新潟 11R 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

11R 新潟競馬場　発走 18:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	キコリータ	▲石田	実10.1	B△ A△勝率8% EV-17% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（70日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京56R 8着/16頭+1.2秒 12/14 5中山45R 7着/16頭+1.3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 5.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 9.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.2% / 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。
2	レッドリファインド	石川	実17.4	B▽ A▽勝率7% EV+16% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 02/28 2中山15R 8着/18頭+0.4秒 02/07 1東京35R 4着/16頭+0.4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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 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 4.0% (オッズ暗示: 5.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.7% / 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。
3	フロステリオン	原	実165.1	B× A▽勝率4% EV+583% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調／182日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1東京22R 13着/13頭+7.1秒 01/18 1中山73R 10着/13頭+5.0秒 10/12 4東京43R 9着/10頭+1.7秒 09/28 4中山95R 11着/17頭+1.9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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 182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 14位 / 勝率 4.1% / 期待値 +583% ※ 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	サヴマ	菊沢	実20.1	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（204日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1中山35R 4着/15頭+0.8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 4.0着 △ ローテーション 204日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 5.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9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。
5	コスモアミュレット	▲上里	実15.3	B▽ A△勝率7% EV+7% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／77日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山24R 5着/16頭+1.4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 5.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 3.8% (オッズ暗示: 6.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.1% / 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。
6	タイキヴィグルーズ	丸田	実102.4	B▽ A▽勝率5% EV+364% 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／245日ぶりの実戦）
前5走 11/30 5東京84R 9着/13頭+1.7秒 11/15 3福島35R 15着/16頭+1.6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 12.0着 (不振) △ ローテーション 245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 0.7% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.5% / 期待値 +364% ※ 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	ブラーヴジャン	小崎	実21.0	B▽ A▽勝率6% EV+17% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（141日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京14R 6着/16頭+0.6秒 01/04 1中山15R 6着/16頭+0.4秒 10/19 4東京73R 4着/13頭+0.7秒 10/11 4東京35R 7着/14頭+0.4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 5.3着 △ ローテーション 141日休養明け × 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 2.7% (オッズ暗示: 4.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.6% / 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。
8	マイネルオラクル	津村	実16.5	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（直近3走平均12.0着と低調／173日ぶりの実戦）
前5走 02/10 1東京46R 11着/18頭+1.5秒 01/11 1中山46R 14着/17頭+1.3秒 10/05 4東京25R 11着/15頭+2.5秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 173日休養明け × 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 4.0% (オッズ暗示: 6.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.8% / 期待値 +12% ※ 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	ジーティーホクサイ	杉原	実58.2	B▽ A▽勝率6% EV+225% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 11位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.6% / 期待値 +225% ※ 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	カムバックトゥミー	嶋田	実82.5	B▽ A▽勝率5% EV+276% 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／133日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山86R 18着/18頭+7.1秒 03/15 2中山65R 16着/18頭+3.3秒 02/07 1東京35R 6着/16頭+0.5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 13.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 18着 (大敗) △ ローテーション 133日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.6% / 期待値 +276% ※ 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	ソロンゴ	木幡育	実7.5	B▲ A▲勝率9% EV-31% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（92日ぶりの実戦）
前5走 03/08 1阪神64R 8着/16頭+2.0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 7.5着 (不振) △ ローテーション 92日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 13.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.2% / 期待値 -31% ※ 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	ヤマメホープ	戸崎圭	実2.9	B○ A×勝率12% EV-64% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 03/29 3中山24R 3着/16頭+0.8秒 02/15 1東京65R 6着/16頭+0.5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 4.3着 × 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 20.3% (オッズ暗示: 34.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 12.2% / 期待値 -64% ※ 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	クイーンズレイン	△石神道	実3.7	B◎ A○勝率12% EV-56% 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（141日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京15R 10着/18頭+1.3秒 02/14 1東京56R 7着/16頭+1.1秒 11/15 5東京36R 6着/14頭+0.8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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 141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 29.8% (オッズ暗示: 27.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 11.6% / 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。
14	フォンドルレール	吉田豊	実11.6	B△ A△勝率8% EV-8% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（64日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山15R 9着/18頭+0.5秒 02/01 1東京212R 5着/16頭+1.0秒 11/08 5東京13R 7着/12頭+1.4秒 10/12 4東京45R 3着/12頭+0.6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 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 8.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.9% / 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。

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 ○

クイーンズレイン

騎手 △石神道

単勝オッズ

3.7倍

AI期待値

+10%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:×12ヤマメホープ

2.9倍

EV -40%

▲A:▲11ソロンゴ

7.5倍

EV -12%

出走馬全14頭

◎A:○13

クイーンズレイン

△石神道

3.7倍

+10%

›

○A:×12

ヤマメホープ

戸崎圭

2.9倍

-40%

›

▲A:▲11

ソロンゴ

木幡育

7.5倍

-12%

›

△A:△1

キコリータ

▲石田

10.1倍

-3%

›

△A:△14

フォンドルレール

吉田豊

11.6倍

-19%

›

△A:▽8

マイネルオラクル

津村

16.5倍

-33%

›

▽A:▽2

レッドリファインド

石川

17.4倍

-30%

›

▽A:△5

コスモアミュレット

▲上里

15.3倍

-41%

›

▽A:▽4

サヴマ

菊沢

20.1倍

-26%

›

▽A:▽7

ブラーヴジャン

小崎

21.0倍

-42%

›

▽A:▽9

ジーティーホクサイ

杉原

58.2倍

+1%

›

▽A:▽10

カムバックトゥミー

嶋田

82.5倍

-39%

›

▽A:▽6

タイキヴィグルーズ

丸田

102.4倍

-24%

›

×A:▽3

フロステリオン

原

165.1倍

-74%

›

💡 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）

11R 新潟競馬場　発走 18:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	キコリータ	▲石田	実10.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（70日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京56R 8着/16頭+1.2秒 12/14 5中山45R 7着/16頭+1.3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 5.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 9.9%) ※ 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。
2	レッドリファインド	石川	実17.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 02/28 2中山15R 8着/18頭+0.4秒 02/07 1東京35R 4着/16頭+0.4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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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	フロステリオン	原	実165.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調／182日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1東京22R 13着/13頭+7.1秒 01/18 1中山73R 10着/13頭+5.0秒 10/12 4東京43R 9着/10頭+1.7秒 09/28 4中山95R 11着/17頭+1.9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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 182日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +583% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (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	サヴマ	菊沢	実20.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（204日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1中山35R 4着/15頭+0.8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 4.0着 △ ローテーション 204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。
5	コスモアミュレット	▲上里	実15.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／77日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山24R 5着/16頭+1.4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 5.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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。
6	タイキヴィグルーズ	丸田	実102.4	▽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／245日ぶりの実戦）
前5走 11/30 5東京84R 9着/13頭+1.7秒 11/15 3福島35R 15着/16頭+1.6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 12.0着 (不振) △ ローテーション 245日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +364% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (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。
7	ブラーヴジャン	小崎	実21.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（141日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京14R 6着/16頭+0.6秒 01/04 1中山15R 6着/16頭+0.4秒 10/19 4東京73R 4着/13頭+0.7秒 10/11 4東京35R 7着/14頭+0.4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 5.3着 △ ローテーション 141日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.6% (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。
8	マイネルオラクル	津村	実16.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均12.0着と低調／173日ぶりの実戦）
前5走 02/10 1東京46R 11着/18頭+1.5秒 01/11 1中山46R 14着/17頭+1.3秒 10/05 4東京25R 11着/15頭+2.5秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 173日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.8% (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。
9	ジーティーホクサイ	杉原	実58.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 11位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +225% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (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。
10	カムバックトゥミー	嶋田	実82.5	▽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／133日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山86R 18着/18頭+7.1秒 03/15 2中山65R 16着/18頭+3.3秒 02/07 1東京35R 6着/16頭+0.5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 13.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 18着 (大敗) △ ローテーション 133日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +276% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (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。
11	ソロンゴ	木幡育	実7.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（92日ぶりの実戦）
前5走 03/08 1阪神64R 8着/16頭+2.0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 7.5着 (不振) △ ローテーション 92日休養明け × 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 9.2% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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	ヤマメホープ	戸崎圭	実2.9	×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
前5走 03/29 3中山24R 3着/16頭+0.8秒 02/15 1東京65R 6着/16頭+0.5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 4.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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。
13	クイーンズレイン	△石神道	実3.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（141日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京15R 10着/18頭+1.3秒 02/14 1東京56R 7着/16頭+1.1秒 11/15 5東京36R 6着/14頭+0.8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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 141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 11.6% (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。
14	フォンドルレール	吉田豊	実11.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（64日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山15R 9着/18頭+0.5秒 02/01 1東京212R 5着/16頭+1.0秒 11/08 5東京13R 7着/12頭+1.4秒 10/12 4東京45R 3着/12頭+0.6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 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 8.6%) ※ 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

ヤマメホープ

騎手戸崎圭

単勝オッズ

2.9倍

AI期待値

-64%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○13クイーンズレイン

3.7倍

EV -56%

▲11ソロンゴ

7.5倍

EV -31%

出走馬全14頭

×12

ヤマメホープ

戸崎圭

2.9倍

-64%

›

○13

クイーンズレイン

△石神道

3.7倍

-56%

›

▲11

ソロンゴ

木幡育

7.5倍

-31%

›

△1

キコリータ

▲石田

10.1倍

-17%

›

△14

フォンドルレール

吉田豊

11.6倍

-8%

›

△5

コスモアミュレット

▲上里

15.3倍

+7%

›

▽8

マイネルオラクル

津村

16.5倍

+11%

›

▽2

レッドリファインド

石川

17.4倍

+16%

›

▽4

サヴマ

菊沢

20.1倍

+18%

›

▽7

ブラーヴジャン

小崎

21.0倍

+17%

›

▽9

ジーティーホクサイ

杉原

58.2倍

+225%

›

▽10

カムバックトゥミー

嶋田

82.5倍

+276%

›

▽6

タイキヴィグルーズ

丸田

102.4倍

+364%

›

▽3

フロステリオン

原

165.1倍

+583%

›

💡 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）

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