新潟 9R 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

9R 新潟競馬場　発走 16:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オリオアルセーリオ	杉原	実38.3	B▽ A▽勝率5% EV+99% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／147日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山57R 6着/10頭+0.5秒 12/27 5中山77R 5着/18頭+0.3秒 08/31 3新潟44R 1着/18頭勝利 07/12 2福島54R 2着/16頭+0.0秒 05/18 2東京85R 8着/13頭+0.5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 33% (上り調子) △ ローテーション 147日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.2% / 期待値 +99% ※ 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	アレーティア	▲石田	実44.1	B▽ A▽勝率5% EV+109% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調／259日ぶりの実戦）
前5走 11/22 4京都57R 13着/16頭+2.5秒 10/13 3京都57R 6着/15頭+0.9秒 06/29 1函館68R 9着/11頭+2.3秒 06/14 1函館12R 1着/14頭勝利 05/31 2京都111R 3着/16頭+0.2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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 259日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.8% / 期待値 +110% ※ 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	ディペンダブル	三浦	実4.2	B▲ A○勝率10% EV-57% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／132日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京67R 2着/13頭+0.0秒 03/01 2中山26R 6着/15頭+1.4秒 12/21 5中京63R 8着/16頭+1.0秒 12/06 5中京13R 2着/15頭+0.2秒 09/06 4中山18R 4着/7頭+1.5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 5.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 132日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.4% (オッズ暗示: 23.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.1% / 期待値 -57% ※ 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	リバースザトレンド	津村	実5.4	B◎ A▲勝率10% EV-47% 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33%と好調／377日ぶりの実戦）
前5走 07/27 2新潟29R 4着/13頭+0.2秒 04/13 3中山67R 10着/10頭+2.2秒 01/11 1中山32R 1着/16頭勝利 12/21 5中山72R 2着/16頭+0.4秒 10/19 4新潟52R 2着/10頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 377日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 20.9% (オッズ暗示: 18.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.8% / 期待値 -47% ※ 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	キタノエピックアン	▲上里	実13.6	B△ A△勝率7% EV-7% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／90日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山41R 2着/16頭+0.0秒 02/10 1東京43R 3着/16頭+0.4秒 01/25 1中山92R 2着/14頭+0.7秒 12/28 5中山85R 6着/16頭+3.4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 33% (上り調子) △ ローテーション 90日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 7.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.8% / 期待値 -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	ガーネットテソーロ	▲佐藤	実24.0	B▽ A▽勝率6% EV+39% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／286日ぶりの実戦）
前5走 10/26 4新潟41R 1着/13頭勝利 10/13 4東京51R 5着/15頭+0.8秒 09/20 4中山65R 16着/16頭+2.5秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 286日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 4.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.8% / 期待値 +40% ※ 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	テルケンユミクイン	菊沢	実25.6	B▽ A▽勝率6% EV+54% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／77日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山88R 12着/15頭+2.3秒 03/01 2中山26R 5着/15頭+1.3秒 12/20 5中京58R 15着/16頭+1.6秒 12/06 5中京18R 15着/18頭+1.8秒 05/04 2東京45R 1着/16頭勝利
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 6.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 3.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.0% / 期待値 +55% ※ 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	ミュークチェルシー	武藤	実134.5	B× A▽勝率4% EV+439% 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／167日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1小倉107R 11着/14頭+2.3秒 02/01 1小倉47R 8着/15頭+0.9秒 11/23 5東京56R 8着/16頭+0.9秒 10/26 4東京97R 10着/13頭+0.8秒 07/12 2福島52R 1着/15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戦の調子平均 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 167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: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.0% / 期待値 +439% ※ 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	ラヴアンドライク	原	実6.4	B△ A△勝率9% EV-43% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（230日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中山68R 4着/15頭+0.4秒 11/23 5東京56R 4着/16頭+0.3秒 10/11 4東京38R 7着/16頭+1.2秒 07/20 2福島812R 2着/15頭+0.3秒 06/22 3東京67R 3着/16頭+0.1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 5.0着 △ ローテーション 230日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.3% (オッズ暗示: 15.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.9% / 期待値 -43% ※ 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	ルージュカルデア推奨	小崎	実12.7	B△ A△勝率9% EV+13% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+46%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/25 1中山99R 5着/12頭+1.0秒 10/18 4東京69R 6着/7頭+0.7秒 09/28 4中山99R 4着/8頭+0.6秒 07/05 2福島33R 1着/9頭勝利 06/14 3東京35R 4着/11頭+1.0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 5.3着 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 11.5% (オッズ暗示: 7.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.9% / 期待値 +13% ※ 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	カサビセンス	木幡巧	実166.0	B× A▽勝率4% EV+559% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山77R 10着/16頭+1.8秒 01/31 1東京12R 6着/16頭+1.5秒 12/03 笠松8R 1着/8頭勝利 11/06 笠松11R 1着/10頭勝利 10/24 笠松2R 1着/7頭勝利
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 8.0着 (不振) △ ローテーション 91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 0.2% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 4.0% / 期待値 +559% ※ 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	シャオシンユン	石川	実149.1	B× A▽勝率4% EV+492% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／162日ぶりの実戦）
前5走 02/27 姫路9R 1着/9頭勝利 02/10 姫路9R 1着/8頭勝利 01/20 姫路12R 11着/12頭+2.6秒 12/25 園田9R 9着/12頭+2.3秒 12/02 園田6R 1着/10頭勝利
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 162日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (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 14位 / 勝率 4.0% / 期待値 +492% ※ 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	ライヴスプーン	丸田恭介	実25.0	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（直近3走平均11.0着と低調／76日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5中山78R 6着/16頭+1.0秒 12/13 5中京36R 5着/16頭+0.6秒 10/25 4新潟38R 4着/14頭+1.1秒 10/18 4新潟14R 9着/14頭+1.8秒 08/30 3新潟34R 1着/15頭勝利
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 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.2% / 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。
14	サイモンセレーノ	△石神道	実3.3	B○ A×勝率11% EV-63% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／83日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1東京23R 8着/16頭+2.0秒 12/21 5中山65R 9着/16頭+2.7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 4.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 17.4% (オッズ暗示: 30.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 11.1% / 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。
15	イージーブリージー	田辺	実24.2	B▽ A▽勝率5% EV+29% 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／118日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1中山812R 4着/12頭+0.5秒 12/07 5中京28R 14着/18頭+0.8秒 09/06 4中山19R 4着/11頭+0.2秒 08/16 2新潟76R 6着/11頭+1.5秒 06/21 3東京58R 8着/16頭+0.8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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 118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 2.8% (オッズ暗示: 4.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.3% / 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。

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 ▲

リバースザトレンド

騎手津村

単勝オッズ

5.4倍

AI期待値

+13%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:×14サイモンセレーノ

3.3倍

EV -42%

▲A:○3ディペンダブル

4.2倍

EV -26%

出走馬全15頭

◎A:▲4

リバースザトレンド

津村

5.4倍

+13%

›

○A:×14

サイモンセレーノ

△石神道

3.3倍

-42%

›

▲A:○3

ディペンダブル

三浦

4.2倍

-26%

›

△A:△10

ルージュカルデア

小崎

12.7倍

+46%

›

△A:△9

ラヴアンドライク

原

6.4倍

-27%

›

△A:△5

キタノエピックアン

▲上里

13.6倍

-43%

›

▽A:▽7

テルケンユミクイン

菊沢

25.6倍

-3%

›

▽A:▽6

ガーネットテソーロ

▲佐藤

24.0倍

-21%

›

▽A:▽15

イージーブリージー

田辺

24.2倍

-31%

›

▽A:▽13

ライヴスプーン

丸田恭介

25.0倍

-38%

›

▽A:▽1

オリオアルセーリオ

杉原

38.3倍

-5%

›

▽A:▽2

アレーティア

▲石田

44.1倍

-20%

›

×A:▽8

ミュークチェルシー

武藤

134.5倍

-59%

›

×A:▽12

シャオシンユン

石川

149.1倍

-67%

›

×A:▽11

カサビセンス

木幡巧

166.0倍

-64%

›

💡 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)

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 10 ルージュカルデア実12.7倍期待値 +47% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 ❌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

9R 新潟競馬場　発走 16:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オリオアルセーリオ	杉原	実38.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／147日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山57R 6着/10頭+0.5秒 12/27 5中山77R 5着/18頭+0.3秒 08/31 3新潟44R 1着/18頭勝利 07/12 2福島54R 2着/16頭+0.0秒 05/18 2東京85R 8着/13頭+0.5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 33% (上り調子) △ ローテーション 147日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +99% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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	アレーティア	▲石田	実44.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調／259日ぶりの実戦）
前5走 11/22 4京都57R 13着/16頭+2.5秒 10/13 3京都57R 6着/15頭+0.9秒 06/29 1函館68R 9着/11頭+2.3秒 06/14 1函館12R 1着/14頭勝利 05/31 2京都111R 3着/16頭+0.2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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 259日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +109% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (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。
3	ディペンダブル	三浦	実4.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／132日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京67R 2着/13頭+0.0秒 03/01 2中山26R 6着/15頭+1.4秒 12/21 5中京63R 8着/16頭+1.0秒 12/06 5中京13R 2着/15頭+0.2秒 09/06 4中山18R 4着/7頭+1.5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 5.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 132日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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	リバースザトレンド	津村	実5.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／377日ぶりの実戦）
前5走 07/27 2新潟29R 4着/13頭+0.2秒 04/13 3中山67R 10着/10頭+2.2秒 01/11 1中山32R 1着/16頭勝利 12/21 5中山72R 2着/16頭+0.4秒 10/19 4新潟52R 2着/10頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 377日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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。
5	キタノエピックアン	▲上里	実13.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／90日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山41R 2着/16頭+0.0秒 02/10 1東京43R 3着/16頭+0.4秒 01/25 1中山92R 2着/14頭+0.7秒 12/28 5中山85R 6着/16頭+3.4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 33% (上り調子) △ ローテーション 90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 6.8% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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。
6	ガーネットテソーロ	▲佐藤	実24.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／286日ぶりの実戦）
前5走 10/26 4新潟41R 1着/13頭勝利 10/13 4東京51R 5着/15頭+0.8秒 09/20 4中山65R 16着/16頭+2.5秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 286日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
7	テルケンユミクイン	菊沢	実25.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／77日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山88R 12着/15頭+2.3秒 03/01 2中山26R 5着/15頭+1.3秒 12/20 5中京58R 15着/16頭+1.6秒 12/06 5中京18R 15着/18頭+1.8秒 05/04 2東京45R 1着/16頭勝利
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 6.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +54% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
8	ミュークチェルシー	武藤	実134.5	▽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／167日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1小倉107R 11着/14頭+2.3秒 02/01 1小倉47R 8着/15頭+0.9秒 11/23 5東京56R 8着/16頭+0.9秒 10/26 4東京97R 10着/13頭+0.8秒 07/12 2福島52R 1着/15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戦の調子平均 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 167日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +439% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.0% (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。
9	ラヴアンドライク	原	実6.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（230日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中山68R 4着/15頭+0.4秒 11/23 5東京56R 4着/16頭+0.3秒 10/11 4東京38R 7着/16頭+1.2秒 07/20 2福島812R 2着/15頭+0.3秒 06/22 3東京67R 3着/16頭+0.1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 5.0着 △ ローテーション 230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 8.9% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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	ルージュカルデア推奨	小崎	実12.7	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/25 1中山99R 5着/12頭+1.0秒 10/18 4東京69R 6着/7頭+0.7秒 09/28 4中山99R 4着/8頭+0.6秒 07/05 2福島33R 1着/9頭勝利 06/14 3東京35R 4着/11頭+1.0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 5.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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。
11	カサビセンス	木幡巧	実166.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山77R 10着/16頭+1.8秒 01/31 1東京12R 6着/16頭+1.5秒 12/03 笠松8R 1着/8頭勝利 11/06 笠松11R 1着/10頭勝利 10/24 笠松2R 1着/7頭勝利
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 8.0着 (不振) △ ローテーション 91日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +559% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.0% (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。
12	シャオシンユン	石川	実149.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／162日ぶりの実戦）
前5走 02/27 姫路9R 1着/9頭勝利 02/10 姫路9R 1着/8頭勝利 01/20 姫路12R 11着/12頭+2.6秒 12/25 園田9R 9着/12頭+2.3秒 12/02 園田6R 1着/10頭勝利
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 162日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +492% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.0% (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。
13	ライヴスプーン	丸田恭介	実25.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.0着と低調／76日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5中山78R 6着/16頭+1.0秒 12/13 5中京36R 5着/16頭+0.6秒 10/25 4新潟38R 4着/14頭+1.1秒 10/18 4新潟14R 9着/14頭+1.8秒 08/30 3新潟34R 1着/15頭勝利
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 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31% (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。
14	サイモンセレーノ	△石神道	実3.3	×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（前走2着／83日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1東京23R 8着/16頭+2.0秒 12/21 5中山65R 9着/16頭+2.7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 4.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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	イージーブリージー	田辺	実24.2	▽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／118日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1中山812R 4着/12頭+0.5秒 12/07 5中京28R 14着/18頭+0.8秒 09/06 4中山19R 4着/11頭+0.2秒 08/16 2新潟76R 6着/11頭+1.5秒 06/21 3東京58R 8着/16頭+0.8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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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の本命

AI評価1位

サイモンセレーノ

騎手 △石神道

単勝オッズ

3.3倍

AI期待値

-63%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3ディペンダブル

4.2倍

EV -57%

▲4リバースザトレンド

5.4倍

EV -47%

出走馬全15頭

×14

サイモンセレーノ

△石神道

3.3倍

-63%

›

○3

ディペンダブル

三浦

4.2倍

-57%

›

▲4

リバースザトレンド

津村

5.4倍

-47%

›

△10

ルージュカルデア

小崎

12.7倍

+13%

›

△9

ラヴアンドライク

原

6.4倍

-43%

›

△5

キタノエピックアン

▲上里

13.6倍

-7%

›

▽7

テルケンユミクイン

菊沢

25.6倍

+54%

›

▽6

ガーネットテソーロ

▲佐藤

24.0倍

+39%

›

▽15

イージーブリージー

田辺

24.2倍

+29%

›

▽13

ライヴスプーン

丸田恭介

25.0倍

+31%

›

▽1

オリオアルセーリオ

杉原

38.3倍

+99%

›

▽2

アレーティア

▲石田

44.1倍

+109%

›

▽8

ミュークチェルシー

武藤

134.5倍

+439%

›

▽12

シャオシンユン

石川

149.1倍

+492%

›

▽11

カサビセンス

木幡巧

166.0倍

+559%

›

💡 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)

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 10 ルージュカルデア実12.7倍期待値 +13% 推奨 11.2〜30.0倍 ¥200 ❌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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