新潟 11R 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

11R 新潟競馬場　発走 17:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブラヴィーノ	丸田	実302.2	B▽ A▽勝率4% EV+996% 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15.0着と低調／104日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1小倉1112R 16着/18頭+0.9秒 02/14 1小倉76R 16着/18頭+1.2秒 11/16 4京都46R 14着/16頭+2.1秒 11/09 3福島212R 7着/16頭+0.6秒 10/25 4新潟39R 6着/18頭+0.6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 15.0着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 104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 0.2% (オッズ暗示: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 3.6% / 期待値 +996% ※ 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	オタルイーグル	亀田	実39.3	B▽ A▽勝率4% EV+71% 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／77日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1小倉72R 4着/18頭+0.5秒 01/22 姫路10R 7着/7頭+3.0秒 11/29 4京都71R 13着/14頭+2.3秒 11/16 4京都43R 14着/15頭+2.6秒 08/09 3中京53R 8着/12頭+0.7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) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.4% / 期待値 +72% ※ 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	サツキレジーナ	柴田大	実104.8	B× A▽勝率4% EV+304% 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／174日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉83R 7着/14頭+2.0秒 02/01 1小倉43R 8着/14頭+0.9秒 09/06 2札幌53R 1着/12頭勝利 08/23 2札幌12R 3着/12頭+0.1秒 08/10 1札幌62R 3着/12頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 174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 0.4% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 3.9% / 期待値 +304% ※ 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	ビスケット	▲上里	実274.7	B× A▽勝率4% EV+864% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均18.0着と低調／539日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉76R 18着/18頭+2.8秒 02/15 1小倉76R 18着/18頭+2.8秒 02/15 1小倉76R 18着/18頭+2.8秒 02/15 1小倉76R 18着/18頭+2.8秒 02/15 1小倉76R 18着/18頭+2.8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 18.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 18着 (大敗) △ ローテーション 539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 0.2% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 18位 / 勝率 3.5% / 期待値 +864% ※ 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	カイショー	津村	実5.2	B○ A○勝率10% EV-49% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／181日ぶりの実戦）
前5走 02/08 1小倉69R 4着/15頭+0.8秒 01/24 1小倉19R 2着/12頭+0.2秒 12/06 5阪神19R 3着/8頭+0.4秒 10/04 3京都19R 8着/8頭+1.1秒 07/20 1函館1211R 3着/12頭+0.6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 3.0着 (安定) △ ローテーション 181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 22.8% (オッズ暗示: 19.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.8% / 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。
6	ミルトメロディー	原	実49.1	B× A▽勝率4% EV+101% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着／84日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1中山11R 10着/16頭+2.1秒 11/16 5東京43R 12着/18頭+1.3秒 10/13 4東京56R 13着/17頭+1.9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 6.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 0.8% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.1% / 期待値 +101% ※ 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	ベルタソ推奨	小崎	実11.7	B△ A△勝率8% EV-5% 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 04/12 1福島112R 11着/16頭+1.1秒 04/12 1福島112R 11着/16頭+1.1秒 04/12 1福島112R 11着/16頭+1.1秒 04/12 1福島112R 11着/16頭+1.1秒 04/12 1福島112R 11着/16頭+1.1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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 483日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 8.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.0% / 期待値 -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	レモンバーム	△石神道	実40.0	B▽ A▽勝率5% EV+80% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（76日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京57R 3着/15頭+0.3秒 01/11 1中山48R 6着/16頭+1.1秒 12/28 5阪神89R 3着/12頭+0.1秒 12/06 5中京112R 9着/16頭+0.9秒 08/10 2新潟612R 10着/18頭+0.6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 6.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.5% / 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。
9	ファンシーフリル	▲石田	実4.3	B▲ A▲勝率9% EV-61% 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／前走勝利の勢い／160日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉123R 1着/14頭勝利 02/21 1小倉93R 2着/14頭+0.7秒 02/07 1小倉53R 2着/14頭+0.3秒 01/31 1小倉31R 2着/14頭+0.1秒 11/24 3福島61R 2着/16頭+0.4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 160日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.6% (オッズ暗示: 23.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.9% / 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。
10	パーティーガール	菊沢	実55.0	B▽ A▽勝率4% EV+144% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／84日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京77R 15着/16頭+4.4秒 01/01 川崎12R 1着/12頭勝利 12/15 川崎7R 1着/12頭勝利 11/19 川崎5R 1着/12頭勝利 10/15 川崎3R 1着/12頭勝利
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 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.4% / 期待値 +144% ※ 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	ダイイズキャスト	三浦	実42.7	B▽ A▽勝率4% EV+90% 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 02/15 2京都63R 8着/16頭+1.7秒 01/24 1京都83R 8着/16頭+0.9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 5.7着 △ ローテーション 90日休養明け × 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 1.2% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.5% / 期待値 +91% ※ 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	ジュエルドレーサー	石川	実106.0	B× A▽勝率4% EV+314% 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／333日ぶりの実戦）
前5走 09/09 笠松4R 1着/8頭勝利 08/11 笠松7R 1着/8頭勝利 07/08 名古屋6R 7着/12頭+1.3秒 06/10 笠松4R 2着/10頭+0.9秒 05/14 笠松8R 5着/9頭+1.1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 333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 0.4% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 3.9% / 期待値 +314% ※ 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	ブライティアブーケ	大野	実14.2	B△ A△勝率6% EV-18% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.7着と低調／118日ぶりの実戦）
前5走 02/08 1小倉67R 9着/15頭+1.4秒 01/31 1小倉38R 13着/18頭+1.2秒 11/16 3福島47R 12着/16頭+1.1秒 10/04 3京都17R 11着/18頭+0.7秒 09/07 4阪神29R 4着/13頭+0.7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 9.7着 (不振) △ ローテーション 118日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 7.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.7% / 期待値 -18% ※ 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	シャンクス	杉原	実6.9	B△ A△勝率8% EV-43% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場3走で勝率33%と適性高／175日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京512R 9着/16頭+0.9秒 12/06 5中京112R 6着/16頭+0.3秒 11/08 5東京112R 3着/14頭+0.4秒 08/23 3新潟17R 4着/11頭+0.5秒 08/02 2新潟36R 5着/14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 6.0着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 175日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 14.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.2% / 期待値 -44% ※ 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	セイラダンサー	江田照男	実72.6	B▽ A▽勝率4% EV+179% 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／69日ぶりの実戦）
前5走 10/21 金沢8R 1着/12頭勝利 10/06 金沢6R 2着/7頭+0.3秒 09/20 金沢6R 1着/11頭勝利 09/08 金沢4R 2着/11頭+0.3秒 08/09 2新潟512R 11着/18頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 3.8% / 期待値 +179% ※ 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。
16	フェリスチカ	▲佐藤	実233.3	B× A▽勝率4% EV+718% 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／90日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山612R 15着/16頭+2.4秒 12/15 金沢3R 1着/11頭勝利 12/01 金沢7R 1着/8頭勝利 10/21 金沢4R 3着/8頭+0.8秒 07/29 金沢4R 2着/10頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 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 15着 (大敗) △ ローテーション 90日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 17位 / 勝率 3.5% / 期待値 +719% ※ 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。
17	メテオロイド	菱田	実23.0	B▽ A▽勝率5% EV+10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（294日ぶりの実戦）
前5走 10/18 4新潟13R 4着/18頭+0.2秒 09/27 4阪神83R 4着/14頭+0.7秒 08/09 3中京53R 2着/12頭+0.2秒 06/21 3阪神55R 8着/12頭+1.9秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.3着 △ ローテーション 294日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 4.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.8% / 期待値 +10% ※ 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。
18	リオクリスハーレー	荻野極	実3.0	B◎ A×勝率10% EV-68% 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走平均9.0着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山22R 7着/16頭+0.5秒 01/25 1中山93R 13着/16頭+2.5秒 12/27 5中山71R 12着/15頭+1.3秒 08/17 3中京82R 7着/16頭+2.1秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 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 91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 22.8% (オッズ暗示: 33.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 10.4% / 期待値 -69% ※ 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 ×

リオクリスハーレー

騎手荻野極

単勝オッズ

3.0倍

AI期待値

-31%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○5カイショー

5.2倍

EV +18%

▲A:▲9ファンシーフリル

4.3倍

EV -45%

出走馬全18頭

◎A:×18

リオクリスハーレー

荻野極

3.0倍

-31%

›

○A:○5

カイショー

津村

5.2倍

+18%

›

▲A:▲9

ファンシーフリル

▲石田

4.3倍

-45%

›

△A:△14

シャンクス

杉原

6.9倍

-13%

›

△A:△7

ベルタソ

小崎

11.7倍

+46%

›

△A:△13

ブライティアブーケ

大野

14.2倍

-38%

›

▽A:▽17

メテオロイド

菱田

23.0倍

-29%

›

▽A:▽2

オタルイーグル

亀田

39.3倍

-23%

›

▽A:▽8

レモンバーム

△石神道

40.0倍

-21%

›

▽A:▽11

ダイイズキャスト

三浦

42.7倍

-49%

›

▽A:▽10

パーティーガール

菊沢

55.0倍

-35%

›

×A:▽6

ミルトメロディー

原

49.1倍

-59%

›

▽A:▽15

セイラダンサー

江田照男

72.6倍

-40%

›

×A:▽3

サツキレジーナ

柴田大

104.8倍

-56%

›

×A:▽12

ジュエルドレーサー

石川

106.0倍

-56%

›

×A:▽16

フェリスチカ

▲佐藤

233.3倍

-59%

›

×A:▽4

ビスケット

▲上里

274.7倍

-51%

›

▽A:▽1

ブラヴィーノ

丸田

302.2倍

-47%

›

💡 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 7 ベルタソ実11.7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

11R 新潟競馬場　発走 17:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブラヴィーノ	丸田	実302.2	▽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15.0着と低調／104日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1小倉1112R 16着/18頭+0.9秒 02/14 1小倉76R 16着/18頭+1.2秒 11/16 4京都46R 14着/16頭+2.1秒 11/09 3福島212R 7着/16頭+0.6秒 10/25 4新潟39R 6着/18頭+0.6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 15.0着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 104日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +996% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.6% (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。
2	オタルイーグル	亀田	実39.3	▽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／77日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1小倉72R 4着/18頭+0.5秒 01/22 姫路10R 7着/7頭+3.0秒 11/29 4京都71R 13着/14頭+2.3秒 11/16 4京都43R 14着/15頭+2.6秒 08/09 3中京53R 8着/12頭+0.7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) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +71% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
3	サツキレジーナ	柴田大	実104.8	▽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／174日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉83R 7着/14頭+2.0秒 02/01 1小倉43R 8着/14頭+0.9秒 09/06 2札幌53R 1着/12頭勝利 08/23 2札幌12R 3着/12頭+0.1秒 08/10 1札幌62R 3着/12頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 174日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +304% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (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	ビスケット	▲上里	実274.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均18.0着と低調／539日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉76R 18着/18頭+2.8秒 02/15 1小倉76R 18着/18頭+2.8秒 02/15 1小倉76R 18着/18頭+2.8秒 02/15 1小倉76R 18着/18頭+2.8秒 02/15 1小倉76R 18着/18頭+2.8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 18.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 18着 (大敗) △ ローテーション 539日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +864% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.5% (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。
5	カイショー	津村	実5.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／181日ぶりの実戦）
前5走 02/08 1小倉69R 4着/15頭+0.8秒 01/24 1小倉19R 2着/12頭+0.2秒 12/06 5阪神19R 3着/8頭+0.4秒 10/04 3京都19R 8着/8頭+1.1秒 07/20 1函館1211R 3着/12頭+0.6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 3.0着 (安定) △ ローテーション 181日休養明け × 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 9.8% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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。
6	ミルトメロディー	原	実49.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着／84日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1中山11R 10着/16頭+2.1秒 11/16 5東京43R 12着/18頭+1.3秒 10/13 4東京56R 13着/17頭+1.9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 6.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +101% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (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	ベルタソ推奨	小崎	実11.7	△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 04/12 1福島112R 11着/16頭+1.1秒 04/12 1福島112R 11着/16頭+1.1秒 04/12 1福島112R 11着/16頭+1.1秒 04/12 1福島112R 11着/16頭+1.1秒 04/12 1福島112R 11着/16頭+1.1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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 483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 8.0% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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	レモンバーム	△石神道	実40.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（76日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京57R 3着/15頭+0.3秒 01/11 1中山48R 6着/16頭+1.1秒 12/28 5阪神89R 3着/12頭+0.1秒 12/06 5中京112R 9着/16頭+0.9秒 08/10 2新潟612R 10着/18頭+0.6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 6.3着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +80% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
9	ファンシーフリル	▲石田	実4.3	▲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／前走勝利の勢い／160日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉123R 1着/14頭勝利 02/21 1小倉93R 2着/14頭+0.7秒 02/07 1小倉53R 2着/14頭+0.3秒 01/31 1小倉31R 2着/14頭+0.1秒 11/24 3福島61R 2着/16頭+0.4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 160日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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	パーティーガール	菊沢	実55.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／84日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京77R 15着/16頭+4.4秒 01/01 川崎12R 1着/12頭勝利 12/15 川崎7R 1着/12頭勝利 11/19 川崎5R 1着/12頭勝利 10/15 川崎3R 1着/12頭勝利
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 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +144% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
11	ダイイズキャスト	三浦	実42.7	▽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 02/15 2京都63R 8着/16頭+1.7秒 01/24 1京都83R 8着/16頭+0.9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 5.7着 △ ローテーション 90日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +90% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (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。
12	ジュエルドレーサー	石川	実106.0	▽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／333日ぶりの実戦）
前5走 09/09 笠松4R 1着/8頭勝利 08/11 笠松7R 1着/8頭勝利 07/08 名古屋6R 7着/12頭+1.3秒 06/10 笠松4R 2着/10頭+0.9秒 05/14 笠松8R 5着/9頭+1.1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 333日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +314% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (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。
13	ブライティアブーケ	大野	実14.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.7着と低調／118日ぶりの実戦）
前5走 02/08 1小倉67R 9着/15頭+1.4秒 01/31 1小倉38R 13着/18頭+1.2秒 11/16 3福島47R 12着/16頭+1.1秒 10/04 3京都17R 11着/18頭+0.7秒 09/07 4阪神29R 4着/13頭+0.7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 9.7着 (不振) △ ローテーション 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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	シャンクス	杉原	実6.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場3走で勝率33%と適性高／175日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京512R 9着/16頭+0.9秒 12/06 5中京112R 6着/16頭+0.3秒 11/08 5東京112R 3着/14頭+0.4秒 08/23 3新潟17R 4着/11頭+0.5秒 08/02 2新潟36R 5着/14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 6.0着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 175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 8.2% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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。
15	セイラダンサー	江田照男	実72.6	▽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／69日ぶりの実戦）
前5走 10/21 金沢8R 1着/12頭勝利 10/06 金沢6R 2着/7頭+0.3秒 09/20 金沢6R 1着/11頭勝利 09/08 金沢4R 2着/11頭+0.3秒 08/09 2新潟512R 11着/18頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +179% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
16	フェリスチカ	▲佐藤	実233.3	▽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／90日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山612R 15着/16頭+2.4秒 12/15 金沢3R 1着/11頭勝利 12/01 金沢7R 1着/8頭勝利 10/21 金沢4R 3着/8頭+0.8秒 07/29 金沢4R 2着/10頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 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 15着 (大敗) △ ローテーション 90日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +718% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.5% (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。
17	メテオロイド	菱田	実23.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（294日ぶりの実戦）
前5走 10/18 4新潟13R 4着/18頭+0.2秒 09/27 4阪神83R 4着/14頭+0.7秒 08/09 3中京53R 2着/12頭+0.2秒 06/21 3阪神55R 8着/12頭+1.9秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.3着 △ ローテーション 294日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。
18	リオクリスハーレー	荻野極	実3.0	×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走平均9.0着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山22R 7着/16頭+0.5秒 01/25 1中山93R 13着/16頭+2.5秒 12/27 5中山71R 12着/15頭+1.3秒 08/17 3中京82R 7着/16頭+2.1秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 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 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

リオクリスハーレー

騎手荻野極

単勝オッズ

3.0倍

AI期待値

-68%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5カイショー

5.2倍

EV -49%

▲9ファンシーフリル

4.3倍

EV -61%

出走馬全18頭

×18

リオクリスハーレー

荻野極

3.0倍

-68%

›

○5

カイショー

津村

5.2倍

-49%

›

▲9

ファンシーフリル

▲石田

4.3倍

-61%

›

△14

シャンクス

杉原

6.9倍

-43%

›

△7

ベルタソ

小崎

11.7倍

-5%

›

△13

ブライティアブーケ

大野

14.2倍

-18%

›

▽17

メテオロイド

菱田

23.0倍

+10%

›

▽8

レモンバーム

△石神道

40.0倍

+80%

›

▽11

ダイイズキャスト

三浦

42.7倍

+90%

›

▽10

パーティーガール

菊沢

55.0倍

+144%

›

▽2

オタルイーグル

亀田

39.3倍

+71%

›

▽6

ミルトメロディー

原

49.1倍

+101%

›

▽12

ジュエルドレーサー

石川

106.0倍

+314%

›

▽3

サツキレジーナ

柴田大

104.8倍

+304%

›

▽15

セイラダンサー

江田照男

72.6倍

+179%

›

▽1

ブラヴィーノ

丸田

302.2倍

+996%

›

▽16

フェリスチカ

▲佐藤

233.3倍

+718%

›

▽4

ビスケット

▲上里

274.7倍

+864%

›

💡 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 7 ベルタソ実11.7倍期待値 -6% 推奨 12.4〜30.0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

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