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	ブレトワルダ	津村	実5.5	B○ A▲勝率10% EV-47% 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3着／78日ぶりの実戦）
前5走 08/10 2新潟610R 1着/15頭勝利 07/12 2福島512R 4着/15頭+0.8秒 05/31 2東京116R 5着/10頭+0.5秒 04/20 3中山86R 6着/15頭+1.5秒 03/30 3中山24R 1着/16頭勝利
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 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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.8% (オッズ暗示: 18.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.9% / 期待値 -48% ※ 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	カレンワッツアップ	丸山	実25.4	B× A▽勝率5% EV+29% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／78日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京612R 11着/16頭+1.0秒 12/07 5中京26R 1着/16頭勝利 08/23 3新潟18R 3着/11頭+0.7秒 07/26 3中京110R 4着/11頭+0.2秒 05/24 1新潟78R 2着/15頭+0.1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) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) × 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 1.8% (オッズ暗示: 3.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.3% / 期待値 +30% ※ 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	シーニックビュー	原	実43.7	B▽ A▽勝率6% EV+142% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（106日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京612R 6着/16頭+0.6秒 11/23 5東京58R 6着/16頭+0.5秒 10/03 船橋9R 1着/14頭勝利 08/27 船橋10R 1着/13頭勝利 04/04 船橋12R 9着/10頭+1.8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 6.0着 △ ローテーション 106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 1.8% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.9% / 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。
4	マッドゲイル	石橋脩	実7.0	B△ A△勝率9% EV-38% 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3着／84日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京16R 6着/16頭+1.3秒 12/21 5中京61R 1着/16頭勝利 10/26 4新潟43R 2着/10頭+0.6秒 10/18 4東京61R 3着/11頭+1.2秒 08/30 3新潟32R 2着/15頭+1.3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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.7% (オッズ暗示: 14.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.2% / 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。
5	ナイトスラッガー	田辺	実8.4	B△ A△勝率8% EV-34% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（70日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京110R 3着/10頭+0.2秒 02/01 1東京27R 5着/9頭+0.6秒 01/05 1京都29R 2着/11頭+0.1秒 09/07 4阪神28R 2着/5頭+0.3秒 08/03 2新潟46R 3着/5頭+0.1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 4.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.5% (オッズ暗示: 11.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.1% / 期待値 -35% ※ 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	ヘリオトロープ	戸崎圭	実4.4	B▲ A×勝率10% 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2着／92日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京58R 3着/16頭+0.2秒 10/18 4東京66R 1着/15頭勝利 09/07 4中山28R 2着/15頭+0.0秒 06/28 2福島112R 2着/15頭+1.1秒 05/10 2東京53R 1着/15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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 92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 14.1% (オッズ暗示: 22.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 10.1% / 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。
7	ルーラーリッチ	野中	実96.4	B▽ A▽勝率5% EV+309% 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12.0着と低調／428日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京1112R 12着/15頭+1.5秒 05/31 2東京1112R 12着/15頭+1.5秒 05/31 2東京1112R 12着/15頭+1.5秒 05/31 2東京1112R 12着/15頭+1.5秒 05/31 2東京1112R 12着/15頭+1.5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 12.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 100% (得意) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 428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 0.8% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.6% / 期待値 +309% ※ 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	セザンワールド	小林脩	実41.9	B▽ A▽勝率5% EV+114% 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0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／413日ぶりの実戦）
前5走 06/15 3東京48R 8着/16頭+0.8秒 06/15 3東京48R 8着/16頭+0.8秒 06/15 3東京48R 8着/16頭+0.8秒 06/15 3東京48R 8着/16頭+0.8秒 06/15 3東京48R 8着/16頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 413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 1.8% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.3% / 期待値 +115% ※ 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	フクチャントウメイ	菱田	実123.3	B× A▽勝率4% EV+356% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.3着と低調／161日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1東京812R 10着/16頭+1.3秒 11/30 5東京810R 16着/16頭+2.6秒 10/04 4東京112R 14着/16頭+1.6秒 05/17 2東京710R 12着/12頭+2.5秒 02/16 1東京612R 14着/15頭+2.4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 13.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 161日休養明け × 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 0.3% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 3.9% / 期待値 +356% ※ 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	フィールオーサム	荻野極	実3.7	B◎ A○勝率10% EV-57% 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0%と苦戦傾向／71日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山812R 6着/16頭+1.3秒 01/24 1中山810R 5着/10頭+0.8秒 01/12 1中山57R 1着/15頭勝利 12/13 5中京36R 3着/16頭+0.2秒 11/24 3福島62R 14着/15頭+1.8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 4.3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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.4% (オッズ暗示: 27.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.1% / 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。
11	ニシノケンタマン	今村	実15.9	B▽ A▽勝率6% EV-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33%と好調／前走勝利の勢い／70日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山66R 2着/16頭+0.6秒 02/21 1東京712R 13着/16頭+0.8秒 08/10 2新潟610R 3着/15頭+0.2秒 05/24 2東京96R 9着/13頭+0.8秒 04/06 3中山46R 3着/14頭+0.5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 1着 (勢い継続) × 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 4.0% (オッズ暗示: 6.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.1% / 期待値 -10% ※ 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	ユイノマチブセ	木幡初	実13.2	B△ A△勝率7% EV-11% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／637日ぶりの実戦）
前5走 11/03 3福島210R 8着/15頭+1.8秒 11/03 3福島210R 8着/15頭+1.8秒 11/03 3福島210R 8着/15頭+1.8秒 11/03 3福島210R 8着/15頭+1.8秒 11/03 3福島210R 8着/15頭+1.8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) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 637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 7.0% (オッズ暗示: 7.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.8% / 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。
13	エリカヴェネチア	菊沢	実80.5	B▽ A▽勝率5% EV+260% 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／85日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1京都49R 9着/10頭+2.9秒 12/21 5阪神68R 7着/15頭+0.8秒 10/25 3京都87R 1着/11頭勝利 10/05 3京都26R 7着/14頭+0.5秒 08/23 4中京112R 4着/7頭+1.1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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 0.8% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.8% / 期待値 +260% ※ 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	スプレーフォール	石田	実247.5	B▽ A▽勝率4% EV+788% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調／92日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山69R 9着/11頭+2.8秒 02/22 1東京87R 14着/16頭+2.2秒 08/16 2新潟78R 13着/13頭+5.2秒 07/12 2福島58R 12着/15頭+2.6秒 04/20 3中山88R 8着/16頭+1.5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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 92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 0.2% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 3.9% / 期待値 +789% ※ 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	ロードソルスティス	三浦	実16.6	B▽ A▽勝率6% EV-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／120日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山66R 3着/16頭+0.7秒 02/28 2中山17R 5着/16頭+1.9秒 10/04 4東京18R 13着/16頭+2.1秒 06/28 2福島112R 9着/15頭+3.4秒 03/01 2中山11R 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 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 120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 4.0% (オッズ暗示: 6.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.1% / 期待値 -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 ○

フィールオーサム

騎手荻野極

単勝オッズ

3.7倍

AI期待値

-20%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲1ブレトワルダ

5.5倍

EV -2%

▲A:×6ヘリオトロープ

4.4倍

EV -38%

出走馬全15頭

◎A:○10

フィールオーサム

荻野極

3.7倍

-20%

›

○A:▲1

ブレトワルダ

津村

5.5倍

-2%

›

▲A:×6

ヘリオトロープ

戸崎圭

4.4倍

-38%

›

△A:△4

マッドゲイル

石橋脩

7.0倍

-10%

›

△A:△5

ナイトスラッガー

田辺

8.4倍

-3%

›

△A:△12

ユイノマチブセ

木幡初

13.2倍

-8%

›

▽A:▽11

ニシノケンタマン

今村

15.9倍

-36%

›

▽A:▽15

ロードソルスティス

三浦

16.6倍

-33%

›

×A:▽2

カレンワッツアップ

丸山

25.4倍

-53%

›

▽A:▽8

セザンワールド

小林脩

41.9倍

-23%

›

▽A:▽3

シーニックビュー

原

43.7倍

-20%

›

▽A:▽13

エリカヴェネチア

菊沢

80.5倍

-38%

›

▽A:▽7

ルーラーリッチ

野中

96.4倍

-25%

›

×A:▽9

フクチャントウメイ

菱田

123.3倍

-62%

›

▽A:▽14

スプレーフォール

石田

247.5倍

-45%

›

💡 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）

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	ブレトワルダ	津村	実5.5	▲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3着／78日ぶりの実戦）
前5走 08/10 2新潟610R 1着/15頭勝利 07/12 2福島512R 4着/15頭+0.8秒 05/31 2東京116R 5着/10頭+0.5秒 04/20 3中山86R 6着/15頭+1.5秒 03/30 3中山24R 1着/16頭勝利
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 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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。
2	カレンワッツアップ	丸山	実25.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／78日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京612R 11着/16頭+1.0秒 12/07 5中京26R 1着/16頭勝利 08/23 3新潟18R 3着/11頭+0.7秒 07/26 3中京110R 4着/11頭+0.2秒 05/24 1新潟78R 2着/15頭+0.1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) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.3% (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。
3	シーニックビュー	原	実43.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（106日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京612R 6着/16頭+0.6秒 11/23 5東京58R 6着/16頭+0.5秒 10/03 船橋9R 1着/14頭勝利 08/27 船橋10R 1着/13頭勝利 04/04 船橋12R 9着/10頭+1.8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 6.0着 △ ローテーション 106日休養明け 🌟◎ 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 5.9% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
4	マッドゲイル	石橋脩	実7.0	△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3着／84日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京16R 6着/16頭+1.3秒 12/21 5中京61R 1着/16頭勝利 10/26 4新潟43R 2着/10頭+0.6秒 10/18 4東京61R 3着/11頭+1.2秒 08/30 3新潟32R 2着/15頭+1.3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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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	ナイトスラッガー	田辺	実8.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（70日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京110R 3着/10頭+0.2秒 02/01 1東京27R 5着/9頭+0.6秒 01/05 1京都29R 2着/11頭+0.1秒 09/07 4阪神28R 2着/5頭+0.3秒 08/03 2新潟46R 3着/5頭+0.1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 4.3着 × 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 8.1% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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	ヘリオトロープ	戸崎圭	実4.4	×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2着／92日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京58R 3着/16頭+0.2秒 10/18 4東京66R 1着/15頭勝利 09/07 4中山28R 2着/15頭+0.0秒 06/28 2福島112R 2着/15頭+1.1秒 05/10 2東京53R 1着/15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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 92日休養明け × 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 10.1% (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。
7	ルーラーリッチ	野中	実96.4	▽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12.0着と低調／428日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京1112R 12着/15頭+1.5秒 05/31 2東京1112R 12着/15頭+1.5秒 05/31 2東京1112R 12着/15頭+1.5秒 05/31 2東京1112R 12着/15頭+1.5秒 05/31 2東京1112R 12着/15頭+1.5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 12.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 100% (得意) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 428日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +309% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (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。
8	セザンワールド	小林脩	実41.9	▽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0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／413日ぶりの実戦）
前5走 06/15 3東京48R 8着/16頭+0.8秒 06/15 3東京48R 8着/16頭+0.8秒 06/15 3東京48R 8着/16頭+0.8秒 06/15 3東京48R 8着/16頭+0.8秒 06/15 3東京48R 8着/16頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 413日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +114% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.3% (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。
9	フクチャントウメイ	菱田	実123.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.3着と低調／161日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1東京812R 10着/16頭+1.3秒 11/30 5東京810R 16着/16頭+2.6秒 10/04 4東京112R 14着/16頭+1.6秒 05/17 2東京710R 12着/12頭+2.5秒 02/16 1東京612R 14着/15頭+2.4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 13.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 161日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +356% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (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。
10	フィールオーサム	荻野極	実3.7	○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0%と苦戦傾向／71日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山812R 6着/16頭+1.3秒 01/24 1中山810R 5着/10頭+0.8秒 01/12 1中山57R 1着/15頭勝利 12/13 5中京36R 3着/16頭+0.2秒 11/24 3福島62R 14着/15頭+1.8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 4.3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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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。
11	ニシノケンタマン	今村	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33%と好調／前走勝利の勢い／70日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山66R 2着/16頭+0.6秒 02/21 1東京712R 13着/16頭+0.8秒 08/10 2新潟610R 3着/15頭+0.2秒 05/24 2東京96R 9着/13頭+0.8秒 04/06 3中山46R 3着/14頭+0.5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 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.1% (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。
12	ユイノマチブセ	木幡初	実13.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／637日ぶりの実戦）
前5走 11/03 3福島210R 8着/15頭+1.8秒 11/03 3福島210R 8着/15頭+1.8秒 11/03 3福島210R 8着/15頭+1.8秒 11/03 3福島210R 8着/15頭+1.8秒 11/03 3福島210R 8着/15頭+1.8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) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 637日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.8% (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。
13	エリカヴェネチア	菊沢	実80.5	▽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／85日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1京都49R 9着/10頭+2.9秒 12/21 5阪神68R 7着/15頭+0.8秒 10/25 3京都87R 1着/11頭勝利 10/05 3京都26R 7着/14頭+0.5秒 08/23 4中京112R 4着/7頭+1.1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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +260% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (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。
14	スプレーフォール	石田	実247.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調／92日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山69R 9着/11頭+2.8秒 02/22 1東京87R 14着/16頭+2.2秒 08/16 2新潟78R 13着/13頭+5.2秒 07/12 2福島58R 12着/15頭+2.6秒 04/20 3中山88R 8着/16頭+1.5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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 92日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +788% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (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。
15	ロードソルスティス	三浦	実16.6	▽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／前走勝利の勢い／120日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山66R 3着/16頭+0.7秒 02/28 2中山17R 5着/16頭+1.9秒 10/04 4東京18R 13着/16頭+2.1秒 06/28 2福島112R 9着/15頭+3.4秒 03/01 2中山11R 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 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 120日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ヘリオトロープ

騎手戸崎圭

単勝オッズ

4.4倍

AI期待値

-55%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10フィールオーサム

3.7倍

EV -57%

▲1ブレトワルダ

5.5倍

EV -47%

出走馬全15頭

×6

ヘリオトロープ

戸崎圭

4.4倍

-55%

›

○10

フィールオーサム

荻野極

3.7倍

-57%

›

▲1

ブレトワルダ

津村

5.5倍

-47%

›

△4

マッドゲイル

石橋脩

7.0倍

-38%

›

△5

ナイトスラッガー

田辺

8.4倍

-34%

›

△12

ユイノマチブセ

木幡初

13.2倍

-11%

›

▽15

ロードソルスティス

三浦

16.6倍

-2%

›

▽11

ニシノケンタマン

今村

15.9倍

-9%

›

▽3

シーニックビュー

原

43.7倍

+142%

›

▽8

セザンワールド

小林脩

41.9倍

+114%

›

▽2

カレンワッツアップ

丸山

25.4倍

+29%

›

▽13

エリカヴェネチア

菊沢

80.5倍

+260%

›

▽7

ルーラーリッチ

野中

96.4倍

+309%

›

▽9

フクチャントウメイ

菱田

123.3倍

+356%

›

▽14

スプレーフォール

石田

247.5倍

+788%

›

💡 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

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

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）

本サイトの予想は機械学習モデルによる参考情報です。過去の実績は将来の結果を保証しません。投資判断は自己責任でお願いします。本サイト運営者は損失について一切の責任を負いません。20歳未満の方は馬券を購入できません。