新潟 12R 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

12R 新潟競馬場　発走 18:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アスクザアメリカン	武藤	実103.6	B× A▽勝率4% EV+304% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.3着と低調／231日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中京38R 12着/16頭+1.5秒 12/06 5中京112R 15着/16頭+1.3秒 06/22 3阪神61R 16着/16頭+3.2秒 04/19 2阪神72R 15着/16頭+2.9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 14.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 231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 0.4% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 3.9% / 期待値 +305% ※ 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	タイキオーベロン	▲石田	実6.6	B△ A△勝率8% EV-45% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（231日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中京312R 6着/18頭+0.3秒 11/22 3福島512R 3着/16頭+0.2秒 09/07 4中山212R 3着/16頭+0.2秒 08/17 2新潟812R 1着/18頭勝利 07/26 2新潟112R 4着/17頭+0.3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 4.0着 △ ローテーション 231日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 15.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.3% / 期待値 -45% ※ 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	ソナタン	野中	実22.0	B▽ A▽勝率5% EV+16% 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33%と適性高／直近3走平均8.3着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京712R 14着/16頭+1.1秒 11/09 5東京27R 6着/16頭+1.1秒 10/18 4東京66R 2着/15頭+0.1秒 08/09 2新潟54R 1着/15頭勝利 07/13 2福島66R 2着/15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 8.3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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 4.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.3% / 期待値 +16% ※ 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	ダイユウルミナス	小崎	実33.9	B▽ A▽勝率4% EV+51% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.5着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京55R 7着/16頭+0.4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 8.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 112日休養明け × 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 1.9% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.5% / 期待値 +52% ※ 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	クリノゴッホ	木幡巧	実108.8	B× A▽勝率4% EV+291% 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13.0着と低調／427日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京114R 13着/14頭+18.1秒 05/31 2東京114R 13着/14頭+18.1秒 05/31 2東京114R 13着/14頭+18.1秒 05/31 2東京114R 13着/14頭+18.1秒 05/31 2東京114R 13着/14頭+18.1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 13.0着 (不振) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 427日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -82% (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 3.6% / 期待値 +292% ※ 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	ホウオウショコラ推奨	▲上里	実11.4	B△ A△勝率8% EV-11% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+36%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 03/15 2中山612R 13着/16頭+2.0秒 12/07 5中京22R 8着/16頭+0.9秒 11/09 3福島29R 16着/16頭+2.1秒 03/15 2中山511R 4着/12頭+0.2秒 01/19 1中山75R 1着/16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戦の調子平均 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 11.9% (オッズ暗示: 8.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.8% / 期待値 -11% ※ 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	カガラプンツェル	原	実5.4	B○ A▲勝率9% EV-53% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均9.0着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 03/08 1阪神62R 13着/16頭+1.5秒 02/14 1小倉73R 9着/14頭+0.8秒 01/18 1京都71R 15着/16頭+2.3秒 08/16 3中京71R 6着/9頭+2.0秒 07/12 2小倉51R 6着/10頭+1.8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 9.0着 (不振) × 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 12.2% (オッズ暗示: 18.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.6% / 期待値 -54% ※ 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	カシオペア	石川	実8.7	B▽ A▽勝率7% EV-41% 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 03/23 2中京44R 1着/18頭勝利 11/23 5東京72R 13着/18頭+1.2秒 10/14 4東京42R 3着/14頭+0.3秒 09/29 4中山93R 12着/16頭+1.8秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 7.2% (オッズ暗示: 11.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.7% / 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。
9	ラブソング	嶋田	実146.7	B× A▽勝率4% EV+423% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／97日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉82R 16着/18頭+1.6秒 01/31 1小倉36R 5着/18頭+0.3秒 11/09 5東京23R 13着/18頭+1.3秒 10/18 4新潟13R 14着/18頭+1.4秒 09/14 4中山43R 13着/15頭+2.7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 9.7着 (不振) △ ローテーション 97日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -75% (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 3.6% / 期待値 +423% ※ 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	グラデュエール	木幡初	実263.3	B× A▽勝率4% EV+838% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 03/15 2中山61R 10着/16頭+2.1秒 01/17 1中山61R 9着/16頭+1.6秒 12/21 5中山65R 14着/16頭+4.2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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 0.2% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 17位 / 勝率 3.6% / 期待値 +839% ※ 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	レモンバーム	菊沢	実4.8	B◎ A×勝率10% EV-53% 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（69日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京57R 3着/15頭+0.3秒 01/11 1中山48R 6着/16頭+1.1秒 12/28 5阪神89R 3着/12頭+0.1秒 12/06 5中京112R 9着/16頭+0.9秒 08/10 2新潟612R 10着/18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戦の調子平均 6.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.6% (オッズ暗示: 20.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 9.7% / 期待値 -54% ※ 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	シルフィー	▲佐藤	実27.0	B▽ A▽勝率5% EV+21% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（126日ぶりの実戦）
前5走 03/28 3中山15R 4着/16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戦の調子平均 4.0着 △ ローテーション 126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 1.9% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.5% / 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。
13	ロードストラダーレ推奨	丸田	実25.8	B▽ A▽勝率6% EV+62% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率8% × オッズ25.8倍で期待値+119%の有力候補（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 03/29 3中山26R 4着/13頭+0.4秒 03/07 2中山37R 15着/15頭+3.4秒 11/23 5東京51R 1着/16頭勝利 10/26 4東京91R 5着/14頭+0.5秒 10/11 4東京36R 12着/16頭+3.5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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 104日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +119% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 3.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.3% / 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。
14	ヤマニンアレシス	大野	実5.3	B▲ A○勝率9% EV-52% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／前走2着／63日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山55R 2着/16頭+0.1秒 02/14 1東京55R 2着/16頭+0.0秒 02/01 1東京25R 4着/16頭+0.4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 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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 18.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 8.9% / 期待値 -53% ※ 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	ソルトバーン	柴田大	実175.6	B× A▽勝率4% EV+526% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／154日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山14R 10着/12頭+3.9秒 02/14 1東京56R 12着/16頭+2.0秒 11/30 5東京84R 13着/13頭+3.6秒 11/08 3福島12R 7着/16頭+1.0秒 08/09 2新潟52R 7着/10頭+2.4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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 154日休養明け × 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 0.2% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 3.6% / 期待値 +526% ※ 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。
16	ゴールドパレード	△石神道	実8.2	B△ A△勝率7% EV-39% 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8.3着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山53R 12着/16頭+2.1秒 02/07 1小倉52R 8着/18頭+0.9秒 12/06 5中京14R 3着/18頭+0.2秒 11/15 3福島34R 4着/16頭+0.1秒 10/26 4新潟42R 5着/13頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.9% (オッズ暗示: 12.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.4% / 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。
17	ステキサプライズ	★谷原	実77.6	B× A▽勝率4% EV+204% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／104日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1東京32R 12着/16頭+2.0秒 01/18 1中山71R 5着/16頭+0.8秒 12/21 5中山67R 14着/16頭+3.5秒 09/28 4中山92R 9着/16頭+1.3秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 104日休養明け × 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 0.4% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 3.9% / 期待値 +205% ※ 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 ×

レモンバーム

騎手菊沢

単勝オッズ

4.8倍

AI期待値

-29%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲7カガラプンツェル

5.4倍

EV -34%

▲A:○14ヤマニンアレシス

5.3倍

EV -35%

出走馬全17頭

◎A:×11

レモンバーム

菊沢

4.8倍

-29%

›

○A:▲7

カガラプンツェル

原

5.4倍

-34%

›

▲A:○14

ヤマニンアレシス

大野

5.3倍

-35%

›

△A:△2

タイキオーベロン

▲石田

6.6倍

-19%

›

△A:△16

ゴールドパレード

△石神道

8.2倍

-2%

›

△A:△6

ホウオウショコラ

▲上里

11.4倍

+36%

›

▽A:▽13

ロードストラダーレ

丸田

25.8倍

+119%

›

▽A:▽8

カシオペア

石川

8.7倍

-37%

›

▽A:▽3

ソナタン

野中

22.0倍

-12%

›

▽A:▽12

シルフィー

▲佐藤

27.0倍

-48%

›

▽A:▽4

ダイユウルミナス

小崎

33.9倍

-35%

›

×A:▽17

ステキサプライズ

★谷原

77.6倍

-68%

›

×A:▽1

アスクザアメリカン

武藤

103.6倍

-58%

›

×A:▽5

クリノゴッホ

木幡巧

108.8倍

-81%

›

×A:▽9

ラブソング

嶋田

146.7倍

-75%

›

×A:▽15

ソルトバーン

柴田大

175.6倍

-70%

›

×A:▽10

グラデュエール

木幡初

263.3倍

-55%

›

💡 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 13 ロードストラダーレ実25.8倍期待値 +119% 推奨 11.8〜30.0倍 ¥200 ❌不的中
単勝 6 ホウオウショコラ実11.4倍期待値 +36% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 ❌不的中2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

12R 新潟競馬場　発走 18:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アスクザアメリカン	武藤	実103.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.3着と低調／231日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中京38R 12着/16頭+1.5秒 12/06 5中京112R 15着/16頭+1.3秒 06/22 3阪神61R 16着/16頭+3.2秒 04/19 2阪神72R 15着/16頭+2.9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 14.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 231日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +304% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (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。
2	タイキオーベロン	▲石田	実6.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（231日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中京312R 6着/18頭+0.3秒 11/22 3福島512R 3着/16頭+0.2秒 09/07 4中山212R 3着/16頭+0.2秒 08/17 2新潟812R 1着/18頭勝利 07/26 2新潟112R 4着/17頭+0.3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 4.0着 △ ローテーション 231日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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	ソナタン	野中	実22.0	▽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33%と適性高／直近3走平均8.3着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京712R 14着/16頭+1.1秒 11/09 5東京27R 6着/16頭+1.1秒 10/18 4東京66R 2着/15頭+0.1秒 08/09 2新潟54R 1着/15頭勝利 07/13 2福島66R 2着/15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 8.3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) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.3% (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。
4	ダイユウルミナス	小崎	実33.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.5着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京55R 7着/16頭+0.4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 8.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 112日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +51% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (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。
5	クリノゴッホ	木幡巧	実108.8	▽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13.0着と低調／427日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京114R 13着/14頭+18.1秒 05/31 2東京114R 13着/14頭+18.1秒 05/31 2東京114R 13着/14頭+18.1秒 05/31 2東京114R 13着/14頭+18.1秒 05/31 2東京114R 13着/14頭+18.1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 13.0着 (不振) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 427日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +291% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.6% (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。
6	ホウオウショコラ推奨	▲上里	実11.4	△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 03/15 2中山612R 13着/16頭+2.0秒 12/07 5中京22R 8着/16頭+0.9秒 11/09 3福島29R 16着/16頭+2.1秒 03/15 2中山511R 4着/12頭+0.2秒 01/19 1中山75R 1着/16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戦の調子平均 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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	カガラプンツェル	原	実5.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均9.0着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 03/08 1阪神62R 13着/16頭+1.5秒 02/14 1小倉73R 9着/14頭+0.8秒 01/18 1京都71R 15着/16頭+2.3秒 08/16 3中京71R 6着/9頭+2.0秒 07/12 2小倉51R 6着/10頭+1.8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 9.0着 (不振) × 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 8.6% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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。
8	カシオペア	石川	実8.7	▽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／77日ぶりの実戦）
前5走 03/23 2中京44R 1着/18頭勝利 11/23 5東京72R 13着/18頭+1.2秒 10/14 4東京42R 3着/14頭+0.3秒 09/29 4中山93R 12着/16頭+1.8秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 6.7% (オッズ暗示: 11.5%) ※ 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。
9	ラブソング	嶋田	実146.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／97日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉82R 16着/18頭+1.6秒 01/31 1小倉36R 5着/18頭+0.3秒 11/09 5東京23R 13着/18頭+1.3秒 10/18 4新潟13R 14着/18頭+1.4秒 09/14 4中山43R 13着/15頭+2.7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 9.7着 (不振) △ ローテーション 97日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +423% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.6% (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。
10	グラデュエール	木幡初	実263.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 03/15 2中山61R 10着/16頭+2.1秒 01/17 1中山61R 9着/16頭+1.6秒 12/21 5中山65R 14着/16頭+4.2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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +838% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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	レモンバーム	菊沢	実4.8	×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（69日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京57R 3着/15頭+0.3秒 01/11 1中山48R 6着/16頭+1.1秒 12/28 5阪神89R 3着/12頭+0.1秒 12/06 5中京112R 9着/16頭+0.9秒 08/10 2新潟612R 10着/18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戦の調子平均 6.3着 × 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 9.7% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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。
12	シルフィー	▲佐藤	実27.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（126日ぶりの実戦）
前5走 03/28 3中山15R 4着/16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戦の調子平均 4.0着 △ ローテーション 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
13	ロードストラダーレ推奨	丸田	実25.8	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+62%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 03/29 3中山26R 4着/13頭+0.4秒 03/07 2中山37R 15着/15頭+3.4秒 11/23 5東京51R 1着/16頭勝利 10/26 4東京91R 5着/14頭+0.5秒 10/11 4東京36R 12着/16頭+3.5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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 104日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +62% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
14	ヤマニンアレシス	大野	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3.0着と安定／前走2着／63日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山55R 2着/16頭+0.1秒 02/14 1東京55R 2着/16頭+0.0秒 02/01 1東京25R 4着/16頭+0.4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 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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.9% (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。
15	ソルトバーン	柴田大	実175.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／154日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山14R 10着/12頭+3.9秒 02/14 1東京56R 12着/16頭+2.0秒 11/30 5東京84R 13着/13頭+3.6秒 11/08 3福島12R 7着/16頭+1.0秒 08/09 2新潟52R 7着/10頭+2.4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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 154日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +526% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
16	ゴールドパレード	△石神道	実8.2	△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8.3着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山53R 12着/16頭+2.1秒 02/07 1小倉52R 8着/18頭+0.9秒 12/06 5中京14R 3着/18頭+0.2秒 11/15 3福島34R 4着/16頭+0.1秒 10/26 4新潟42R 5着/13頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) × 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 7.4% (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。
17	ステキサプライズ	★谷原	実77.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／104日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1東京32R 12着/16頭+2.0秒 01/18 1中山71R 5着/16頭+0.8秒 12/21 5中山67R 14着/16頭+3.5秒 09/28 4中山92R 9着/16頭+1.3秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 104日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +204% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

レモンバーム

騎手菊沢

単勝オッズ

4.8倍

AI期待値

-53%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○14ヤマニンアレシス

5.3倍

EV -52%

▲7カガラプンツェル

5.4倍

EV -53%

出走馬全17頭

×11

レモンバーム

菊沢

4.8倍

-53%

›

○14

ヤマニンアレシス

大野

5.3倍

-52%

›

▲7

カガラプンツェル

原

5.4倍

-53%

›

△2

タイキオーベロン

▲石田

6.6倍

-45%

›

△6

ホウオウショコラ

▲上里

11.4倍

-11%

›

△16

ゴールドパレード

△石神道

8.2倍

-39%

›

▽8

カシオペア

石川

8.7倍

-41%

›

▽13

ロードストラダーレ

丸田

25.8倍

+62%

›

▽3

ソナタン

野中

22.0倍

+16%

›

▽12

シルフィー

▲佐藤

27.0倍

+21%

›

▽4

ダイユウルミナス

小崎

33.9倍

+51%

›

▽17

ステキサプライズ

★谷原

77.6倍

+204%

›

▽1

アスクザアメリカン

武藤

103.6倍

+304%

›

▽5

クリノゴッホ

木幡巧

108.8倍

+291%

›

▽9

ラブソング

嶋田

146.7倍

+423%

›

▽15

ソルトバーン

柴田大

175.6倍

+526%

›

▽10

グラデュエール

木幡初

263.3倍

+838%

›

💡 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 13 ロードストラダーレ実25.8倍期待値 +62% 推奨 15.9〜30.0倍 ¥200 ❌不的中
単勝 6 ホウオウショコラ実11.4倍期待値 -11% 推奨 12.8〜30.0倍 ¥200 ❌不的中2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

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本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

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