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 15:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アメリカンチケット	小崎	実5.6	B◎ A○勝率10% EV-46% 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走平均10.0着と低調／125日ぶりの実戦）
前5走 02/10 2京都412R 15着/15頭+3.4秒 12/06 5中京110R 4着/13頭+0.7秒 03/02 1阪神212R 7着/16頭+0.9秒 02/09 1京都412R 3着/16頭+0.1秒 10/20 4新潟610R 8着/15頭+0.7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) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 125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 15.0% (オッズ暗示: 17.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.6% / 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。
2	クリノオリーブ	岩田康	実23.5	B▽ A▽勝率6% EV+31% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／126日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神812R 9着/13頭+1.0秒 03/01 1阪神412R 9着/16頭+0.6秒 02/10 2京都412R 10着/15頭+1.0秒 12/20 5中京510R 4着/16頭+0.1秒 11/29 4京都78R 3着/16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 6.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 126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 3.1% (オッズ暗示: 4.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.6% / 期待値 +32% ※ 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	ペレグリン	今村	実42.7	B▽ A▽勝率5% EV+112% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／86日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京29R 11着/15頭+1.3秒 03/01 1阪神47R 1着/15頭勝利 12/21 5中京67R 3着/16頭+0.3秒 12/07 5阪神27R 4着/11頭+0.2秒 11/08 3福島14R 3着/16頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.0% / 期待値 +113% ※ 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	ライトニングゼウス	杉原誠人	実8.4	B△ A△勝率8% EV-33% 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 2中山89R 2着/16頭+0.2秒 03/01 2中山28R 1着/16頭勝利 02/10 1東京412R 2着/16頭+0.0秒 05/24 1新潟712R 8着/14頭+1.3秒 05/04 1新潟27R 5着/14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) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ◎ 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) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 11.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.9% / 期待値 -34% ※ 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	ワークソング	三浦	実14.1	B▽ A▽勝率7% EV-4% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／90日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山810R 13着/16頭+1.8秒 11/15 3福島311R 4着/16頭+0.2秒 08/16 2新潟77R 4着/15頭+0.2秒 07/19 2福島710R 1着/16頭勝利 06/01 2京都128R 7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戦の調子平均 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 7.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.7% / 期待値 -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	ハクサンアイリス	丸山	実6.5	B▲ A▲勝率9% EV-41% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（83日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1阪神110R 7着/16頭+0.7秒 01/31 2京都19R 1着/13頭勝利 10/18 4東京612R 6着/14頭+0.9秒 09/20 4阪神69R 1着/16頭勝利 08/02 3中京310R 2着/13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戦の調子平均 5.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 15.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.0% / 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。
7	エンヤラヴフェイス推奨	川須	実11.3	B△ A△勝率7% EV-17% 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 02/07 2京都39R 5着/16頭+0.3秒 01/05 1京都210R 4着/16頭+0.3秒 12/13 5中山310R 6着/15頭+0.3秒 11/09 4京都210R 6着/12頭+0.5秒 09/28 4中山912R 3着/16頭+0.3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 4.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 8.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.3% / 期待値 -17% ※ 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	スプランドゥール	石神道	実69.8	B▽ A▽勝率4% EV+188% 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／112日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山110R 9着/16頭+1.2秒 01/11 1中山412R 1着/16頭勝利 12/21 5中京62R 1着/16頭勝利 12/06 5中京12R 2着/13頭+0.3秒 11/15 5東京37R 6着/16頭+0.8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 9.7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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 4.1% / 期待値 +188% ※ 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	イノセントキャット	田辺	実49.8	B▽ A▽勝率5% EV+130% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 10/19 3京都710R 8着/16頭+1.0秒 08/16 2新潟77R 9着/15頭+1.0秒 05/10 2東京512R 1着/16頭勝利 03/16 2中山612R 3着/16頭+0.2秒 02/22 1東京77R 1着/16頭勝利
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 8.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.6% / 期待値 +131% ※ 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	フウセツ	武藤	実14.5	B▽ A▽勝率7% EV-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9.0着と低調／90日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1中山910R 15着/16頭+1.4秒 11/16 5東京49R 7着/14頭+1.2秒 10/25 4東京812R 1着/13頭勝利 10/04 4東京112R 2着/16頭+0.1秒 06/22 3東京612R 1着/16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 9.0着 (不振) △ ローテーション 90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 5.3% (オッズ暗示: 6.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.7% / 期待値 -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。
11	ヴェロクオーレ	石川	実20.3	B▽ A▽勝率6% EV+21% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（175日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1阪神110R 10着/16頭+1.1秒 01/17 1京都611R 6着/16頭+1.1秒 11/23 4京都610R 3着/16頭+0.1秒 10/18 3京都69R 1着/12頭勝利 08/17 3中京86R 2着/16頭+0.0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 6.3着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 175日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 4.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.0% / 期待値 +21% ※ 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	ビバップ	吉田豊	実74.2	B▽ A▽勝率4% EV+225% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／215日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1中山510R 16着/16頭+3.2秒 10/04 3京都110R 13着/16頭+1.7秒 08/16 2新潟77R 6着/15頭+0.7秒 07/06 2福島49R 1着/16頭勝利 05/03 2京都312R 8着/16頭+0.6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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 215日休養明け × 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 0.8% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.4% / 期待値 +225% ※ 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	スノーサイレンス	戸崎圭	実8.2	B△ A△勝率8% EV-33% 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／83日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉39R 1着/14頭勝利 01/11 1中山412R 4着/16頭+0.9秒 12/20 5中山512R 2着/16頭+0.3秒 10/19 4新潟212R 1着/14頭勝利 07/12 2小倉512R 3着/17頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 12.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.1% / 期待値 -33% ※ 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	パラサイコロジー	石田	実30.1	B▽ A▽勝率5% EV+41% 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／98日ぶりの実戦）
前5走 02/07 2京都39R 10着/16頭+0.7秒 11/24 5東京68R 1着/15頭勝利 08/23 3新潟19R 5着/15頭+0.6秒 06/14 3東京312R 1着/16頭勝利 03/22 2中山71R 1着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 98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 1.9% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.7% / 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。
15	イリフィ	川田	実3.8	B○ A×勝率10% EV-61% 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／132日ぶりの実戦）
前5走 02/07 2京都39R 4着/16頭+0.2秒 01/05 1京都28R 1着/15頭勝利 11/15 4京都39R 5着/15頭+0.5秒 10/19 3京都77R 1着/12頭勝利 09/13 4阪神39R 6着/18頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 132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 12.5% (オッズ暗示: 26.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 10.2% / 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。

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 ○

アメリカンチケット

騎手小崎

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:×15イリフィ

3.8倍

EV -52%

▲A:▲6ハクサンアイリス

6.5倍

EV -18%

出走馬全15頭

◎A:○1

アメリカンチケット

小崎

5.6倍

-16%

›

○A:×15

イリフィ

川田

3.8倍

-52%

›

▲A:▲6

ハクサンアイリス

丸山

6.5倍

-18%

›

△A:△13

スノーサイレンス

戸崎圭

8.2倍

+2%

›

△A:△4

ライトニングゼウス

杉原誠人

8.4倍

+2%

›

△A:△7

エンヤラヴフェイス

川須

11.3倍

+21%

›

▽A:▽10

フウセツ

武藤

14.5倍

-22%

›

▽A:▽5

ワークソング

三浦

14.1倍

-38%

›

▽A:▽11

ヴェロクオーレ

石川

20.3倍

-13%

›

▽A:▽2

クリノオリーブ

岩田康

23.5倍

-27%

›

▽A:▽14

パラサイコロジー

石田

30.1倍

-41%

›

▽A:▽3

ペレグリン

今村

42.7倍

-16%

›

▽A:▽9

イノセントキャット

田辺

49.8倍

-2%

›

▽A:▽8

スプランドゥール

石神道

69.8倍

-42%

›

▽A:▽12

ビバップ

吉田豊

74.2倍

-39%

›

💡 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 7 エンヤラヴフェイス確定11.9倍期待値 +21% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥100 🎯的中1着確定 11.9倍1,190円

※ オッズは予測時点の値です。

7R 新潟競馬場　発走 15:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アメリカンチケット	小崎	実5.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均10.0着と低調／125日ぶりの実戦）
前5走 02/10 2京都412R 15着/15頭+3.4秒 12/06 5中京110R 4着/13頭+0.7秒 03/02 1阪神212R 7着/16頭+0.9秒 02/09 1京都412R 3着/16頭+0.1秒 10/20 4新潟610R 8着/15頭+0.7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) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 125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 9.6% (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。
2	クリノオリーブ	岩田康	実23.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／126日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神812R 9着/13頭+1.0秒 03/01 1阪神412R 9着/16頭+0.6秒 02/10 2京都412R 10着/15頭+1.0秒 12/20 5中京510R 4着/16頭+0.1秒 11/29 4京都78R 3着/16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 6.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 126日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 5.6% (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	ペレグリン	今村	実42.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／86日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京29R 11着/15頭+1.3秒 03/01 1阪神47R 1着/15頭勝利 12/21 5中京67R 3着/16頭+0.3秒 12/07 5阪神27R 4着/11頭+0.2秒 11/08 3福島14R 3着/16頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +112% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.0% (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	ライトニングゼウス	杉原誠人	実8.4	△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 2中山89R 2着/16頭+0.2秒 03/01 2中山28R 1着/16頭勝利 02/10 1東京412R 2着/16頭+0.0秒 05/24 1新潟712R 8着/14頭+1.3秒 05/04 1新潟27R 5着/14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) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ◎ 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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。
5	ワークソング	三浦	実14.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／90日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山810R 13着/16頭+1.8秒 11/15 3福島311R 4着/16頭+0.2秒 08/16 2新潟77R 4着/15頭+0.2秒 07/19 2福島710R 1着/16頭勝利 06/01 2京都128R 7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戦の調子平均 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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	ハクサンアイリス	丸山	実6.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（83日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1阪神110R 7着/16頭+0.7秒 01/31 2京都19R 1着/13頭勝利 10/18 4東京612R 6着/14頭+0.9秒 09/20 4阪神69R 1着/16頭勝利 08/02 3中京310R 2着/13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戦の調子平均 5.7着 × 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 9.0% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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。
7	エンヤラヴフェイス推奨	川須	実11.3	△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 02/07 2京都39R 5着/16頭+0.3秒 01/05 1京都210R 4着/16頭+0.3秒 12/13 5中山310R 6着/15頭+0.3秒 11/09 4京都210R 6着/12頭+0.5秒 09/28 4中山912R 3着/16頭+0.3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 4.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.3% (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	スプランドゥール	石神道	実69.8	▽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／112日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山110R 9着/16頭+1.2秒 01/11 1中山412R 1着/16頭勝利 12/21 5中京62R 1着/16頭勝利 12/06 5中京12R 2着/13頭+0.3秒 11/15 5東京37R 6着/16頭+0.8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 9.7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) +188% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (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。
9	イノセントキャット	田辺	実49.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 10/19 3京都710R 8着/16頭+1.0秒 08/16 2新潟77R 9着/15頭+1.0秒 05/10 2東京512R 1着/16頭勝利 03/16 2中山612R 3着/16頭+0.2秒 02/22 1東京77R 1着/16頭勝利
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 8.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 112日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +130% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (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。
10	フウセツ	武藤	実14.5	▽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／90日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1中山910R 15着/16頭+1.4秒 11/16 5東京49R 7着/14頭+1.2秒 10/25 4東京812R 1着/13頭勝利 10/04 4東京112R 2着/16頭+0.1秒 06/22 3東京612R 1着/16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 9.0着 (不振) △ ローテーション 90日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (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。
11	ヴェロクオーレ	石川	実20.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（175日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1阪神110R 10着/16頭+1.1秒 01/17 1京都611R 6着/16頭+1.1秒 11/23 4京都610R 3着/16頭+0.1秒 10/18 3京都69R 1着/12頭勝利 08/17 3中京86R 2着/16頭+0.0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 6.3着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 175日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。
12	ビバップ	吉田豊	実74.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／215日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1中山510R 16着/16頭+3.2秒 10/04 3京都110R 13着/16頭+1.7秒 08/16 2新潟77R 6着/15頭+0.7秒 07/06 2福島49R 1着/16頭勝利 05/03 2京都312R 8着/16頭+0.6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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 215日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +225% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
13	スノーサイレンス	戸崎圭	実8.2	△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／83日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉39R 1着/14頭勝利 01/11 1中山412R 4着/16頭+0.9秒 12/20 5中山512R 2着/16頭+0.3秒 10/19 4新潟212R 1着/14頭勝利 07/12 2小倉512R 3着/17頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 12.2%) ※ 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。
14	パラサイコロジー	石田	実30.1	▽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／98日ぶりの実戦）
前5走 02/07 2京都39R 10着/16頭+0.7秒 11/24 5東京68R 1着/15頭勝利 08/23 3新潟19R 5着/15頭+0.6秒 06/14 3東京312R 1着/16頭勝利 03/22 2中山71R 1着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 98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 4.7% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。
15	イリフィ	川田	実3.8	×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／132日ぶりの実戦）
前5走 02/07 2京都39R 4着/16頭+0.2秒 01/05 1京都28R 1着/15頭勝利 11/15 4京都39R 5着/15頭+0.5秒 10/19 3京都77R 1着/12頭勝利 09/13 4阪神39R 6着/18頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 132日休養明け × 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 10.2% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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

イリフィ

騎手川田

単勝オッズ

3.8倍

AI期待値

-61%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1アメリカンチケット

5.6倍

EV -46%

▲6ハクサンアイリス

6.5倍

EV -41%

出走馬全15頭

×15

イリフィ

川田

3.8倍

-61%

›

○1

アメリカンチケット

小崎

5.6倍

-46%

›

▲6

ハクサンアイリス

丸山

6.5倍

-41%

›

△13

スノーサイレンス

戸崎圭

8.2倍

-33%

›

△4

ライトニングゼウス

杉原誠人

8.4倍

-33%

›

△7

エンヤラヴフェイス

川須

11.3倍

-17%

›

▽5

ワークソング

三浦

14.1倍

-4%

›

▽10

フウセツ

武藤

14.5倍

-2%

›

▽11

ヴェロクオーレ

石川

20.3倍

+21%

›

▽2

クリノオリーブ

岩田康

23.5倍

+31%

›

▽3

ペレグリン

今村

42.7倍

+112%

›

▽14

パラサイコロジー

石田

30.1倍

+41%

›

▽9

イノセントキャット

田辺

49.8倍

+130%

›

▽12

ビバップ

吉田豊

74.2倍

+225%

›

▽8

スプランドゥール

石神道

69.8倍

+188%

›

💡 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 7 エンヤラヴフェイス確定11.9倍期待値 -17% 推奨 13.7〜30.0倍 ¥100 🎯的中1着確定 11.9倍1,190円

※ オッズは予測時点の値です。

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