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 14:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ダノンピクチャー	小崎	実32.0	B△ A△勝率7% EV+138% 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／154日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山57R 1着/10頭勝利 02/15 1小倉87R 3着/14頭+0.1秒 02/01 1小倉49R 2着/11頭+0.4秒 01/25 1小倉212R 9着/14頭+0.8秒 12/11 船橋9R 12着/14頭+3.9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 154日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +95% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 3.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.4% / 期待値 +138% ※ 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	プリズマジコ	原	実126.3	B× A▽勝率5% EV+469% 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／76日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1小倉1111R 13着/15頭+1.4秒 10/25 3京都88R 8着/12頭+0.6秒 08/10 3中京66R 4着/9頭+0.7秒 07/20 2福島810R 3着/10頭+0.4秒 06/01 2東京128R 3着/16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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 0.3% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.5% / 期待値 +470% ※ 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	ゴールデンパゴーダ	石川	実86.6	B▽ A▽勝率6% EV+389% 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／153日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神89R 6着/7頭+0.6秒 02/21 1東京75R 1着/14頭勝利 11/09 5東京25R 4着/6頭+0.9秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 153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 0.6% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.7% / 期待値 +390% ※ 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	ランツフート	三浦	実57.2	B▽ A▽勝率6% EV+223% 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／307日ぶりの実戦）
前5走 10/12 3京都47R 1着/13頭勝利 07/12 2小倉59R 7着/11頭+0.9秒 04/06 2阪神45R 12着/14頭+3.0秒 03/15 2中京16R 7着/13頭+1.0秒 02/22 1京都73R 1着/12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 307日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.7% / 期待値 +223% ※ 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	ロードフィレール	戸崎圭	実3.2	B○ A○勝率13% EV-59% 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／118日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1阪神911R 2着/12頭+0.4秒 08/09 2新潟52R 1着/10頭勝利 07/20 2小倉85R 2着/13頭+0.1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 17着 (大敗) △ ローテーション 118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 26.3% (オッズ暗示: 31.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.6% / 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。
6	ファーングロット	岩田康	実7.4	B▲ A▲勝率10% EV-24% 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2着／90日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1阪神49R 2着/9頭+0.2秒 02/07 2京都37R 1着/9頭勝利 04/19 2阪神74R 1着/16頭勝利 01/25 1小倉16R 2着/18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 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 90日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 13.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.1% / 期待値 -25% ※ 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	サミダレナイツ	田辺	実51.3	B▽ A△勝率7% EV+234% 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／90日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1小倉59R 11着/13頭+1.5秒 01/11 1京都47R 5着/14頭+0.6秒 12/21 5阪神67R 2着/18頭+0.1秒 12/07 5中京212R 2着/10頭+0.0秒 07/20 2小倉84R 1着/18頭勝利
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 90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 1.5% (オッズ暗示: 1.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.5% / 期待値 +234% ※ 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	ビップチェイス	杉原	実105.7	B▽ A▽勝率5% EV+417% 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／76日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1中山512R 14着/18頭+1.6秒 12/27 5中山77R 18着/18頭+2.8秒 12/13 5中京37R 12着/18頭+1.7秒 10/18 4新潟19R 5着/15頭+0.2秒 09/27 4中山87R 2着/16頭+0.1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 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) × 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 0.6% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.9% / 期待値 +418% ※ 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	キングズトゥルー	丸田	実24.3	B△ A△勝率7% EV+61% 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／97日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山57R 5着/10頭+0.4秒 02/01 1小倉49R 6着/11頭+1.5秒 11/09 3福島28R 3着/16頭+0.2秒 09/15 4中山58R 1着/14頭勝利 08/24 2札幌24R 4着/13頭+0.5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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 97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 2.4% (オッズ暗示: 4.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.6% / 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。
10	バンフィエルド	柴田大	実280.6	B▽ A▽勝率5% EV+999% 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／76日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京510R 9着/12頭+0.6秒 03/14 1中京110R 7着/10頭+0.6秒 12/21 5中京610R 9着/10頭+0.6秒 12/14 5中京410R 4着/10頭+1.1秒 11/22 4京都512R 8着/15頭+1.1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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13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 0.3% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.5% / 期待値 +1166% ※ 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	オールマイデイズ	丸山	実72.9	B▽ A▽勝率6% EV+319% 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100%と適性高／直近3走平均9.0着と低調／504日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山112R 9着/13頭+2.0秒 03/29 3中山112R 9着/13頭+2.0秒 03/29 3中山112R 9着/13頭+2.0秒 03/29 3中山112R 9着/13頭+2.0秒 03/29 3中山112R 9着/13頭+2.0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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 100% (得意) △ ローテーション 504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 1.5% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.8% / 期待値 +320% ※ 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	ブラックオリンピア	川田	実1.6	B🌟◎ A×勝率14% EV-78% 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67%と好調／前走3着／112日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1京都85R 1着/18頭勝利 11/22 4京都54R 3着/11頭+0.2秒 10/25 4東京85R 2着/9頭+0.0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 67% (絶好調) ○ 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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 46.1% (オッズ暗示: 62.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 13.7% / 期待値 -78% ※ 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	パッションリッチ	木幡巧	実47.1	B△ A▽勝率6% EV+199% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率50%と適性高／直近3走平均9.3着と低調／90日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1東京87R 8着/16頭+0.8秒 11/24 5東京69R 8着/12頭+1.2秒 10/26 4新潟410R 2着/16頭+0.1秒 09/21 4阪神711R 9着/10頭+1.0秒 08/03 2新潟48R 1着/11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戦の調子平均 9.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 90日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.4% / 期待値 +200% ※ 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	ズイウンゴサイ	石橋脩	実81.6	B▽ A▽勝率6% EV+353% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（90日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京59R 7着/8頭+2.4秒 01/18 1中山77R 6着/16頭+0.7秒 11/01 4東京109R 6着/8頭+0.7秒 10/11 4東京39R 5着/10頭+0.5秒 08/10 2新潟611R 1着/14頭勝利
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 5.7着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 90日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.6% / 期待値 +353% ※ 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 ×

ブラックオリンピア

騎手川田

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

-26%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○5ロードフィレール

3.2倍

EV -15%

▲A:▲6ファーングロット

7.4倍

EV -28%

出走馬全14頭

◎A:×12

ブラックオリンピア

川田

1.6倍

-26%

›

○A:○5

ロードフィレール

戸崎圭

3.2倍

-15%

›

▲A:▲6

ファーングロット

岩田康

7.4倍

-28%

›

△A:△1

ダノンピクチャー

小崎

32.0倍

+95%

›

△A:△9

キングズトゥルー

丸田

24.3倍

-41%

›

△A:▽13

パッションリッチ

木幡巧

47.1倍

›

▽A:△7

サミダレナイツ

田辺

51.3倍

-21%

›

▽A:▽4

ランツフート

三浦

57.2倍

-11%

›

▽A:▽11

オールマイデイズ

丸山

72.9倍

+12%

›

▽A:▽14

ズイウンゴサイ

石橋脩

81.6倍

-47%

›

▽A:▽3

ゴールデンパゴーダ

石川

86.6倍

-43%

›

▽A:▽8

ビップチェイス

杉原

105.7倍

-31%

›

×A:▽2

プリズマジコ

原

126.3倍

-58%

›

▽A:▽10

バンフィエルド

柴田大

280.6倍

-8%

›

💡 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

6R 新潟競馬場　発走 14:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ダノンピクチャー	小崎	実32.0	△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／154日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山57R 1着/10頭勝利 02/15 1小倉87R 3着/14頭+0.1秒 02/01 1小倉49R 2着/11頭+0.4秒 01/25 1小倉212R 9着/14頭+0.8秒 12/11 船橋9R 12着/14頭+3.9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 154日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +138% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
2	プリズマジコ	原	実126.3	▽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／76日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1小倉1111R 13着/15頭+1.4秒 10/25 3京都88R 8着/12頭+0.6秒 08/10 3中京66R 4着/9頭+0.7秒 07/20 2福島810R 3着/10頭+0.4秒 06/01 2東京128R 3着/16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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +469% (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。
3	ゴールデンパゴーダ	石川	実86.6	▽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／153日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神89R 6着/7頭+0.6秒 02/21 1東京75R 1着/14頭勝利 11/09 5東京25R 4着/6頭+0.9秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 153日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +389% (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。
4	ランツフート	三浦	実57.2	▽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／307日ぶりの実戦）
前5走 10/12 3京都47R 1着/13頭勝利 07/12 2小倉59R 7着/11頭+0.9秒 04/06 2阪神45R 12着/14頭+3.0秒 03/15 2中京16R 7着/13頭+1.0秒 02/22 1京都73R 1着/12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 307日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +223% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.7% (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。
5	ロードフィレール	戸崎圭	実3.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／118日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1阪神911R 2着/12頭+0.4秒 08/09 2新潟52R 1着/10頭勝利 07/20 2小倉85R 2着/13頭+0.1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 17着 (大敗) △ ローテーション 118日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.6% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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	ファーングロット	岩田康	実7.4	▲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2着／90日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1阪神49R 2着/9頭+0.2秒 02/07 2京都37R 1着/9頭勝利 04/19 2阪神74R 1着/16頭勝利 01/25 1小倉16R 2着/18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 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 90日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 13.5%) ※ 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。
7	サミダレナイツ	田辺	実51.3	△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／90日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1小倉59R 11着/13頭+1.5秒 01/11 1京都47R 5着/14頭+0.6秒 12/21 5阪神67R 2着/18頭+0.1秒 12/07 5中京212R 2着/10頭+0.0秒 07/20 2小倉84R 1着/18頭勝利
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 90日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +234% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
8	ビップチェイス	杉原	実105.7	▽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／76日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1中山512R 14着/18頭+1.6秒 12/27 5中山77R 18着/18頭+2.8秒 12/13 5中京37R 12着/18頭+1.7秒 10/18 4新潟19R 5着/15頭+0.2秒 09/27 4中山87R 2着/16頭+0.1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 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +417% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.9% (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。
9	キングズトゥルー	丸田	実24.3	△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／97日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山57R 5着/10頭+0.4秒 02/01 1小倉49R 6着/11頭+1.5秒 11/09 3福島28R 3着/16頭+0.2秒 09/15 4中山58R 1着/14頭勝利 08/24 2札幌24R 4着/13頭+0.5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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 97日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +61% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (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。
10	バンフィエルド	柴田大	実280.6	▽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／76日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京510R 9着/12頭+0.6秒 03/14 1中京110R 7着/10頭+0.6秒 12/21 5中京610R 9着/10頭+0.6秒 12/14 5中京410R 4着/10頭+1.1秒 11/22 4京都512R 8着/15頭+1.1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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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	オールマイデイズ	丸山	実72.9	▽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100%と適性高／直近3走平均9.0着と低調／504日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山112R 9着/13頭+2.0秒 03/29 3中山112R 9着/13頭+2.0秒 03/29 3中山112R 9着/13頭+2.0秒 03/29 3中山112R 9着/13頭+2.0秒 03/29 3中山112R 9着/13頭+2.0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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 100% (得意) △ ローテーション 504日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +319% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.8% (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。
12	ブラックオリンピア	川田	実1.6	×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（直近3走で勝率67%と好調／前走3着／112日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1京都85R 1着/18頭勝利 11/22 4京都54R 3着/11頭+0.2秒 10/25 4東京85R 2着/9頭+0.0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 67% (絶好調) ○ 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) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.7% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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	パッションリッチ	木幡巧	実47.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率50%と適性高／直近3走平均9.3着と低調／90日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1東京87R 8着/16頭+0.8秒 11/24 5東京69R 8着/12頭+1.2秒 10/26 4新潟410R 2着/16頭+0.1秒 09/21 4阪神711R 9着/10頭+1.0秒 08/03 2新潟48R 1着/11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戦の調子平均 9.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 90日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +199% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (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。
14	ズイウンゴサイ	石橋脩	実81.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（90日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京59R 7着/8頭+2.4秒 01/18 1中山77R 6着/16頭+0.7秒 11/01 4東京109R 6着/8頭+0.7秒 10/11 4東京39R 5着/10頭+0.5秒 08/10 2新潟611R 1着/14頭勝利
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 5.7着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 90日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +353% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ブラックオリンピア

騎手川田

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

-78%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5ロードフィレール

3.2倍

EV -59%

▲6ファーングロット

7.4倍

EV -24%

出走馬全14頭

×12

ブラックオリンピア

川田

1.6倍

-78%

›

○5

ロードフィレール

戸崎圭

3.2倍

-59%

›

▲6

ファーングロット

岩田康

7.4倍

-24%

›

△1

ダノンピクチャー

小崎

32.0倍

+138%

›

△9

キングズトゥルー

丸田

24.3倍

+61%

›

△7

サミダレナイツ

田辺

51.3倍

+234%

›

▽13

パッションリッチ

木幡巧

47.1倍

+199%

›

▽11

オールマイデイズ

丸山

72.9倍

+319%

›

▽3

ゴールデンパゴーダ

石川

86.6倍

+389%

›

▽4

ランツフート

三浦

57.2倍

+223%

›

▽14

ズイウンゴサイ

石橋脩

81.6倍

+353%

›

▽8

ビップチェイス

杉原

105.7倍

+417%

›

▽2

プリズマジコ

原

126.3倍

+469%

›

▽10

バンフィエルド

柴田大

280.6倍

+999%

›

💡 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

両モデルとも見送り

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