新潟 7R 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

7R 新潟競馬場　発走 15:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オオツカ	津村	実46.5	B× A▽勝率5% EV+141% 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／84日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京22R 1着/13頭勝利 02/21 1小倉91R 2着/14頭+0.0秒 01/11 1京都412R 10着/18頭+1.3秒 12/14 5中京44R 7着/13頭+0.9秒 07/20 2小倉85R 12着/13頭+3.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 0.9% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.2% / 期待値 +142% ※ 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	ファイアマン	原	実23.3	B▽ A▽勝率7% EV+63% 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33%と好調／前走勝利の勢い／78日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山56R 6着/16頭+0.8秒 01/10 1中山39R 6着/10頭+1.4秒 12/14 5中山47R 9着/16頭+0.9秒 08/30 3新潟32R 1着/15頭勝利 08/09 2新潟52R 5着/10頭+0.9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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 4.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.0% / 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。
3	ヒシアムルーズ	佐々木	実43.6	B▽ A▽勝率6% EV+165% 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／71日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1中山27R 8着/10頭+1.3秒 09/06 2札幌511R 10着/12頭+0.9秒 08/09 1札幌55R 1着/11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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.1% / 期待値 +165% ※ 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	チェリヴェント推奨	吉村	実20.1	B△ A△勝率9% EV+72% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続／63日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 03/14 2中山56R 15着/16頭+2.9秒 02/21 1阪神12R 1着/14頭勝利 11/30 4京都82R 6着/13頭+1.3秒 11/09 4京都23R 7着/8頭+1.6秒 10/18 4新潟11R 8着/13頭+1.0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 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 5.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.6% / 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。
5	マクリール	戸崎圭	実12.3	B△ A△勝率9% EV+10% 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33%と好調／前走勝利の勢い／63日ぶりの実戦）
前5走 02/18 大井11R 3着/16頭+1.2秒 01/10 1中山39R 1着/10頭勝利 11/24 5東京64R 1着/14頭勝利 10/25 4東京86R 2着/16頭+0.7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) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 8.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.0% / 期待値 +11% ※ 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	ドンエレクトス	荻野極	実5.5	B▲ A△勝率11% EV-41% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／92日ぶりの実戦）
前5走 03/28 3中山110R 2着/10頭+0.6秒 03/14 1中京16R 1着/16頭勝利 02/22 1東京89R 2着/10頭+0.1秒 01/31 1東京17R 13着/16頭+2.6秒 11/29 5東京79R 2着/12頭+0.2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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 92日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.4% (オッズ暗示: 18.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.6% / 期待値 -42% ※ 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	パラダイスフェイス	石橋脩	実126.5	B× A▽勝率5% EV+470% 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／162日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山12R 1着/15頭勝利 02/01 2京都23R 2着/10頭+0.9秒 01/18 1中山73R 3着/13頭+0.5秒 01/04 1中山14R 2着/12頭+0.0秒 12/13 5中京31R 5着/14頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 162日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.5% / 期待値 +471% ※ 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	テンカムテキ	石川	実66.2	B▽ A▽勝率6% EV+286% 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／63日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山56R 3着/16頭+0.3秒 01/10 1中山39R 2着/10頭+0.3秒 12/14 5中山47R 6着/16頭+0.3秒 10/04 4東京11R 1着/16頭勝利 09/13 4中山36R 7着/9頭+1.5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 1.5% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.8% / 期待値 +286% ※ 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	ショウナンバンライ	田山	実4.0	B○ A○勝率12% EV-52% 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／141日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1阪神911R 10着/12頭+1.9秒 03/01 1阪神45R 1着/13頭勝利 02/01 2京都25R 2着/13頭+0.4秒 10/26 3京都93R 3着/10頭+0.6秒 10/12 3京都45R 4着/13頭+0.4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) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 141日休養明け × 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 17.3% (オッズ暗示: 25.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 11.9% / 期待値 -52% ※ 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	タガノアバンドーネ	菱田	実22.1	B▽ A▽勝率7% EV+64% 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33%と好調／71日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1京都34R 1着/11頭勝利 12/14 5中山47R 3着/16頭+0.1秒 11/02 3京都119R 4着/16頭+0.1秒 09/21 4阪神73R 1着/11頭勝利 06/22 3阪神65R 9着/10頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 4.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.5% / 期待値 +65% ※ 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	パイロマンサー	岩田望	実5.2	B△ A▲勝率11% EV-43% 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／前走3着／134日ぶりの実戦）
前5走 03/28 メイダン4R 3着/12頭 12/17 川崎11R 1着/9頭勝利 11/02 3京都119R 1着/16頭勝利 10/05 3京都23R 1着/16頭勝利 ―
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 67% (絶好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 134日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 19.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.9% / 期待値 -43% ※ 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	メルカントゥール	坂井	実2.8	B◎ A×勝率13% EV-63% 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／前走2着／99日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1阪神44R 1着/8頭勝利 01/05 1京都24R 2着/11頭+0.1秒 11/16 4京都44R 1着/11頭勝利 ― ―
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) △ ローテーション 99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 29.5% (オッズ暗示: 35.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 12.9% / 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。

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 ×

メルカントゥール

騎手坂井

単勝オッズ

2.8倍

AI期待値

-17%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○9ショウナンバンライ

4.0倍

EV -30%

▲A:△6ドンエレクトス

5.5倍

EV -20%

出走馬全12頭

◎A:×12

メルカントゥール

坂井

2.8倍

-17%

›

○A:○9

ショウナンバンライ

田山

4.0倍

-30%

›

▲A:△6

ドンエレクトス

荻野極

5.5倍

-20%

›

△A:▲11

パイロマンサー

岩田望

5.2倍

-51%

›

△A:△5

マクリール

戸崎圭

12.3倍

+14%

›

△A:△4

チェリヴェント

吉村

20.1倍

+18%

›

▽A:▽10

タガノアバンドーネ

菱田

22.1倍

+24%

›

▽A:▽2

ファイアマン

原

23.3倍

-5%

›

▽A:▽3

ヒシアムルーズ

佐々木

43.6倍

-11%

›

▽A:▽8

テンカムテキ

石川

66.2倍

-1%

›

×A:▽1

オオツカ

津村

46.5倍

-58%

›

×A:▽7

パラダイスフェイス

石橋脩

126.5倍

-77%

›

💡 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 4 チェリヴェント確定20.8倍期待値 +18% 推奨 17.0〜30.0倍 ¥200 🎯的中1着確定 20.8倍4,160円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

7R 新潟競馬場　発走 15:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オオツカ	津村	実46.5	▽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／84日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京22R 1着/13頭勝利 02/21 1小倉91R 2着/14頭+0.0秒 01/11 1京都412R 10着/18頭+1.3秒 12/14 5中京44R 7着/13頭+0.9秒 07/20 2小倉85R 12着/13頭+3.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +141% (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。
2	ファイアマン	原	実23.3	▽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33%と好調／前走勝利の勢い／78日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山56R 6着/16頭+0.8秒 01/10 1中山39R 6着/10頭+1.4秒 12/14 5中山47R 9着/16頭+0.9秒 08/30 3新潟32R 1着/15頭勝利 08/09 2新潟52R 5着/10頭+0.9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) +63% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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	ヒシアムルーズ	佐々木	実43.6	▽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／71日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1中山27R 8着/10頭+1.3秒 09/06 2札幌511R 10着/12頭+0.9秒 08/09 1札幌55R 1着/11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) +165% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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。
4	チェリヴェント推奨	吉村	実20.1	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+72%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続／63日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 03/14 2中山56R 15着/16頭+2.9秒 02/21 1阪神12R 1着/14頭勝利 11/30 4京都82R 6着/13頭+1.3秒 11/09 4京都23R 7着/8頭+1.6秒 10/18 4新潟11R 8着/13頭+1.0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 1着 (勢い継続) 🌟◎ 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 8.6% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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	マクリール	戸崎圭	実12.3	△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33%と好調／前走勝利の勢い／63日ぶりの実戦）
前5走 02/18 大井11R 3着/16頭+1.2秒 01/10 1中山39R 1着/10頭勝利 11/24 5東京64R 1着/14頭勝利 10/25 4東京86R 2着/16頭+0.7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) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.0% (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。
6	ドンエレクトス	荻野極	実5.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／92日ぶりの実戦）
前5走 03/28 3中山110R 2着/10頭+0.6秒 03/14 1中京16R 1着/16頭勝利 02/22 1東京89R 2着/10頭+0.1秒 01/31 1東京17R 13着/16頭+2.6秒 11/29 5東京79R 2着/12頭+0.2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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 92日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.6% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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。
7	パラダイスフェイス	石橋脩	実126.5	▽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／162日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山12R 1着/15頭勝利 02/01 2京都23R 2着/10頭+0.9秒 01/18 1中山73R 3着/13頭+0.5秒 01/04 1中山14R 2着/12頭+0.0秒 12/13 5中京31R 5着/14頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 162日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +470% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (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。
8	テンカムテキ	石川	実66.2	▽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／63日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山56R 3着/16頭+0.3秒 01/10 1中山39R 2着/10頭+0.3秒 12/14 5中山47R 6着/16頭+0.3秒 10/04 4東京11R 1着/16頭勝利 09/13 4中山36R 7着/9頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +286% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.8% (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。
9	ショウナンバンライ	田山	実4.0	○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／141日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1阪神911R 10着/12頭+1.9秒 03/01 1阪神45R 1着/13頭勝利 02/01 2京都25R 2着/13頭+0.4秒 10/26 3京都93R 3着/10頭+0.6秒 10/12 3京都45R 4着/13頭+0.4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) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 141日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.9% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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。
10	タガノアバンドーネ	菱田	実22.1	▽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33%と好調／71日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1京都34R 1着/11頭勝利 12/14 5中山47R 3着/16頭+0.1秒 11/02 3京都119R 4着/16頭+0.1秒 09/21 4阪神73R 1着/11頭勝利 06/22 3阪神65R 9着/10頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) 🌟◎ 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 7.5% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。
11	パイロマンサー	岩田望	実5.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／前走3着／134日ぶりの実戦）
前5走 03/28 メイダン4R 3着/12頭 12/17 川崎11R 1着/9頭勝利 11/02 3京都119R 1着/16頭勝利 10/05 3京都23R 1着/16頭勝利 ―
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 67% (絶好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 134日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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。
12	メルカントゥール	坂井	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／前走2着／99日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1阪神44R 1着/8頭勝利 01/05 1京都24R 2着/11頭+0.1秒 11/16 4京都44R 1着/11頭勝利 ― ―
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) △ ローテーション 99日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.9% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

メルカントゥール

騎手坂井

単勝オッズ

2.8倍

AI期待値

-63%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9ショウナンバンライ

4.0倍

EV -52%

▲11パイロマンサー

5.2倍

EV -43%

出走馬全12頭

×12

メルカントゥール

坂井

2.8倍

-63%

›

○9

ショウナンバンライ

田山

4.0倍

-52%

›

▲11

パイロマンサー

岩田望

5.2倍

-43%

›

△6

ドンエレクトス

荻野極

5.5倍

-41%

›

△5

マクリール

戸崎圭

12.3倍

+10%

›

△4

チェリヴェント

吉村

20.1倍

+72%

›

▽10

タガノアバンドーネ

菱田

22.1倍

+64%

›

▽2

ファイアマン

原

23.3倍

+63%

›

▽3

ヒシアムルーズ

佐々木

43.6倍

+165%

›

▽8

テンカムテキ

石川

66.2倍

+286%

›

▽1

オオツカ

津村

46.5倍

+141%

›

▽7

パラダイスフェイス

石橋脩

126.5倍

+470%

›

💡 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 4 チェリヴェント確定20.8倍期待値 +73% 推奨 11.6〜30.0倍 ¥200 🎯的中1着確定 20.8倍4,160円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

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