新潟 8R 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
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ラヴィサンエール |
松岡 |
実29.9 |
B▽ A▽勝率7% EV+123% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 3.3%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.5% / 期待値 +123% ※ 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 |
カレンハウ |
戸崎圭 |
実3.2 |
B▲ A▲勝率16% EV-48% 詳細▼ |
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 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 21.5% (オッズ暗示: 31.2%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.0% / 期待値 -49% ※ 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 |
ラピッドテソーロ |
木幡巧 |
実17.1 |
B△ A△勝率10% EV+66% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 5.8%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.7% / 期待値 +66% ※ 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 |
ニシノイサリビ |
田辺 |
実16.2 |
B△ A△勝率10% EV+67% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 6.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.3% / 期待値 +67% ※ 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 |
ルークウォーム |
津村 |
実2.9 |
B○ A○勝率17% EV-49% 詳細▼ |
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 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 29.0% (オッズ暗示: 34.5%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.4% / 期待値 -50% ※ 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 |
ウンスイ |
石神道 |
実160.8 |
B▽ A▽勝率6% EV+898% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.2% / 期待値 +898% ※ 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 |
アンムート |
坂井 |
実2.6 |
B◎ A×勝率18% EV-54% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 29.0% (オッズ暗示: 38.5%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 17.6% / 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。 |
| 8 |
ソニックウェーブ |
菊沢 |
実20.2 |
B△ A△勝率8% EV+62% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 3.4% (オッズ暗示: 5.0%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.0% / 期待値 +62% ※ 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 |
トシミチ |
菱田 |
実95.2 |
B▽ A▽勝率7% EV+586% 詳細▼ |
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 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.2% / 期待値 +587% ※ 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の推奨本命の次点
出走馬全9頭
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-25% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
29.0% (オッズ暗示: 38.5%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 17.6% / 期待値 -54%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-16% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
29.0% (オッズ暗示: 34.5%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 17.4% / 期待値 -50%
×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
21.5% (オッズ暗示: 31.2%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 16.0% / 期待値 -49%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+12% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
6.9% (オッズ暗示: 6.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 10.3% / 期待値 +67%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-4% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
5.6% (オッズ暗示: 5.8%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 9.7% / 期待値 +66%
×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
3.4% (オッズ暗示: 5.0%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 8.0% / 期待値 +62%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-17% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.8% (オッズ暗示: 3.3%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 7.5% / 期待値 +123%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+19% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
1.3% (オッズ暗示: 1.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 7.2% / 期待値 +587%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-15% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
0.5% (オッズ暗示: 0.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 6.2% / 期待値 +898%
💡 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）
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ラヴィサンエール |
松岡 |
実29.9 |
▽詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +123% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。 |
| 2 |
カレンハウ |
戸崎圭 |
実3.2 |
▲詳細▼ |
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 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.0% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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。 |
| 3 |
ラピッドテソーロ |
木幡巧 |
実17.1 |
△詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +66% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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 |
ニシノイサリビ |
田辺 |
実16.2 |
△詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +67% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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。 |
| 5 |
ルークウォーム |
津村 |
実2.9 |
○詳細▼ |
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 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 17.4% (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。 |
| 6 |
ウンスイ |
石神道 |
実160.8 |
▽詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +898% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (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。 |
| 7 |
アンムート |
坂井 |
実2.6 |
×詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 17.6% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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。 |
| 8 |
ソニックウェーブ |
菊沢 |
実20.2 |
△詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +62% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.0% (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。 |
| 9 |
トシミチ |
菱田 |
実95.2 |
▽詳細▼ |
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 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +586% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (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。 |
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の推奨本命の次点
出走馬全9頭
×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
17.6% (オッズ暗示: 38.5%)
×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
17.4% (オッズ暗示: 34.5%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-49% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
16.0% (オッズ暗示: 31.2%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+67% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.3% (オッズ暗示: 6.2%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+66% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.7% (オッズ暗示: 5.8%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+62% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.0% (オッズ暗示: 5.0%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+123% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.5% (オッズ暗示: 3.3%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+586% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.2% (オッズ暗示: 1.1%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+898% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.2% (オッズ暗示: 0.6%)
💡 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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