新潟 12R 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

12R 新潟競馬場　発走 18:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エーデルクラフト	石川	実83.5	B▽ A▽勝率5% EV+291% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調）
前5走 2回2日新潟10R 13着/14頭 ― ― ― ―
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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 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 0.7% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.7% / 期待値 +291% ※ 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	ラクシオンデクラ	荻野極	実12.5	B△ A△勝率8% EV-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10.3着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山35R 13着/18頭+1.8秒 12/27 5中山74R 8着/18頭+0.6秒 10/13 4東京55R 13着/13頭+2.0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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 105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 3.9% (オッズ暗示: 8.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.5% / 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。
3	マイネルリーヒム	菊沢	実5.2	B○ A○勝率10% EV-47% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（98日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山65R 4着/18頭+0.9秒 02/14 2京都56R 4着/17頭+0.8秒 01/05 1中山26R 16着/18頭+1.6秒 09/28 4中山93R 9着/16頭+2.0秒 09/07 4中山24R 3着/10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戦の調子平均 6.0着 △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.3% (オッズ暗示: 19.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.1% / 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。
4	リベルタアーラ	佐藤翔馬	実95.3	B▽ A▽勝率5% EV+346% 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／97日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山41R 14着/16頭+2.9秒 12/20 5中山56R 8着/16頭+1.3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) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 97日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.7% / 期待値 +346% ※ 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	ローレルエース	原	実42.0	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10.3着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山35R 9着/18頭+1.3秒 10/19 4東京75R 13着/18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戦の調子平均 10.3着 (不振) △ ローテーション 119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 1.7% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.0% / 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。
6	コンフィグシス	▲石田	実37.2	B△ A▽勝率5% EV+99% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（84日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山36R 7着/18頭+0.9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 6.3着 × 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 1.7% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.4% / 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。
7	フォーエバーラブ	柴田大	実44.9	B▽ A▽勝率5% EV+118% 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／69日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山12R 11着/15頭+6.2秒 02/14 1東京51R 12着/16頭+2.8秒 12/13 5中京34R 8着/13頭+0.9秒 09/28 4中山92R 15着/16頭+2.3秒 08/10 3中京63R 9着/12頭+3.1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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.9% / 期待値 +118% ※ 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	ブラッキッシュ	戸崎圭	実1.6	B🌟◎ A×勝率12% 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（直近3走平均2.5着と安定／前走3着／104日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中山35R 2着/13頭+0.4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 2.5着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 104日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 50.4% (オッズ暗示: 62.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 12.3% / 期待値 -80% ※ 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	ファインブライト	杉原	実225.3	B× A▽勝率4% EV+803% 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 01/24 1中山85R 16着/18頭+2.0秒 12/27 5中山74R 5着/18頭+0.4秒 11/29 5東京73R 5着/12頭+0.8秒 11/08 3福島13R 11着/15頭+3.3秒 10/11 4東京33R 4着/10頭+1.4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 6.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (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 16位 / 勝率 4.0% / 期待値 +803% ※ 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	デリシューズマン	丸田	実97.8	B▽ A▽勝率5% EV+358% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 1回1日函館4R 12着/15頭 ― ― ― ―
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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 0.7% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.7% / 期待値 +358% ※ 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	スカーレットジーン	武藤	実77.6	B▽ A▽勝率4% EV+242% 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／83日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京56R 9着/16頭+1.8秒 12/14 5中山43R 17着/18頭+3.2秒 10/04 4東京15R 14着/17頭+2.3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 9.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 4.4% / 期待値 +243% ※ 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	ヤマニンリンキング	大野	実41.9	B▽ A△勝率5% EV+124% 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6日福島3R 11着/16頭 ― ― ― ―
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 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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 2.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.4% / 期待値 +124% ※ 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	ディエスルージュ	木幡巧	実98.1	B▽ A▽勝率5% EV+372% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.5着と低調／167日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1小倉105R 13着/13頭+4.1秒 01/31 2京都15R 4着/15頭+0.6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 8.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 13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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.8% / 期待値 +373% ※ 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	オーブレーヌ	△石神道	実11.1	B△ A△勝率8% EV-8% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（91日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山36R 6着/18頭+0.9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 7.0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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 9.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.3% / 期待値 -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。
15	ジェイエルグリーン	菱田	実64.6	B▽ A▽勝率5% EV+226% 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／90日ぶりの実戦）
前5走 03/28 3中山11R 8着/16頭+1.4秒 02/28 2中山12R 5着/15頭+4.1秒 01/25 1中山92R 13着/14頭+4.4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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.0% / 期待値 +226% ※ 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	ポポラヴィスタ	津村	実7.9	B▲ A▲勝率9% EV-30% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均14.7着と低調／175日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1小倉73R 11着/14頭+1.4秒 02/01 1小倉46R 18着/18頭+3.5秒 01/05 1中山26R 15着/18頭+1.5秒 10/19 4新潟25R 14着/18頭+1.4秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 14.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 175日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.6% (オッズ暗示: 12.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.8% / 期待値 -30% ※ 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 ×

ブラッキッシュ

騎手戸崎圭

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

-19%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○3マイネルリーヒム

5.2倍

EV -15%

▲A:▲16ポポラヴィスタ

7.9倍

EV -16%

出走馬全16頭

◎A:×8

ブラッキッシュ

戸崎圭

1.6倍

-19%

›

○A:○3

マイネルリーヒム

菊沢

5.2倍

-15%

›

▲A:▲16

ポポラヴィスタ

津村

7.9倍

-16%

›

△A:△14

オーブレーヌ

△石神道

11.1倍

-16%

›

△A:△2

ラクシオンデクラ

荻野極

12.5倍

-51%

›

△A:▽6

コンフィグシス

▲石田

37.2倍

-37%

›

▽A:△12

ヤマニンリンキング

大野

41.9倍

-29%

›

▽A:▽5

ローレルエース

原

42.0倍

-29%

›

▽A:▽7

フォーエバーラブ

柴田大

44.9倍

-24%

›

▽A:▽15

ジェイエルグリーン

菱田

64.6倍

-34%

›

▽A:▽11

スカーレットジーン

武藤

77.6倍

-45%

›

▽A:▽1

エーデルクラフト

石川

83.5倍

-41%

›

▽A:▽4

リベルタアーラ

佐藤翔馬

95.3倍

-32%

›

▽A:▽10

デリシューズマン

丸田

97.8倍

-30%

›

▽A:▽13

ディエスルージュ

木幡巧

98.1倍

-30%

›

×A:▽9

ファインブライト

杉原

225.3倍

-66%

›

💡 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）

12R 新潟競馬場　発走 18:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エーデルクラフト	石川	実83.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調）
前5走 2回2日新潟10R 13着/14頭 ― ― ― ―
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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +291% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
2	ラクシオンデクラ	荻野極	実12.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.3着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山35R 13着/18頭+1.8秒 12/27 5中山74R 8着/18頭+0.6秒 10/13 4東京55R 13着/13頭+2.0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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 105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 7.5% (オッズ暗示: 8.0%) ※ 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。
3	マイネルリーヒム	菊沢	実5.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（98日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山65R 4着/18頭+0.9秒 02/14 2京都56R 4着/17頭+0.8秒 01/05 1中山26R 16着/18頭+1.6秒 09/28 4中山93R 9着/16頭+2.0秒 09/07 4中山24R 3着/10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戦の調子平均 6.0着 △ ローテーション 98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 10.1% (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。
4	リベルタアーラ	佐藤翔馬	実95.3	▽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／97日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山41R 14着/16頭+2.9秒 12/20 5中山56R 8着/16頭+1.3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) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 97日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +346% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (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。
5	ローレルエース	原	実42.0	▽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／119日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山35R 9着/18頭+1.3秒 10/19 4東京75R 13着/18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戦の調子平均 10.3着 (不振) △ ローテーション 119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 5.0% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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	コンフィグシス	▲石田	実37.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（84日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山36R 7着/18頭+0.9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 6.3着 🌟◎ 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 5.4% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
7	フォーエバーラブ	柴田大	実44.9	▽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／69日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山12R 11着/15頭+6.2秒 02/14 1東京51R 12着/16頭+2.8秒 12/13 5中京34R 8着/13頭+0.9秒 09/28 4中山92R 15着/16頭+2.3秒 08/10 3中京63R 9着/12頭+3.1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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +118% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。
8	ブラッキッシュ	戸崎圭	実1.6	×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2.5着と安定／前走3着／104日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中山35R 2着/13頭+0.4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 2.5着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 104日休養明け × 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 12.3% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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	ファインブライト	杉原	実225.3	▽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 01/24 1中山85R 16着/18頭+2.0秒 12/27 5中山74R 5着/18頭+0.4秒 11/29 5東京73R 5着/12頭+0.8秒 11/08 3福島13R 11着/15頭+3.3秒 10/11 4東京33R 4着/10頭+1.4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 6.3着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +803% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.0% (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。
10	デリシューズマン	丸田	実97.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 1回1日函館4R 12着/15頭 ― ― ― ―
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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +358% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (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。
11	スカーレットジーン	武藤	実77.6	▽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／83日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京56R 9着/16頭+1.8秒 12/14 5中山43R 17着/18頭+3.2秒 10/04 4東京15R 14着/17頭+2.3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 9.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +242% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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	ヤマニンリンキング	大野	実41.9	△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6日福島3R 11着/16頭 ― ― ― ―
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 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) +124% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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	ディエスルージュ	木幡巧	実98.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.5着と低調／167日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1小倉105R 13着/13頭+4.1秒 01/31 2京都15R 4着/15頭+0.6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 8.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 13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) +372% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (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。
14	オーブレーヌ	△石神道	実11.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（91日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山36R 6着/18頭+0.9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 7.0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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 9.0%) ※ 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。
15	ジェイエルグリーン	菱田	実64.6	▽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／90日ぶりの実戦）
前5走 03/28 3中山11R 8着/16頭+1.4秒 02/28 2中山12R 5着/15頭+4.1秒 01/25 1中山92R 13着/14頭+4.4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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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) +226% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。
16	ポポラヴィスタ	津村	実7.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均14.7着と低調／175日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1小倉73R 11着/14頭+1.4秒 02/01 1小倉46R 18着/18頭+3.5秒 01/05 1中山26R 15着/18頭+1.5秒 10/19 4新潟25R 14着/18頭+1.4秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 14.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 175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 8.8% (オッズ暗示: 12.7%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ブラッキッシュ

騎手戸崎圭

単勝オッズ

1.6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

○3マイネルリーヒム

5.2倍

EV -47%

▲16ポポラヴィスタ

7.9倍

EV -30%

出走馬全16頭

×8

ブラッキッシュ

戸崎圭

1.6倍

-80%

›

○3

マイネルリーヒム

菊沢

5.2倍

-47%

›

▲16

ポポラヴィスタ

津村

7.9倍

-30%

›

△14

オーブレーヌ

△石神道

11.1倍

-8%

›

△2

ラクシオンデクラ

荻野極

12.5倍

-5%

›

△12

ヤマニンリンキング

大野

41.9倍

+124%

›

▽6

コンフィグシス

▲石田

37.2倍

+99%

›

▽15

ジェイエルグリーン

菱田

64.6倍

+226%

›

▽5

ローレルエース

原

42.0倍

+109%

›

▽7

フォーエバーラブ

柴田大

44.9倍

+118%

›

▽13

ディエスルージュ

木幡巧

98.1倍

+372%

›

▽1

エーデルクラフト

石川

83.5倍

+291%

›

▽4

リベルタアーラ

佐藤翔馬

95.3倍

+346%

›

▽10

デリシューズマン

丸田

97.8倍

+358%

›

▽11

スカーレットジーン

武藤

77.6倍

+242%

›

▽9

ファインブライト

杉原

225.3倍

+803%

›

💡 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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