩	実5.3	○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／182日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1東京112R 12着/12頭+3.3秒 10/11 4東京37R 7着/10頭+1.7秒 09/14 4阪神411R 9着/17頭+0.6秒 05/25 2東京1011R 11着/18頭+1.2秒 04/27 2東京211R 3着/18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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 182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 11.0% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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。
2	ホウオウトランプ	荻野極	実7.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（76日ぶりの実戦）
前5走 02/15 2京都69R 3着/11頭+0.7秒 01/25 1京都912R 1着/9頭勝利 11/18 園田10R 1着/11頭勝利 11/03 園田2R 1着/6頭勝利 10/22 園田9R 1着/10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 6.7着 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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	セイロンジェムズ	戸崎圭	実5.2	▲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／62日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1東京112R 4着/12頭+0.2秒 07/26 2新潟111R 10着/14頭+1.6秒 05/24 2東京97R 9着/13頭+0.8秒 04/12 3中山57R 9着/16頭+1.0秒 12/22 5中山87R 14着/16頭+5.2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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.0% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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	クラッシファイド	石川	実12.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（69日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京78R 3着/12頭+0.1秒 11/08 5東京18R 3着/8頭+0.5秒 10/18 4東京68R 2着/7頭+0.2秒 08/23 3新潟17R 1着/11頭勝利 06/07 3東京19R 9着/12頭+3.3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 5.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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。
5	コスモスプモーニ	木幡巧	実144.5	▽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／412日ぶりの実戦）
前5走 06/15 3東京49R 10着/10頭+1.9秒 06/15 3東京49R 10着/10頭+1.9秒 06/15 3東京49R 10着/10頭+1.9秒 06/15 3東京49R 10着/10頭+1.9秒 06/15 3東京49R 10着/10頭+1.9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 10.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 60走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 412日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +554% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (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。
6	エリカアンディーヴ	津村	実8.8	△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／97日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神107R 8着/10頭+1.3秒 11/02 3京都117R 2着/16頭+0.1秒 09/28 4阪神98R 5着/18頭+0.7秒 06/21 3東京58R 15着/16頭+2.2秒 02/09 1京都411R 6着/10頭+1.4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) ◎ 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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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。
7	ツルマウカタチ	嶋田	実35.0	▽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／63日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山68R 4着/10頭+0.6秒 02/15 1東京68R 4着/14頭+0.3秒 11/29 5東京712R 4着/9頭+0.7秒 11/02 4東京119R 6着/10頭+0.6秒 09/21 4中山79R 4着/9頭+0.4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 7.7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) +142% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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	キーウェーブ	城戸	実121.5	▽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／69日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山79R 14着/15頭+1.0秒 02/07 1小倉510R 6着/16頭+1.0秒 11/23 4京都69R 9着/13頭+0.9秒 08/23 4中京110R 12着/13頭+1.0秒 07/20 2小倉87R 1着/10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戦の調子平均 9.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +451% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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	リカントロポ推奨	三浦	実18.0	▽詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+45%の妙味（前走3着で力を示す／98日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 03/22 1阪神109R 4着/8頭+0.2秒 03/07 1阪神58R 3着/10頭+0.3秒 02/15 2京都69R 6着/11頭+1.1秒 11/09 4京都29R 5着/8頭+1.0秒 10/25 3京都88R 2着/12頭+0.3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 3.3着 ○ 前走実績前走 3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) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。
10	コンフォルツァ	丸山	実2.8	×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（当競馬場3走で勝率33%と適性高／前走3着／76日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5阪神28R 6着/8頭+0.9秒 11/16 5東京48R 3着/13頭+0.1秒 10/25 4新潟36R 1着/15頭勝利 08/02 1札幌37R 7着/10頭+1.6秒 03/22 1阪神711R 7着/9頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.7着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 12.9% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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	スピンザブラッド	田辺	実41.6	▽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／62日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉48R 6着/13頭+0.8秒 11/08 3福島16R 2着/16頭+0.3秒 08/02 1札幌37R 9着/10頭+1.7秒 06/22 1函館47R 2着/13頭+0.0秒 05/17 1新潟59R 6着/9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 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +133% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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	ミーントゥビー推奨	松岡	実14.1	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（前走3着で力を示す／77日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 03/21 2中山79R 4着/15頭+0.1秒 01/24 1中山89R 7着/9頭+0.5秒 11/24 3福島610R 13着/16頭+0.7秒 10/26 4東京910R 3着/11頭+0.2秒 10/12 4東京49R 8着/16頭+0.6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 3.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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

コンフォルツァ

騎手丸山

単勝オッズ

2.8倍

AI期待値

-63%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1タイセイプランセス

5.3倍

EV -41%

▲3セイロンジェムズ

5.2倍

EV -42%

出走馬全12頭

×10

コンフォルツァ

丸山

2.8倍

-63%

›

○1

タイセイプランセス

石橋脩

5.3倍

-41%

›

▲3

セイロンジェムズ

戸崎圭

5.2倍

-42%

›

△2

ホウオウトランプ

荻野極

7.5倍

-29%

›

△6

エリカアンディーヴ

津村

8.8倍

-21%

›

△12

ミーントゥビー

松岡

14.1倍

+21%

›

▽4

クラッシファイド

石川

12.4倍

+5%

›

▽9

リカントロポ

三浦

18.0倍

+45%

›

▽7

ツルマウカタチ

嶋田

35.0倍

+142%

›

▽11

スピンザブラッド

田辺

41.6倍

+133%

›

▽8

キーウェーブ

城戸

121.5倍

+451%

›

▽5

コスモスプモーニ

木幡巧

144.5倍

+554%

›

💡 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 (AI 期待値プラス判定)

A. 現行モデル (binary)

単勝 9 リカントロポ実18.0倍期待値 +46% 推奨 12.3〜30.0倍 ¥100 ❌不的中3着
単勝 12 ミーントゥビー実14.1倍期待値 +21% 推奨 11.6〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 12 ミーントゥビー実14.1倍期待値 +21% 推奨 11.6〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
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