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	キアラメンテ	三浦	実12.8	B△ A△勝率7% EV-8% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／78日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山312R 6着/16頭+0.4秒 12/14 5中山412R 7着/16頭+0.6秒 09/07 4中山22R 1着/16頭勝利 07/20 2福島86R 3着/14頭+0.2秒 04/27 2東京25R 2着/14頭+0.3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 5.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 4.8% (オッズ暗示: 7.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.2% / 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。
2	ガーヴィ	大野	実2.6	B🌟◎ A×勝率12% EV-67% 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／71日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山29R 4着/7頭+0.5秒 01/10 1中山34R 1着/12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 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 34.8% (オッズ暗示: 38.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 12.4% / 期待値 -68% ※ 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	シアブリス	石川	実27.7	B▽ A▽勝率6% EV+58% 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0%と苦戦傾向／前走2着／70日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中山48R 14着/16頭+3.2秒 08/02 1札幌37R 6着/10頭+1.6秒 05/24 2東京97R 4着/13頭+0.4秒 02/23 1東京86R 9着/15頭+1.0秒 10/19 4東京512R 4着/12頭+0.7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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 2.4% (オッズ暗示: 3.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.7% / 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。
4	ファストフォワード	小崎	実21.8	B▽ A▽勝率6% EV+25% 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／84日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京11R 5着/10頭+1.6秒 01/31 1小倉32R 6着/18頭+0.6秒 11/16 5東京42R 7着/18頭+0.7秒 10/25 4東京85R 9着/9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 1着 (勢い継続) × 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 3.2% (オッズ暗示: 4.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.8% / 期待値 +25% ※ 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	トランスマーレ	津村	実9.6	B△ A△勝率8% EV-22% 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／前走勝利の勢い／63日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京76R 8着/16頭+1.0秒 01/31 1東京16R 3着/16頭+0.6秒 11/09 5東京21R 4着/16頭+0.4秒 08/16 2新潟75R 7着/17頭+1.3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 6.6% (オッズ暗示: 10.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.1% / 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。
6	ユメシルベ	柴田大	実91.5	B▽ A▽勝率5% EV+368% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（126日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山29R 5着/7頭+1.0秒 02/28 2中山16R 4着/9頭+0.8秒 01/25 1中山99R 6着/12頭+1.1秒 01/05 1中山27R 4着/10頭+0.3秒 10/11 3京都38R 3着/7頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ ローテーション 126日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (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 10位 / 勝率 5.1% / 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。
7	ゴバド	原	実5.7	B○ A▲勝率10% EV-40% 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／98日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京511R 13着/16頭+1.7秒 11/30 5東京82R 1着/13頭勝利 09/06 2札幌55R 2着/10頭+0.5秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 98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 17.0% (オッズ暗示: 17.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.4% / 期待値 -41% ※ 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	リポサンテ	田辺	実4.7	B▲ A○勝率11% EV-49% 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／92日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京38R 5着/13頭+0.3秒 02/22 1東京86R 6着/16頭+0.4秒 11/15 3福島38R 11着/16頭+1.9秒 10/25 4東京88R 2着/8頭+0.2秒 10/04 4東京17R 2着/10頭+0.0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 3.0着 (安定) ○ 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 21.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.7% / 期待値 -50% ※ 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	キューティリップ	武藤	実47.4	B▽ A▽勝率5% EV+135% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（99日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山59R 5着/10頭+0.3秒 02/14 1東京512R 12着/16頭+1.1秒 11/22 3福島59R 3着/16頭+0.1秒 10/04 4東京17R 3着/10頭+0.2秒 09/07 4中山211R 4着/13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戦の調子平均 4.7着 △ ローテーション 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.0% / 期待値 +136% ※ 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	ニシノコマチムスメ	今村	実51.4	B▽ A▽勝率5% EV+151% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／99日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉98R 10着/16頭+0.9秒 02/07 1小倉57R 6着/18頭+0.4秒 01/25 1小倉28R 4着/16頭+0.3秒 12/14 5中京46R 10着/18頭+1.1秒 11/08 3福島16R 10着/16頭+1.1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 8.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 99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 1.0% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.9% / 期待値 +151% ※ 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	ルンベーラ	木幡巧	実50.7	B× A▽勝率5% EV+146% 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／70日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山64R 16着/16頭+4.0秒 02/14 2京都56R 6着/17頭+1.2秒 12/21 5中山63R 12着/15頭+1.6秒 11/23 5東京52R 3着/18頭+0.6秒 11/02 4東京113R 2着/10頭+0.1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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.9% / 期待値 +146% ※ 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	ノーザンタイタン推奨	荻野極	実10.0	B△ A△勝率9% EV-7% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 01/11 1中山411R 8着/16頭+0.7秒 10/13 4東京56R 1着/17頭勝利 ― ― ―
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) △ ローテーション 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 10.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.3% / 期待値 -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	ミエノフェアリー	菊沢	実18.3	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4走で勝率25%と適性高／91日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京512R 6着/16頭+0.8秒 11/16 5東京412R 7着/13頭+0.6秒 10/18 4新潟17R 2着/18頭+0.1秒 08/23 3新潟14R 1着/16頭勝利 07/26 2新潟15R 2着/18頭+0.2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 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 5.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.5% / 期待値 +18% ※ 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	ノーブルクラウド	吉田豊	実180.8	B× A▽勝率4% EV+655% 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／147日ぶりの実戦）
前5走 03/08 1阪神65R 15着/16頭+2.5秒 01/11 1中山42R 1着/16頭勝利 12/20 5中山52R 5着/16頭+1.5秒 11/30 5東京85R 5着/16頭+1.3秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 15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) -72% (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 14位 / 勝率 4.2% / 期待値 +656% ※ 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 ×

ガーヴィ

騎手大野

単勝オッズ

2.6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ゴバド

5.7倍

EV -3%

▲A:○8リポサンテ

4.7倍

EV -44%

出走馬全14頭

◎A:×2

ガーヴィ

大野

2.6倍

-9%

›

○A:▲7

ゴバド

原

5.7倍

-3%

›

▲A:○8

リポサンテ

田辺

4.7倍

-44%

›

△A:△12

ノーザンタイタン

荻野極

10.0倍

+12%

›

△A:△5

トランスマーレ

津村

9.6倍

-36%

›

△A:△1

キアラメンテ

三浦

12.8倍

-38%

›

▽A:▽13

ミエノフェアリー

菊沢

18.3倍

-29%

›

▽A:▽4

ファストフォワード

小崎

21.8倍

-30%

›

▽A:▽3

シアブリス

石川

27.7倍

-33%

›

▽A:▽9

キューティリップ

武藤

47.4倍

-17%

›

▽A:▽10

ニシノコマチムスメ

今村

51.4倍

-46%

›

×A:▽11

ルンベーラ

木幡巧

50.7倍

-62%

›

▽A:▽6

ユメシルベ

柴田大

91.5倍

-32%

›

×A:▽14

ノーブルクラウド

吉田豊

180.8倍

-71%

›

💡 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 12 ノーザンタイタン実10.0倍期待値 +12% 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	キアラメンテ	三浦	実12.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／78日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山312R 6着/16頭+0.4秒 12/14 5中山412R 7着/16頭+0.6秒 09/07 4中山22R 1着/16頭勝利 07/20 2福島86R 3着/14頭+0.2秒 04/27 2東京25R 2着/14頭+0.3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 5.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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。
2	ガーヴィ	大野	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走で勝率33%と好調／前走2着／71日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山29R 4着/7頭+0.5秒 01/10 1中山34R 1着/12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 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.4% (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。
3	シアブリス	石川	実27.7	▽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0%と苦戦傾向／前走2着／70日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中山48R 14着/16頭+3.2秒 08/02 1札幌37R 6着/10頭+1.6秒 05/24 2東京97R 4着/13頭+0.4秒 02/23 1東京86R 9着/15頭+1.0秒 10/19 4東京512R 4着/12頭+0.7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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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	ファストフォワード	小崎	実21.8	▽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33%と好調／前走勝利の勢い／84日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京11R 5着/10頭+1.6秒 01/31 1小倉32R 6着/18頭+0.6秒 11/16 5東京42R 7着/18頭+0.7秒 10/25 4東京85R 9着/9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 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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。
5	トランスマーレ	津村	実9.6	△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／前走勝利の勢い／63日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京76R 8着/16頭+1.0秒 01/31 1東京16R 3着/16頭+0.6秒 11/09 5東京21R 4着/16頭+0.4秒 08/16 2新潟75R 7着/17頭+1.3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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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。
6	ユメシルベ	柴田大	実91.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（126日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山29R 5着/7頭+1.0秒 02/28 2中山16R 4着/9頭+0.8秒 01/25 1中山99R 6着/12頭+1.1秒 01/05 1中山27R 4着/10頭+0.3秒 10/11 3京都38R 3着/7頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ ローテーション 126日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +368% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.1% (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。
7	ゴバド	原	実5.7	▲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／98日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京511R 13着/16頭+1.7秒 11/30 5東京82R 1着/13頭勝利 09/06 2札幌55R 2着/10頭+0.5秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 98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 10.4% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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	リポサンテ	田辺	実4.7	○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／92日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京38R 5着/13頭+0.3秒 02/22 1東京86R 6着/16頭+0.4秒 11/15 3福島38R 11着/16頭+1.9秒 10/25 4東京88R 2着/8頭+0.2秒 10/04 4東京17R 2着/10頭+0.0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 3.0着 (安定) ○ 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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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	キューティリップ	武藤	実47.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（99日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山59R 5着/10頭+0.3秒 02/14 1東京512R 12着/16頭+1.1秒 11/22 3福島59R 3着/16頭+0.1秒 10/04 4東京17R 3着/10頭+0.2秒 09/07 4中山211R 4着/13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戦の調子平均 4.7着 △ ローテーション 99日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +135% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.0% (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。
10	ニシノコマチムスメ	今村	実51.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／99日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉98R 10着/16頭+0.9秒 02/07 1小倉57R 6着/18頭+0.4秒 01/25 1小倉28R 4着/16頭+0.3秒 12/14 5中京46R 10着/18頭+1.1秒 11/08 3福島16R 10着/16頭+1.1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 8.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 99日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +151% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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	ルンベーラ	木幡巧	実50.7	▽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／70日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山64R 16着/16頭+4.0秒 02/14 2京都56R 6着/17頭+1.2秒 12/21 5中山63R 12着/15頭+1.6秒 11/23 5東京52R 3着/18頭+0.6秒 11/02 4東京113R 2着/10頭+0.1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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +146% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
12	ノーザンタイタン推奨	荻野極	実10.0	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 01/11 1中山411R 8着/16頭+0.7秒 10/13 4東京56R 1着/17頭勝利 ― ― ―
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) △ ローテーション 106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 9.3% (オッズ暗示: 10.0%) ※ 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。
13	ミエノフェアリー	菊沢	実18.3	▽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／91日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京512R 6着/16頭+0.8秒 11/16 5東京412R 7着/13頭+0.6秒 10/18 4新潟17R 2着/18頭+0.1秒 08/23 3新潟14R 1着/16頭勝利 07/26 2新潟15R 2着/18頭+0.2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 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 91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 6.5% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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。
14	ノーブルクラウド	吉田豊	実180.8	▽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／147日ぶりの実戦）
前5走 03/08 1阪神65R 15着/16頭+2.5秒 01/11 1中山42R 1着/16頭勝利 12/20 5中山52R 5着/16頭+1.5秒 11/30 5東京85R 5着/16頭+1.3秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 15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) +655% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.2% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ガーヴィ

騎手大野

単勝オッズ

2.6倍

AI期待値

-67%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8リポサンテ

4.7倍

EV -49%

▲7ゴバド

5.7倍

EV -40%

出走馬全14頭

×2

ガーヴィ

大野

2.6倍

-67%

›

○8

リポサンテ

田辺

4.7倍

-49%

›

▲7

ゴバド

原

5.7倍

-40%

›

△12

ノーザンタイタン

荻野極

10.0倍

-7%

›

△5

トランスマーレ

津村

9.6倍

-22%

›

△1

キアラメンテ

三浦

12.8倍

-8%

›

▽13

ミエノフェアリー

菊沢

18.3倍

+18%

›

▽4

ファストフォワード

小崎

21.8倍

+25%

›

▽3

シアブリス

石川

27.7倍

+58%

›

▽6

ユメシルベ

柴田大

91.5倍

+368%

›

▽9

キューティリップ

武藤

47.4倍

+135%

›

▽10

ニシノコマチムスメ

今村

51.4倍

+151%

›

▽11

ルンベーラ

木幡巧

50.7倍

+146%

›

▽14

ノーブルクラウド

吉田豊

180.8倍

+655%

›

💡 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 12 ノーザンタイタン実10.0倍期待値 -7% 推奨 10.8〜30.0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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