新潟 3R 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

3R 新潟競馬場　発走 10:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ローズオブジャパン	松岡	実8.8	B△ A△勝率9% EV-23% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（92日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1中山81R 4着/16頭+1.1秒 11/29 5東京74R 3着/16頭+1.1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 5.3着 △ ローテーション 92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 10.5% (オッズ暗示: 11.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.7% / 期待値 -23% ※ 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	クツワエターナル	▲佐藤	実451.8	B▽ A▽勝率4% EV+999% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 15位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 4.3% / 期待値 +1841% ※ 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	ヨルヴィック	吉村	実6.0	B▲ A▲勝率10% 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9.0着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1東京11R 3着/16頭+0.4秒 11/23 5東京54R 6着/15頭+1.2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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.1% (オッズ暗示: 16.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.3% / 期待値 -38% ※ 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	エコロセレナ	岩田望	実4.2	B○ A○勝率11% EV-54% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.7着と安定／前走3着／84日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山33R 5着/16頭+1.0秒 02/22 1東京81R 5着/16頭+1.2秒 12/06 5中山13R 9着/15頭+0.7秒 11/23 5東京52R 5着/18頭+0.8秒 10/04 4東京15R 11着/17頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.4% (オッズ暗示: 23.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.9% / 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。
5	プティシラー	原優介	実65.0	B▽ A▽勝率5% EV+243% 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 02/14 1東京54R 5着/15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 6.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.3% / 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。
6	エトワールフィーユ	菊沢一樹	実151.5	B▽ A▽勝率4% EV+550% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.5着と低調／134日ぶりの実戦）
前5走 03/28 3中山13R 6着/16頭+1.4秒 02/15 1東京63R 13着/16頭+2.7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 9.5着 (不振) △ ローテーション 134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 0.4% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.3% / 期待値 +551% ※ 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	ロジザボード	戸崎圭	実24.7	B▽ A△勝率6% EV+46% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（99日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山31R 8着/16頭+2.1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 6.7着 △ ローテーション 99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 2.6% (オッズ暗示: 4.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.9% / 期待値 +46% ※ 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	テリオスレイ	坂井	実10.8	B△ A△勝率8% EV-17% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（371日ぶりの実戦）
前5走 08/03 2新潟44R 6着/13頭+1.3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 6.0着 △ ローテーション 371日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 9.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.7% / 期待値 -17% ※ 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	ビューティドリーム	△石神道	実106.8	B▽ A▽勝率5% EV+407% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 11位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.8% / 期待値 +408% ※ 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	カウガールハット	佐々木	実264.7	B▽ A▽勝率4% EV+999% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.5着と低調／98日ぶりの実戦）
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 10.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 98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 0.4% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.3% / 期待値 +1037% ※ 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	アルペンローゼ	☆田山	実34.8	B▽ A▽勝率6% EV+92% 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／78日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山45R 12着/16頭+3.3秒 02/14 1東京56R 4着/16頭+0.8秒 11/16 5東京44R 10着/16頭+1.7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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.5% / 期待値 +93% ※ 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	ハングローズ	▲上里	実2.1	B🌟◎ A×勝率13% EV-73% 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／77日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山11R 7着/15頭+0.6秒 02/07 1東京31R 2着/16頭+0.7秒 01/12 1中山52R 3着/16頭+1.1秒 12/27 5中山72R 5着/16頭+1.3秒 09/21 4中山71R 6着/16頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 33.2% (オッズ暗示: 47.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 12.8% / 期待値 -73% ※ 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	キョウエイハル	木幡巧	実40.1	B▽ A▽勝率5% EV+113% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（89日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1中山93R 8着/16頭+2.1秒 01/10 1中山31R 6着/16頭+1.3秒 10/26 4新潟41R 11着/13頭+2.7秒 10/12 4東京44R 11着/16頭+1.2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 6.3着 × 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 1.7% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.3% / 期待値 +113% ※ 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	グランキンバリー	野中	実141.9	B× A▽勝率4% EV+510% 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／119日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山11R 10着/15頭+1.9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 8.0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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.3% / 期待値 +511% ※ 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	セントリアン	▲石田	実26.6	B△ A▽勝率6% EV+51% 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 03/21 2中山73R 8着/16頭+1.5秒 02/28 2中山11R 8着/15頭+1.1秒 11/16 3福島41R 5着/16頭+1.5秒 10/18 4東京62R 3着/9頭+1.4秒 09/21 4中山72R 2着/16頭+0.3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 6.7着 △ ローテーション 91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 3.0% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.7% / 期待値 +51% ※ 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 ×

ハングローズ

騎手 ▲上里

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-30%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○4エコロセレナ

4.2倍

EV -18%

▲A:▲3ヨルヴィック

6.0倍

EV -3%

出走馬全15頭

◎A:×12

ハングローズ

▲上里

2.1倍

-30%

›

○A:○4

エコロセレナ

岩田望

4.2倍

-18%

›

▲A:▲3

ヨルヴィック

吉村

6.0倍

-3%

›

△A:△1

ローズオブジャパン

松岡

8.8倍

-8%

›

△A:△8

テリオスレイ

坂井

10.8倍

-19%

›

△A:▽15

セントリアン

▲石田

26.6倍

-19%

›

▽A:△7

ロジザボード

戸崎圭

24.7倍

-35%

›

▽A:▽11

アルペンローゼ

☆田山

34.8倍

-20%

›

▽A:▽13

キョウエイハル

木幡巧

40.1倍

-33%

›

▽A:▽5

プティシラー

原優介

65.0倍

+8%

›

▽A:▽9

ビューティドリーム

△石神道

106.8倍

-25%

›

×A:▽14

グランキンバリー

野中

141.9倍

-50%

›

▽A:▽6

エトワールフィーユ

菊沢一樹

151.5倍

-46%

›

▽A:▽10

カウガールハット

佐々木

264.7倍

-6%

›

▽A:▽2

クツワエターナル

▲佐藤

451.8倍

+58%

›

💡 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

3R 新潟競馬場　発走 10:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ローズオブジャパン	松岡	実8.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（92日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1中山81R 4着/16頭+1.1秒 11/29 5東京74R 3着/16頭+1.1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 5.3着 △ ローテーション 92日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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。
2	クツワエターナル	▲佐藤	実451.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 15位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 0.2%) ※ 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	ヨルヴィック	吉村	実6.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均9.0着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1東京11R 3着/16頭+0.4秒 11/23 5東京54R 6着/15頭+1.2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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15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 10.3% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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。
4	エコロセレナ	岩田望	実4.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.7着と安定／前走3着／84日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山33R 5着/16頭+1.0秒 02/22 1東京81R 5着/16頭+1.2秒 12/06 5中山13R 9着/15頭+0.7秒 11/23 5東京52R 5着/18頭+0.8秒 10/04 4東京15R 11着/17頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 10.9% (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。
5	プティシラー	原優介	実65.0	▽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 02/14 1東京54R 5着/15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 6.0着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +243% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.3% (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。
6	エトワールフィーユ	菊沢一樹	実151.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.5着と低調／134日ぶりの実戦）
前5走 03/28 3中山13R 6着/16頭+1.4秒 02/15 1東京63R 13着/16頭+2.7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 9.5着 (不振) △ ローテーション 134日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +550% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (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。
7	ロジザボード	戸崎圭	実24.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（99日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山31R 8着/16頭+2.1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 6.7着 △ ローテーション 99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 5.9% (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。
8	テリオスレイ	坂井	実10.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（371日ぶりの実戦）
前5走 08/03 2新潟44R 6着/13頭+1.3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 6.0着 △ ローテーション 371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 7.7% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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。
9	ビューティドリーム	△石神道	実106.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 11位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +407% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (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。
10	カウガールハット	佐々木	実264.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.5着と低調／98日ぶりの実戦）
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 10.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 98日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (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。
11	アルペンローゼ	☆田山	実34.8	▽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／78日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山45R 12着/16頭+3.3秒 02/14 1東京56R 4着/16頭+0.8秒 11/16 5東京44R 10着/16頭+1.7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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +92% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
12	ハングローズ	▲上里	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（前走2着／77日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山11R 7着/15頭+0.6秒 02/07 1東京31R 2着/16頭+0.7秒 01/12 1中山52R 3着/16頭+1.1秒 12/27 5中山72R 5着/16頭+1.3秒 09/21 4中山71R 6着/16頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 12.8% (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。
13	キョウエイハル	木幡巧	実40.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（89日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1中山93R 8着/16頭+2.1秒 01/10 1中山31R 6着/16頭+1.3秒 10/26 4新潟41R 11着/13頭+2.7秒 10/12 4東京44R 11着/16頭+1.2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 6.3着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +113% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.3% (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。
14	グランキンバリー	野中	実141.9	▽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／119日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山11R 10着/15頭+1.9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 8.0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) +510% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (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。
15	セントリアン	▲石田	実26.6	▽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 03/21 2中山73R 8着/16頭+1.5秒 02/28 2中山11R 8着/15頭+1.1秒 11/16 3福島41R 5着/16頭+1.5秒 10/18 4東京62R 3着/9頭+1.4秒 09/21 4中山72R 2着/16頭+0.3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 6.7着 △ ローテーション 91日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +51% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ハングローズ

騎手 ▲上里

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-73%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4エコロセレナ

4.2倍

EV -54%

▲3ヨルヴィック

6.0倍

EV -38%

出走馬全15頭

×12

ハングローズ

▲上里

2.1倍

-73%

›

○4

エコロセレナ

岩田望

4.2倍

-54%

›

▲3

ヨルヴィック

吉村

6.0倍

-38%

›

△1

ローズオブジャパン

松岡

8.8倍

-23%

›

△8

テリオスレイ

坂井

10.8倍

-17%

›

△7

ロジザボード

戸崎圭

24.7倍

+46%

›

▽15

セントリアン

▲石田

26.6倍

+51%

›

▽11

アルペンローゼ

☆田山

34.8倍

+92%

›

▽13

キョウエイハル

木幡巧

40.1倍

+113%

›

▽5

プティシラー

原優介

65.0倍

+243%

›

▽9

ビューティドリーム

△石神道

106.8倍

+407%

›

▽14

グランキンバリー

野中

141.9倍

+510%

›

▽6

エトワールフィーユ

菊沢一樹

151.5倍

+550%

›

▽10

カウガールハット

佐々木

264.7倍

+999%

›

▽2

クツワエターナル

▲佐藤

451.8倍

+999%

›

💡 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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