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 16:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サフランルージュ	木幡巧	実77.7	B▽ A▽勝率6% EV+333% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率50%と好調／91日ぶりの実戦）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ▽ 前走実績前走 10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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.6% / 期待値 +333% ※ 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	ベルウッドクレド	大野	実38.2	B▽ A▽勝率6% EV+140% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率50%と好調／90日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1東京35R 1着/16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 50% (絶好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 90日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.3% / 期待値 +141% ※ 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	クモヒトツナイ	小林脩	実93.5	B▽ A▽勝率5% EV+391% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（76日ぶりの実戦）
前5走 11/29 5東京77R 9着/16頭+1.6秒 11/15 3福島39R 9着/16頭+1.3秒 09/06 2札幌59R 9着/15頭+1.1秒 08/16 1札幌712R 4着/12頭+0.4秒 06/22 1函館47R 6着/13頭+1.2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 7.7着 (不振) × 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 0.7% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.3% / 期待値 +392% ※ 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	エマージェンス	岩田康	実78.1	B▽ A▽勝率5% EV+318% 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／72日ぶりの実戦）
前5走 01/15 園田9R 5着/8頭+1.4秒 12/25 園田9R 7着/12頭+1.8秒 12/04 園田12R 2着/12頭+0.1秒 11/13 園田12R 3着/11頭+0.8秒 10/24 園田8R 1着/10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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 0.7% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.4% / 期待値 +318% ※ 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	デリシュー	丸田	実131.8	B× A▽勝率5% EV+529% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（97日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1小倉59R 4着/13頭+0.7秒 01/25 1小倉212R 5着/14頭+0.3秒 11/24 3福島69R 12着/16頭+1.2秒 10/19 4新潟29R 13着/15頭+2.0秒 08/31 2札幌47R 5着/13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 5.3着 △ ローテーション 97日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (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 12位 / 勝率 4.8% / 期待値 +530% ※ 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	ディアアズール	丸山	実22.2	B△ A▽勝率7% EV+56% 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／69日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中山56R 6着/16頭+1.1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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 4.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.0% / 期待値 +56% ※ 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	ウィロークリーク	戸崎圭	実4.3	B○ A○勝率13% EV-45% 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／90日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山35R 1着/18頭勝利 01/24 1中山85R 5着/18頭+0.5秒 01/05 1中山26R 2着/18頭+0.2秒 11/01 4東京103R 2着/11頭+0.3秒 09/21 4中山75R 4着/10頭+0.7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) △ ローテーション 90日休養明け × 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 15.2% (オッズ暗示: 23.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.6% / 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。
8	ムーンストラック	菊沢	実31.8	B▽ A△勝率7% EV+132% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.3着と低調／69日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5阪神77R 8着/15頭+0.7秒 11/29 5東京77R 5着/16頭+0.6秒 11/08 3福島19R 4着/16頭+0.1秒 09/14 4中山47R 6着/18頭+1.1秒 08/31 3新潟44R 4着/18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戦の調子平均 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 3.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.3% / 期待値 +132% ※ 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	モウエエデショー推奨	野中	実14.4	B▲ A▲勝率11% EV+54% 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（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 03/08 2中山411R 5着/10頭+0.3秒 02/15 1小倉85R 1着/16頭勝利 01/04 1中山15R 9着/16頭+0.7秒 12/21 5中山67R 5着/16頭+1.0秒 09/14 4中山44R 10着/11頭+5.7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) △ ローテーション 119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 10.1% (オッズ暗示: 6.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.7% / 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。
10	スイートオレンジ推奨	荻野極	実14.5	B△ A△勝率9% EV+23% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（当競馬場4走で勝率25%と適性高）
前5走 03/14 1中京19R 6着/10頭+1.0秒 11/08 3福島19R 2着/16頭+0.0秒 10/18 4新潟19R 3着/15頭+0.1秒 08/16 2新潟712R 1着/17頭勝利 08/02 2新潟312R 3着/12頭+0.4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 6.0着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 6.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.5% / 期待値 +23% ※ 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	リアライズルミナス	津村	実1.4	B🌟◎ A×勝率15% EV-79% 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／69日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1阪神35R 1着/14頭勝利 01/10 1京都35R 4着/18頭+0.4秒 12/20 5阪神53R 2着/18頭+0.1秒 07/20 2小倉85R 5着/13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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 53.1% (オッズ暗示: 71.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 14.7% / 期待値 -79% ※ 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	ティラーノ	三浦	実23.6	B△ A△勝率7% EV+66% 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／84日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山75R 6着/13頭+1.1秒 01/31 1東京13R 14着/15頭+2.3秒 01/10 1中山32R 5着/16頭+1.1秒 11/24 5東京63R 14着/16頭+2.3秒 11/15 5東京34R 3着/13頭+0.4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 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 4.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.1% / 期待値 +67% ※ 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	マイネルボス	柴田大	実184.3	B▽ A▽勝率5% EV+779% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／154日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1小倉119R 5着/16頭+1.3秒 02/15 1小倉86R 7着/16頭+0.4秒 02/01 1小倉49R 5着/11頭+1.4秒 01/24 1小倉17R 12着/15頭+1.1秒 08/31 3新潟44R 9着/18頭+1.7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 5.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 154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 0.3% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.8% / 期待値 +780% ※ 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 ×

リアライズルミナス

騎手津村

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-25%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○7ウィロークリーク

4.3倍

EV -34%

▲A:▲9モウエエデショー

14.4倍

EV +45%

出走馬全13頭

◎A:×11

リアライズルミナス

津村

1.4倍

-25%

›

○A:○7

ウィロークリーク

戸崎圭

4.3倍

-34%

›

▲A:▲9

モウエエデショー

野中

14.4倍

+45%

›

△A:△10

スイートオレンジ

荻野極

14.5倍

-9%

›

△A:▽6

ディアアズール

丸山

22.2倍

-23%

›

△A:△12

ティラーノ

三浦

23.6倍

-18%

›

▽A:△8

ムーンストラック

菊沢

31.8倍

+9%

›

▽A:▽2

ベルウッドクレド

大野

38.2倍

-17%

›

▽A:▽1

サフランルージュ

木幡巧

77.7倍

-27%

›

▽A:▽4

エマージェンス

岩田康

78.1倍

-48%

›

▽A:▽3

クモヒトツナイ

小林脩

93.5倍

-38%

›

×A:▽5

デリシュー

丸田

131.8倍

-56%

›

▽A:▽13

マイネルボス

柴田大

184.3倍

-38%

›

💡 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 モウエエデショー実14.4倍期待値 +45% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 ❌不的中
単勝 10 スイートオレンジ確定11.0倍期待値 -10% 推奨 16.1〜30.0倍 ¥100 🎯的中1着確定 11.0倍1,100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 9 モウエエデショー実14.4倍期待値 +45% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 ❌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

8R 新潟競馬場　発走 16:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サフランルージュ	木幡巧	実77.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率50%と好調／91日ぶりの実戦）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ▽ 前走実績前走 10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) +333% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (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。
2	ベルウッドクレド	大野	実38.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率50%と好調／90日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1東京35R 1着/16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 50% (絶好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 90日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +140% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (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。
3	クモヒトツナイ	小林脩	実93.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（76日ぶりの実戦）
前5走 11/29 5東京77R 9着/16頭+1.6秒 11/15 3福島39R 9着/16頭+1.3秒 09/06 2札幌59R 9着/15頭+1.1秒 08/16 1札幌712R 4着/12頭+0.4秒 06/22 1函館47R 6着/13頭+1.2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 7.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +391% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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	エマージェンス	岩田康	実78.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／72日ぶりの実戦）
前5走 01/15 園田9R 5着/8頭+1.4秒 12/25 園田9R 7着/12頭+1.8秒 12/04 園田12R 2着/12頭+0.1秒 11/13 園田12R 3着/11頭+0.8秒 10/24 園田8R 1着/10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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +318% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.4% (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。
5	デリシュー	丸田	実131.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（97日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1小倉59R 4着/13頭+0.7秒 01/25 1小倉212R 5着/14頭+0.3秒 11/24 3福島69R 12着/16頭+1.2秒 10/19 4新潟29R 13着/15頭+2.0秒 08/31 2札幌47R 5着/13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 5.3着 △ ローテーション 97日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +529% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (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。
6	ディアアズール	丸山	実22.2	▽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／前走勝利の勢い／69日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中山56R 6着/16頭+1.1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) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +56% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。
7	ウィロークリーク	戸崎圭	実4.3	○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／90日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山35R 1着/18頭勝利 01/24 1中山85R 5着/18頭+0.5秒 01/05 1中山26R 2着/18頭+0.2秒 11/01 4東京103R 2着/11頭+0.3秒 09/21 4中山75R 4着/10頭+0.7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) △ ローテーション 90日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.6% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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。
8	ムーンストラック	菊沢	実31.8	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.3着と低調／69日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5阪神77R 8着/15頭+0.7秒 11/29 5東京77R 5着/16頭+0.6秒 11/08 3福島19R 4着/16頭+0.1秒 09/14 4中山47R 6着/18頭+1.1秒 08/31 3新潟44R 4着/18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戦の調子平均 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +132% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.3% (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。
9	モウエエデショー推奨	野中	実14.4	▲詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+54%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 03/08 2中山411R 5着/10頭+0.3秒 02/15 1小倉85R 1着/16頭勝利 01/04 1中山15R 9着/16頭+0.7秒 12/21 5中山67R 5着/16頭+1.0秒 09/14 4中山44R 10着/11頭+5.7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) △ ローテーション 119日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +54% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.7% (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。
10	スイートオレンジ推奨	荻野極	実14.5	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（当競馬場4走で勝率25%と適性高）
前5走 03/14 1中京19R 6着/10頭+1.0秒 11/08 3福島19R 2着/16頭+0.0秒 10/18 4新潟19R 3着/15頭+0.1秒 08/16 2新潟712R 1着/17頭勝利 08/02 2新潟312R 3着/12頭+0.4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 6.0着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.5% (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。
11	リアライズルミナス	津村	実1.4	×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／69日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1阪神35R 1着/14頭勝利 01/10 1京都35R 4着/18頭+0.4秒 12/20 5阪神53R 2着/18頭+0.1秒 07/20 2小倉85R 5着/13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) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.7% (オッズ暗示: 71.4%) ※ 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	ティラーノ	三浦	実23.6	△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／84日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山75R 6着/13頭+1.1秒 01/31 1東京13R 14着/15頭+2.3秒 01/10 1中山32R 5着/16頭+1.1秒 11/24 5東京63R 14着/16頭+2.3秒 11/15 5東京34R 3着/13頭+0.4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 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +66% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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	マイネルボス	柴田大	実184.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／154日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1小倉119R 5着/16頭+1.3秒 02/15 1小倉86R 7着/16頭+0.4秒 02/01 1小倉49R 5着/11頭+1.4秒 01/24 1小倉17R 12着/15頭+1.1秒 08/31 3新潟44R 9着/18頭+1.7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 5.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 154日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +779% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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の本命

AI評価1位

リアライズルミナス

騎手津村

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-79%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7ウィロークリーク

4.3倍

EV -45%

▲9モウエエデショー

14.4倍

EV +54%

出走馬全13頭

×11

リアライズルミナス

津村

1.4倍

-79%

›

○7

ウィロークリーク

戸崎圭

4.3倍

-45%

›

▲9

モウエエデショー

野中

14.4倍

+54%

›

△10

スイートオレンジ

荻野極

14.5倍

+23%

›

△8

ムーンストラック

菊沢

31.8倍

+132%

›

△12

ティラーノ

三浦

23.6倍

+66%

›

▽6

ディアアズール

丸山

22.2倍

+56%

›

▽2

ベルウッドクレド

大野

38.2倍

+140%

›

▽1

サフランルージュ

木幡巧

77.7倍

+333%

›

▽4

エマージェンス

岩田康

78.1倍

+318%

›

▽3

クモヒトツナイ

小林脩

93.5倍

+391%

›

▽5

デリシュー

丸田

131.8倍

+529%

›

▽13

マイネルボス

柴田大

184.3倍

+779%

›

💡 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 モウエエデショー実14.4倍期待値 +55% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 ❌不的中
単勝 10 スイートオレンジ確定11.0倍期待値 +23% 推奨 11.7〜30.0倍 ¥100 🎯的中1着確定 11.0倍1,100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 9 モウエエデショー実14.4倍期待値 +55% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 ❌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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