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	スタートレイン	木幡巧	実34.5	B▽ A▽勝率4% EV+50% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山76R 8着/13頭+1.7秒 11/23 5東京59R 4着/8頭+0.6秒 09/13 4中山35R 1着/16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 10.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.4% / 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。
2	モティスフォント	川田	実14.7	B▽ A▽勝率6% EV-7% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調／118日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京512R 16着/16頭+1.5秒 10/18 4東京67R 3着/17頭+0.6秒 09/14 4中山412R 13着/16頭+1.4秒 06/29 2福島211R 7着/14頭+0.4秒 05/18 2東京87R 2着/10頭+0.1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 9.0着 (不振) △ ローテーション 118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 4.9% (オッズ暗示: 6.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.3% / 期待値 -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。
3	ココボロ	◇今村	実60.3	B▽ A▽勝率5% EV+182% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調／104日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京67R 11着/13頭+2.2秒 03/01 1小倉128R 11着/15頭+1.2秒 02/14 1小倉77R 16着/16頭+2.7秒 02/08 1小倉67R 13着/15頭+2.8秒 09/27 4中山86R 11着/16頭+1.4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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 104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 0.9% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.7% / 期待値 +182% ※ 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	ウフドゥウフ	田辺	実8.6	B▲ A▲勝率7% EV-37% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.7着と安定／前走2着／84日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京37R 2着/16頭+0.3秒 08/30 3新潟39R 7着/18頭+1.1秒 08/10 2新潟612R 3着/18頭+0.0秒 06/08 3東京27R 9着/16頭+1.1秒 05/24 2東京92R 1着/16頭勝利
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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 11.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 7.2% / 期待値 -38% ※ 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	デスサイズ	石川	実5.1	B○ A○勝率9% EV-55% 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／69日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山81R 3着/16頭+0.9秒 02/28 2中山13R 2着/16頭+0.4秒 01/31 1東京14R 2着/16頭+0.4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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.4% (オッズ暗示: 19.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 8.8% / 期待値 -55% ※ 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	シュペルリング	津村	実18.9	B▽ A▽勝率6% EV+9% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調／126日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京57R 4着/16頭+0.1秒 11/08 5東京111R 10着/16頭+1.1秒 10/11 4東京35R 1着/14頭勝利 ― ―
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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 5.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.8% / 期待値 +10% ※ 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	ミスターマーボー	原	実11.3	B▽ A▽勝率6% EV-28% 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／84日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉125R 2着/18頭+0.1秒 02/15 1小倉82R 2着/18頭+0.0秒 11/24 3福島66R 2着/16頭+0.0秒 10/26 4新潟42R 4着/13頭+0.4秒 10/13 4東京53R 4着/12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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 8.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.3% / 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。
8	ベレーバスク推奨	丸山	実17.7	B△ A△勝率7% EV+18% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+57%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 03/08 2中山47R 5着/11頭+0.7秒 02/14 1東京57R 8着/16頭+0.3秒 12/13 5中京39R 9着/11頭+0.9秒 11/01 3京都1011R 5着/12頭+0.2秒 09/28 4中山99R 2着/8頭+0.2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 132日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +57% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 5.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.7% / 期待値 +18% ※ 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	ポタリング	武藤	実116.3	B× A▽勝率3% EV+299% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（174日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1東京86R 8着/16頭+0.6秒 01/31 1東京112R 6着/12頭+0.5秒 11/22 3福島59R 5着/16頭+0.2秒 11/08 3福島16R 4着/16頭+0.5秒 10/18 4新潟17R 13着/18頭+1.0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 6.3着 △ ローテーション 174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: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 3.4% / 期待値 +300% ※ 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	ヤマメライズ	野中	実147.7	B× A▽勝率3% EV+398% 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／132日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1中山58R 8着/11頭+0.6秒 12/13 5中山39R 10着/13頭+0.9秒 09/20 4中山69R 3着/13頭+0.5秒 08/09 2新潟58R 8着/9頭+0.9秒 07/05 2福島34R 1着/9頭勝利
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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 132日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -70% (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 17位 / 勝率 3.4% / 期待値 +399% ※ 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	デルマケセラセラ	▲上里	実117.7	B× A▽勝率3% EV+487% 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中京28R 9着/12頭+2.1秒 07/26 1札幌16R 1着/13頭勝利 06/21 1函館37R 3着/16頭+0.7秒 05/25 2東京105R 3着/17頭+0.1秒 02/08 1東京35R 4着/16頭+0.3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 17着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (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 18位 / 勝率 3.3% / 期待値 +487% ※ 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	シャオママル推奨	丸田	実14.4	B△ A△勝率7% EV-3% 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5走 02/14 1東京57R 14着/16頭+0.8秒 11/08 5東京111R 4着/16頭+0.5秒 10/13 4東京53R 1着/12頭勝利 09/13 4中山32R 2着/11頭+0.0秒 08/30 3新潟35R 9着/18頭+1.1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 14着 (大敗) △ ローテーション 182日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 6.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.7% / 期待値 -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	ノーブルクロンヌ	三浦	実26.2	B▽ A▽勝率4% EV+12% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（91日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1小倉52R 13着/18頭+1.3秒 01/25 1小倉21R 15着/16頭+3.7秒 11/24 5東京61R 6着/15頭+2.7秒 11/08 5東京13R 8着/12頭+1.5秒 10/26 4新潟45R 10着/18頭+1.7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 5.3着 △ ローテーション 91日休養明け × 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 2.2% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.3% / 期待値 +12% ※ 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	リーデレクオーレ	柴田大	実47.9	B× A▽勝率4% EV+87% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調／146日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山85R 12着/16頭+1.9秒 03/01 2中山25R 4着/16頭+0.6秒 11/09 5東京23R 16着/18頭+1.5秒 10/19 4東京73R 9着/13頭+1.1秒 09/28 4中山92R 7着/16頭+1.0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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 146日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 3.9% / 期待値 +87% ※ 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	グリオンヴール	戸崎圭	実2.8	B🌟◎ A×勝率10% EV-72% 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／77日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京57R 3着/16頭+0.0秒 08/23 2札幌15R 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 4.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 30.4% (オッズ暗示: 35.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 9.9% / 期待値 -72% ※ 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	エバーラスト	△石神道	実40.2	B× A▽勝率4% EV+70% 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／181日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉82R 1着/18頭勝利 01/17 1中山61R 5着/16頭+1.0秒 09/06 4中山15R 4着/16頭+0.5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 181日休養明け × 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 0.9% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.2% / 期待値 +70% ※ 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	フェーダーローター	▲石田	実93.9	B▽ A▽勝率4% EV+284% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山67R 10着/15頭+1.0秒 02/14 1東京511R 16着/16頭+2.3秒 11/08 5東京111R 15着/16頭+1.5秒 10/05 4東京23R 1着/17頭勝利 09/15 4中山55R 12着/13頭+1.7秒
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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.1% / 期待値 +285% ※ 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	カシオペア	石橋脩	実10.7	B△ A△勝率7% EV-30% 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／91日ぶりの実戦）
前5走 03/23 2中京44R 1着/18頭勝利 11/23 5東京72R 13着/18頭+1.2秒 10/14 4東京42R 3着/14頭+0.3秒 09/29 4中山93R 12着/16頭+1.8秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 9.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.5% / 期待値 -30% ※ 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 ×

グリオンヴール

騎手戸崎圭

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:○5デスサイズ

5.1倍

EV -26%

▲A:▲4ウフドゥウフ

8.6倍

EV -23%

出走馬全18頭

◎A:×15

グリオンヴール

戸崎圭

2.8倍

-14%

›

○A:○5

デスサイズ

石川

5.1倍

-26%

›

▲A:▲4

ウフドゥウフ

田辺

8.6倍

-23%

›

△A:△8

ベレーバスク

丸山

17.7倍

+57%

›

△A:△12

シャオママル

丸田

14.4倍

+22%

›

△A:△18

カシオペア

石橋脩

10.7倍

-44%

›

▽A:▽7

ミスターマーボー

原

11.3倍

-43%

›

▽A:▽2

モティスフォント

川田

14.7倍

-27%

›

▽A:▽6

シュペルリング

津村

18.9倍

-6%

›

▽A:▽13

ノーブルクロンヌ

三浦

26.2倍

-41%

›

▽A:▽1

スタートレイン

木幡巧

34.5倍

-22%

›

×A:▽16

エバーラスト

△石神道

40.2倍

-62%

›

×A:▽14

リーデレクオーレ

柴田大

47.9倍

-54%

›

▽A:▽3

ココボロ

◇今村

60.3倍

-43%

›

▽A:▽17

フェーダーローター

▲石田

93.9倍

-11%

›

×A:▽11

デルマケセラセラ

▲上里

117.7倍

-76%

›

×A:▽9

ポタリング

武藤

116.3倍

-76%

›

×A:▽10

ヤマメライズ

野中

147.7倍

-70%

›

💡 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)

見送り

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 8 ベレーバスク実17.7倍期待値 +58% 推奨 11.2〜30.0倍 ¥200 ❌不的中
単勝 12 シャオママル実14.4倍期待値 +23% 推奨 11.7〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

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	スタートレイン	木幡巧	実34.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山76R 8着/13頭+1.7秒 11/23 5東京59R 4着/8頭+0.6秒 09/13 4中山35R 1着/16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 10.3着 (不振) 🌟◎ 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 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。
2	モティスフォント	川田	実14.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調／118日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京512R 16着/16頭+1.5秒 10/18 4東京67R 3着/17頭+0.6秒 09/14 4中山412R 13着/16頭+1.4秒 06/29 2福島211R 7着/14頭+0.4秒 05/18 2東京87R 2着/10頭+0.1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 9.0着 (不振) △ ローテーション 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
3	ココボロ	◇今村	実60.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調／104日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京67R 11着/13頭+2.2秒 03/01 1小倉128R 11着/15頭+1.2秒 02/14 1小倉77R 16着/16頭+2.7秒 02/08 1小倉67R 13着/15頭+2.8秒 09/27 4中山86R 11着/16頭+1.4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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 104日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +182% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
4	ウフドゥウフ	田辺	実8.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.7着と安定／前走2着／84日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京37R 2着/16頭+0.3秒 08/30 3新潟39R 7着/18頭+1.1秒 08/10 2新潟612R 3着/18頭+0.0秒 06/08 3東京27R 9着/16頭+1.1秒 05/24 2東京92R 1着/16頭勝利
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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 7.2% (オッズ暗示: 11.6%) ※ 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。
5	デスサイズ	石川	実5.1	○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／69日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山81R 3着/16頭+0.9秒 02/28 2中山13R 2着/16頭+0.4秒 01/31 1東京14R 2着/16頭+0.4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) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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。
6	シュペルリング	津村	実18.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調／126日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京57R 4着/16頭+0.1秒 11/08 5東京111R 10着/16頭+1.1秒 10/11 4東京35R 1着/14頭勝利 ― ―
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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.8% (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。
7	ミスターマーボー	原	実11.3	▽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／84日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉125R 2着/18頭+0.1秒 02/15 1小倉82R 2着/18頭+0.0秒 11/24 3福島66R 2着/16頭+0.0秒 10/26 4新潟42R 4着/13頭+0.4秒 10/13 4東京53R 4着/12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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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	ベレーバスク推奨	丸山	実17.7	△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47R 5着/11頭+0.7秒 02/14 1東京57R 8着/16頭+0.3秒 12/13 5中京39R 9着/11頭+0.9秒 11/01 3京都1011R 5着/12頭+0.2秒 09/28 4中山99R 2着/8頭+0.2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 132日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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	ポタリング	武藤	実116.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（174日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1東京86R 8着/16頭+0.6秒 01/31 1東京112R 6着/12頭+0.5秒 11/22 3福島59R 5着/16頭+0.2秒 11/08 3福島16R 4着/16頭+0.5秒 10/18 4新潟17R 13着/18頭+1.0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 6.3着 △ ローテーション 174日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +299% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.4% (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。
10	ヤマメライズ	野中	実147.7	▽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／132日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1中山58R 8着/11頭+0.6秒 12/13 5中山39R 10着/13頭+0.9秒 09/20 4中山69R 3着/13頭+0.5秒 08/09 2新潟58R 8着/9頭+0.9秒 07/05 2福島34R 1着/9頭勝利
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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 132日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +398% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.4% (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。
11	デルマケセラセラ	▲上里	実117.7	▽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／84日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京28R 9着/12頭+2.1秒 07/26 1札幌16R 1着/13頭勝利 06/21 1函館37R 3着/16頭+0.7秒 05/25 2東京105R 3着/17頭+0.1秒 02/08 1東京35R 4着/16頭+0.3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 17着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +487% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.3% (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。
12	シャオママル推奨	丸田	実14.4	△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5走 02/14 1東京57R 14着/16頭+0.8秒 11/08 5東京111R 4着/16頭+0.5秒 10/13 4東京53R 1着/12頭勝利 09/13 4中山32R 2着/11頭+0.0秒 08/30 3新潟35R 9着/18頭+1.1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 14着 (大敗) △ ローテーション 182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 6.7% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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	ノーブルクロンヌ	三浦	実26.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（91日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1小倉52R 13着/18頭+1.3秒 01/25 1小倉21R 15着/16頭+3.7秒 11/24 5東京61R 6着/15頭+2.7秒 11/08 5東京13R 8着/12頭+1.5秒 10/26 4新潟45R 10着/18頭+1.7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 5.3着 △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.3% (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。
14	リーデレクオーレ	柴田大	実47.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調／146日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山85R 12着/16頭+1.9秒 03/01 2中山25R 4着/16頭+0.6秒 11/09 5東京23R 16着/18頭+1.5秒 10/19 4東京73R 9着/13頭+1.1秒 09/28 4中山92R 7着/16頭+1.0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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 146日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +87% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (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。
15	グリオンヴール	戸崎圭	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（前走3着／77日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京57R 3着/16頭+0.0秒 08/23 2札幌15R 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 4.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.9% (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。
16	エバーラスト	△石神道	実40.2	▽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／前走勝利の勢い／181日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉82R 1着/18頭勝利 01/17 1中山61R 5着/16頭+1.0秒 09/06 4中山15R 4着/16頭+0.5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 181日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +70% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
17	フェーダーローター	▲石田	実93.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山67R 10着/15頭+1.0秒 02/14 1東京511R 16着/16頭+2.3秒 11/08 5東京111R 15着/16頭+1.5秒 10/05 4東京23R 1着/17頭勝利 09/15 4中山55R 12着/13頭+1.7秒
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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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) +284% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (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。
18	カシオペア	石橋脩	実10.7	△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／91日ぶりの実戦）
前5走 03/23 2中京44R 1着/18頭勝利 11/23 5東京72R 13着/18頭+1.2秒 10/14 4東京42R 3着/14頭+0.3秒 09/29 4中山93R 12着/16頭+1.8秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 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 6.5% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

グリオンヴール

騎手戸崎圭

単勝オッズ

2.8倍

AI期待値

-72%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5デスサイズ

5.1倍

EV -55%

▲4ウフドゥウフ

8.6倍

EV -37%

出走馬全18頭

×15

グリオンヴール

戸崎圭

2.8倍

-72%

›

○5

デスサイズ

石川

5.1倍

-55%

›

▲4

ウフドゥウフ

田辺

8.6倍

-37%

›

△8

ベレーバスク

丸山

17.7倍

+18%

›

△12

シャオママル

丸田

14.4倍

-3%

›

△18

カシオペア

石橋脩

10.7倍

-30%

›

▽2

モティスフォント

川田

14.7倍

-7%

›

▽7

ミスターマーボー

原

11.3倍

-28%

›

▽6

シュペルリング

津村

18.9倍

+9%

›

▽3

ココボロ

◇今村

60.3倍

+182%

›

▽1

スタートレイン

木幡巧

34.5倍

+50%

›

▽13

ノーブルクロンヌ

三浦

26.2倍

+12%

›

▽16

エバーラスト

△石神道

40.2倍

+70%

›

▽17

フェーダーローター

▲石田

93.9倍

+284%

›

▽14

リーデレクオーレ

柴田大

47.9倍

+87%

›

▽9

ポタリング

武藤

116.3倍

+299%

›

▽10

ヤマメライズ

野中

147.7倍

+398%

›

▽11

デルマケセラセラ

▲上里

117.7倍

+487%

›

💡 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)

見送り

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 8 ベレーバスク実17.7倍期待値 +18% 推奨 15.0〜30.0倍 ¥200 ❌不的中
単勝 12 シャオママル実14.4倍期待値 -4% 推奨 15.0〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

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