新潟 12R 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

12R 新潟競馬場　発走 18:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ノブステップ	丸山	実89.1	B× A▽勝率4% EV+265% 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／140日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山63R 10着/16頭+1.7秒 12/13 5阪神33R 8着/14頭+0.6秒 11/29 5東京73R 9着/12頭+1.0秒 07/12 2福島51R 4着/10頭+1.2秒 06/22 3東京66R 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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 140日休養明け × 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 0.4% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.2% / 期待値 +265% ※ 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	アラムベイ	大野	実28.9	B▽ A▽勝率5% EV+30% 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／64日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山85R 6着/16頭+1.2秒 08/03 2新潟44R 3着/13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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) × 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 1.9% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.6% / 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。
3	ベルバード	▲上里	実36.2	B▽ A▽勝率5% EV+63% 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／85日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山85R 5着/16頭+1.1秒 12/21 5中京64R 15着/17頭+1.2秒 10/26 4新潟42R 12着/13頭+2.4秒 06/28 2福島11R 9着/10頭+3.2秒 06/07 3東京15R 3着/9頭+1.1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 12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 1.9% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.6% / 期待値 +63% ※ 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	エイシンイクサボシ	木幡初	実42.4	B× A▽勝率4% EV+82% 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／78日ぶりの実戦）
前5走 02/15 2京都65R 11着/15頭+2.5秒 01/18 1中山72R 9着/16頭+2.5秒 09/21 4中山73R 9着/10頭+2.9秒 08/16 2新潟71R 11着/13頭+2.2秒 07/19 2福島75R 4着/16頭+0.5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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.3% / 期待値 +83% ※ 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	ノベンバーベイズ	菊沢	実79.2	B▽ A▽勝率4% EV+218% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.7着と低調／92日ぶりの実戦）
前5走 08/31 3新潟43R 9着/18頭+1.5秒 08/10 2新潟61R 5着/18頭+0.8秒 07/05 2福島34R 4着/9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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 15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) -42% (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 16位 / 勝率 4.0% / 期待値 +219% ※ 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	ゴッドレイ	▲石田	実9.3	B△ A△勝率8% EV-29% 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11.7着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1阪神74R 6着/18頭+0.6秒 01/25 1小倉22R 16着/18頭+2.0秒 11/08 4京都16R 2着/11頭+0.1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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 10.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.6% / 期待値 -29% ※ 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	セレスティアハート	野中	実95.2	B▽ A▽勝率4% EV+289% 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 7 ◎ 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 14位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 4.2% / 期待値 +290% ※ 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	ニシノタチアナ	△石神道	実28.9	B▽ A▽勝率5% EV+31% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（85日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉42R 6着/18頭+1.3秒 11/24 3福島66R 6着/16頭+0.4秒 11/08 3福島15R 5着/16頭+0.3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 6.7着 ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 1.9% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.6% / 期待値 +32% ※ 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	モントーヤ	小崎	実21.7	B△ A△勝率5% EV+19% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調／183日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1東京16R 7着/16頭+1.1秒 12/06 5中山14R 10着/16頭+2.5秒 09/27 4中山85R 8着/16頭+1.0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 8.3着 (不振) △ ローテーション 183日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 4.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.5% / 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。
10	ヤマカンドリーミン	原	実178.6	B× A▽勝率4% EV+545% 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／63日ぶりの実戦）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 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 18位 / 勝率 3.7% / 期待値 +546% ※ 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	ピコバレット	木幡巧	実62.3	B× A▽勝率4% EV+171% 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 11 ◎ 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 13位 (中位評価) × 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 0.8% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.4% / 期待値 +171% ※ 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	スイートハイデン	杉原誠人	実24.8	B▽ A▽勝率5% EV+30% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.3着と低調／78日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京15R 9着/18頭+1.1秒 02/01 1東京23R 14着/16頭+3.0秒 01/10 1中山34R 6着/12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 10.3着 (不振) × 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 2.6% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.2% / 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。
13	ノーブルクロンヌ	荻野極	実8.5	B▲ A▲勝率8% EV-31% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（78日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1小倉52R 13着/18頭+1.3秒 01/25 1小倉21R 15着/16頭+3.7秒 11/24 5東京61R 6着/15頭+2.7秒 11/08 5東京13R 8着/12頭+1.5秒 10/26 4新潟45R 10着/18頭+1.7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 5.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.9% (オッズ暗示: 11.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.0% / 期待値 -32% ※ 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	シャインアルプス	武藤	実2.3	B🌟◎ A×勝率11% EV-74% 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2.0着と安定／前走2着／85日ぶりの実戦）
前5走 02/10 1東京45R 2着/16頭+0.0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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 37.9% (オッズ暗示: 43.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 10.9% / 期待値 -75% ※ 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	ウインテラジーナ	津村	実4.0	B○ A○勝率10% EV-59% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 2回5日福島6R 5着/16頭+1.0秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.5着 ○ 前走実績前走 2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 22.2% (オッズ暗示: 25.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.2% / 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。
16	ペルシアーノ	石川	実19.9	B△ A△勝率6% EV+10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.3着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京55R 9着/16頭+0.9秒 01/24 1中山83R 5着/16頭+1.1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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 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 3.0% (オッズ暗示: 5.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.6% / 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。
17	ブロッコロ	小林脩	実147.5	B× A▽勝率4% EV+432% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（210日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1中山13R 6着/15頭+2.4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 6.0着 △ ローテーション 210日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 17位 / 勝率 3.7% / 期待値 +432% ※ 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。
18	ホウオウパーソンズ	◇今村	実27.0	B▽ A▽勝率5% EV+27% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均13.5着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1東京35R 13着/16頭+1.5秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 13.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 98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 2.6% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.8% / 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。

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 ×

シャインアルプス

騎手武藤

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

-12%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○15ウインテラジーナ

4.0倍

EV -11%

▲A:▲13ノーブルクロンヌ

8.5倍

EV +1%

出走馬全18頭

◎A:×14

シャインアルプス

武藤

2.3倍

-12%

›

○A:○15

ウインテラジーナ

津村

4.0倍

-11%

›

▲A:▲13

ノーブルクロンヌ

荻野極

8.5倍

+1%

›

△A:△6

ゴッドレイ

▲石田

9.3倍

-29%

›

△A:△16

ペルシアーノ

石川

19.9倍

-40%

›

△A:△9

モントーヤ

小崎

21.7倍

-43%

›

▽A:▽12

スイートハイデン

杉原誠人

24.8倍

-35%

›

▽A:▽18

ホウオウパーソンズ

◇今村

27.0倍

-29%

›

▽A:▽2

アラムベイ

大野

28.9倍

-45%

›

▽A:▽8

ニシノタチアナ

△石神道

28.9倍

-45%

›

▽A:▽3

ベルバード

▲上里

36.2倍

-31%

›

×A:▽4

エイシンイクサボシ

木幡初

42.4倍

-66%

›

×A:▽11

ピコバレット

木幡巧

62.3倍

-50%

›

▽A:▽7

セレスティアハート

野中

95.2倍

-23%

›

▽A:▽5

ノベンバーベイズ

菊沢

79.2倍

-42%

›

×A:▽1

ノブステップ

丸山

89.1倍

-64%

›

×A:▽17

ブロッコロ

小林脩

147.5倍

-74%

›

×A:▽10

ヤマカンドリーミン

原

178.6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）

12R 新潟競馬場　発走 18:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ノブステップ	丸山	実89.1	▽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／140日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山63R 10着/16頭+1.7秒 12/13 5阪神33R 8着/14頭+0.6秒 11/29 5東京73R 9着/12頭+1.0秒 07/12 2福島51R 4着/10頭+1.2秒 06/22 3東京66R 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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 140日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +265% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.2% (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。
2	アラムベイ	大野	実28.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調／64日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山85R 6着/16頭+1.2秒 08/03 2新潟44R 3着/13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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 4.6% (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。
3	ベルバード	▲上里	実36.2	▽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／85日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山85R 5着/16頭+1.1秒 12/21 5中京64R 15着/17頭+1.2秒 10/26 4新潟42R 12着/13頭+2.4秒 06/28 2福島11R 9着/10頭+3.2秒 06/07 3東京15R 3着/9頭+1.1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 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +63% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
4	エイシンイクサボシ	木幡初	実42.4	▽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／78日ぶりの実戦）
前5走 02/15 2京都65R 11着/15頭+2.5秒 01/18 1中山72R 9着/16頭+2.5秒 09/21 4中山73R 9着/10頭+2.9秒 08/16 2新潟71R 11着/13頭+2.2秒 07/19 2福島75R 4着/16頭+0.5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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +82% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (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。
5	ノベンバーベイズ	菊沢	実79.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.7着と低調／92日ぶりの実戦）
前5走 08/31 3新潟43R 9着/18頭+1.5秒 08/10 2新潟61R 5着/18頭+0.8秒 07/05 2福島34R 4着/9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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 15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) +218% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.0% (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。
6	ゴッドレイ	▲石田	実9.3	△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11.7着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1阪神74R 6着/18頭+0.6秒 01/25 1小倉22R 16着/18頭+2.0秒 11/08 4京都16R 2着/11頭+0.1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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13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 7.6% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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。
7	セレスティアハート	野中	実95.2	▽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 7 ◎ 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 15位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +289% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.2% (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。
8	ニシノタチアナ	△石神道	実28.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（85日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉42R 6着/18頭+1.3秒 11/24 3福島66R 6着/16頭+0.4秒 11/08 3福島15R 5着/16頭+0.3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 6.7着 ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 4.6% (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。
9	モントーヤ	小崎	実21.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調／183日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1東京16R 7着/16頭+1.1秒 12/06 5中山14R 10着/16頭+2.5秒 09/27 4中山85R 8着/16頭+1.0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 8.3着 (不振) △ ローテーション 183日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.5% (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。
10	ヤマカンドリーミン	原	実178.6	▽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／63日ぶりの実戦）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +545% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.7% (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。
11	ピコバレット	木幡巧	実62.3	▽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 11 ◎ 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 12位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +171% (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。
12	スイートハイデン	杉原誠人	実24.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.3着と低調／78日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京15R 9着/18頭+1.1秒 02/01 1東京23R 14着/16頭+3.0秒 01/10 1中山34R 6着/12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 10.3着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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	ノーブルクロンヌ	荻野極	実8.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（78日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1小倉52R 13着/18頭+1.3秒 01/25 1小倉21R 15着/16頭+3.7秒 11/24 5東京61R 6着/15頭+2.7秒 11/08 5東京13R 8着/12頭+1.5秒 10/26 4新潟45R 10着/18頭+1.7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 5.3着 × 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 8.0% (オッズ暗示: 11.8%) ※ 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。
14	シャインアルプス	武藤	実2.3	×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（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／85日ぶりの実戦）
前5走 02/10 1東京45R 2着/16頭+0.0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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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	ウインテラジーナ	津村	実4.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 2回5日福島6R 5着/16頭+1.0秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.5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 10.2% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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。
16	ペルシアーノ	石川	実19.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.3着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京55R 9着/16頭+0.9秒 01/24 1中山83R 5着/16頭+1.1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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.6% (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。
17	ブロッコロ	小林脩	実147.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（210日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1中山13R 6着/15頭+2.4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 6.0着 △ ローテーション 210日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +432% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
18	ホウオウパーソンズ	◇今村	実27.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均13.5着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1東京35R 13着/16頭+1.5秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 13.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

シャインアルプス

騎手武藤

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

-74%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○15ウインテラジーナ

4.0倍

EV -59%

▲13ノーブルクロンヌ

8.5倍

EV -31%

出走馬全18頭

×14

シャインアルプス

武藤

2.3倍

-74%

›

○15

ウインテラジーナ

津村

4.0倍

-59%

›

▲13

ノーブルクロンヌ

荻野極

8.5倍

-31%

›

△6

ゴッドレイ

▲石田

9.3倍

-29%

›

△16

ペルシアーノ

石川

19.9倍

+10%

›

△9

モントーヤ

小崎

21.7倍

+19%

›

▽12

スイートハイデン

杉原誠人

24.8倍

+30%

›

▽18

ホウオウパーソンズ

◇今村

27.0倍

+27%

›

▽8

ニシノタチアナ

△石神道

28.9倍

+31%

›

▽2

アラムベイ

大野

28.9倍

+30%

›

▽3

ベルバード

▲上里

36.2倍

+63%

›

▽11

ピコバレット

木幡巧

62.3倍

+171%

›

▽4

エイシンイクサボシ

木幡初

42.4倍

+82%

›

▽1

ノブステップ

丸山

89.1倍

+265%

›

▽7

セレスティアハート

野中

95.2倍

+289%

›

▽5

ノベンバーベイズ

菊沢

79.2倍

+218%

›

▽17

ブロッコロ

小林脩

147.5倍

+432%

›

▽10

ヤマカンドリーミン

原

178.6倍

+545%

›

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