新潟 9R 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

9R 新潟競馬場　発走 16:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タイセイピューマ	▲石田	実108.9	B× A▽勝率4% EV+330% 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／直近3走平均10.0着と低調／71日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山512R 10着/16頭+0.9秒 01/17 1中山68R 3着/16頭+0.2秒 01/04 1中山112R 4着/16頭+0.5秒 12/06 5中山17R 1着/16頭勝利 11/15 3福島32R 7着/16頭+0.9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 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.0% / 期待値 +331% ※ 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	プレアデスグループ	△石神道	実46.0	B× A▽勝率5% EV+111% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.3着と低調／120日ぶりの実戦）
前5走 03/29 2阪神212R 5着/16頭+0.7秒 01/24 1京都88R 12着/15頭+1.1秒 01/05 1京都28R 5着/15頭+0.4秒 10/12 3京都49R 8着/14頭+1.2秒 09/15 4阪神59R 2着/13頭+0.3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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 120日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.6% / 期待値 +111% ※ 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	フォンメイリー	菊沢一樹	実33.4	B▽ A▽勝率5% EV+76% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／430日ぶりの実戦）
前5走 06/05 名古屋10R 7着/12頭+2.2秒 06/05 名古屋10R 7着/12頭+2.2秒 06/05 名古屋10R 7着/12頭+2.2秒 06/05 名古屋10R 7着/12頭+2.2秒 06/05 名古屋10R 7着/12頭+2.2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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 430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 1.7% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.3% / 期待値 +77% ※ 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	ダズリングダンス	木幡巧	実21.5	B▽ A▽勝率6% EV+27% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／442日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2京都912R 6着/13頭+1.0秒 05/24 2京都912R 6着/13頭+1.0秒 05/24 2京都912R 6着/13頭+1.0秒 05/24 2京都912R 6着/13頭+1.0秒 05/24 2京都912R 6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戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 442日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 4.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.9% / 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。
5	アスタールフナ	岩田望	実5.4	B○ A○勝率10% EV-46% 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／71日ぶりの実戦）
前5走 03/29 2阪神212R 4着/16頭+0.7秒 03/01 1阪神412R 4着/16頭+0.2秒 01/11 1中山412R 10着/16頭+1.3秒 11/02 3京都118R 3着/15頭+0.3秒 10/12 3京都49R 2着/14頭+0.2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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.8% (オッズ暗示: 18.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.0% / 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。
6	ダノンモンテローザ	☆田山	実10.0	B▲ A△勝率8% EV-15% 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／133日ぶりの実戦）
前5走 03/29 2阪神212R 9着/16頭+1.0秒 03/01 1阪神412R 6着/16頭+0.5秒 01/25 1京都96R 1着/15頭勝利 01/04 1京都18R 3着/16頭+0.1秒 11/15 3福島37R 10着/16頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 10.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.5% / 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	シャンハイナイト	大野	実17.4	B△ A△勝率7% EV+24% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 03/15 2中山612R 3着/16頭+1.0秒 01/24 1中山88R 9着/11頭+2.3秒 11/01 4東京106R 8着/15頭+1.3秒 10/26 4新潟48R 6着/12頭+1.9秒 09/27 4中山86R 9着/16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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 5.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.1% / 期待値 +24% ※ 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	キョウエイカンフ	吉田豊	実11.7	B△ A△勝率8% EV-10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 01/12 1中山412R 3着/16頭+0.3秒 01/12 1中山412R 3着/16頭+0.3秒 01/12 1中山412R 3着/16頭+0.3秒 01/12 1中山412R 3着/16頭+0.3秒 01/12 1中山412R 3着/16頭+0.3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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 574日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 8.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.6% / 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。
9	シュバルツガイスト	▲上里	実144.7	B× A▽勝率4% EV+466% 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／直近3走平均10.0着と低調／497日ぶりの実戦）
前5走 03/30 2中京612R 10着/16頭+1.2秒 03/30 2中京612R 10着/16頭+1.2秒 03/30 2中京612R 10着/16頭+1.2秒 03/30 2中京612R 10着/16頭+1.2秒 03/30 2中京612R 10着/16頭+1.2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 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 497日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 3.9% / 期待値 +467% ※ 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	フィーチャリング	原	実13.5	B▽ A▽勝率7% EV-11% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（84日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京612R 9着/16頭+0.9秒 01/31 1東京18R 8着/16頭+1.0秒 11/30 5東京87R 1着/16頭勝利 11/15 5東京37R 4着/16頭+0.6秒 10/26 4東京912R 3着/16頭+0.5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 7.7着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 7.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.6% / 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。
11	ハッピーウィズユー	坂井	実7.3	B△ A▲勝率9% EV-35% 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／前走勝利の勢い／91日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京412R 6着/16頭+0.4秒 02/15 1東京67R 6着/16頭+1.2秒 12/13 5中京38R 6着/16頭+0.8秒 10/26 4東京97R 9着/13頭+0.8秒 10/12 4東京47R 6着/16頭+0.7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 91日休養明け × 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 9.5% (オッズ暗示: 13.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.9% / 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。
12	レッドセニョール	佐々木	実49.3	B▽ A▽勝率5% EV+158% 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／78日ぶりの実戦）
前5走 03/24 高知3R 11着/12頭+2.1秒 02/14 1東京58R 13着/16頭+1.8秒 08/24 2札幌210R 9着/14頭+1.6秒 08/10 1札幌610R 14着/14頭+2.6秒 06/22 3東京69R 13着/16頭+2.7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 9.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 5.2% / 期待値 +158% ※ 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	アルジェンタージョ	▲佐藤	実28.5	B▽ A▽勝率6% EV+60% 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 03/14 2中山512R 5着/16頭+0.4秒 03/01 2中山212R 5着/16頭+0.7秒 01/17 1中山68R 11着/16頭+0.9秒 11/22 4京都58R 11着/16頭+1.1秒 10/25 4東京812R 10着/13頭+1.1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 4.3着 △ ローテーション 92日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.6% / 期待値 +60% ※ 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	ピコテンダー	津村明秀	実2.3	B🌟◎ A×勝率12% 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（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 01/05 1中山212R 8着/16頭+0.7秒 12/20 5中山58R 2着/16頭+0.7秒 12/06 5中山17R 2着/16頭+0.0秒 10/19 4東京78R 6着/15頭+0.5秒 10/04 4東京16R 2着/16頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 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 34.5% (オッズ暗示: 43.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 11.5% / 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。
15	マーゴットゲイン	吉村	実56.9	B▽ A▽勝率5% EV+198% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率33%と適性高／71日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山48R 7着/13頭+0.9秒 02/15 1東京612R 14着/16頭+1.6秒 11/29 5東京712R 5着/9頭+0.7秒 11/08 5東京19R 7着/13頭+2.1秒 08/17 2新潟810R 1着/9頭勝利
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 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 1.0% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.2% / 期待値 +198% ※ 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 ×

ピコテンダー

騎手津村明秀

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

-20%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○5アスタールフナ

5.4倍

EV -9%

▲A:△6ダノンモンテローザ

10.0倍

EV +8%

出走馬全15頭

◎A:×14

ピコテンダー

津村明秀

2.3倍

-20%

›

○A:○5

アスタールフナ

岩田望

5.4倍

-9%

›

▲A:△6

ダノンモンテローザ

☆田山

10.0倍

+8%

›

△A:▲11

ハッピーウィズユー

坂井

7.3倍

-30%

›

△A:△8

キョウエイカンフ

吉田豊

11.7倍

-9%

›

△A:△7

シャンハイナイト

大野

17.4倍

-17%

›

▽A:▽10

フィーチャリング

原

13.5倍

-46%

›

▽A:▽4

ダズリングダンス

木幡巧

21.5倍

-18%

›

▽A:▽13

アルジェンタージョ

▲佐藤

28.5倍

-32%

›

▽A:▽3

フォンメイリー

菊沢一樹

33.4倍

-42%

›

▽A:▽12

レッドセニョール

佐々木

49.3倍

-14%

›

▽A:▽15

マーゴットゲイン

吉村

56.9倍

-40%

›

×A:▽2

プレアデスグループ

△石神道

46.0倍

-66%

›

×A:▽1

タイセイピューマ

▲石田

108.9倍

-77%

›

×A:▽9

シュバルツガイスト

▲上里

144.7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

両モデルとも見送り

9R 新潟競馬場　発走 16:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タイセイピューマ	▲石田	実108.9	▽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／直近3走平均10.0着と低調／71日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山512R 10着/16頭+0.9秒 01/17 1中山68R 3着/16頭+0.2秒 01/04 1中山112R 4着/16頭+0.5秒 12/06 5中山17R 1着/16頭勝利 11/15 3福島32R 7着/16頭+0.9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 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +330% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.0% (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。
2	プレアデスグループ	△石神道	実46.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.3着と低調／120日ぶりの実戦）
前5走 03/29 2阪神212R 5着/16頭+0.7秒 01/24 1京都88R 12着/15頭+1.1秒 01/05 1京都28R 5着/15頭+0.4秒 10/12 3京都49R 8着/14頭+1.2秒 09/15 4阪神59R 2着/13頭+0.3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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 120日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +111% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (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。
3	フォンメイリー	菊沢一樹	実33.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／430日ぶりの実戦）
前5走 06/05 名古屋10R 7着/12頭+2.2秒 06/05 名古屋10R 7着/12頭+2.2秒 06/05 名古屋10R 7着/12頭+2.2秒 06/05 名古屋10R 7着/12頭+2.2秒 06/05 名古屋10R 7着/12頭+2.2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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 430日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +76% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
4	ダズリングダンス	木幡巧	実21.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／442日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2京都912R 6着/13頭+1.0秒 05/24 2京都912R 6着/13頭+1.0秒 05/24 2京都912R 6着/13頭+1.0秒 05/24 2京都912R 6着/13頭+1.0秒 05/24 2京都912R 6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戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 442日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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。
5	アスタールフナ	岩田望	実5.4	○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／71日ぶりの実戦）
前5走 03/29 2阪神212R 4着/16頭+0.7秒 03/01 1阪神412R 4着/16頭+0.2秒 01/11 1中山412R 10着/16頭+1.3秒 11/02 3京都118R 3着/15頭+0.3秒 10/12 3京都49R 2着/14頭+0.2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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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	ダノンモンテローザ	☆田山	実10.0	△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／133日ぶりの実戦）
前5走 03/29 2阪神212R 9着/16頭+1.0秒 03/01 1阪神412R 6着/16頭+0.5秒 01/25 1京都96R 1着/15頭勝利 01/04 1京都18R 3着/16頭+0.1秒 11/15 3福島37R 10着/16頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 10.0%) ※ 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。
7	シャンハイナイト	大野	実17.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 03/15 2中山612R 3着/16頭+1.0秒 01/24 1中山88R 9着/11頭+2.3秒 11/01 4東京106R 8着/15頭+1.3秒 10/26 4新潟48R 6着/12頭+1.9秒 09/27 4中山86R 9着/16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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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。
8	キョウエイカンフ	吉田豊	実11.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 01/12 1中山412R 3着/16頭+0.3秒 01/12 1中山412R 3着/16頭+0.3秒 01/12 1中山412R 3着/16頭+0.3秒 01/12 1中山412R 3着/16頭+0.3秒 01/12 1中山412R 3着/16頭+0.3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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 574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 7.6% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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	シュバルツガイスト	▲上里	実144.7	▽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／直近3走平均10.0着と低調／497日ぶりの実戦）
前5走 03/30 2中京612R 10着/16頭+1.2秒 03/30 2中京612R 10着/16頭+1.2秒 03/30 2中京612R 10着/16頭+1.2秒 03/30 2中京612R 10着/16頭+1.2秒 03/30 2中京612R 10着/16頭+1.2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 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 497日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +466% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (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。
10	フィーチャリング	原	実13.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（84日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京612R 9着/16頭+0.9秒 01/31 1東京18R 8着/16頭+1.0秒 11/30 5東京87R 1着/16頭勝利 11/15 5東京37R 4着/16頭+0.6秒 10/26 4東京912R 3着/16頭+0.5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 7.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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	ハッピーウィズユー	坂井	実7.3	▲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／前走勝利の勢い／91日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京412R 6着/16頭+0.4秒 02/15 1東京67R 6着/16頭+1.2秒 12/13 5中京38R 6着/16頭+0.8秒 10/26 4東京97R 9着/13頭+0.8秒 10/12 4東京47R 6着/16頭+0.7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 91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 8.9% (オッズ暗示: 13.7%) ※ 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。
12	レッドセニョール	佐々木	実49.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／78日ぶりの実戦）
前5走 03/24 高知3R 11着/12頭+2.1秒 02/14 1東京58R 13着/16頭+1.8秒 08/24 2札幌210R 9着/14頭+1.6秒 08/10 1札幌610R 14着/14頭+2.6秒 06/22 3東京69R 13着/16頭+2.7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 9.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +158% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.2% (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。
13	アルジェンタージョ	▲佐藤	実28.5	▽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 03/14 2中山512R 5着/16頭+0.4秒 03/01 2中山212R 5着/16頭+0.7秒 01/17 1中山68R 11着/16頭+0.9秒 11/22 4京都58R 11着/16頭+1.1秒 10/25 4東京812R 10着/13頭+1.1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 4.3着 △ ローテーション 92日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +60% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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	ピコテンダー	津村明秀	実2.3	×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（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 01/05 1中山212R 8着/16頭+0.7秒 12/20 5中山58R 2着/16頭+0.7秒 12/06 5中山17R 2着/16頭+0.0秒 10/19 4東京78R 6着/15頭+0.5秒 10/04 4東京16R 2着/16頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 前走実績前走 3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 11.5% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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。
15	マーゴットゲイン	吉村	実56.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率33%と適性高／71日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山48R 7着/13頭+0.9秒 02/15 1東京612R 14着/16頭+1.6秒 11/29 5東京712R 5着/9頭+0.7秒 11/08 5東京19R 7着/13頭+2.1秒 08/17 2新潟810R 1着/9頭勝利
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 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +198% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.2% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ピコテンダー

騎手津村明秀

単勝オッズ

2.3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

○5アスタールフナ

5.4倍

EV -46%

▲11ハッピーウィズユー

7.3倍

EV -35%

出走馬全15頭

×14

ピコテンダー

津村明秀

2.3倍

-73%

›

○5

アスタールフナ

岩田望

5.4倍

-46%

›

▲11

ハッピーウィズユー

坂井

7.3倍

-35%

›

△6

ダノンモンテローザ

☆田山

10.0倍

-15%

›

△8

キョウエイカンフ

吉田豊

11.7倍

-10%

›

△7

シャンハイナイト

大野

17.4倍

+24%

›

▽10

フィーチャリング

原

13.5倍

-11%

›

▽4

ダズリングダンス

木幡巧

21.5倍

+27%

›

▽13

アルジェンタージョ

▲佐藤

28.5倍

+60%

›

▽3

フォンメイリー

菊沢一樹

33.4倍

+76%

›

▽15

マーゴットゲイン

吉村

56.9倍

+198%

›

▽12

レッドセニョール

佐々木

49.3倍

+158%

›

▽2

プレアデスグループ

△石神道

46.0倍

+111%

›

▽1

タイセイピューマ

▲石田

108.9倍

+330%

›

▽9

シュバルツガイスト

▲上里

144.7倍

+466%

›

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