新潟 12R 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

12R 新潟競馬場　発走 18:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	インザライムライト	柴田大	実38.8	B▽ A▽勝率4% EV+60% 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／101日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京24R 9着/18頭+0.7秒 11/09 3福島22R 7着/16頭+0.7秒 10/25 4新潟31R 3着/15頭+0.1秒 09/28 4中山92R 6着/16頭+0.8秒 08/31 3新潟43R 13着/18頭+2.1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 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 101日休養明け × 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 1.4% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 4.1% / 期待値 +61% ※ 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	ウィズアツインクル	木幡巧	実64.0	B▽ A▽勝率4% EV+175% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／78日ぶりの実戦）
前5走 03/01 2中山25R 7着/16頭+1.2秒 02/10 1東京45R 3着/16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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 4.3% / 期待値 +175% ※ 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	フレアリングベリー	原優介	実26.3	B▽ A▽勝率4% EV+16% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.3着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 11/15 5東京32R 6着/17頭+0.6秒 09/27 4中山85R 3着/16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戦の調子平均 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 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 2.3% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.4% / 期待値 +16% ※ 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	シエラモレーナ	大野	実32.8	B▽ A▽勝率4% EV+41% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均15.0着と低調／106日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山71R 14着/16頭+2.9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 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 106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 2.3% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.3% / 期待値 +41% ※ 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	ロジシーザ	菊沢一樹	実81.3	B▽ A▽勝率4% EV+249% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（64日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山82R 9着/15頭+3.2秒 02/21 1東京74R 7着/16頭+2.0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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.3% / 期待値 +250% ※ 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	セリエンクーニゲン	坂井	実7.6	B△ A△勝率7% EV-43% 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 02/08 1小倉66R 6着/16頭+0.8秒 12/07 5中京25R 9着/17頭+0.8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 4.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.6% (オッズ暗示: 13.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.4% / 期待値 -44% ※ 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	ルナーファントム	石川	実6.9	B○ A○勝率8% EV-43% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／前走2着／119日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京36R 4着/18頭+0.2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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 119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 14.6% (オッズ暗示: 14.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 8.2% / 期待値 -44% ※ 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	タイセイギガース	▲佐藤	実162.2	B× A▽勝率4% EV+479% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／126日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山53R 8着/16頭+1.5秒 12/07 5中山21R 11着/16頭+1.6秒 11/24 3福島61R 8着/16頭+2.3秒 10/11 4東京36R 15着/16頭+5.5秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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) -66% (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 18位 / 勝率 3.6% / 期待値 +480% ※ 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	サンロード	木幡初	実119.2	B× A▽勝率4% EV+327% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調／91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 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 14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) -75% (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 17位 / 勝率 3.6% / 期待値 +328% ※ 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	オンナキュヌヴィ	津村	実5.6	B◎ A×勝率9% EV-50% 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／105日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京76R 9着/16頭+1.2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 6.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 105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 14.9% (オッズ暗示: 17.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 8.8% / 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。
11	ハルカオル	☆田山	実21.2	B▽ A▽勝率5% EV+10% 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／91日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1阪神13R 12着/15頭+2.3秒 02/10 1東京44R 5着/16頭+1.6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 8.3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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 4.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.2% / 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。
12	ミクロスギガース	杉原	実34.9	B▽ A▽勝率4% EV+54% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着／71日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山24R 9着/16頭+1.7秒 01/24 1中山83R 10着/16頭+1.9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 7.3着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.4% / 期待値 +54% ※ 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	エンジェルサン	△石神道	実21.1	B▽ A▽勝率5% EV+8% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均12.0着と低調／112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 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12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 3.6% (オッズ暗示: 4.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.1% / 期待値 +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	ココソラーレ	▲上里	実24.6	B▽ A▽勝率5% EV+20% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調／140日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神103R 9着/13頭+2.0秒 03/01 1小倉122R 9着/16頭+0.9秒 02/21 1小倉93R 12着/14頭+2.5秒 01/25 1小倉22R 7着/18頭+0.9秒 11/16 5東京43R 8着/18頭+0.9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 10.0着 (不振) △ ローテーション 140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 3.2% (オッズ暗示: 4.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.9% / 期待値 +20% ※ 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	ルージュフィーリア	佐々木	実4.4	B△ A▲勝率8% EV-65% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均3.0着と安定）
前5走 1回10日函館6R 4着/16頭 1回7日函館4R 2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 3.0着 (安定) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 22.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 7.9% / 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。
16	ラルルジェンヌ	戸崎圭	実7.5	B▲ A△勝率8% EV-43% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（147日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山64R 11着/16頭+2.8秒 12/27 5中山75R 2着/16頭+0.2秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.5着 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 147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 14.6% (オッズ暗示: 13.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.5% / 期待値 -44% ※ 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。
17	ジェムシリカ	江田照	実15.0	B▽ A▽勝率6% EV-12% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調／71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 17 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 6.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.8% / 期待値 -13% ※ 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。
18	シルバーアックス	▲石田	実13.0	B△ A△勝率6% EV-20% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／106日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1東京32R 13着/16頭+2.4秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 106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 6.3% (オッズ暗示: 7.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.1% / 期待値 -20% ※ 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 ×

オンナキュヌヴィ

騎手津村

単勝オッズ

5.6倍

AI期待値

-16%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○7ルナーファントム

6.9倍

EV +0%

▲A:△16ラルルジェンヌ

7.5倍

EV +9%

出走馬全18頭

◎A:×10

オンナキュヌヴィ

津村

5.6倍

-16%

›

○A:○7

ルナーファントム

石川

6.9倍

+0%

›

▲A:△16

ラルルジェンヌ

戸崎圭

7.5倍

+9%

›

△A:△6

セリエンクーニゲン

坂井

7.6倍

+10%

›

△A:▲15

ルージュフィーリア

佐々木

4.4倍

-61%

›

△A:△18

シルバーアックス

▲石田

13.0倍

-17%

›

▽A:▽17

ジェムシリカ

江田照

15.0倍

-23%

›

▽A:▽13

エンジェルサン

△石神道

21.1倍

-23%

›

▽A:▽11

ハルカオル

☆田山

21.2倍

-22%

›

▽A:▽14

ココソラーレ

▲上里

24.6倍

-21%

›

▽A:▽3

フレアリングベリー

原優介

26.3倍

-39%

›

▽A:▽4

シエラモレーナ

大野

32.8倍

-24%

›

▽A:▽12

ミクロスギガース

杉原

34.9倍

-19%

›

▽A:▽1

インザライムライト

柴田大

38.8倍

-46%

›

▽A:▽2

ウィズアツインクル

木幡巧

64.0倍

-37%

›

▽A:▽5

ロジシーザ

菊沢一樹

81.3倍

-20%

›

×A:▽9

サンロード

木幡初

119.2倍

-75%

›

×A:▽8

タイセイギガース

▲佐藤

162.2倍

-66%

›

💡 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

12R 新潟競馬場　発走 18:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	インザライムライト	柴田大	実38.8	▽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／101日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京24R 9着/18頭+0.7秒 11/09 3福島22R 7着/16頭+0.7秒 10/25 4新潟31R 3着/15頭+0.1秒 09/28 4中山92R 6着/16頭+0.8秒 08/31 3新潟43R 13着/18頭+2.1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 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 101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 4.1% (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。
2	ウィズアツインクル	木幡巧	実64.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／78日ぶりの実戦）
前5走 03/01 2中山25R 7着/16頭+1.2秒 02/10 1東京45R 3着/16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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +175% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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	フレアリングベリー	原優介	実26.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.3着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 11/15 5東京32R 6着/17頭+0.6秒 09/27 4中山85R 3着/16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戦の調子平均 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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	シエラモレーナ	大野	実32.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均15.0着と低調／106日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山71R 14着/16頭+2.9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 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 106日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 4.3% (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。
5	ロジシーザ	菊沢一樹	実81.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（64日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山82R 9着/15頭+3.2秒 02/21 1東京74R 7着/16頭+2.0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 7.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +249% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (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。
6	セリエンクーニゲン	坂井	実7.6	△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 02/08 1小倉66R 6着/16頭+0.8秒 12/07 5中京25R 9着/17頭+0.8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 4.3着 × 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 7.4% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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	ルナーファントム	石川	実6.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／前走2着／119日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京36R 4着/18頭+0.2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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 119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 8.2% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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。
8	タイセイギガース	▲佐藤	実162.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／126日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山53R 8着/16頭+1.5秒 12/07 5中山21R 11着/16頭+1.6秒 11/24 3福島61R 8着/16頭+2.3秒 10/11 4東京36R 15着/16頭+5.5秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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) +479% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.6% (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。
9	サンロード	木幡初	実119.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調／91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 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 14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) +327% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.6% (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。
10	オンナキュヌヴィ	津村	実5.6	×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／105日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京76R 9着/16頭+1.2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 6.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 105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 8.8% (オッズ暗示: 17.9%) ※ 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。
11	ハルカオル	☆田山	実21.2	▽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／91日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1阪神13R 12着/15頭+2.3秒 02/10 1東京44R 5着/16頭+1.6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 8.3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) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.2% (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。
12	ミクロスギガース	杉原	実34.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着／71日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山24R 9着/16頭+1.7秒 01/24 1中山83R 10着/16頭+1.9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 7.3着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +54% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
13	エンジェルサン	△石神道	実21.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均12.0着と低調／112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 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12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) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.1% (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。
14	ココソラーレ	▲上里	実24.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調／140日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神103R 9着/13頭+2.0秒 03/01 1小倉122R 9着/16頭+0.9秒 02/21 1小倉93R 12着/14頭+2.5秒 01/25 1小倉22R 7着/18頭+0.9秒 11/16 5東京43R 8着/18頭+0.9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 10.0着 (不振) △ ローテーション 140日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.9% (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。
15	ルージュフィーリア	佐々木	実4.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定）
前5走 1回10日函館6R 4着/16頭 1回7日函館4R 2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 3.0着 (安定) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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。
16	ラルルジェンヌ	戸崎圭	実7.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（147日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山64R 11着/16頭+2.8秒 12/27 5中山75R 2着/16頭+0.2秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.5着 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 147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 7.5% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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。
17	ジェムシリカ	江田照	実15.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調／71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 17 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 6.7%) ※ 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。
18	シルバーアックス	▲石田	実13.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／106日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1東京32R 13着/16頭+2.4秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 7.7%) ※ 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

オンナキュヌヴィ

騎手津村

単勝オッズ

5.6倍

AI期待値

-50%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7ルナーファントム

6.9倍

EV -43%

▲15ルージュフィーリア

4.4倍

EV -65%

出走馬全18頭

×10

オンナキュヌヴィ

津村

5.6倍

-50%

›

○7

ルナーファントム

石川

6.9倍

-43%

›

▲15

ルージュフィーリア

佐々木

4.4倍

-65%

›

△16

ラルルジェンヌ

戸崎圭

7.5倍

-43%

›

△6

セリエンクーニゲン

坂井

7.6倍

-43%

›

△18

シルバーアックス

▲石田

13.0倍

-20%

›

▽17

ジェムシリカ

江田照

15.0倍

-12%

›

▽11

ハルカオル

☆田山

21.2倍

+10%

›

▽13

エンジェルサン

△石神道

21.1倍

+8%

›

▽14

ココソラーレ

▲上里

24.6倍

+20%

›

▽3

フレアリングベリー

原優介

26.3倍

+16%

›

▽12

ミクロスギガース

杉原

34.9倍

+54%

›

▽4

シエラモレーナ

大野

32.8倍

+41%

›

▽5

ロジシーザ

菊沢一樹

81.3倍

+249%

›

▽2

ウィズアツインクル

木幡巧

64.0倍

+175%

›

▽1

インザライムライト

柴田大

38.8倍

+60%

›

▽9

サンロード

木幡初

119.2倍

+327%

›

▽8

タイセイギガース

▲佐藤

162.2倍

+479%

›

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