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

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スーパーホース	武藤	実181.3	B× A▽勝率4% EV+610% 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／203日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中山47R 7着/16頭+1.5秒 11/13 名古屋7R 2着/11頭+0.1秒 10/17 名古屋5R 1着/12頭勝利 06/24 名古屋10R 7着/12頭+2.0秒 06/04 名古屋4R 1着/12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) △ ローテーション 203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 15位 / 勝率 3.9% / 期待値 +610% ※ 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	ウリズンベー	戸崎圭	実4.4	B▲ A○勝率10% EV-56% 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／119日ぶりの実戦）
前5走 01/17 1中山62R 1着/16頭勝利 11/01 4東京101R 5着/16頭+0.8秒 10/11 4東京36R 2着/16頭+0.0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) △ ローテーション 119日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.0% (オッズ暗示: 22.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.8% / 期待値 -57% ※ 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	ウーバーストロング	木幡育	実171.7	B▽ A▽勝率4% EV+578% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山88R 6着/15頭+1.6秒 03/07 2中山312R 15着/16頭+1.8秒 11/24 5東京612R 17着/18頭+2.5秒 11/08 3福島16R 16着/16頭+3.0秒 07/22 盛岡9R 1着/12頭勝利
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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 17着 (大敗) × 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 0.4% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.0% / 期待値 +579% ※ 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	ヘルメスギャング	◇今村	実60.0	B× A▽勝率4% EV+169% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（120日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山87R 7着/8頭+2.3秒 03/01 1阪神46R 4着/8頭+1.8秒 02/15 2京都64R 7着/9頭+3.2秒 01/21 船橋11R 7着/13頭+3.4秒 01/05 1京都24R 8着/11頭+2.0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 6.3着 △ ローテーション 120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 0.8% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.5% / 期待値 +170% ※ 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	サトノラポール	津村	実32.0	B▽ A▽勝率6% EV+83% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（70日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1東京112R 10着/12頭+1.1秒 12/21 5中京68R 8着/16頭+0.5秒 11/01 4東京1012R 5着/15頭+0.7秒 10/13 4東京59R 10着/18頭+0.5秒 09/13 4中山312R 9着/16頭+0.8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 6.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.7% / 期待値 +84% ※ 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	ブレゲアン	大野	実23.8	B▽ A▽勝率5% EV+26% 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／直近3走で勝率33%と好調／189日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1中山96R 14着/15頭+8.6秒 01/04 1中山17R 7着/16頭+1.1秒 09/14 4中山46R 1着/16頭勝利 08/31 3新潟42R 5着/15頭+0.7秒 08/09 2新潟54R 3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 33% (上り調子) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 189日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 4.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.3% / 期待値 +26% ※ 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	メディチパワー	菊沢	実4.7	B○ A▲勝率10% EV-54% 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／71日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山54R 4着/16頭+2.4秒 12/13 5中山34R 6着/16頭+1.2秒 11/23 5東京54R 3着/15頭+1.0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) × 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 13.0% (オッズ暗示: 21.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3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。
8	イーグルロック	石川	実7.2	B△ A△勝率9% EV-34% 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／84日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山82R 1着/15頭勝利 02/21 1東京74R 3着/16頭+0.5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) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 13.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.1% / 期待値 -34% ※ 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	タニセンドリーム	▲上里	実20.9	B▽ A▽勝率6% EV+23% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／99日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中山68R 12着/15頭+1.2秒 11/24 3福島63R 6着/15頭+0.7秒 09/21 4中山77R 5着/16頭+2.0秒 09/07 4中山28R 4着/15頭+0.7秒 06/28 2福島112R 8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 8.7着 (不振) △ ローテーション 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 4.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.9% / 期待値 +24% ※ 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	サトノフェンサー	三浦	実11.1	B△ A△勝率8% EV-13% 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／98日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中山45R 6着/16頭+1.0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 98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 8.3% (オッズ暗示: 9.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.8% / 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。
11	サトノシャムロック推奨	原	実21.6	B△ A▽勝率7% EV+54% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率12% × オッズ21.6倍で期待値+152%の有力候補（前走3着で力を示す／92日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 11/09 5東京27R 9着/16頭+1.1秒 08/09 1札幌512R 10着/11頭+3.6秒 07/13 1函館108R 6着/12頭+1.3秒 06/07 3東京112R 2着/15頭+0.3秒 03/29 2阪神16R 6着/12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 6.7着 ○ 前走実績前走 3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) +152% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 4.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.2% / 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。
12	セントゴーデンス	木幡巧	実54.9	B▽ A▽勝率5% EV+148% 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／99日ぶりの実戦）
前5走 03/01 2中山27R 12着/12頭+2.0秒 01/24 1中山86R 13着/13頭+4.4秒 11/29 5東京71R 1着/13頭勝利 10/12 4東京41R 5着/15頭+1.2秒 08/17 2新潟84R 7着/11頭+2.0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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.5% / 期待値 +149% ※ 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	エコロガノン	荻野極	実4.3	B◎ A×勝率10% EV-55% 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（112日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神106R 5着/13頭+1.0秒 03/01 2中山24R 8着/8頭+2.8秒 12/20 5中山57R 1着/16頭勝利 11/30 5東京83R 4着/16頭+1.2秒 11/09 5東京22R 3着/16頭+0.9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 6.7着 △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.8% (オッズ暗示: 23.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 10.3% / 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。
14	ベルウッドピース	田辺	実9.7	B▽ A△勝率7% EV-27% 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10.0着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山56R 7着/16頭+1.1秒 01/10 1中山32R 1着/16頭勝利 12/21 5中山62R 2着/16頭+0.0秒 11/23 5東京54R 9着/15頭+2.3秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) ▽ 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 7.1% (オッズ暗示: 10.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.5% / 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。
15	カシノスパーク	△石神道	実24.4	B▽ A▽勝率5% EV+17% 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／64日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京62R 6着/14頭+0.5秒 03/15 1中京22R 5着/13頭+1.4秒 02/14 2京都53R 8着/11頭+1.8秒 02/01 1小倉46R 11着/18頭+1.0秒 01/24 1小倉12R 10着/16頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 2.4% (オッズ暗示: 4.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.8% / 期待値 +17% ※ 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 ×

エコロガノン

騎手荻野極

単勝オッズ

4.3倍

AI期待値

-6%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲7メディチパワー

4.7倍

EV -39%

▲A:○2ウリズンベー

4.4倍

EV -47%

出走馬全15頭

◎A:×13

エコロガノン

荻野極

4.3倍

-6%

›

○A:▲7

メディチパワー

菊沢

4.7倍

-39%

›

▲A:○2

ウリズンベー

戸崎圭

4.4倍

-47%

›

△A:△8

イーグルロック

石川

7.2倍

-15%

›

△A:▽11

サトノシャムロック

原

21.6倍

+152%

›

△A:△10

サトノフェンサー

三浦

11.1倍

-7%

›

▽A:△14

ベルウッドピース

田辺

9.7倍

-31%

›

▽A:▽9

タニセンドリーム

▲上里

20.9倍

-14%

›

▽A:▽6

ブレゲアン

大野

23.8倍

-30%

›

▽A:▽5

サトノラポール

津村

32.0倍

-18%

›

▽A:▽15

カシノスパーク

△石神道

24.4倍

-41%

›

▽A:▽12

セントゴーデンス

木幡巧

54.9倍

-38%

›

×A:▽4

ヘルメスギャング

◇今村

60.0倍

-52%

›

▽A:▽3

ウーバーストロング

木幡育

171.7倍

-32%

›

×A:▽1

スーパーホース

武藤

181.3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 (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 11 サトノシャムロック実21.6倍期待値 +153% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥400 ❌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

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	スーパーホース	武藤	実181.3	▽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／203日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中山47R 7着/16頭+1.5秒 11/13 名古屋7R 2着/11頭+0.1秒 10/17 名古屋5R 1着/12頭勝利 06/24 名古屋10R 7着/12頭+2.0秒 06/04 名古屋4R 1着/12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) △ ローテーション 203日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +610% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (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。
2	ウリズンベー	戸崎圭	実4.4	○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／119日ぶりの実戦）
前5走 01/17 1中山62R 1着/16頭勝利 11/01 4東京101R 5着/16頭+0.8秒 10/11 4東京36R 2着/16頭+0.0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) △ ローテーション 119日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.8% (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。
3	ウーバーストロング	木幡育	実171.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山88R 6着/15頭+1.6秒 03/07 2中山312R 15着/16頭+1.8秒 11/24 5東京612R 17着/18頭+2.5秒 11/08 3福島16R 16着/16頭+3.0秒 07/22 盛岡9R 1着/12頭勝利
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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 17着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +578% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.0% (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	ヘルメスギャング	◇今村	実60.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（120日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山87R 7着/8頭+2.3秒 03/01 1阪神46R 4着/8頭+1.8秒 02/15 2京都64R 7着/9頭+3.2秒 01/21 船橋11R 7着/13頭+3.4秒 01/05 1京都24R 8着/11頭+2.0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 6.3着 △ ローテーション 120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 4.5% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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	サトノラポール	津村	実32.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（70日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1東京112R 10着/12頭+1.1秒 12/21 5中京68R 8着/16頭+0.5秒 11/01 4東京1012R 5着/15頭+0.7秒 10/13 4東京59R 10着/18頭+0.5秒 09/13 4中山312R 9着/16頭+0.8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 6.0着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +83% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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	ブレゲアン	大野	実23.8	▽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／直近3走で勝率33%と好調／189日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1中山96R 14着/15頭+8.6秒 01/04 1中山17R 7着/16頭+1.1秒 09/14 4中山46R 1着/16頭勝利 08/31 3新潟42R 5着/15頭+0.7秒 08/09 2新潟54R 3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 33% (上り調子) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 189日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
7	メディチパワー	菊沢	実4.7	▲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／71日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山54R 4着/16頭+2.4秒 12/13 5中山34R 6着/16頭+1.2秒 11/23 5東京54R 3着/15頭+1.0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) × 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: 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。
8	イーグルロック	石川	実7.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／84日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山82R 1着/15頭勝利 02/21 1東京74R 3着/16頭+0.5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) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 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 9.1% (オッズ暗示: 13.9%) ※ 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。
9	タニセンドリーム	▲上里	実20.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／99日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中山68R 12着/15頭+1.2秒 11/24 3福島63R 6着/15頭+0.7秒 09/21 4中山77R 5着/16頭+2.0秒 09/07 4中山28R 4着/15頭+0.7秒 06/28 2福島112R 8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 8.7着 (不振) △ ローテーション 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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	サトノフェンサー	三浦	実11.1	△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／98日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中山45R 6着/16頭+1.0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 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 9.0%) ※ 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	サトノシャムロック推奨	原	実21.6	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+54%の中穴候補（前走3着で力を示す／92日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 11/09 5東京27R 9着/16頭+1.1秒 08/09 1札幌512R 10着/11頭+3.6秒 07/13 1函館108R 6着/12頭+1.3秒 06/07 3東京112R 2着/15頭+0.3秒 03/29 2阪神16R 6着/12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 6.7着 ○ 前走実績前走 3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) +54% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (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。
12	セントゴーデンス	木幡巧	実54.9	▽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／99日ぶりの実戦）
前5走 03/01 2中山27R 12着/12頭+2.0秒 01/24 1中山86R 13着/13頭+4.4秒 11/29 5東京71R 1着/13頭勝利 10/12 4東京41R 5着/15頭+1.2秒 08/17 2新潟84R 7着/11頭+2.0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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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) +148% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
13	エコロガノン	荻野極	実4.3	×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（112日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神106R 5着/13頭+1.0秒 03/01 2中山24R 8着/8頭+2.8秒 12/20 5中山57R 1着/16頭勝利 11/30 5東京83R 4着/16頭+1.2秒 11/09 5東京22R 3着/16頭+0.9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 6.7着 △ ローテーション 112日休養明け × 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 10.3% (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。
14	ベルウッドピース	田辺	実9.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均10.0着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山56R 7着/16頭+1.1秒 01/10 1中山32R 1着/16頭勝利 12/21 5中山62R 2着/16頭+0.0秒 11/23 5東京54R 9着/15頭+2.3秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 10.3%) ※ 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。
15	カシノスパーク	△石神道	実24.4	▽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／64日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京62R 6着/14頭+0.5秒 03/15 1中京22R 5着/13頭+1.4秒 02/14 2京都53R 8着/11頭+1.8秒 02/01 1小倉46R 11着/18頭+1.0秒 01/24 1小倉12R 10着/16頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

エコロガノン

騎手荻野極

単勝オッズ

4.3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

○2ウリズンベー

4.4倍

EV -56%

▲7メディチパワー

4.7倍

EV -54%

出走馬全15頭

×13

エコロガノン

荻野極

4.3倍

-55%

›

○2

ウリズンベー

戸崎圭

4.4倍

-56%

›

▲7

メディチパワー

菊沢

4.7倍

-54%

›

△8

イーグルロック

石川

7.2倍

-34%

›

△10

サトノフェンサー

三浦

11.1倍

-13%

›

△14

ベルウッドピース

田辺

9.7倍

-27%

›

▽11

サトノシャムロック

原

21.6倍

+54%

›

▽9

タニセンドリーム

▲上里

20.9倍

+23%

›

▽5

サトノラポール

津村

32.0倍

+83%

›

▽6

ブレゲアン

大野

23.8倍

+26%

›

▽15

カシノスパーク

△石神道

24.4倍

+17%

›

▽12

セントゴーデンス

木幡巧

54.9倍

+148%

›

▽4

ヘルメスギャング

◇今村

60.0倍

+169%

›

▽3

ウーバーストロング

木幡育

171.7倍

+578%

›

▽1

スーパーホース

武藤

181.3倍

+610%

›

💡 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 11 サトノシャムロック実21.6倍期待値 +55% 推奨 13.9〜30.0倍 ¥400 ❌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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