新潟 9R 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

9R 新潟競馬場　発走 16:55

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブリックンクリック	戸崎圭	実13.1	B△ A△勝率7% EV-13% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／83日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山46R 4着/16頭+0.9秒 12/13 5中山37R 10着/16頭+0.9秒 11/24 5東京65R 16着/16頭+3.8秒 10/04 4東京16R 10着/16頭+0.9秒 07/20 2福島812R 13着/15頭+3.7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 5.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 3.6% (オッズ暗示: 7.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.6% / 期待値 -14% ※ 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	グランルチャドール	石橋脩	実30.4	B▽ A▽勝率6% EV+78% 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／874日ぶりの実戦）
前5走 03/10 2中山62R 1着/16頭勝利 01/21 1小倉46R 10着/11頭+3.2秒 12/23 5中山75R 10着/16頭+0.6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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 874日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.9% / 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。
3	トモジャシーマ	津村	実8.2	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（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／118日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山58R 2着/16頭+0.1秒 01/17 1中山66R 4着/16頭+0.4秒 11/24 3福島67R 6着/16頭+0.9秒 10/25 4東京87R 6着/16頭+1.8秒 09/27 4中山88R 5着/16頭+0.9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 3.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 118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 10.2% (オッズ暗示: 12.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.6% / 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。
4	ホウオウルクソール	◇今村	実6.8	B▲ A▲勝率10% EV-31% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均10.0着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中京69R 11着/16頭+1.1秒 11/29 5東京79R 5着/12頭+0.9秒 10/25 4東京86R 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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.8% (オッズ暗示: 14.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.1% / 期待値 -31% ※ 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	デルマエアロール	▲佐藤	実100.5	B▽ A▽勝率5% EV+367% 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／直近3走平均12.0着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1中山18R 15着/16頭+1.2秒 12/13 5中京32R 4着/16頭+0.4秒 10/19 4新潟24R 8着/13頭+1.5秒 08/31 3新潟47R 1着/15頭勝利 06/21 3東京51R 10着/16頭+1.0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 12.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.7% / 期待値 +368% ※ 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	クラシオン	菊沢	実11.6	B△ A△勝率8% EV-8% 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50%と好調／前走勝利の勢い／230日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中京42R 1着/13頭勝利 11/23 5東京54R 5着/15頭+1.2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 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 230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 6.5% (オッズ暗示: 8.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.9% / 期待値 -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。
7	フィールマイプラン	荻野極	実4.2	B○ A○勝率11% EV-55% 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 03/21 2中山73R 6着/16頭+1.4秒 03/01 2中山23R 3着/16頭+1.0秒 01/12 1中山53R 12着/16頭+3.9秒 12/21 5中山65R 5着/16頭+1.2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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.8% (オッズ暗示: 23.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.5% / 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。
8	アカツキロットリー	木幡育	実337.4	B× A▽勝率4% EV+999% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均15.0着と低調／468日ぶりの実戦）
前5走 04/20 1福島48R 15着/15頭+4.4秒 04/20 1福島48R 15着/15頭+4.4秒 04/20 1福島48R 15着/15頭+4.4秒 04/20 1福島48R 15着/15頭+4.4秒 04/20 1福島48R 15着/15頭+4.4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 15.0着 (不振) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 468日休養明け × 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 0.1% (オッズ暗示: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 4.1% / 期待値 +1298% ※ 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	グッドヴァイブス	原	実91.8	B▽ A▽勝率5% EV+321% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調／104日ぶりの実戦）
前5走 02/08 1小倉63R 10着/13頭+1.3秒 12/06 5中山17R 15着/16頭+2.8秒 05/04 1新潟27R 9着/14頭+1.4秒 04/13 1福島28R 3着/16頭+0.5秒 02/16 1小倉83R 4着/14頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) △ 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 0.7% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.6% / 期待値 +322% ※ 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	エアサロメ	三浦	実2.4	B🌟◎ A×勝率12% EV-70% 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3着／77日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山83R 4着/14頭+1.1秒 01/04 1中山13R 1着/15頭勝利 ― ― ―
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 3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 37.6% (オッズ暗示: 41.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 12.3% / 期待値 -70% ※ 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	ノーブルミステリー	▲上里	実115.4	B× A▽勝率4% EV+382% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（426日ぶりの実戦）
前5走 06/01 2東京127R 6着/16頭+1.3秒 06/01 2東京127R 6着/16頭+1.3秒 06/01 2東京127R 6着/16頭+1.3秒 06/01 2東京127R 6着/16頭+1.3秒 06/01 2東京127R 6着/16頭+1.3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 6.0着 ○ 当競馬場適性 60走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 426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: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.2% / 期待値 +383% ※ 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	ガルディーノ	▲石田	実34.8	B▽ A▽勝率5% 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／125日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山22R 1着/16頭勝利 01/10 1中山33R 16着/16頭+4.4秒 12/14 5中山41R 10着/15頭+1.4秒 10/25 4新潟32R 12着/15頭+3.9秒 09/28 4中山94R 9着/16頭+2.2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) △ ローテーション 125日休養明け × 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 1.6% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.0% / 期待値 +76% ※ 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	キングクレオール	大野	実36.2	B▽ A▽勝率5% EV+93% 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／91日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山712R 12着/16頭+1.5秒 03/01 2中山28R 14着/16頭+1.6秒 04/28 2東京46R 6着/14頭+0.8秒 04/13 3中山73R 1着/15頭勝利 03/17 2中山82R 7着/16頭+1.9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 10.3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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.3% / 期待値 +93% ※ 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	アルマーレシチー	吉田豊	実36.6	B▽ A▽勝率5% EV+88% 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0%と苦戦傾向／70日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山46R 8着/16頭+1.7秒 12/28 5中山87R 6着/16頭+1.1秒 10/26 4新潟46R 8着/13頭+2.0秒 06/17 川崎10R 9着/11頭+3.1秒 04/20 1福島48R 13着/15頭+2.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.2% / 期待値 +89% ※ 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	ノースブルースカイ	松岡	実38.5	B▽ A▽勝率5% EV+91% 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／147日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山37R 14着/15頭+3.4秒 02/14 1東京54R 1着/15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戦の調子勝率 50% (絶好調) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 147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 1.6% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.0% / 期待値 +91% ※ 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 ×

エアサロメ

騎手三浦

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

-9%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○7フィールマイプラン

4.2倍

EV -33%

▲A:▲4ホウオウルクソール

6.8倍

EV +7%

出走馬全15頭

◎A:×10

エアサロメ

三浦

2.4倍

-9%

›

○A:○7

フィールマイプラン

荻野極

4.2倍

-33%

›

▲A:▲4

ホウオウルクソール

◇今村

6.8倍

+7%

›

△A:△3

トモジャシーマ

津村

8.2倍

-16%

›

△A:△6

クラシオン

菊沢

11.6倍

-24%

›

△A:△1

ブリックンクリック

戸崎圭

13.1倍

-53%

›

▽A:▽2

グランルチャドール

石橋脩

30.4倍

-31%

›

▽A:▽12

ガルディーノ

▲石田

34.8倍

-43%

›

▽A:▽13

キングクレオール

大野

36.2倍

-41%

›

▽A:▽14

アルマーレシチー

吉田豊

36.6倍

-40%

›

▽A:▽15

ノースブルースカイ

松岡

38.5倍

-37%

›

▽A:▽9

グッドヴァイブス

原

91.8倍

-37%

›

▽A:▽5

デルマエアロール

▲佐藤

100.5倍

-31%

›

×A:▽11

ノーブルミステリー

▲上里

115.4倍

-77%

›

×A:▽8

アカツキロットリー

木幡育

337.4倍

-50%

›

💡 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）

9R 新潟競馬場　発走 16:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブリックンクリック	戸崎圭	実13.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／83日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山46R 4着/16頭+0.9秒 12/13 5中山37R 10着/16頭+0.9秒 11/24 5東京65R 16着/16頭+3.8秒 10/04 4東京16R 10着/16頭+0.9秒 07/20 2福島812R 13着/15頭+3.7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 5.7着 ○ 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 6.6% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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	グランルチャドール	石橋脩	実30.4	▽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／874日ぶりの実戦）
前5走 03/10 2中山62R 1着/16頭勝利 01/21 1小倉46R 10着/11頭+3.2秒 12/23 5中山75R 10着/16頭+0.6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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 874日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +78% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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	トモジャシーマ	津村	実8.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／118日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山58R 2着/16頭+0.1秒 01/17 1中山66R 4着/16頭+0.4秒 11/24 3福島67R 6着/16頭+0.9秒 10/25 4東京87R 6着/16頭+1.8秒 09/27 4中山88R 5着/16頭+0.9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 3.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 12.2%) ※ 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	ホウオウルクソール	◇今村	実6.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均10.0着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中京69R 11着/16頭+1.1秒 11/29 5東京79R 5着/12頭+0.9秒 10/25 4東京86R 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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 98日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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。
5	デルマエアロール	▲佐藤	実100.5	▽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／直近3走平均12.0着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1中山18R 15着/16頭+1.2秒 12/13 5中京32R 4着/16頭+0.4秒 10/19 4新潟24R 8着/13頭+1.5秒 08/31 3新潟47R 1着/15頭勝利 06/21 3東京51R 10着/16頭+1.0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 12.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +367% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
6	クラシオン	菊沢	実11.6	△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50%と好調／前走勝利の勢い／230日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中京42R 1着/13頭勝利 11/23 5東京54R 5着/15頭+1.2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 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 230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 7.9% (オッズ暗示: 8.6%) ※ 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	フィールマイプラン	荻野極	実4.2	○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）
前5走 03/21 2中山73R 6着/16頭+1.4秒 03/01 2中山23R 3着/16頭+1.0秒 01/12 1中山53R 12着/16頭+3.9秒 12/21 5中山65R 5着/16頭+1.2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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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。
8	アカツキロットリー	木幡育	実337.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均15.0着と低調／468日ぶりの実戦）
前5走 04/20 1福島48R 15着/15頭+4.4秒 04/20 1福島48R 15着/15頭+4.4秒 04/20 1福島48R 15着/15頭+4.4秒 04/20 1福島48R 15着/15頭+4.4秒 04/20 1福島48R 15着/15頭+4.4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 15.0着 (不振) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 468日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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。
9	グッドヴァイブス	原	実91.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調／104日ぶりの実戦）
前5走 02/08 1小倉63R 10着/13頭+1.3秒 12/06 5中山17R 15着/16頭+2.8秒 05/04 1新潟27R 9着/14頭+1.4秒 04/13 1福島28R 3着/16頭+0.5秒 02/16 1小倉83R 4着/14頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) △ ローテーション 104日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +321% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (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。
10	エアサロメ	三浦	実2.4	×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／前走3着／77日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山83R 4着/14頭+1.1秒 01/04 1中山13R 1着/15頭勝利 ― ― ―
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 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.3% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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	ノーブルミステリー	▲上里	実115.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（426日ぶりの実戦）
前5走 06/01 2東京127R 6着/16頭+1.3秒 06/01 2東京127R 6着/16頭+1.3秒 06/01 2東京127R 6着/16頭+1.3秒 06/01 2東京127R 6着/16頭+1.3秒 06/01 2東京127R 6着/16頭+1.3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 6.0着 ○ 当競馬場適性 60走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 426日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +382% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
12	ガルディーノ	▲石田	実34.8	▽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／125日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山22R 1着/16頭勝利 01/10 1中山33R 16着/16頭+4.4秒 12/14 5中山41R 10着/15頭+1.4秒 10/25 4新潟32R 12着/15頭+3.9秒 09/28 4中山94R 9着/16頭+2.2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) △ ローテーション 125日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +75% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.0% (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。
13	キングクレオール	大野	実36.2	▽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／91日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山712R 12着/16頭+1.5秒 03/01 2中山28R 14着/16頭+1.6秒 04/28 2東京46R 6着/14頭+0.8秒 04/13 3中山73R 1着/15頭勝利 03/17 2中山82R 7着/16頭+1.9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 10.3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) +93% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
14	アルマーレシチー	吉田豊	実36.6	▽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0%と苦戦傾向／70日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山46R 8着/16頭+1.7秒 12/28 5中山87R 6着/16頭+1.1秒 10/26 4新潟46R 8着/13頭+2.0秒 06/17 川崎10R 9着/11頭+3.1秒 04/20 1福島48R 13着/15頭+2.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3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) +88% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
15	ノースブルースカイ	松岡	実38.5	▽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／147日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山37R 14着/15頭+3.4秒 02/14 1東京54R 1着/15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戦の調子勝率 50% (絶好調) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 147日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +91% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.0% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

エアサロメ

騎手三浦

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

-70%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7フィールマイプラン

4.2倍

EV -55%

▲4ホウオウルクソール

6.8倍

EV -31%

出走馬全15頭

×10

エアサロメ

三浦

2.4倍

-70%

›

○7

フィールマイプラン

荻野極

4.2倍

-55%

›

▲4

ホウオウルクソール

◇今村

6.8倍

-31%

›

△3

トモジャシーマ

津村

8.2倍

-29%

›

△6

クラシオン

菊沢

11.6倍

-8%

›

△1

ブリックンクリック

戸崎圭

13.1倍

-13%

›

▽2

グランルチャドール

石橋脩

30.4倍

+78%

›

▽13

キングクレオール

大野

36.2倍

+93%

›

▽14

アルマーレシチー

吉田豊

36.6倍

+88%

›

▽12

ガルディーノ

▲石田

34.8倍

+75%

›

▽15

ノースブルースカイ

松岡

38.5倍

+91%

›

▽5

デルマエアロール

▲佐藤

100.5倍

+367%

›

▽9

グッドヴァイブス

原

91.8倍

+321%

›

▽11

ノーブルミステリー

▲上里

115.4倍

+382%

›

▽8

アカツキロットリー

木幡育

337.4倍

+999%

›

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両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

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