新潟 7R 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

7R 新潟競馬場　発走 15:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ベルダイナフェロー	武藤	実20.3	B▽ A▽勝率6% EV+27% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.7着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉911R 13着/13頭+3.6秒 01/31 1東京19R 11着/16頭+1.3秒 10/26 4東京99R 1着/13頭勝利 10/05 4東京212R 4着/16頭+0.5秒 07/26 3中京16R 9着/16頭+1.6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 10.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 4.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.3% / 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。
2	アラレタバシル	丸山	実7.8	B△ A△勝率8% EV-38% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（98日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京610R 4着/15頭+0.6秒 03/01 1阪神410R 5着/14頭+0.2秒 01/17 1中山610R 5着/16頭+1.1秒 12/13 5中京310R 1着/16頭勝利 11/23 5東京58R 3着/16頭+0.4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 5.3着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.6% (オッズ暗示: 12.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.9% / 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。
3	エイブラムス	今村	実24.2	B▽ A▽勝率5% EV+26% 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／76日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京610R 7着/15頭+1.1秒 02/12 船橋11R 1着/13頭勝利 12/13 5中京310R 9着/16頭+0.7秒 10/25 4新潟310R 6着/15頭+1.7秒 09/07 2札幌69R 10着/14頭+1.5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) × 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 2.5% (オッズ暗示: 4.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.2% / 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。
4	サンセットブライト	木幡巧	実61.6	B▽ A▽勝率5% EV+203% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／69日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山310R 9着/14頭+1.8秒 02/07 1小倉511R 11着/16頭+0.5秒 12/21 5中山610R 6着/15頭+1.0秒 12/07 5中山210R 5着/16頭+0.8秒 09/21 4中山712R 1着/16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戦の調子平均 10.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.9% / 期待値 +203% ※ 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	アデランテ	吉田豊	実15.9	B▽ A▽勝率7% EV+16% 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／62日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京58R 1着/16頭勝利 10/12 4東京47R 1着/16頭勝利 08/10 2新潟610R 15着/15頭+7.2秒 05/11 2東京76R 2着/16頭+0.2秒 04/20 2東京16R 4着/16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戦の調子勝率 67% (絶好調) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 6.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.3% / 期待値 +17% ※ 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	ペンナヴェローチェ	戸崎圭	実3.5	B◎ A×勝率11% EV-62% 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（63日ぶりの実戦）
前5走 02/15 2京都610R 4着/10頭+1.2秒 01/24 1京都810R 2着/15頭+0.0秒 01/12 1京都510R 5着/16頭+0.6秒 12/20 5中京511R 3着/11頭+0.2秒 11/30 4京都810R 2着/16頭+0.0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 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.6% (オッズ暗示: 28.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 10.8% / 期待値 -62% ※ 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	ゲンパチムサシ	小崎	実138.3	B× A▽勝率4% EV+424% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率100%と適性高／直近3走平均8.0着と低調／427日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2京都1110R 8着/16頭+1.3秒 05/31 2京都1110R 8着/16頭+1.3秒 05/31 2京都1110R 8着/16頭+1.3秒 05/31 2京都1110R 8着/16頭+1.3秒 05/31 2京都1110R 8着/16頭+1.3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 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 100% (得意) △ ローテーション 427日休養明け × 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: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 3.8% / 期待値 +425% ※ 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	ラフエイジアン	原	実26.5	B▽ A▽勝率5% EV+43% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（489日ぶりの実戦）
前5走 03/30 2中京610R 5着/16頭+0.6秒 03/30 2中京610R 5着/16頭+0.6秒 03/30 2中京610R 5着/16頭+0.6秒 03/30 2中京610R 5着/16頭+0.6秒 03/30 2中京610R 5着/16頭+0.6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 5.0着 △ ローテーション 489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 2.9% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.4% / 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。
9	ブルータス	荻野極	実6.5	B○ A▲勝率9% EV-40% 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／238日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中山110R 1着/12頭勝利 10/25 4新潟310R 3着/15頭+1.0秒 09/15 4中山511R 9着/12頭+0.9秒 07/20 2福島812R 1着/15頭勝利 06/28 2福島112R 3着/15頭+1.3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 238日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.2% (オッズ暗示: 15.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.2% / 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。
10	フームスムート	丸田	実86.0	B▽ A▽勝率5% EV+295% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場72走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調／441日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2京都710R 10着/16頭+2.0秒 05/17 2京都710R 10着/16頭+2.0秒 05/17 2京都710R 10着/16頭+2.0秒 05/17 2京都710R 10着/16頭+2.0秒 05/17 2京都710R 10着/16頭+2.0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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 72走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 441日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (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 13位 / 勝率 4.6% / 期待値 +295% ※ 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	レイバックスピン	菊沢	実4.4	B▲ A○勝率10% EV-58% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率67%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 03/22 2中山812R 2着/16頭+0.1秒 02/28 1阪神38R 3着/15頭+0.7秒 01/18 1中山78R 2着/16頭+0.9秒 12/06 5中山110R 4着/12頭+0.2秒 09/15 4阪神57R 1着/13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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 90日休養明け × 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 11.9% (オッズ暗示: 22.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.5% / 期待値 -58% ※ 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	クロニクル推奨	田辺	実15.3	B△ A△勝率7% EV+13% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 04/26 2京都110R 8着/12頭+1.5秒 04/26 2京都110R 8着/12頭+1.5秒 04/26 2京都110R 8着/12頭+1.5秒 04/26 2京都110R 8着/12頭+1.5秒 04/26 2京都110R 8着/12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戦の調子平均 8.0着 (不振) △ ローテーション 462日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 6.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.4% / 期待値 +13% ※ 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	カフェニクス	江田照	実67.0	B▽ A▽勝率5% EV+232% 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／91日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京510R 10着/16頭+1.5秒 11/02 4東京1110R 8着/12頭+1.1秒 10/12 4東京410R 8着/16頭+1.5秒 05/18 2東京812R 5着/16頭+0.4秒 02/16 1東京612R 1着/15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戦の調子平均 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 91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 1.1% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.0% / 期待値 +232% ※ 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	ショウサンジョージ	国分優	実6.5	B△ A△勝率9% EV-42% 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／77日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1京都98R 1着/10頭勝利 01/04 1京都19R 8着/13頭+1.4秒 12/13 5中京310R 6着/16頭+0.5秒 10/25 4新潟35R 1着/14頭勝利 08/31 4中京47R 3着/13頭+0.6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 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.9% (オッズ暗示: 15.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.9% / 期待値 -42% ※ 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	オレデイイノカ	松岡	実135.9	B× A▽勝率4% EV+415% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／426日ぶりの実戦）
前5走 06/01 2東京129R 7着/16頭+0.7秒 06/01 2東京129R 7着/16頭+0.7秒 06/01 2東京129R 7着/16頭+0.7秒 06/01 2東京129R 7着/16頭+0.7秒 06/01 2東京129R 7着/16頭+0.7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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 426日休養明け × 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%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 3.8% / 期待値 +416% ※ 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 ×

ペンナヴェローチェ

騎手戸崎圭

単勝オッズ

3.5倍

AI期待値

-24%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲9ブルータス

6.5倍

EV -7%

▲A:○11レイバックスピン

4.4倍

EV -47%

出走馬全15頭

◎A:×6

ペンナヴェローチェ

戸崎圭

3.5倍

-24%

›

○A:▲9

ブルータス

荻野極

6.5倍

-7%

›

▲A:○11

レイバックスピン

菊沢

4.4倍

-47%

›

△A:△14

ショウサンジョージ

国分優

6.5倍

-22%

›

△A:△2

アラレタバシル

丸山

7.8倍

-9%

›

△A:△12

クロニクル

田辺

15.3倍

+26%

›

▽A:▽5

アデランテ

吉田豊

15.9倍

+11%

›

▽A:▽1

ベルダイナフェロー

武藤

20.3倍

-17%

›

▽A:▽8

ラフエイジアン

原

26.5倍

-23%

›

▽A:▽3

エイブラムス

今村

24.2倍

-38%

›

▽A:▽4

サンセットブライト

木幡巧

61.6倍

+13%

›

▽A:▽13

カフェニクス

江田照

67.0倍

-25%

›

▽A:▽10

フームスムート

丸田

86.0倍

-33%

›

×A:▽15

オレデイイノカ

松岡

135.9倍

-77%

›

×A:▽7

ゲンパチムサシ

小崎

138.3倍

-77%

›

💡 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)

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 12 クロニクル実15.3倍期待値 +26% 推奨 12.1〜30.0倍 ¥100 ❌不的中3着

※ 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

7R 新潟競馬場　発走 15:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ベルダイナフェロー	武藤	実20.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.7着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉911R 13着/13頭+3.6秒 01/31 1東京19R 11着/16頭+1.3秒 10/26 4東京99R 1着/13頭勝利 10/05 4東京212R 4着/16頭+0.5秒 07/26 3中京16R 9着/16頭+1.6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 10.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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	アラレタバシル	丸山	実7.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（98日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京610R 4着/15頭+0.6秒 03/01 1阪神410R 5着/14頭+0.2秒 01/17 1中山610R 5着/16頭+1.1秒 12/13 5中京310R 1着/16頭勝利 11/23 5東京58R 3着/16頭+0.4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 5.3着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 98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 7.9% (オッズ暗示: 12.8%) ※ 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	エイブラムス	今村	実24.2	▽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／76日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京610R 7着/15頭+1.1秒 02/12 船橋11R 1着/13頭勝利 12/13 5中京310R 9着/16頭+0.7秒 10/25 4新潟310R 6着/15頭+1.7秒 09/07 2札幌69R 10着/14頭+1.5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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。
4	サンセットブライト	木幡巧	実61.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／69日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山310R 9着/14頭+1.8秒 02/07 1小倉511R 11着/16頭+0.5秒 12/21 5中山610R 6着/15頭+1.0秒 12/07 5中山210R 5着/16頭+0.8秒 09/21 4中山712R 1着/16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戦の調子平均 10.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +203% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
5	アデランテ	吉田豊	実15.9	▽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67%と好調／62日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京58R 1着/16頭勝利 10/12 4東京47R 1着/16頭勝利 08/10 2新潟610R 15着/15頭+7.2秒 05/11 2東京76R 2着/16頭+0.2秒 04/20 2東京16R 4着/16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戦の調子勝率 67% (絶好調) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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	ペンナヴェローチェ	戸崎圭	実3.5	×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（63日ぶりの実戦）
前5走 02/15 2京都610R 4着/10頭+1.2秒 01/24 1京都810R 2着/15頭+0.0秒 01/12 1京都510R 5着/16頭+0.6秒 12/20 5中京511R 3着/11頭+0.2秒 11/30 4京都810R 2着/16頭+0.0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 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.8% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。
7	ゲンパチムサシ	小崎	実138.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率100%と適性高／直近3走平均8.0着と低調／427日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2京都1110R 8着/16頭+1.3秒 05/31 2京都1110R 8着/16頭+1.3秒 05/31 2京都1110R 8着/16頭+1.3秒 05/31 2京都1110R 8着/16頭+1.3秒 05/31 2京都1110R 8着/16頭+1.3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 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 100% (得意) △ ローテーション 427日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +424% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.8% (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。
8	ラフエイジアン	原	実26.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（489日ぶりの実戦）
前5走 03/30 2中京610R 5着/16頭+0.6秒 03/30 2中京610R 5着/16頭+0.6秒 03/30 2中京610R 5着/16頭+0.6秒 03/30 2中京610R 5着/16頭+0.6秒 03/30 2中京610R 5着/16頭+0.6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 5.0着 △ ローテーション 489日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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	ブルータス	荻野極	実6.5	▲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／238日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中山110R 1着/12頭勝利 10/25 4新潟310R 3着/15頭+1.0秒 09/15 4中山511R 9着/12頭+0.9秒 07/20 2福島812R 1着/15頭勝利 06/28 2福島112R 3着/15頭+1.3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 238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 9.2% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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。
10	フームスムート	丸田	実86.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場72走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調／441日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2京都710R 10着/16頭+2.0秒 05/17 2京都710R 10着/16頭+2.0秒 05/17 2京都710R 10着/16頭+2.0秒 05/17 2京都710R 10着/16頭+2.0秒 05/17 2京都710R 10着/16頭+2.0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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 72走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 441日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +295% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (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。
11	レイバックスピン	菊沢	実4.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率67%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 03/22 2中山812R 2着/16頭+0.1秒 02/28 1阪神38R 3着/15頭+0.7秒 01/18 1中山78R 2着/16頭+0.9秒 12/06 5中山110R 4着/12頭+0.2秒 09/15 4阪神57R 1着/13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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 90日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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。
12	クロニクル推奨	田辺	実15.3	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 04/26 2京都110R 8着/12頭+1.5秒 04/26 2京都110R 8着/12頭+1.5秒 04/26 2京都110R 8着/12頭+1.5秒 04/26 2京都110R 8着/12頭+1.5秒 04/26 2京都110R 8着/12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戦の調子平均 8.0着 (不振) △ ローテーション 462日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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。
13	カフェニクス	江田照	実67.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京510R 10着/16頭+1.5秒 11/02 4東京1110R 8着/12頭+1.1秒 10/12 4東京410R 8着/16頭+1.5秒 05/18 2東京812R 5着/16頭+0.4秒 02/16 1東京612R 1着/15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戦の調子平均 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 91日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +232% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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	ショウサンジョージ	国分優	実6.5	△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／77日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1京都98R 1着/10頭勝利 01/04 1京都19R 8着/13頭+1.4秒 12/13 5中京310R 6着/16頭+0.5秒 10/25 4新潟35R 1着/14頭勝利 08/31 4中京47R 3着/13頭+0.6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 10着 (大敗) × 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 8.9% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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。
15	オレデイイノカ	松岡	実135.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／426日ぶりの実戦）
前5走 06/01 2東京129R 7着/16頭+0.7秒 06/01 2東京129R 7着/16頭+0.7秒 06/01 2東京129R 7着/16頭+0.7秒 06/01 2東京129R 7着/16頭+0.7秒 06/01 2東京129R 7着/16頭+0.7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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 426日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +415% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.8% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ペンナヴェローチェ

騎手戸崎圭

単勝オッズ

3.5倍

AI期待値

-62%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11レイバックスピン

4.4倍

EV -58%

▲9ブルータス

6.5倍

EV -40%

出走馬全15頭

×6

ペンナヴェローチェ

戸崎圭

3.5倍

-62%

›

○11

レイバックスピン

菊沢

4.4倍

-58%

›

▲9

ブルータス

荻野極

6.5倍

-40%

›

△14

ショウサンジョージ

国分優

6.5倍

-42%

›

△2

アラレタバシル

丸山

7.8倍

-38%

›

△12

クロニクル

田辺

15.3倍

+13%

›

▽5

アデランテ

吉田豊

15.9倍

+16%

›

▽1

ベルダイナフェロー

武藤

20.3倍

+27%

›

▽8

ラフエイジアン

原

26.5倍

+43%

›

▽3

エイブラムス

今村

24.2倍

+26%

›

▽13

カフェニクス

江田照

67.0倍

+232%

›

▽4

サンセットブライト

木幡巧

61.6倍

+203%

›

▽10

フームスムート

丸田

86.0倍

+295%

›

▽15

オレデイイノカ

松岡

135.9倍

+415%

›

▽7

ゲンパチムサシ

小崎

138.3倍

+424%

›

💡 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)

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 12 クロニクル実15.3倍期待値 +13% 推奨 13.5〜30.0倍 ¥100 ❌不的中3着

※ 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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