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	ウイングレイテスト	松岡	実20.2	B△ A▽勝率6% EV+18% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.0着と低調／414日ぶりの実戦）
前5走 06/14 1函館111R 11着/16頭+0.7秒 06/14 1函館111R 11着/16頭+0.7秒 06/14 1函館111R 11着/16頭+0.7秒 06/14 1函館111R 11着/16頭+0.7秒 06/14 1函館111R 11着/16頭+0.7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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 414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 3.7% (オッズ暗示: 5.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.9% / 期待値 +19% ※ 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	デュガ	江田照	実104.5	B▽ A▽勝率4% EV+338% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.7着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1京都411R 12着/16頭+0.6秒 12/20 5阪神511R 1着/15頭勝利 08/24 3新潟210R 2着/13頭+0.1秒 08/03 2新潟47R 5着/18頭+0.3秒 04/27 1福島611R 8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戦の調子平均 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) 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 15位 / 勝率 4.2% / 期待値 +338% ※ 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	ミカッテヨンデイイ	小林脩	実165.8	B× A▽勝率4% EV+491% 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11.0着と低調／539日ぶりの実戦）
前5走 02/09 1東京410R 11着/16頭+1.6秒 02/09 1東京410R 11着/16頭+1.6秒 02/09 1東京410R 11着/16頭+1.6秒 02/09 1東京410R 11着/16頭+1.6秒 02/09 1東京410R 11着/16頭+1.6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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 539日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (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 +491% ※ 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	カウスリップ	津村	実39.7	B▽ A▽勝率5% EV+101% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着／85日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山810R 10着/16頭+1.0秒 09/28 4中山912R 9着/16頭+0.6秒 08/17 1札幌810R 1着/11頭勝利 07/06 1函館89R 6着/11頭+0.4秒 06/21 1函館39R 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戦の調子平均 6.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.1% / 期待値 +101% ※ 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	ベルギューン	菱田	実47.5	B▽ A▽勝率5% EV+121% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調／134日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京310R 7着/16頭+0.8秒 12/21 5中山610R 12着/15頭+2.0秒 11/24 3福島611R 14着/15頭+1.8秒 08/24 2札幌210R 1着/14頭勝利 08/02 1札幌312R 3着/14頭+1.2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 11.0着 (不振) △ ローテーション 134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 1.8% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.7% / 期待値 +122% ※ 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	ピューロマジック	田辺	実2.6	B🌟◎ A×勝率11% EV-72% 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走平均13.0着と低調／126日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京611R 13着/18頭+1.4秒 02/28 2中山111R 16着/16頭+1.3秒 11/01 デルマー5R 10着/16頭 09/28 4中山911R 8着/16頭+0.5秒 08/03 2新潟47R 1着/18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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 126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 35.3% (オッズ暗示: 38.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 10.5% / 期待値 -73% ※ 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	バグラダス	杉原	実41.8	B▽ A▽勝率4% EV+87% 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／直近3走平均10.0着と低調／435日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京911R 10着/16頭+1.3秒 05/24 2東京911R 10着/16頭+1.3秒 05/24 2東京911R 10着/16頭+1.3秒 05/24 2東京911R 10着/16頭+1.3秒 05/24 2東京911R 10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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 435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 1.8% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.5% / 期待値 +88% ※ 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	シュラフ	嶋田	実22.7	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（当競馬場10走で勝率30%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／70日ぶりの実戦）
前5走 11/08 3福島110R 8着/16頭+0.6秒 10/18 4新潟112R 1着/18頭勝利 08/24 3新潟27R 4着/18頭+0.4秒 08/16 2新潟711R 3着/18頭+0.1秒 07/26 2新潟18R 3着/14頭+0.2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) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 30% (得意) × 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 2.8% (オッズ暗示: 4.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.6% / 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。
9	カウンターセブン	三浦	実28.8	B▽ A▽勝率5% EV+51% 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25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／85日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉1210R 4着/18頭+0.5秒 02/01 1小倉410R 5着/15頭+0.2秒 01/25 1小倉29R 1着/16頭勝利 11/24 3福島68R 14着/16頭+0.9秒 11/09 3福島27R 4着/16頭+0.3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) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 1.8% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.3% / 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。
10	エコロレジーナ	菊沢	実6.1	B△ A△勝率8% EV-52% 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3.0着と安定／前走3着／449日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟311R 3着/16頭+0.2秒 05/10 1新潟311R 3着/16頭+0.2秒 05/10 1新潟311R 3着/16頭+0.2秒 05/10 1新潟311R 3着/16頭+0.2秒 05/10 1新潟311R 3着/16頭+0.2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 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 96走で勝率 12% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 449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 9.7% (オッズ暗示: 16.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.8% / 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。
11	ロードトレイル	大野	実75.9	B▽ A▽勝率4% EV+222% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着／85日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山210R 6着/15頭+0.3秒 02/14 1小倉711R 15着/18頭+1.7秒 01/31 1小倉311R 12着/18頭+1.3秒 12/14 5中京411R 5着/10頭+0.5秒 11/23 4京都612R 6着/16頭+0.3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 7.7着 (不振) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (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 14位 / 勝率 4.2% / 期待値 +222% ※ 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	クムシラコ	原	実22.9	B▽ A△勝率6% EV+35% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／434日ぶりの実戦）
前5走 05/25 1新潟811R 3着/16頭+0.6秒 05/25 1新潟811R 3着/16頭+0.6秒 05/25 1新潟811R 3着/16頭+0.6秒 05/25 1新潟811R 3着/16頭+0.6秒 05/25 1新潟811R 3着/16頭+0.6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 3.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 168走で勝率 21% (相性良) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 434日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 4.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.9% / 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。
13	テイエムスパーダ	国分恭	実16.5	B△ A△勝率7% EV+20% 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50%と適性高／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/25 1新潟811R 1着/16頭勝利 05/25 1新潟811R 1着/16頭勝利 05/25 1新潟811R 1着/16頭勝利 05/25 1新潟811R 1着/16頭勝利 05/25 1新潟811R 1着/16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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 50% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 434日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 6.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.3% / 期待値 +21% ※ 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	ブーケファロス	石橋脩	実196.2	B× A▽勝率4% EV+599% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率25%と適性高／434日ぶりの実戦）
前5走 05/25 1新潟811R 7着/16頭+0.9秒 05/25 1新潟811R 7着/16頭+0.9秒 05/25 1新潟811R 7着/16頭+0.9秒 05/25 1新潟811R 7着/16頭+0.9秒 05/25 1新潟811R 7着/16頭+0.9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 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 434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 0.2% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 17位 / 勝率 3.6% / 期待値 +599% ※ 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	アタリダイキチ	武藤	実61.0	B× A▽勝率4% EV+169% 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／91日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉410R 13着/15頭+1.0秒 11/09 5東京212R 13着/18頭+0.9秒 09/27 4中山810R 6着/16頭+0.4秒 06/29 2福島212R 1着/14頭勝利 04/13 1福島22R 1着/16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 91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 0.7% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.4% / 期待値 +169% ※ 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	アメリカンステージ	戸崎圭	実4.3	B○ A○勝率10% EV-58% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／70日ぶりの実戦）
前5走 03/28 メイダン6R 12着/12頭 02/14 キングアブドゥル5R 4着/13頭 01/18 1中山710R 11着/16頭+1.1秒 11/01 デルマー6R 4着/15頭 10/05 3京都210R 2着/16頭+0.1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 6.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.2% (オッズ暗示: 23.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.6% / 期待値 -59% ※ 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	ビッグシーザー	荻野極	実8.2	B▲ A▲勝率8% EV-34% 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／490日ぶりの実戦）
前5走 03/30 2中京611R 9着/18頭+1.0秒 03/30 2中京611R 9着/18頭+1.0秒 03/30 2中京611R 9着/18頭+1.0秒 03/30 2中京611R 9着/18頭+1.0秒 03/30 2中京611R 9着/18頭+1.0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 9.0着 (不振) △ ローテーション 490日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.4% (オッズ暗示: 12.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 7.9% / 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。

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 ×

ピューロマジック

騎手田辺

単勝オッズ

2.6倍

AI期待値

-8%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○16アメリカンステージ

4.3倍

EV -26%

▲A:▲17ビッグシーザー

8.2倍

EV -6%

出走馬全17頭

◎A:×6

ピューロマジック

田辺

2.6倍

-8%

›

○A:○16

アメリカンステージ

戸崎圭

4.3倍

-26%

›

▲A:▲17

ビッグシーザー

荻野極

8.2倍

-6%

›

△A:△10

エコロレジーナ

菊沢

6.1倍

-40%

›

△A:△13

テイエムスパーダ

国分恭

16.5倍

+10%

›

△A:▽1

ウイングレイテスト

松岡

20.2倍

-25%

›

▽A:△12

クムシラコ

原

22.9倍

-15%

›

▽A:▽8

シュラフ

嶋田

22.7倍

-36%

›

▽A:▽9

カウンターセブン

三浦

28.8倍

-49%

›

▽A:▽4

カウスリップ

津村

39.7倍

-29%

›

▽A:▽7

バグラダス

杉原

41.8倍

-26%

›

▽A:▽5

ベルギューン

菱田

47.5倍

-16%

›

×A:▽15

アタリダイキチ

武藤

61.0倍

-54%

›

▽A:▽11

ロードトレイル

大野

75.9倍

-43%

›

▽A:▽2

デュガ

江田照

104.5倍

-29%

›

×A:▽3

ミカッテヨンデイイ

小林脩

165.8倍

-73%

›

×A:▽14

ブーケファロス

石橋脩

196.2倍

-69%

›

💡 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）

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	ウイングレイテスト	松岡	実20.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.0着と低調／414日ぶりの実戦）
前5走 06/14 1函館111R 11着/16頭+0.7秒 06/14 1函館111R 11着/16頭+0.7秒 06/14 1函館111R 11着/16頭+0.7秒 06/14 1函館111R 11着/16頭+0.7秒 06/14 1函館111R 11着/16頭+0.7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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 414日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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	デュガ	江田照	実104.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.7着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1京都411R 12着/16頭+0.6秒 12/20 5阪神511R 1着/15頭勝利 08/24 3新潟210R 2着/13頭+0.1秒 08/03 2新潟47R 5着/18頭+0.3秒 04/27 1福島611R 8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戦の調子平均 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +338% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.2% (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。
3	ミカッテヨンデイイ	小林脩	実165.8	▽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11.0着と低調／539日ぶりの実戦）
前5走 02/09 1東京410R 11着/16頭+1.6秒 02/09 1東京410R 11着/16頭+1.6秒 02/09 1東京410R 11着/16頭+1.6秒 02/09 1東京410R 11着/16頭+1.6秒 02/09 1東京410R 11着/16頭+1.6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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 539日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +491% (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。
4	カウスリップ	津村	実39.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着／85日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山810R 10着/16頭+1.0秒 09/28 4中山912R 9着/16頭+0.6秒 08/17 1札幌810R 1着/11頭勝利 07/06 1函館89R 6着/11頭+0.4秒 06/21 1函館39R 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戦の調子平均 6.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +101% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
5	ベルギューン	菱田	実47.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調／134日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京310R 7着/16頭+0.8秒 12/21 5中山610R 12着/15頭+2.0秒 11/24 3福島611R 14着/15頭+1.8秒 08/24 2札幌210R 1着/14頭勝利 08/02 1札幌312R 3着/14頭+1.2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 11.0着 (不振) △ ローテーション 134日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +121% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
6	ピューロマジック	田辺	実2.6	×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走平均13.0着と低調／126日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京611R 13着/18頭+1.4秒 02/28 2中山111R 16着/16頭+1.3秒 11/01 デルマー5R 10着/16頭 09/28 4中山911R 8着/16頭+0.5秒 08/03 2新潟47R 1着/18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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 126日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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	バグラダス	杉原	実41.8	▽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／直近3走平均10.0着と低調／435日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京911R 10着/16頭+1.3秒 05/24 2東京911R 10着/16頭+1.3秒 05/24 2東京911R 10着/16頭+1.3秒 05/24 2東京911R 10着/16頭+1.3秒 05/24 2東京911R 10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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 435日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +87% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (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。
8	シュラフ	嶋田	実22.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場10走で勝率30%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／70日ぶりの実戦）
前5走 11/08 3福島110R 8着/16頭+0.6秒 10/18 4新潟112R 1着/18頭勝利 08/24 3新潟27R 4着/18頭+0.4秒 08/16 2新潟711R 3着/18頭+0.1秒 07/26 2新潟18R 3着/14頭+0.2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) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 30% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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	カウンターセブン	三浦	実28.8	▽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25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／85日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉1210R 4着/18頭+0.5秒 02/01 1小倉410R 5着/15頭+0.2秒 01/25 1小倉29R 1着/16頭勝利 11/24 3福島68R 14着/16頭+0.9秒 11/09 3福島27R 4着/16頭+0.3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) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 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 5.3% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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。
10	エコロレジーナ	菊沢	実6.1	△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3.0着と安定／前走3着／449日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟311R 3着/16頭+0.2秒 05/10 1新潟311R 3着/16頭+0.2秒 05/10 1新潟311R 3着/16頭+0.2秒 05/10 1新潟311R 3着/16頭+0.2秒 05/10 1新潟311R 3着/16頭+0.2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 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 96走で勝率 12% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 449日休養明け × 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 7.8% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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	ロードトレイル	大野	実75.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着／85日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山210R 6着/15頭+0.3秒 02/14 1小倉711R 15着/18頭+1.7秒 01/31 1小倉311R 12着/18頭+1.3秒 12/14 5中京411R 5着/10頭+0.5秒 11/23 4京都612R 6着/16頭+0.3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 7.7着 (不振) ○ 前走実績前走 2着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +222% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.2% (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。
12	クムシラコ	原	実22.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／434日ぶりの実戦）
前5走 05/25 1新潟811R 3着/16頭+0.6秒 05/25 1新潟811R 3着/16頭+0.6秒 05/25 1新潟811R 3着/16頭+0.6秒 05/25 1新潟811R 3着/16頭+0.6秒 05/25 1新潟811R 3着/16頭+0.6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 3.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 168走で勝率 21% (相性良) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 434日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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。
13	テイエムスパーダ	国分恭	実16.5	△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50%と適性高／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/25 1新潟811R 1着/16頭勝利 05/25 1新潟811R 1着/16頭勝利 05/25 1新潟811R 1着/16頭勝利 05/25 1新潟811R 1着/16頭勝利 05/25 1新潟811R 1着/16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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 50% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 434日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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。
14	ブーケファロス	石橋脩	実196.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率25%と適性高／434日ぶりの実戦）
前5走 05/25 1新潟811R 7着/16頭+0.9秒 05/25 1新潟811R 7着/16頭+0.9秒 05/25 1新潟811R 7着/16頭+0.9秒 05/25 1新潟811R 7着/16頭+0.9秒 05/25 1新潟811R 7着/16頭+0.9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 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 434日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +599% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.6% (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。
15	アタリダイキチ	武藤	実61.0	▽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／91日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉410R 13着/15頭+1.0秒 11/09 5東京212R 13着/18頭+0.9秒 09/27 4中山810R 6着/16頭+0.4秒 06/29 2福島212R 1着/14頭勝利 04/13 1福島22R 1着/16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 91日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +169% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (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。
16	アメリカンステージ	戸崎圭	実4.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／70日ぶりの実戦）
前5走 03/28 メイダン6R 12着/12頭 02/14 キングアブドゥル5R 4着/13頭 01/18 1中山710R 11着/16頭+1.1秒 11/01 デルマー6R 4着/15頭 10/05 3京都210R 2着/16頭+0.1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 6.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.6% (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。
17	ビッグシーザー	荻野極	実8.2	▲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／490日ぶりの実戦）
前5走 03/30 2中京611R 9着/18頭+1.0秒 03/30 2中京611R 9着/18頭+1.0秒 03/30 2中京611R 9着/18頭+1.0秒 03/30 2中京611R 9着/18頭+1.0秒 03/30 2中京611R 9着/18頭+1.0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 9.0着 (不振) △ ローテーション 490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 7.9% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ピューロマジック

騎手田辺

単勝オッズ

2.6倍

AI期待値

-72%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○16アメリカンステージ

4.3倍

EV -58%

▲17ビッグシーザー

8.2倍

EV -34%

出走馬全17頭

×6

ピューロマジック

田辺

2.6倍

-72%

›

○16

アメリカンステージ

戸崎圭

4.3倍

-58%

›

▲17

ビッグシーザー

荻野極

8.2倍

-34%

›

△10

エコロレジーナ

菊沢

6.1倍

-52%

›

△13

テイエムスパーダ

国分恭

16.5倍

+20%

›

△12

クムシラコ

原

22.9倍

+35%

›

▽1

ウイングレイテスト

松岡

20.2倍

+18%

›

▽8

シュラフ

嶋田

22.7倍

+27%

›

▽9

カウンターセブン

三浦

28.8倍

+51%

›

▽4

カウスリップ

津村

39.7倍

+101%

›

▽5

ベルギューン

菱田

47.5倍

+121%

›

▽7

バグラダス

杉原

41.8倍

+87%

›

▽15

アタリダイキチ

武藤

61.0倍

+169%

›

▽11

ロードトレイル

大野

75.9倍

+222%

›

▽2

デュガ

江田照

104.5倍

+338%

›

▽3

ミカッテヨンデイイ

小林脩

165.8倍

+491%

›

▽14

ブーケファロス

石橋脩

196.2倍

+599%

›

💡 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。

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