新潟 6R 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

6R 新潟競馬場　発走 15:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ライヒスアドラー	佐々木	実1.3	B🌟◎ A×勝率14% EV-81% 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（70日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山411R 2着/10頭+0.1秒 11/24 5東京611R 3着/12頭+0.2秒 09/14 4中山45R 1着/10頭勝利 ― ―
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 4.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 55.2% (オッズ暗示: 76.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 13.9% / 期待値 -82% ※ 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	コルレオニス	Ｍデムーロ	実24.8	B△ A▽勝率7% EV+66% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（92日ぶりの実戦）
前5走 02/10 2京都49R 4着/13頭+0.2秒 11/30 5東京811R 6着/15頭+0.8秒 07/05 2小倉311R 8着/11頭+0.6秒 05/25 2東京109R 1着/9頭勝利 03/08 1阪神39R 7着/12頭+0.5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 5.0着 △ ローテーション 92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 3.4% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.7% / 期待値 +67% ※ 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	カニキュル	杉原	実9.6	B○ A○勝率10% EV-2% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／112日ぶりの実戦）
前5走 02/10 1東京410R 3着/11頭+0.2秒 12/28 5中山812R 6着/16頭+0.9秒 11/01 4東京1010R 5着/12頭+0.2秒 06/22 3東京611R 8着/14頭+0.6秒 05/04 2東京48R 1着/9頭勝利
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 4.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 112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 10.5% (オッズ暗示: 10.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.2% / 期待値 -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	ガジュノリ推奨	田辺	実12.3	B▲ A▲勝率10% EV+16% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 03/08 2中山49R 8着/16頭+1.2秒 01/24 1中山811R 4着/18頭+0.1秒 12/28 5阪神810R 10着/11頭+1.0秒 12/14 5阪神49R 8着/15頭+1.3秒 08/02 1札幌311R 10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戦の調子平均 5.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 8.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.5% / 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。
5	ハギノアルデバラン	菊沢	実66.3	B▽ A▽勝率6% EV+305% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／85日ぶりの実戦）
前5走 02/14 2京都510R 8着/16頭+1.1秒 12/14 5阪神49R 4着/15頭+0.3秒 11/09 5東京211R 13着/18頭+0.5秒 08/30 3新潟311R 4着/16頭+0.4秒 08/16 3中京77R 5着/9頭+0.5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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.1% / 期待値 +305% ※ 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	マカナ	松岡	実9.3	B△ A△勝率9% EV-15% 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67%と好調／78日ぶりの実戦）
前5走 11/16 5東京48R 1着/13頭勝利 08/31 3新潟48R 1着/9頭勝利 08/03 2新潟411R 1着/14頭勝利 07/05 1函館73R 2着/13頭+0.0秒 04/26 1福島53R 3着/16頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 10.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.1% / 期待値 -15% ※ 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	モズロックンロール	吉村	実92.7	B▽ A▽勝率6% EV+444% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率25%と適性高／448日ぶりの実戦）
前5走 05/18 1新潟611R 7着/16頭+0.4秒 05/18 1新潟611R 7着/16頭+0.4秒 05/18 1新潟611R 7着/16頭+0.4秒 05/18 1新潟611R 7着/16頭+0.4秒 05/18 1新潟611R 7着/16頭+0.4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 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 448日休養明け × 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 0.7% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.9% / 期待値 +445% ※ 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	クリニクラウン	大野	実81.6	B▽ A▽勝率6% EV+367% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／441日ぶりの実戦）
前5走 05/25 2東京108R 8着/16頭+0.6秒 05/25 2東京108R 8着/16頭+0.6秒 05/25 2東京108R 8着/16頭+0.6秒 05/25 2東京108R 8着/16頭+0.6秒 05/25 2東京108R 8着/16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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 441日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (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 5.7% / 期待値 +368% ※ 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	サトノヴィレ	荻野極	実54.8	B▽ A▽勝率6% EV+222% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場60走で勝率40%と適性高／435日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京1110R 6着/16頭+0.7秒 05/31 2東京1110R 6着/16頭+0.7秒 05/31 2東京1110R 6着/16頭+0.7秒 05/31 2東京1110R 6着/16頭+0.7秒 05/31 2東京1110R 6着/16頭+0.7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 6.0着 ◎ 当競馬場適性 60走で勝率 40% (得意) △ ローテーション 435日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.9% / 期待値 +222% ※ 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	エラン	田山	実72.3	B▽ A▽勝率6% EV+311% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（112日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山810R 2着/9頭+0.4秒 01/10 1中山311R 9着/17頭+1.7秒 11/09 5東京210R 2着/12頭+0.3秒 10/18 4東京68R 1着/7頭勝利 08/30 2札幌311R 3着/14頭+0.6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 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 5.7% / 期待値 +312% ※ 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	デルアヴァー推奨	坂井	実18.9	B△ A△勝率8% EV+50% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 01/12 1京都510R 8着/16頭+0.8秒 12/21 5阪神68R 1着/15頭勝利 11/30 4京都88R 4着/8頭+0.4秒 10/04 3京都18R 6着/12頭+0.5秒 09/21 4阪神711R 4着/10頭+0.5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 5.7着 △ ローテーション 106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 3.6% (オッズ暗示: 5.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.0% / 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。
12	エスコバル	吉田豊	実68.2	B▽ A▽勝率6% EV+323% 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／490日ぶりの実戦）
前5走 04/06 3中山411R 14着/16頭+1.6秒 04/06 3中山411R 14着/16頭+1.6秒 04/06 3中山411R 14着/16頭+1.6秒 04/06 3中山411R 14着/16頭+1.6秒 04/06 3中山411R 14着/16頭+1.6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 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 490日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.2% / 期待値 +324% ※ 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	テンミラクルスター	石川	実24.5	B▽ A△勝率7% EV+72% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率67%と好調／70日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山59R 1着/10頭勝利 12/14 5中京46R 1着/18頭勝利 10/26 4東京98R 3着/15頭+0.1秒 05/11 2東京64R 1着/16頭勝利 ―
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 67% (絶好調) × 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 2.6% (オッズ暗示: 4.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.1% / 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。

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 ×

ライヒスアドラー

騎手佐々木

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-28%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○3カニキュル

9.6倍

EV +0%

▲A:▲4ガジュノリ

12.3倍

EV +28%

出走馬全13頭

◎A:×1

ライヒスアドラー

佐々木

1.3倍

-28%

›

○A:○3

カニキュル

杉原

9.6倍

+0%

›

▲A:▲4

ガジュノリ

田辺

12.3倍

+28%

›

△A:△6

マカナ

松岡

9.3倍

-39%

›

△A:△11

デルアヴァー

坂井

18.9倍

-32%

›

△A:▽2

コルレオニス

Ｍデムーロ

24.8倍

-15%

›

▽A:△13

テンミラクルスター

石川

24.5倍

-37%

›

▽A:▽9

サトノヴィレ

荻野極

54.8倍

-10%

›

▽A:▽5

ハギノアルデバラン

菊沢

66.3倍

+7%

›

▽A:▽12

エスコバル

吉田豊

68.2倍

+10%

›

▽A:▽10

エラン

田山

72.3倍

+17%

›

▽A:▽8

クリニクラウン

大野

81.6倍

-44%

›

▽A:▽7

モズロックンロール

吉村

92.7倍

-36%

›

💡 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

A. 現行モデル (binary)

単勝 11 デルアヴァー実18.9倍期待値 -33% 推奨 28.0〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 4 ガジュノリ実12.3倍期待値 +28% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

6R 新潟競馬場　発走 15:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ライヒスアドラー	佐々木	実1.3	×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（70日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山411R 2着/10頭+0.1秒 11/24 5東京611R 3着/12頭+0.2秒 09/14 4中山45R 1着/10頭勝利 ― ―
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 4.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.9% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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。
2	コルレオニス	Ｍデムーロ	実24.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（92日ぶりの実戦）
前5走 02/10 2京都49R 4着/13頭+0.2秒 11/30 5東京811R 6着/15頭+0.8秒 07/05 2小倉311R 8着/11頭+0.6秒 05/25 2東京109R 1着/9頭勝利 03/08 1阪神39R 7着/12頭+0.5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 5.0着 △ ローテーション 92日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +66% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (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。
3	カニキュル	杉原	実9.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／112日ぶりの実戦）
前5走 02/10 1東京410R 3着/11頭+0.2秒 12/28 5中山812R 6着/16頭+0.9秒 11/01 4東京1010R 5着/12頭+0.2秒 06/22 3東京611R 8着/14頭+0.6秒 05/04 2東京48R 1着/9頭勝利
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 4.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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。
4	ガジュノリ推奨	田辺	実12.3	▲詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 03/08 2中山49R 8着/16頭+1.2秒 01/24 1中山811R 4着/18頭+0.1秒 12/28 5阪神810R 10着/11頭+1.0秒 12/14 5阪神49R 8着/15頭+1.3秒 08/02 1札幌311R 10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戦の調子平均 5.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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。
5	ハギノアルデバラン	菊沢	実66.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／85日ぶりの実戦）
前5走 02/14 2京都510R 8着/16頭+1.1秒 12/14 5阪神49R 4着/15頭+0.3秒 11/09 5東京211R 13着/18頭+0.5秒 08/30 3新潟311R 4着/16頭+0.4秒 08/16 3中京77R 5着/9頭+0.5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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +305% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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	マカナ	松岡	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67%と好調／78日ぶりの実戦）
前5走 11/16 5東京48R 1着/13頭勝利 08/31 3新潟48R 1着/9頭勝利 08/03 2新潟411R 1着/14頭勝利 07/05 1函館73R 2着/13頭+0.0秒 04/26 1福島53R 3着/16頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.1% (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。
7	モズロックンロール	吉村	実92.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率25%と適性高／448日ぶりの実戦）
前5走 05/18 1新潟611R 7着/16頭+0.4秒 05/18 1新潟611R 7着/16頭+0.4秒 05/18 1新潟611R 7着/16頭+0.4秒 05/18 1新潟611R 7着/16頭+0.4秒 05/18 1新潟611R 7着/16頭+0.4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 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 448日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +444% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
8	クリニクラウン	大野	実81.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／441日ぶりの実戦）
前5走 05/25 2東京108R 8着/16頭+0.6秒 05/25 2東京108R 8着/16頭+0.6秒 05/25 2東京108R 8着/16頭+0.6秒 05/25 2東京108R 8着/16頭+0.6秒 05/25 2東京108R 8着/16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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 441日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +367% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.7% (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。
9	サトノヴィレ	荻野極	実54.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場60走で勝率40%と適性高／435日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京1110R 6着/16頭+0.7秒 05/31 2東京1110R 6着/16頭+0.7秒 05/31 2東京1110R 6着/16頭+0.7秒 05/31 2東京1110R 6着/16頭+0.7秒 05/31 2東京1110R 6着/16頭+0.7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 6.0着 ◎ 当競馬場適性 60走で勝率 40% (得意) △ ローテーション 435日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +222% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (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。
10	エラン	田山	実72.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（112日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山810R 2着/9頭+0.4秒 01/10 1中山311R 9着/17頭+1.7秒 11/09 5東京210R 2着/12頭+0.3秒 10/18 4東京68R 1着/7頭勝利 08/30 2札幌311R 3着/14頭+0.6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 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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) +311% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.7% (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。
11	デルアヴァー推奨	坂井	実18.9	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+50%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 01/12 1京都510R 8着/16頭+0.8秒 12/21 5阪神68R 1着/15頭勝利 11/30 4京都88R 4着/8頭+0.4秒 10/04 3京都18R 6着/12頭+0.5秒 09/21 4阪神711R 4着/10頭+0.5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 5.7着 △ ローテーション 106日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +50% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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	エスコバル	吉田豊	実68.2	▽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／490日ぶりの実戦）
前5走 04/06 3中山411R 14着/16頭+1.6秒 04/06 3中山411R 14着/16頭+1.6秒 04/06 3中山411R 14着/16頭+1.6秒 04/06 3中山411R 14着/16頭+1.6秒 04/06 3中山411R 14着/16頭+1.6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 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 490日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +323% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (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。
13	テンミラクルスター	石川	実24.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率67%と好調／70日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山59R 1着/10頭勝利 12/14 5中京46R 1着/18頭勝利 10/26 4東京98R 3着/15頭+0.1秒 05/11 2東京64R 1着/16頭勝利 ―
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 67% (絶好調) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +72% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ライヒスアドラー

騎手佐々木

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-81%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3カニキュル

9.6倍

EV -2%

▲4ガジュノリ

12.3倍

EV +16%

出走馬全13頭

×1

ライヒスアドラー

佐々木

1.3倍

-81%

›

○3

カニキュル

杉原

9.6倍

-2%

›

▲4

ガジュノリ

田辺

12.3倍

+16%

›

△6

マカナ

松岡

9.3倍

-15%

›

△11

デルアヴァー

坂井

18.9倍

+50%

›

△13

テンミラクルスター

石川

24.5倍

+72%

›

▽2

コルレオニス

Ｍデムーロ

24.8倍

+66%

›

▽12

エスコバル

吉田豊

68.2倍

+323%

›

▽5

ハギノアルデバラン

菊沢

66.3倍

+305%

›

▽9

サトノヴィレ

荻野極

54.8倍

+222%

›

▽7

モズロックンロール

吉村

92.7倍

+444%

›

▽8

クリニクラウン

大野

81.6倍

+367%

›

▽10

エラン

田山

72.3倍

+311%

›

💡 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

A. 現行モデル (binary)

単勝 11 デルアヴァー実18.9倍期待値 +51% 推奨 12.5〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 4 ガジュノリ実12.3倍期待値 +17% 推奨 10.5〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項