新潟 5R 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

5R 新潟競馬場　発走 11:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クライングナウ	菱田	実63.8	B× A▽勝率5% EV+219% 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／104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 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) △ ローテーション 104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 0.7% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 5.0% / 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。
2	キタノドンカルロ	◇今村	実11.0	B▲ A▲勝率9% EV-1% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／76日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉121R 9着/15頭+0.9秒 01/25 1中山91R 7着/16頭+1.3秒 10/26 4東京91R 4着/14頭+0.5秒 09/27 4中山83R 6着/16頭+1.8秒 09/15 4中山51R 2着/16頭+0.3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 6.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 9.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.0% / 期待値 -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。
3	テキサスバローズ	▲石田	実117.2	B× A▽勝率4% EV+420% 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／307日ぶりの実戦）
前5走 10/05 4東京26R 11着/16頭+4.7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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.4% / 期待値 +420% ※ 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	ユイノサダハル	江田照	実7.3	B○ A○勝率11% EV-22% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（77日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山23R 3着/15頭+0.8秒 02/08 1小倉61R 8着/16頭+1.8秒 01/12 1中山53R 6着/16頭+1.2秒 12/21 5中山62R 4着/16頭+0.1秒 11/08 3福島13R 7着/15頭+1.8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 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.8% (オッズ暗示: 13.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.6% / 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。
5	オウケンサクラコ	丸田	実60.6	B▽ A▽勝率5% EV+212% 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／83日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京75R 12着/14頭+1.6秒 02/07 1東京35R 12着/16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戦の調子平均 10.3着 (不振) × 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 1.0% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.2% / 期待値 +213% ※ 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	キタイノホシ	△石神道	実48.5	B▽ A▽勝率5% EV+160% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（62日ぶりの実戦）
前5走 11/30 5東京83R 7着/16頭+2.0秒 11/09 5東京22R 5着/16頭+1.9秒 10/18 4東京61R 7着/11頭+2.2秒 06/14 3東京36R 10着/10頭+2.8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 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.4% / 期待値 +161% ※ 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	パワポケウォーズ	▲佐藤	実61.1	B× A▽勝率5% EV+207% 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／119日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山23R 6着/15頭+2.5秒 01/17 1中山62R 11着/16頭+3.4秒 12/28 5中山82R 11着/16頭+2.1秒 12/13 5阪神32R 4着/10頭+2.5秒 11/30 5東京83R 13着/16頭+4.1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 10着 (大敗) △ ローテーション 119日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.0% / 期待値 +208% ※ 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	シンショク	武藤	実18.5	B△ A△勝率7% EV+27% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（231日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京55R 10着/18頭+0.9秒 11/24 5東京63R 4着/16頭+0.6秒 11/15 3福島35R 6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戦の調子平均 6.7着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 231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 3.6% (オッズ暗示: 5.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.9% / 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。
9	ロイヤルタイム	松岡	実136.8	B× A▽勝率4% EV+505% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（62日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京33R 4着/13頭+1.1秒 02/28 1小倉116R 16着/16頭+3.7秒 02/10 2京都46R 10着/15頭+2.1秒 12/27 5中山74R 15着/18頭+1.6秒 08/30 2札幌32R 7着/7頭+4.4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 7.3着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.4% / 期待値 +505% ※ 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	デルマカイモン	▲上里	実42.8	B▽ A▽勝率5% EV+128% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（105日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山74R 4着/13頭+1.1秒 02/07 1東京33R 11着/16頭+2.3秒 01/25 1中山94R 9着/16頭+2.1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 6.0着 △ ローテーション 105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 1.6% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.3% / 期待値 +128% ※ 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	アラビアンドリーム	坂井	実1.4	B🌟◎ A×勝率14% EV-80% 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（前走3着／153日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山43R 3着/14頭+1.0秒 01/18 1中山73R 4着/13頭+1.0秒 01/04 1中山14R 6着/12頭+1.3秒 12/13 5中山36R 2着/15頭+0.3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 4.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 153日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 55.4% (オッズ暗示: 71.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 13.6% / 期待値 -81% ※ 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	ウォーレーションズ	菊沢	実22.5	B△ A△勝率7% EV+50% 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／62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 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 4.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.7% / 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。
13	コパノミラノ	柴田大	実25.1	B▽ A▽勝率6% EV+51% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（105日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山54R 3着/16頭+2.3秒 03/01 2中山22R 8着/16頭+1.7秒 01/04 1中山14R 9着/12頭+3.0秒 12/07 5中山23R 6着/13頭+2.2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 5.0着 △ ローテーション 105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 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 6.0% / 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	オーロラボレアリス	津村	実13.0	B△ A△勝率8% EV+3% 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／83日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1阪神35R 8着/14頭+1.6秒 02/07 2京都35R 2着/14頭+0.0秒 12/06 5阪神13R 6着/17頭+0.9秒 08/24 4中京23R 5着/8頭+0.9秒 06/22 3阪神65R 5着/10頭+0.7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 8.3着 (不振) × 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 3.8% (オッズ暗示: 7.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.9% / 期待値 +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	ジーティーホクサイ	杉原	実212.4	B▽ A▽勝率4% EV+839% 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日新潟11R 11着/13頭+4.0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 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 4.4% / 期待値 +839% ※ 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 ×

アラビアンドリーム

騎手坂井

単勝オッズ

1.4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:○4ユイノサダハル

7.3倍

EV +15%

▲A:▲2キタノドンカルロ

11.0倍

EV -1%

出走馬全15頭

◎A:×11

アラビアンドリーム

坂井

1.4倍

-22%

›

○A:○4

ユイノサダハル

江田照

7.3倍

+15%

›

▲A:▲2

キタノドンカルロ

◇今村

11.0倍

-1%

›

△A:△14

オーロラボレアリス

津村

13.0倍

-51%

›

△A:△8

シンショク

武藤

18.5倍

-33%

›

△A:△12

ウォーレーションズ

菊沢

22.5倍

-23%

›

▽A:▽13

コパノミラノ

柴田大

25.1倍

-35%

›

▽A:▽10

デルマカイモン

▲上里

42.8倍

-30%

›

▽A:▽6

キタイノホシ

△石神道

48.5倍

-20%

›

▽A:▽5

オウケンサクラコ

丸田

60.6倍

-40%

›

×A:▽7

パワポケウォーズ

▲佐藤

61.1倍

-58%

›

×A:▽1

クライングナウ

菱田

63.8倍

-56%

›

×A:▽3

テキサスバローズ

▲石田

117.2倍

-59%

›

▽A:▽15

ジーティーホクサイ

杉原

212.4倍

-41%

›

×A:▽9

ロイヤルタイム

松岡

136.8倍

-80%

›

💡 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）

5R 新潟競馬場　発走 11:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クライングナウ	菱田	実63.8	▽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／104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 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) △ ローテーション 104日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +219% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.0% (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。
2	キタノドンカルロ	◇今村	実11.0	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／76日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉121R 9着/15頭+0.9秒 01/25 1中山91R 7着/16頭+1.3秒 10/26 4東京91R 4着/14頭+0.5秒 09/27 4中山83R 6着/16頭+1.8秒 09/15 4中山51R 2着/16頭+0.3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 6.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 9.1%) ※ 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。
3	テキサスバローズ	▲石田	実117.2	▽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／307日ぶりの実戦）
前5走 10/05 4東京26R 11着/16頭+4.7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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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) +420% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
4	ユイノサダハル	江田照	実7.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（77日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山23R 3着/15頭+0.8秒 02/08 1小倉61R 8着/16頭+1.8秒 01/12 1中山53R 6着/16頭+1.2秒 12/21 5中山62R 4着/16頭+0.1秒 11/08 3福島13R 7着/15頭+1.8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 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.6% (オッズ暗示: 13.7%) ※ 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	オウケンサクラコ	丸田	実60.6	▽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／83日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京75R 12着/14頭+1.6秒 02/07 1東京35R 12着/16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戦の調子平均 10.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +212% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.2% (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	キタイノホシ	△石神道	実48.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（62日ぶりの実戦）
前5走 11/30 5東京83R 7着/16頭+2.0秒 11/09 5東京22R 5着/16頭+1.9秒 10/18 4東京61R 7着/11頭+2.2秒 06/14 3東京36R 10着/10頭+2.8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 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +160% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.4% (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。
7	パワポケウォーズ	▲佐藤	実61.1	▽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／119日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山23R 6着/15頭+2.5秒 01/17 1中山62R 11着/16頭+3.4秒 12/28 5中山82R 11着/16頭+2.1秒 12/13 5阪神32R 4着/10頭+2.5秒 11/30 5東京83R 13着/16頭+4.1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 10着 (大敗) △ ローテーション 119日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +207% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.0% (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。
8	シンショク	武藤	実18.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（231日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京55R 10着/18頭+0.9秒 11/24 5東京63R 4着/16頭+0.6秒 11/15 3福島35R 6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戦の調子平均 6.7着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 231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 6.9% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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。
9	ロイヤルタイム	松岡	実136.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（62日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京33R 4着/13頭+1.1秒 02/28 1小倉116R 16着/16頭+3.7秒 02/10 2京都46R 10着/15頭+2.1秒 12/27 5中山74R 15着/18頭+1.6秒 08/30 2札幌32R 7着/7頭+4.4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 7.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +505% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (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。
10	デルマカイモン	▲上里	実42.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（105日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山74R 4着/13頭+1.1秒 02/07 1東京33R 11着/16頭+2.3秒 01/25 1中山94R 9着/16頭+2.1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 6.0着 △ ローテーション 105日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +128% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
11	アラビアンドリーム	坂井	実1.4	×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（前走3着／153日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山43R 3着/14頭+1.0秒 01/18 1中山73R 4着/13頭+1.0秒 01/04 1中山14R 6着/12頭+1.3秒 12/13 5中山36R 2着/15頭+0.3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 4.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 153日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.6% (オッズ暗示: 71.4%) ※ 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。
12	ウォーレーションズ	菊沢	実22.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調／62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 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +50% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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。
13	コパノミラノ	柴田大	実25.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（105日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山54R 3着/16頭+2.3秒 03/01 2中山22R 8着/16頭+1.7秒 01/04 1中山14R 9着/12頭+3.0秒 12/07 5中山23R 6着/13頭+2.2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 5.0着 △ ローテーション 105日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +51% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.0% (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。
14	オーロラボレアリス	津村	実13.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1阪神35R 8着/14頭+1.6秒 02/07 2京都35R 2着/14頭+0.0秒 12/06 5阪神13R 6着/17頭+0.9秒 08/24 4中京23R 5着/8頭+0.9秒 06/22 3阪神65R 5着/10頭+0.7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 8.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 7.7%) ※ 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。
15	ジーティーホクサイ	杉原	実212.4	▽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日新潟11R 11着/13頭+4.0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 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) +839% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (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

アラビアンドリーム

騎手坂井

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-80%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4ユイノサダハル

7.3倍

EV -22%

▲2キタノドンカルロ

11.0倍

EV -1%

出走馬全15頭

×11

アラビアンドリーム

坂井

1.4倍

-80%

›

○4

ユイノサダハル

江田照

7.3倍

-22%

›

▲2

キタノドンカルロ

◇今村

11.0倍

-1%

›

△14

オーロラボレアリス

津村

13.0倍

+3%

›

△8

シンショク

武藤

18.5倍

+27%

›

△12

ウォーレーションズ

菊沢

22.5倍

+50%

›

▽13

コパノミラノ

柴田大

25.1倍

+51%

›

▽6

キタイノホシ

△石神道

48.5倍

+160%

›

▽10

デルマカイモン

▲上里

42.8倍

+128%

›

▽5

オウケンサクラコ

丸田

60.6倍

+212%

›

▽7

パワポケウォーズ

▲佐藤

61.1倍

+207%

›

▽1

クライングナウ

菱田

63.8倍

+219%

›

▽3

テキサスバローズ

▲石田

117.2倍

+420%

›

▽9

ロイヤルタイム

松岡

136.8倍

+505%

›

▽15

ジーティーホクサイ

杉原

212.4倍

+839%

›

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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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