新潟 1R 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

1R 新潟競馬場　発走 09:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エクスマキナ	石川	実8.5	B△ A△勝率8% EV-29% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 2回6日福島5R 3着/16頭+4.0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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 11.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.3% / 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。
2	エイシンウルクンデ	三浦	実74.4	B▽ A▽勝率5% EV+262% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回6日福島5R 5着/16頭 ― ― ― ―
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 5.0着 × 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 0.7% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.9% / 期待値 +263% ※ 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	セレスタイト	杉原	実74.1	B▽ A▽勝率5% EV+247% 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）
前5走 2回6日福島5R 8着/16頭+1.0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 8.0着 (不振) × 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 0.7% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.7% / 期待値 +247% ※ 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	モンサンアミュザン	木幡巧	実187.5	B× A▽勝率4% EV+632% 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）
前5走 2回7日福島5R 9着/15頭 ― ― ― ―
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 9.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 3.9% / 期待値 +633% ※ 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	マイホームパパ	江田照	実118.0	B× A▽勝率4% EV+363% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回8日福島5R 6着/13頭+2.0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 6.0着 × 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 0.3% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 3.9% / 期待値 +363% ※ 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	アオイノリプー	田辺	実6.5	B▲ A▲勝率9% EV-38% 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／前走3着）
前5走 1回10日函館5R 3着/10頭 ― ― ― ―
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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 15.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.4% / 期待値 -39% ※ 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	コスモフラムオット	武藤	実144.0	B× A▽勝率4% EV+462% 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）
前5走 2回8日福島5R 8着/13頭 ― ― ― ―
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) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 3.9% / 期待値 +463% ※ 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	ラガリーガ	坂井	実2.1	B🌟◎ A×勝率12% EV-75% 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8.0着と低調）
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 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 37.6% (オッズ暗示: 47.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 11.6% / 期待値 -76% ※ 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	セイウンオオゾラ	大野	実45.3	B▽ A▽勝率5% EV+135% 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）
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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.2% / 期待値 +135% ※ 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	ウィモウェ	菱田	実42.6	B▽ A▽勝率5% EV+125% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
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 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) × 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 1.6% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.3% / 期待値 +126% ※ 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	シアルナーレ	戸崎圭	実7.0	B△ A△勝率9% EV-36% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 2回5日福島3R 5着/14頭 ― ― ― ―
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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 14.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.0% / 期待値 -37% ※ 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	マスターボリューム	柴田大	実224.4	B× A▽勝率4% EV+777% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 2回7日福島5R 10着/15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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 3.9% / 期待値 +777% ※ 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	スーパーユタカ	石神深道	実6.4	B○ A○勝率10% EV-37% 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／前走3着）
前5走 1回8日函館5R 3着/5頭+4.0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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.8% (オッズ暗示: 15.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.8% / 期待値 -37% ※ 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	ツーハーツ	岩田望	実12.1	B△ A△勝率7% EV-15% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
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 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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 8.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.0% / 期待値 -16% ※ 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	マハロハ	吉村	実49.8	B▽ A▽勝率5% EV+158% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回8日福島5R 7着/13頭 ― ― ― ―
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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.2% / 期待値 +159% ※ 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	コスモモノポリー	菊沢	実151.7	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走平均13.0着と低調）
前5走 2回7日福島5R 13着/15頭+2.0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 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) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 3.9% / 期待値 +493% ※ 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 ×

ラガリーガ

騎手坂井

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-21%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○13スーパーユタカ

6.4倍

EV +1%

▲A:▲6アオイノリプー

6.5倍

EV -18%

出走馬全16頭

◎A:×8

ラガリーガ

坂井

2.1倍

-21%

›

○A:○13

スーパーユタカ

石神深道

6.4倍

+1%

›

▲A:▲6

アオイノリプー

田辺

6.5倍

-18%

›

△A:△11

シアルナーレ

戸崎圭

7.0倍

-26%

›

△A:△1

エクスマキナ

石川

8.5倍

-12%

›

△A:△14

ツーハーツ

岩田望

12.1倍

-25%

›

▽A:▽10

ウィモウェ

菱田

42.6倍

-30%

›

▽A:▽9

セイウンオオゾラ

大野

45.3倍

-26%

›

▽A:▽15

マハロハ

吉村

49.8倍

-18%

›

▽A:▽3

セレスタイト

杉原

74.1倍

-49%

›

▽A:▽2

エイシンウルクンデ

三浦

74.4倍

-48%

›

×A:▽5

マイホームパパ

江田照

118.0倍

-67%

›

×A:▽7

コスモフラムオット

武藤

144.0倍

-79%

›

×A:▽16

コスモモノポリー

菊沢

151.7倍

-77%

›

×A:▽4

モンサンアミュザン

木幡巧

187.5倍

-72%

›

×A:▽12

マスターボリューム

柴田大

224.4倍

-67%

›

💡 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

両モデルとも見送り

1R 新潟競馬場　発走 09:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エクスマキナ	石川	実8.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 2回6日福島5R 3着/16頭+4.0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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 11.8%) ※ 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。
2	エイシンウルクンデ	三浦	実74.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回6日福島5R 5着/16頭 ― ― ― ―
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 5.0着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +262% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.9% (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。
3	セレスタイト	杉原	実74.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 2回6日福島5R 8着/16頭+1.0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 8.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +247% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (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。
4	モンサンアミュザン	木幡巧	実187.5	▽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）
前5走 2回7日福島5R 9着/15頭 ― ― ― ―
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 9.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +632% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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	マイホームパパ	江田照	実118.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回8日福島5R 6着/13頭+2.0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 6.0着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +363% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
6	アオイノリプー	田辺	実6.5	▲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／前走3着）
前5走 1回10日函館5R 3着/10頭 ― ― ― ―
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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 9.4% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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。
7	コスモフラムオット	武藤	実144.0	▽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）
前5走 2回8日福島5R 8着/13頭 ― ― ― ―
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) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +462% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (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。
8	ラガリーガ	坂井	実2.1	×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8.0着と低調）
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 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.6% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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。
9	セイウンオオゾラ	大野	実45.3	▽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）
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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +135% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.2% (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。
10	ウィモウェ	菱田	実42.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
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 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) 🌟◎ 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 5.3% (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。
11	シアルナーレ	戸崎圭	実7.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 2回5日福島3R 5着/14頭 ― ― ― ―
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 7.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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	マスターボリューム	柴田大	実224.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 2回7日福島5R 10着/15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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +777% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (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。
13	スーパーユタカ	石神深道	実6.4	○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／前走3着）
前5走 1回8日函館5R 3着/5頭+4.0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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.8% (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。
14	ツーハーツ	岩田望	実12.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
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 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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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	マハロハ	吉村	実49.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回8日福島5R 7着/13頭 ― ― ― ―
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 7.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +158% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.2% (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。
16	コスモモノポリー	菊沢	実151.7	▽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7日福島5R 13着/15頭+2.0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 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) +492% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ラガリーガ

騎手坂井

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-75%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○13スーパーユタカ

6.4倍

EV -37%

▲6アオイノリプー

6.5倍

EV -38%

出走馬全16頭

×8

ラガリーガ

坂井

2.1倍

-75%

›

○13

スーパーユタカ

石神深道

6.4倍

-37%

›

▲6

アオイノリプー

田辺

6.5倍

-38%

›

△11

シアルナーレ

戸崎圭

7.0倍

-36%

›

△1

エクスマキナ

石川

8.5倍

-29%

›

△14

ツーハーツ

岩田望

12.1倍

-15%

›

▽10

ウィモウェ

菱田

42.6倍

+125%

›

▽9

セイウンオオゾラ

大野

45.3倍

+135%

›

▽15

マハロハ

吉村

49.8倍

+158%

›

▽2

エイシンウルクンデ

三浦

74.4倍

+262%

›

▽3

セレスタイト

杉原

74.1倍

+247%

›

▽5

マイホームパパ

江田照

118.0倍

+363%

›

▽7

コスモフラムオット

武藤

144.0倍

+462%

›

▽16

コスモモノポリー

菊沢

151.7倍

+492%

›

▽4

モンサンアミュザン

木幡巧

187.5倍

+632%

›

▽12

マスターボリューム

柴田大

224.4倍

+777%

›

💡 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。

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