新潟 4R 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

4R 新潟競馬場　発走 11:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サリーアン	大野	実46.7	B▽ A▽勝率5% EV+155% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（77日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山42R 6着/16頭+1.4秒 02/07 1東京32R 4着/16頭+0.6秒 01/11 1中山41R 4着/16頭+1.0秒 10/25 4東京84R 12着/16頭+1.7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 5.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.5% / 期待値 +155% ※ 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	マイチバイ	松岡	実287.0	B× A▽勝率5% EV+999% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山61R 8着/16頭+1.9秒 12/21 5中山61R 9着/16頭+2.2秒 11/16 5東京43R 11着/18頭+1.2秒 10/26 4東京96R 7着/18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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.5% / 期待値 +1192% ※ 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	スティールヴォーグ	三浦	実1.5	B🌟◎ A×勝率14% EV-79% 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（76日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京73R 3着/16頭+0.1秒 01/31 1東京13R 2着/15頭+0.5秒 12/13 5中山36R 3着/15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 6.0着 ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 51.8% (オッズ暗示: 66.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 13.9% / 期待値 -79% ※ 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	ブルーダイヤシチー	▲佐藤	実123.9	B× A▽勝率5% EV+472% 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）
前5走 2回4日福島4R 11着/16頭 ― ― ― ―
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 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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.6% / 期待値 +472% ※ 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	カラクリスピリッツ	菱田	実58.5	B▽ A▽勝率6% EV+234% 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／90日ぶりの実戦）
前5走 03/28 3中山13R 11着/16頭+2.1秒 03/15 2中山63R 4着/16頭+0.5秒 02/10 1東京43R 7着/16頭+1.4秒 09/27 4中山84R 11着/16頭+3.6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 10.7着 (不振) △ ローテーション 90日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.7% / 期待値 +234% ※ 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	ブレイブシュガー	吉田豊	実28.1	B△ A△勝率6% EV+70% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（69日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1東京13R 12着/15頭+2.0秒 12/28 5中山85R 9着/16頭+5.4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 6.3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 2.1% (オッズ暗示: 3.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.1% / 期待値 +70% ※ 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	ジャストキュート	武藤	実31.5	B△ A△勝率6% EV+83% 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／307日ぶりの実戦）
前5走 10/05 3京都21R 12着/16頭+2.4秒 09/06 4中山16R 6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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 307日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 3.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.8% / 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。
8	セイウンヤオヨロズ	今村	実999.9	B▽ A▽勝率5% EV+999% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（90日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1小倉12R 13着/16頭+2.2秒 12/14 5中山43R 12着/18頭+2.6秒 11/22 3福島57R 9着/16頭+0.9秒 09/14 4中山42R 9着/16頭+0.8秒 07/20 2福島83R 4着/6頭+1.0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 5.0着 △ ローテーション 90日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 0.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 4.5% / 期待値 +4400% ※ 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	ユイハホンキダゼ	木幡初	実18.8	B△ A△勝率7% EV+32% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（133日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京51R 7着/16頭+1.7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 7.0着 (不振) △ ローテーション 133日休養明け × 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 3.4% (オッズ暗示: 5.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.1% / 期待値 +33% ※ 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	スノーランス	石橋脩	実7.1	B▲ A▲勝率11% EV-24% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（91日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京32R 3着/16頭+0.8秒 03/14 1中京12R 3着/16頭+0.1秒 01/25 1京都93R 4着/12頭+0.5秒 01/10 1中山33R 5着/16頭+1.3秒 12/20 5中京51R 2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 4.0着 △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.8% (オッズ暗示: 14.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.6% / 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。
11	アーリマックス	△石神道	実34.2	B▽ A▽勝率6% EV+95% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（119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 11 ◎ 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 119日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.7% / 期待値 +95% ※ 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	ホウオウバトラー	▲石田	実163.2	B× A▽勝率5% EV+640% 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／160日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉123R 10着/14頭+2.3秒 11/09 5東京26R 12着/15頭+3.1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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 160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 11位 / 勝率 4.5% / 期待値 +640% ※ 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	トラスティア	菊沢	実3.9	B○ A○勝率12% EV-51% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／118日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1東京25R 9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 6.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.7% (オッズ暗示: 25.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.5% / 期待値 -51% ※ 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	デルマシラカミ	▲上里	実329.7	B▽ A▽勝率5% EV+999% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均16.0着と低調）
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 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 16.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16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 0.3% (オッズ暗示: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.5% / 期待値 +1384% ※ 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	リオダプラタ	江田照	実201.0	B× A▽勝率5% EV+811% 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／98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 15 ◎ 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 12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) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.5% / 期待値 +812% ※ 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 ×

スティールヴォーグ

騎手三浦

単勝オッズ

1.5倍

AI期待値

-22%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○13トラスティア

3.9倍

EV -19%

▲A:▲10スノーランス

7.1倍

EV +5%

出走馬全15頭

◎A:×3

スティールヴォーグ

三浦

1.5倍

-22%

›

○A:○13

トラスティア

菊沢

3.9倍

-19%

›

▲A:▲10

スノーランス

石橋脩

7.1倍

+5%

›

△A:△9

ユイハホンキダゼ

木幡初

18.8倍

-35%

›

△A:△6

ブレイブシュガー

吉田豊

28.1倍

-41%

›

△A:△7

ジャストキュート

武藤

31.5倍

-51%

›

▽A:▽11

アーリマックス

△石神道

34.2倍

-47%

›

▽A:▽1

サリーアン

大野

46.7倍

-28%

›

▽A:▽5

カラクリスピリッツ

菱田

58.5倍

-10%

›

×A:▽4

ブルーダイヤシチー

▲佐藤

123.9倍

-60%

›

▽A:▽14

デルマシラカミ

▲上里

329.7倍

-15%

›

×A:▽12

ホウオウバトラー

▲石田

163.2倍

-69%

›

×A:▽15

リオダプラタ

江田照

201.0倍

-72%

›

×A:▽2

マイチバイ

松岡

287.0倍

-60%

›

▽A:▽8

セイウンヤオヨロズ

今村

999.9倍

+36%

›

💡 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）

4R 新潟競馬場　発走 11:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サリーアン	大野	実46.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（77日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山42R 6着/16頭+1.4秒 02/07 1東京32R 4着/16頭+0.6秒 01/11 1中山41R 4着/16頭+1.0秒 10/25 4東京84R 12着/16頭+1.7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 5.3着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +155% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.5% (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。
2	マイチバイ	松岡	実287.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山61R 8着/16頭+1.9秒 12/21 5中山61R 9着/16頭+2.2秒 11/16 5東京43R 11着/18頭+1.2秒 10/26 4東京96R 7着/18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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 91日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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。
3	スティールヴォーグ	三浦	実1.5	×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（76日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京73R 3着/16頭+0.1秒 01/31 1東京13R 2着/15頭+0.5秒 12/13 5中山36R 3着/15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 6.0着 ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.9% (オッズ暗示: 66.7%) ※ 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。
4	ブルーダイヤシチー	▲佐藤	実123.9	▽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）
前5走 2回4日福島4R 11着/16頭 ― ― ― ―
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 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) +472% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
5	カラクリスピリッツ	菱田	実58.5	▽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／90日ぶりの実戦）
前5走 03/28 3中山13R 11着/16頭+2.1秒 03/15 2中山63R 4着/16頭+0.5秒 02/10 1東京43R 7着/16頭+1.4秒 09/27 4中山84R 11着/16頭+3.6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 10.7着 (不振) △ ローテーション 90日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +234% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.7% (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。
6	ブレイブシュガー	吉田豊	実28.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（69日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1東京13R 12着/15頭+2.0秒 12/28 5中山85R 9着/16頭+5.4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 6.3着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +70% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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。
7	ジャストキュート	武藤	実31.5	△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／307日ぶりの実戦）
前5走 10/05 3京都21R 12着/16頭+2.4秒 09/06 4中山16R 6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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 307日休養明け 🌟◎ 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 5.8% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。
8	セイウンヤオヨロズ	今村	実999.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（90日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1小倉12R 13着/16頭+2.2秒 12/14 5中山43R 12着/18頭+2.6秒 11/22 3福島57R 9着/16頭+0.9秒 09/14 4中山42R 9着/16頭+0.8秒 07/20 2福島83R 4着/6頭+1.0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 5.0着 △ ローテーション 90日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 0.1%) ※ 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	ユイハホンキダゼ	木幡初	実18.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（133日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京51R 7着/16頭+1.7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 7.0着 (不振) △ ローテーション 133日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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。
10	スノーランス	石橋脩	実7.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（91日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京32R 3着/16頭+0.8秒 03/14 1中京12R 3着/16頭+0.1秒 01/25 1京都93R 4着/12頭+0.5秒 01/10 1中山33R 5着/16頭+1.3秒 12/20 5中京51R 2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 4.0着 △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.6% (オッズ暗示: 14.1%) ※ 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。
11	アーリマックス	△石神道	実34.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（119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 11 ◎ 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 119日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +95% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
12	ホウオウバトラー	▲石田	実163.2	▽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／160日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉123R 10着/14頭+2.3秒 11/09 5東京26R 12着/15頭+3.1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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 160日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +640% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (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。
13	トラスティア	菊沢	実3.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／118日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1東京25R 9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 6.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 118日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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。
14	デルマシラカミ	▲上里	実329.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均16.0着と低調）
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 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 16.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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	リオダプラタ	江田照	実201.0	▽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／98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 15 ◎ 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 12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) +811% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

スティールヴォーグ

騎手三浦

単勝オッズ

1.5倍

AI期待値

-79%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○13トラスティア

3.9倍

EV -51%

▲10スノーランス

7.1倍

EV -24%

出走馬全15頭

×3

スティールヴォーグ

三浦

1.5倍

-79%

›

○13

トラスティア

菊沢

3.9倍

-51%

›

▲10

スノーランス

石橋脩

7.1倍

-24%

›

△9

ユイハホンキダゼ

木幡初

18.8倍

+32%

›

△6

ブレイブシュガー

吉田豊

28.1倍

+70%

›

△7

ジャストキュート

武藤

31.5倍

+83%

›

▽5

カラクリスピリッツ

菱田

58.5倍

+234%

›

▽11

アーリマックス

△石神道

34.2倍

+95%

›

▽1

サリーアン

大野

46.7倍

+155%

›

▽4

ブルーダイヤシチー

▲佐藤

123.9倍

+472%

›

▽12

ホウオウバトラー

▲石田

163.2倍

+640%

›

▽15

リオダプラタ

江田照

201.0倍

+811%

›

▽2

マイチバイ

松岡

287.0倍

+999%

›

▽14

デルマシラカミ

▲上里

329.7倍

+999%

›

▽8

セイウンヤオヨロズ

今村

999.9倍

+999%

›

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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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