新潟 6R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

6R 新潟競馬場　発走 15:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウインベアトリス推奨	松岡	実27.5	B△ A△勝率8% EV+125% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率67%と絶好調）
前5走 01/10 1中山310R 8着/16頭+0.9秒 12/14 5中京412R 1着/16頭勝利 07/20 2福島86R 1着/14頭勝利 07/05 2福島38R 2着/16頭+0.3秒 04/26 2東京14R 6着/18頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) △ ローテーション 210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 2.5% (オッズ暗示: 3.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.2% / 期待値 +125% ※ 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	クライスレリアーナ	戸崎圭	実2.8	B○ A○勝率16% EV-54% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／70日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山68R 3着/10頭+0.1秒 01/11 1中山48R 1着/16頭勝利 10/19 4東京77R 2着/13頭+0.3秒 08/16 2新潟76R 2着/11頭+0.5秒 05/24 2東京99R 2着/9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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.2% (オッズ暗示: 35.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.3% / 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。
3	カフェアローロ	大野	実98.1	B▽ A▽勝率7% EV+595% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.7着と低調／179日ぶりの実戦）
前5走 02/10 1東京47R 6着/9頭+0.7秒 01/18 1中山78R 14着/16頭+3.0秒 12/28 5中山88R 6着/13頭+2.2秒 12/07 5中京29R 5着/16頭+1.0秒 09/28 4中山910R 12着/13頭+1.3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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 179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 1.2% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 7.1% / 期待値 +596% ※ 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	ジャンビ	菊沢	実61.4	B▽ A▽勝率8% EV+386% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走平均10.7着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山59R 6着/10頭+0.4秒 11/30 5東京89R 8着/9頭+1.9秒 10/19 4新潟29R 1着/15頭勝利 08/31 3新潟48R 5着/9頭+1.4秒 05/10 1新潟310R 14着/15頭+2.5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 10.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.9% / 期待値 +386% ※ 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	キスアンドクライ推奨	坂井	実9.9	B▲ A▲勝率12% EV+18% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率67%と絶好調／前走勝利の勢い継続／133日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 03/28 1中京57R 1着/15頭勝利 01/18 1中山69R 5着/16頭+0.7秒 11/17 6京都63R 1着/14頭勝利 10/26 4東京74R 6着/13頭+1.1秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.6% (オッズ暗示: 10.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.0% / 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。
6	ミラーダカリエンテ	石川	実49.3	B▽ A△勝率9% EV+320% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／125日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1小倉510R 15着/16頭+2.5秒 01/24 1中山89R 6着/9頭+0.5秒 11/30 5東京89R 7着/9頭+1.5秒 10/04 4東京19R 11着/12頭+2.5秒 07/13 2福島69R 1着/13頭勝利
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 9.7着 (不振) △ ローテーション 125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 1.9% (オッズ暗示: 2.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.5% / 期待値 +320% ※ 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	ビッグデイメイク	柴田大	実231.2	B▽ A▽勝率6% 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11.0着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 03/07 1阪神59R 9着/9頭+2.3秒 01/11 1中山49R 13着/13頭+1.2秒 12/27 5阪神712R 5着/9頭+1.0秒 12/14 5中京410R 9着/10頭+2.4秒 11/06 船橋10R 8着/13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) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.9% / 期待値 +1264% ※ 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	ラベルセーヌ	荻野極	実1.5	B🌟◎ A×勝率17% EV-73% 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走で勝率50%と好調／104日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山45R 1着/16頭勝利 ― ― ― ―
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 50% (絶好調) △ ローテーション 104日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 59.8% (オッズ暗示: 66.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 17.4% / 期待値 -74% ※ 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	ドリームクルーズ	吉田豊	実43.9	B△ A▽勝率8% EV+258% 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／76日ぶりの実戦）
前5走 10/26 4東京910R 9着/11頭+0.9秒 10/04 4東京19R 8着/12頭+1.0秒 07/26 2新潟111R 1着/14頭勝利 06/21 3東京58R 6着/16頭+0.8秒 06/01 2東京126R 8着/16頭+1.1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 10.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.2% / 期待値 +259% ※ 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	メランジェ推奨	原	実26.1	B△ A△勝率9% EV+121% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場3走で勝率33%と適性高／前走勝利の勢い継続）
前5走 02/14 1東京512R 7着/16頭+0.8秒 01/24 1中山812R 5着/12頭+0.8秒 10/26 4新潟44R 6着/16頭+0.4秒 08/16 2新潟76R 8着/11頭+1.7秒 05/03 2東京310R 7着/13頭+0.8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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 97日休養明け × 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 2.6% (オッズ暗示: 3.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.5% / 期待値 +122% ※ 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 ×

ラベルセーヌ

騎手荻野極

単勝オッズ

1.5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:○2クライスレリアーナ

2.8倍

EV -54%

▲A:▲5キスアンドクライ

9.9倍

EV +14%

出走馬全10頭

◎A:×8

ラベルセーヌ

荻野極

1.5倍

-10%

›

○A:○2

クライスレリアーナ

戸崎圭

2.8倍

-54%

›

▲A:▲5

キスアンドクライ

坂井

9.9倍

+14%

›

△A:△10

メランジェ

原

26.1倍

-31%

›

△A:△1

ウインベアトリス

松岡

27.5倍

-31%

›

△A:▽9

ドリームクルーズ

吉田豊

43.9倍

-17%

›

▽A:△6

ミラーダカリエンテ

石川

49.3倍

-7%

›

▽A:▽4

ジャンビ

菊沢

61.4倍

+15%

›

▽A:▽3

カフェアローロ

大野

98.1倍

+17%

›

▽A:▽7

ビッグデイメイク

柴田大

231.2倍

+16%

›

💡 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)

単勝 1 ウインベアトリス実27.5倍期待値 -31% 推奨 40.0〜40.0倍 ¥200 ❌不的中
単勝 10 メランジェ実26.1倍期待値 -32% 推奨 38.2〜38.2倍 ¥200 ❌不的中3着

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 5 キスアンドクライ実9.9倍期待値 +15% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥100 ❌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

6R 新潟競馬場　発走 15:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウインベアトリス推奨	松岡	実27.5	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率8% × オッズ27.5倍で期待値+125%の有力候補（直近3走勝率67%と絶好調）
前5走 01/10 1中山310R 8着/16頭+0.9秒 12/14 5中京412R 1着/16頭勝利 07/20 2福島86R 1着/14頭勝利 07/05 2福島38R 2着/16頭+0.3秒 04/26 2東京14R 6着/18頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) △ ローテーション 210日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +125% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.2% (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。
2	クライスレリアーナ	戸崎圭	実2.8	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／70日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山68R 3着/10頭+0.1秒 01/11 1中山48R 1着/16頭勝利 10/19 4東京77R 2着/13頭+0.3秒 08/16 2新潟76R 2着/11頭+0.5秒 05/24 2東京99R 2着/9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 16.3% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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	カフェアローロ	大野	実98.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.7着と低調／179日ぶりの実戦）
前5走 02/10 1東京47R 6着/9頭+0.7秒 01/18 1中山78R 14着/16頭+3.0秒 12/28 5中山88R 6着/13頭+2.2秒 12/07 5中京29R 5着/16頭+1.0秒 09/28 4中山910R 12着/13頭+1.3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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 179日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +595% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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。
4	ジャンビ	菊沢	実61.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走平均10.7着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山59R 6着/10頭+0.4秒 11/30 5東京89R 8着/9頭+1.9秒 10/19 4新潟29R 1着/15頭勝利 08/31 3新潟48R 5着/9頭+1.4秒 05/10 1新潟310R 14着/15頭+2.5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 10.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +386% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.9% (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。
5	キスアンドクライ推奨	坂井	実9.9	▲詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率67%と絶好調／前走勝利の勢い継続／133日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 03/28 1中京57R 1着/15頭勝利 01/18 1中山69R 5着/16頭+0.7秒 11/17 6京都63R 1着/14頭勝利 10/26 4東京74R 6着/13頭+1.1秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 133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 12.0% (オッズ暗示: 10.1%) ※ 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	ミラーダカリエンテ	石川	実49.3	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／125日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1小倉510R 15着/16頭+2.5秒 01/24 1中山89R 6着/9頭+0.5秒 11/30 5東京89R 7着/9頭+1.5秒 10/04 4東京19R 11着/12頭+2.5秒 07/13 2福島69R 1着/13頭勝利
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 9.7着 (不振) △ ローテーション 125日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +320% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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	ビッグデイメイク	柴田大	実231.2	▽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／70日ぶりの実戦）
前5走 03/07 1阪神59R 9着/9頭+2.3秒 01/11 1中山49R 13着/13頭+1.2秒 12/27 5阪神712R 5着/9頭+1.0秒 12/14 5中京410R 9着/10頭+2.4秒 11/06 船橋10R 8着/13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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
8	ラベルセーヌ	荻野極	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（直近3走で勝率50%と好調／104日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山45R 1着/16頭勝利 ― ― ― ―
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 50% (絶好調) △ ローテーション 104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 17.4% (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。
9	ドリームクルーズ	吉田豊	実43.9	▽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／76日ぶりの実戦）
前5走 10/26 4東京910R 9着/11頭+0.9秒 10/04 4東京19R 8着/12頭+1.0秒 07/26 2新潟111R 1着/14頭勝利 06/21 3東京58R 6着/16頭+0.8秒 06/01 2東京126R 8着/16頭+1.1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 10.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +258% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.2% (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。
10	メランジェ推奨	原	実26.1	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率9% × オッズ26.1倍で期待値+121%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場3走で勝率33%と適性高／前走勝利の勢い継続）
前5走 02/14 1東京512R 7着/16頭+0.8秒 01/24 1中山812R 5着/12頭+0.8秒 10/26 4新潟44R 6着/16頭+0.4秒 08/16 2新潟76R 8着/11頭+1.7秒 05/03 2東京310R 7着/13頭+0.8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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 97日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +121% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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の本命

AI評価1位

ラベルセーヌ

騎手荻野極

単勝オッズ

1.5倍

AI期待値

-73%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2クライスレリアーナ

2.8倍

EV -54%

▲5キスアンドクライ

9.9倍

EV +18%

出走馬全10頭

×8

ラベルセーヌ

荻野極

1.5倍

-73%

›

○2

クライスレリアーナ

戸崎圭

2.8倍

-54%

›

▲5

キスアンドクライ

坂井

9.9倍

+18%

›

△6

ミラーダカリエンテ

石川

49.3倍

+320%

›

△10

メランジェ

原

26.1倍

+121%

›

△1

ウインベアトリス

松岡

27.5倍

+125%

›

▽9

ドリームクルーズ

吉田豊

43.9倍

+258%

›

▽4

ジャンビ

菊沢

61.4倍

+386%

›

▽3

カフェアローロ

大野

98.1倍

+595%

›

▽7

ビッグデイメイク

柴田大

231.2倍

+999%

›

💡 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)

単勝 1 ウインベアトリス実27.5倍期待値 +125% 推奨 12.2〜30.0倍 ¥200 ❌不的中
単勝 10 メランジェ実26.1倍期待値 +122% 推奨 11.8〜30.0倍 ¥200 ❌不的中3着

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 5 キスアンドクライ実9.9倍期待値 +19% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥100 ❌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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