新潟 5R 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

5R 新潟競馬場　発走 11:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブリングライト	木幡巧	実47.0	B▽ A▽勝率5% EV+123% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調／427日ぶりの実戦）
前5走 06/08 3東京27R 10着/16頭+1.2秒 06/08 3東京27R 10着/16頭+1.2秒 06/08 3東京27R 10着/16頭+1.2秒 06/08 3東京27R 10着/16頭+1.2秒 06/08 3東京27R 10着/16頭+1.2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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 427日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.7% / 期待値 +123% ※ 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	ベルゼビュート	佐々木大輔	実7.1	B▲ A▲勝率9% EV-33% 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／77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 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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.5% (オッズ暗示: 14.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.4% / 期待値 -33% ※ 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	サトノエスケープ	田辺	実9.3	B△ A△勝率8% EV-26% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／120日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1中山93R 1着/16頭勝利 01/05 1中山21R 2着/16頭+0.1秒 12/07 5中山21R 4着/16頭+0.5秒 09/28 4中山92R 12着/16頭+1.5秒 07/06 2福島44R 4着/11頭+0.6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 120日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 10.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.9% / 期待値 -27% ※ 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	エコロバロン	▲石田	実49.1	B▽ A▽勝率5% EV+133% 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／70日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山53R 3着/16頭+0.7秒 01/17 1中山61R 6着/16頭+1.0秒 01/05 1中山21R 3着/16頭+0.7秒 10/13 4東京52R 8着/13頭+2.0秒 09/15 4中山51R 3着/16頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.8% / 期待値 +134% ※ 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	マジンタクシー	木幡初	実46.8	B▽ A▽勝率5% EV+123% 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／前走勝利の勢い／84日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京71R 15着/16頭+2.8秒 02/10 1東京41R 4着/15頭+0.5秒 11/23 5東京51R 10着/16頭+1.3秒 11/08 5東京11R 8着/15頭+2.5秒 10/19 4新潟22R 7着/15頭+2.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.8% / 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。
6	ベアアッコチャン	大野	実30.7	B▽ A▽勝率5% EV+64% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（120日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山26R 5着/13頭+0.5秒 01/12 1中山58R 10着/11頭+0.8秒 12/13 5中山31R 1着/14頭勝利 10/13 4東京52R 10着/13頭+3.2秒 09/15 4中山51R 4着/16頭+0.5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 7.7着 (不振) △ ローテーション 120日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.4% / 期待値 +64% ※ 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	トキメキジニア	丸田	実506.9	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／91日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山612R 7着/16頭+1.4秒 01/04 1中山18R 7着/16頭+0.3秒 11/23 5東京56R 12着/16頭+1.4秒 11/16 3福島42R 14着/15頭+3.6秒 08/30 3新潟312R 13着/15頭+2.3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) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) 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 4.1% / 期待値 +1970% ※ 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	プルシャプラ	☆田山	実39.2	B▽ A▽勝率6% EV+115% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（91日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山28R 9着/16頭+1.0秒 03/14 2中山58R 11着/16頭+0.9秒 01/10 1中山312R 6着/16頭+0.8秒 10/26 4東京912R 16着/16頭+2.4秒 10/12 4東京47R 10着/16頭+1.2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 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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.5% / 期待値 +116% ※ 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	アンバサダネージュ	▲佐藤	実2.8	B🌟◎ A×勝率12% EV-66% 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走で勝率33%と好調／85日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中山11R 2着/15頭+0.1秒 11/09 3福島21R 3着/16頭+0.4秒 09/21 4中山74R 16着/16頭+6.6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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 30.7% (オッズ暗示: 35.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 12.1% / 期待値 -66% ※ 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	スリーコーズ	岩田望	実15.6	B△ A△勝率7% EV+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8.3着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山26R 7着/13頭+0.6秒 03/07 2中山37R 5着/15頭+1.2秒 02/10 2京都41R 1着/16頭勝利 01/12 1中山51R 8着/16頭+1.3秒 10/26 4東京91R 2着/14頭+0.2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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 112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 4.9% (オッズ暗示: 6.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.6% / 期待値 +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	ゼファーテソーロ	菊沢	実8.3	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走で勝率33%と好調／126日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1東京37R 9着/14頭+1.8秒 01/11 1中山41R 1着/16頭勝利 12/14 5中山46R 3着/15頭+0.2秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.5% (オッズ暗示: 12.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.5% / 期待値 -29% ※ 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	シュヴァルツシルト	戸崎圭	実3.4	B○ A○勝率11% EV-62% 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2着／63日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山33R 2着/16頭+0.3秒 02/15 1東京61R 4着/16頭+1.7秒 12/14 5中京42R 3着/13頭+0.7秒 11/30 5東京85R 3着/16頭+0.3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 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 17.4% (オッズ暗示: 29.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 11.0% / 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。
13	タイセイブルーム	原	実54.7	B▽ A▽勝率5% EV+178% 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 03/21 2中山74R 10着/13頭+3.4秒 01/17 1中山63R 6着/16頭+0.4秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.1% / 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。
14	ソリッドベーシス	杉原	実262.5	B▽ A▽勝率4% EV+981% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京27R 12着/15頭+1.4秒 02/28 2中山17R 10着/16頭+2.7秒 02/14 1東京52R 15着/16頭+2.6秒 10/09 門別10R 1着/8頭勝利 09/24 門別5R 1着/10頭勝利
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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13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 0.3% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.1% / 期待値 +982% ※ 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	ペッパーミル	▲上里	実35.3	B▽ A▽勝率6% EV+113% 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／78日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1中山312R 13着/16頭+2.0秒 12/21 5中京67R 4着/16頭+0.4秒 10/26 4新潟412R 8着/12頭+1.0秒 10/19 3京都77R 5着/12頭+0.5秒 09/13 4中山38R 7着/15頭+1.5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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.0% / 期待値 +114% ※ 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 ×

アンバサダネージュ

騎手 ▲佐藤

単勝オッズ

2.8倍

AI期待値

-14%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○12シュヴァルツシルト

3.4倍

EV -40%

▲A:▲2ベルゼビュート

7.1倍

EV -18%

出走馬全15頭

◎A:×9

アンバサダネージュ

▲佐藤

2.8倍

-14%

›

○A:○12

シュヴァルツシルト

戸崎圭

3.4倍

-40%

›

▲A:▲2

ベルゼビュート

佐々木大輔

7.1倍

-18%

›

△A:△11

ゼファーテソーロ

菊沢

8.3倍

-4%

›

△A:△3

サトノエスケープ

田辺

9.3倍

-25%

›

△A:△10

スリーコーズ

岩田望

15.6倍

-23%

›

▽A:▽15

ペッパーミル

▲上里

35.3倍

+15%

›

▽A:▽6

ベアアッコチャン

大野

30.7倍

-24%

›

▽A:▽8

プルシャプラ

☆田山

39.2倍

-3%

›

▽A:▽5

マジンタクシー

木幡初

46.8倍

-16%

›

▽A:▽1

ブリングライト

木幡巧

47.0倍

-15%

›

▽A:▽4

エコロバロン

▲石田

49.1倍

-11%

›

▽A:▽13

タイセイブルーム

原

54.7倍

-1%

›

▽A:▽14

ソリッドベーシス

杉原

262.5倍

-20%

›

▽A:▽7

トキメキジニア

丸田

506.9倍

+9%

›

💡 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

5R 新潟競馬場　発走 11:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブリングライト	木幡巧	実47.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調／427日ぶりの実戦）
前5走 06/08 3東京27R 10着/16頭+1.2秒 06/08 3東京27R 10着/16頭+1.2秒 06/08 3東京27R 10着/16頭+1.2秒 06/08 3東京27R 10着/16頭+1.2秒 06/08 3東京27R 10着/16頭+1.2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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 427日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +123% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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	ベルゼビュート	佐々木大輔	実7.1	▲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／77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 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) × 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 9.4% (オッズ暗示: 14.1%) ※ 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	サトノエスケープ	田辺	実9.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／120日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1中山93R 1着/16頭勝利 01/05 1中山21R 2着/16頭+0.1秒 12/07 5中山21R 4着/16頭+0.5秒 09/28 4中山92R 12着/16頭+1.5秒 07/06 2福島44R 4着/11頭+0.6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 120日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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。
4	エコロバロン	▲石田	実49.1	▽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／70日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山53R 3着/16頭+0.7秒 01/17 1中山61R 6着/16頭+1.0秒 01/05 1中山21R 3着/16頭+0.7秒 10/13 4東京52R 8着/13頭+2.0秒 09/15 4中山51R 3着/16頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +133% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (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。
5	マジンタクシー	木幡初	実46.8	▽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／前走勝利の勢い／84日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京71R 15着/16頭+2.8秒 02/10 1東京41R 4着/15頭+0.5秒 11/23 5東京51R 10着/16頭+1.3秒 11/08 5東京11R 8着/15頭+2.5秒 10/19 4新潟22R 7着/15頭+2.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +123% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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	ベアアッコチャン	大野	実30.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（120日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山26R 5着/13頭+0.5秒 01/12 1中山58R 10着/11頭+0.8秒 12/13 5中山31R 1着/14頭勝利 10/13 4東京52R 10着/13頭+3.2秒 09/15 4中山51R 4着/16頭+0.5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 7.7着 (不振) △ ローテーション 120日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +64% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。
7	トキメキジニア	丸田	実506.9	▽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／91日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山612R 7着/16頭+1.4秒 01/04 1中山18R 7着/16頭+0.3秒 11/23 5東京56R 12着/16頭+1.4秒 11/16 3福島42R 14着/15頭+3.6秒 08/30 3新潟312R 13着/15頭+2.3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) △ ローテーション 91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 4.1% (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。
8	プルシャプラ	☆田山	実39.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（91日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山28R 9着/16頭+1.0秒 03/14 2中山58R 11着/16頭+0.9秒 01/10 1中山312R 6着/16頭+0.8秒 10/26 4東京912R 16着/16頭+2.4秒 10/12 4東京47R 10着/16頭+1.2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 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) +115% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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	アンバサダネージュ	▲佐藤	実2.8	×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走で勝率33%と好調／85日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中山11R 2着/15頭+0.1秒 11/09 3福島21R 3着/16頭+0.4秒 09/21 4中山74R 16着/16頭+6.6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) × 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 12.1% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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。
10	スリーコーズ	岩田望	実15.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山26R 7着/13頭+0.6秒 03/07 2中山37R 5着/15頭+1.2秒 02/10 2京都41R 1着/16頭勝利 01/12 1中山51R 8着/16頭+1.3秒 10/26 4東京91R 2着/14頭+0.2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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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	ゼファーテソーロ	菊沢	実8.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／126日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1東京37R 9着/14頭+1.8秒 01/11 1中山41R 1着/16頭勝利 12/14 5中山46R 3着/15頭+0.2秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 126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 8.5% (オッズ暗示: 12.0%) ※ 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。
12	シュヴァルツシルト	戸崎圭	実3.4	○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2着／63日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山33R 2着/16頭+0.3秒 02/15 1東京61R 4着/16頭+1.7秒 12/14 5中京42R 3着/13頭+0.7秒 11/30 5東京85R 3着/16頭+0.3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 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 11.0% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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	タイセイブルーム	原	実54.7	▽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 03/21 2中山74R 10着/13頭+3.4秒 01/17 1中山63R 6着/16頭+0.4秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +178% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.1% (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。
14	ソリッドベーシス	杉原	実262.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京27R 12着/15頭+1.4秒 02/28 2中山17R 10着/16頭+2.7秒 02/14 1東京52R 15着/16頭+2.6秒 10/09 門別10R 1着/8頭勝利 09/24 門別5R 1着/10頭勝利
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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +981% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (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。
15	ペッパーミル	▲上里	実35.3	▽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／78日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1中山312R 13着/16頭+2.0秒 12/21 5中京67R 4着/16頭+0.4秒 10/26 4新潟412R 8着/12頭+1.0秒 10/19 3京都77R 5着/12頭+0.5秒 09/13 4中山38R 7着/15頭+1.5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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) 🌟◎ 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 6.0% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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

アンバサダネージュ

騎手 ▲佐藤

単勝オッズ

2.8倍

AI期待値

-66%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○12シュヴァルツシルト

3.4倍

EV -62%

▲2ベルゼビュート

7.1倍

EV -33%

出走馬全15頭

×9

アンバサダネージュ

▲佐藤

2.8倍

-66%

›

○12

シュヴァルツシルト

戸崎圭

3.4倍

-62%

›

▲2

ベルゼビュート

佐々木大輔

7.1倍

-33%

›

△11

ゼファーテソーロ

菊沢

8.3倍

-29%

›

△3

サトノエスケープ

田辺

9.3倍

-26%

›

△10

スリーコーズ

岩田望

15.6倍

+3%

›

▽15

ペッパーミル

▲上里

35.3倍

+113%

›

▽8

プルシャプラ

☆田山

39.2倍

+115%

›

▽6

ベアアッコチャン

大野

30.7倍

+64%

›

▽13

タイセイブルーム

原

54.7倍

+178%

›

▽5

マジンタクシー

木幡初

46.8倍

+123%

›

▽4

エコロバロン

▲石田

49.1倍

+133%

›

▽1

ブリングライト

木幡巧

47.0倍

+123%

›

▽14

ソリッドベーシス

杉原

262.5倍

+981%

›

▽7

トキメキジニア

丸田

506.9倍

+999%

›

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