新潟 4R 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

4R 新潟競馬場　発走 11:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ダゴベルト	杉原	実490.8	B▽ A▽勝率4% EV+999% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.5着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山52R 14着/16頭+3.8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 11.5着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.2% (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 +2029% ※ 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	オセアビシャイン	佐々木	実178.6	B× A▽勝率4% EV+676% 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／92日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京31R 8着/13頭+2.2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 8.0着 (不振) △ ローテーション 92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 0.2% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.3% / 期待値 +676% ※ 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	アデルフィー	三浦	実6.3	B▲ A▲勝率10% EV-35% 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2着／84日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京43R 5着/15頭+0.6秒 01/31 2京都13R 6着/13頭+1.5秒 01/12 1中山53R 9着/16頭+2.0秒 12/20 5中山57R 7着/16頭+2.0秒 12/07 5中京21R 3着/13頭+1.3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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 2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 9.7% (オッズ暗示: 15.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.3% / 期待値 -35% ※ 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	キセログラフィカ	☆田山	実12.1	B△ A△勝率8% EV+0% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／113日ぶりの実戦）
前5走 03/28 3中山12R 3着/16頭+0.3秒 01/31 1東京13R 8着/15頭+1.5秒 01/05 1中山23R 3着/12頭+0.4秒 12/06 5中山14R 6着/16頭+1.2秒 09/07 4中山26R 3着/16頭+0.7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 4.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 113日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 8.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.3% / 期待値 +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	ヌビアン	▲上里	実231.0	B× A▽勝率4% EV+902% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.5着と低調）
前5走 2回7日福島3R 11着/16頭 ― ― ― ―
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 11.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 0.2% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.3% / 期待値 +902% ※ 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	ユイノスレチガイ	△石神道	実134.2	B× A▽勝率4% EV+499% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（99日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山62R 8着/16頭+2.0秒 12/21 5阪神64R 7着/12頭+0.9秒 12/07 5中京25R 15着/17頭+1.6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 △ ローテーション 99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 0.3% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.5% / 期待値 +499% ※ 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	ジュングロワール	▲佐藤	実277.7	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9.0着と低調）
前5走 2回4日新潟4R 13着/15頭 2回8日福島7R 5着/14頭+5.0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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (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 14位 / 勝率 4.3% / 期待値 +1105% ※ 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	カシマライフウ	松岡	実9.1	B△ A△勝率8% EV-23% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（70日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1中山84R 6着/15頭+0.9秒 01/04 1中山14R 3着/12頭+0.8秒 12/06 5中山14R 2着/16頭+0.3秒 11/09 5東京26R 4着/15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 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 11.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.4% / 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。
9	ハリコミチュウ	木幡初	実28.0	B△ A▽勝率6% EV+62% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均13.0着と低調）
前5走 2回8日福島4R 13着/15頭 ― ― ― ―
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 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 3.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.8% / 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	モンスターラッシュ	石川	実3.5	B○ A○勝率12% EV-57% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／70日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京63R 7着/16頭+1.1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 4.5着 ○ 前走実績前走 2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 28.9% (オッズ暗示: 28.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.2% / 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。
11	ラスタリア	菊沢	実29.3	B▽ A△勝率6% EV+75% 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／267日ぶりの実戦）
前5走 11/15 3福島33R 12着/16頭+1.2秒 09/21 4中山75R 10着/10頭+2.0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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 267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 2.3% (オッズ暗示: 3.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.0% / 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。
12	クリムゾンリーフ	坂井	実2.0	B🌟◎ A×勝率13% EV-74% 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3着／63日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京13R 6着/13頭+0.9秒 02/22 1東京82R 3着/13頭+1.9秒 01/24 1中山84R 9着/15頭+1.5秒 01/05 1中山23R 4着/12頭+1.0秒 12/20 5中山54R 4着/13頭+0.8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 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 39.3% (オッズ暗示: 50.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 12.9% / 期待値 -74% ※ 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	クィーンズウィンク	吉村	実160.0	B× A▽勝率4% EV+612% 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／133日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京65R 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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 133日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.5% / 期待値 +612% ※ 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	レッドリアライズ	原	実69.7	B▽ A▽勝率5% EV+280% 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 03/21 2中山75R 5着/13頭+0.9秒 01/24 1中山85R 11着/18頭+1.3秒 12/06 5中山15R 9着/18頭+1.4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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.5% / 期待値 +280% ※ 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	カノープス	▲石田	実166.9	B▽ A▽勝率4% EV+629% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.0着と低調）
前5走 1回6日函館4R 14着/16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 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 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 0.3% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.4% / 期待値 +630% ※ 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 ×

クリムゾンリーフ

騎手坂井

単勝オッズ

2.0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:○10モンスターラッシュ

3.5倍

EV +1%

▲A:▲3アデルフィー

6.3倍

EV -38%

出走馬全15頭

◎A:×12

クリムゾンリーフ

坂井

2.0倍

-21%

›

○A:○10

モンスターラッシュ

石川

3.5倍

+1%

›

▲A:▲3

アデルフィー

三浦

6.3倍

-38%

›

△A:△8

カシマライフウ

松岡

9.1倍

-27%

›

△A:△4

キセログラフィカ

☆田山

12.1倍

-21%

›

△A:▽9

ハリコミチュウ

木幡初

28.0倍

-36%

›

▽A:△11

ラスタリア

菊沢

29.3倍

-33%

›

▽A:▽14

レッドリアライズ

原

69.7倍

+0%

›

×A:▽6

ユイノスレチガイ

△石神道

134.2倍

-58%

›

×A:▽13

クィーンズウィンク

吉村

160.0倍

-50%

›

▽A:▽15

カノープス

▲石田

166.9倍

-48%

›

×A:▽2

オセアビシャイン

佐々木

178.6倍

-68%

›

×A:▽5

ヌビアン

▲上里

231.0倍

-59%

›

×A:▽7

ジュングロワール

▲佐藤

277.7倍

-51%

›

▽A:▽1

ダゴベルト

杉原

490.8倍

-14%

›

💡 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

4R 新潟競馬場　発走 11:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ダゴベルト	杉原	実490.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.5着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山52R 14着/16頭+3.8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 11.5着 (不振) 🌟◎ 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。
2	オセアビシャイン	佐々木	実178.6	▽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／92日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京31R 8着/13頭+2.2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 8.0着 (不振) △ ローテーション 92日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +676% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (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。
3	アデルフィー	三浦	実6.3	▲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2着／84日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京43R 5着/15頭+0.6秒 01/31 2京都13R 6着/13頭+1.5秒 01/12 1中山53R 9着/16頭+2.0秒 12/20 5中山57R 7着/16頭+2.0秒 12/07 5中京21R 3着/13頭+1.3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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 10.3% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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。
4	キセログラフィカ	☆田山	実12.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／113日ぶりの実戦）
前5走 03/28 3中山12R 3着/16頭+0.3秒 01/31 1東京13R 8着/15頭+1.5秒 01/05 1中山23R 3着/12頭+0.4秒 12/06 5中山14R 6着/16頭+1.2秒 09/07 4中山26R 3着/16頭+0.7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 4.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 113日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.3% (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。
5	ヌビアン	▲上里	実231.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.5着と低調）
前5走 2回7日福島3R 11着/16頭 ― ― ― ―
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 11.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +902% (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。
6	ユイノスレチガイ	△石神道	実134.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（99日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山62R 8着/16頭+2.0秒 12/21 5阪神64R 7着/12頭+0.9秒 12/07 5中京25R 15着/17頭+1.6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 △ ローテーション 99日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +499% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (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	ジュングロワール	▲佐藤	実277.7	▽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4日新潟4R 13着/15頭 2回8日福島7R 5着/14頭+5.0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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 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。
8	カシマライフウ	松岡	実9.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（70日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1中山84R 6着/15頭+0.9秒 01/04 1中山14R 3着/12頭+0.8秒 12/06 5中山14R 2着/16頭+0.3秒 11/09 5東京26R 4着/15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 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 11.0%) ※ 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。
9	ハリコミチュウ	木幡初	実28.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均13.0着と低調）
前5走 2回8日福島4R 13着/15頭 ― ― ― ―
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 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) +62% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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	モンスターラッシュ	石川	実3.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／70日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京63R 7着/16頭+1.1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 4.5着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 12.2% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。
11	ラスタリア	菊沢	実29.3	△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／267日ぶりの実戦）
前5走 11/15 3福島33R 12着/16頭+1.2秒 09/21 4中山75R 10着/10頭+2.0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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 267日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +75% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。
12	クリムゾンリーフ	坂井	実2.0	×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（前走3着／63日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京13R 6着/13頭+0.9秒 02/22 1東京82R 3着/13頭+1.9秒 01/24 1中山84R 9着/15頭+1.5秒 01/05 1中山23R 4着/12頭+1.0秒 12/20 5中山54R 4着/13頭+0.8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 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.9% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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。
13	クィーンズウィンク	吉村	実160.0	▽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／133日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京65R 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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 133日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +612% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (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。
14	レッドリアライズ	原	実69.7	▽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 03/21 2中山75R 5着/13頭+0.9秒 01/24 1中山85R 11着/18頭+1.3秒 12/06 5中山15R 9着/18頭+1.4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) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +280% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.5% (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。
15	カノープス	▲石田	実166.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.0着と低調）
前5走 1回6日函館4R 14着/16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 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +629% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

クリムゾンリーフ

騎手坂井

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-74%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10モンスターラッシュ

3.5倍

EV -57%

▲3アデルフィー

6.3倍

EV -35%

出走馬全15頭

×12

クリムゾンリーフ

坂井

2.0倍

-74%

›

○10

モンスターラッシュ

石川

3.5倍

-57%

›

▲3

アデルフィー

三浦

6.3倍

-35%

›

△8

カシマライフウ

松岡

9.1倍

-23%

›

△4

キセログラフィカ

☆田山

12.1倍

+0%

›

△11

ラスタリア

菊沢

29.3倍

+75%

›

▽9

ハリコミチュウ

木幡初

28.0倍

+62%

›

▽14

レッドリアライズ

原

69.7倍

+280%

›

▽6

ユイノスレチガイ

△石神道

134.2倍

+499%

›

▽13

クィーンズウィンク

吉村

160.0倍

+612%

›

▽15

カノープス

▲石田

166.9倍

+629%

›

▽2

オセアビシャイン

佐々木

178.6倍

+676%

›

▽5

ヌビアン

▲上里

231.0倍

+902%

›

▽7

ジュングロワール

▲佐藤

277.7倍

+999%

›

▽1

ダゴベルト

杉原

490.8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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