新潟 9R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

9R 新潟競馬場　発走 16:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シャンデルナゴル	中村	実4.0	B◎ A◎勝率13% EV-47% 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24走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均15.0着と低調／427日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3東京310R 15着/16頭+2.5秒 06/14 3東京310R 15着/16頭+2.5秒 06/14 3東京310R 15着/16頭+2.5秒 06/14 3東京310R 15着/16頭+2.5秒 06/14 3東京310R 15着/16頭+2.5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 15.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 427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 20.5% (オッズ暗示: 25.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 13.0% / 期待値 -48% ※ 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	アメリカンピース	小坂	実43.5	B▽ A▽勝率6% EV+175% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場60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 05/10 1新潟31R 3着/14頭+0.8秒 05/10 1新潟31R 3着/14頭+0.8秒 05/10 1新潟31R 3着/14頭+0.8秒 05/10 1新潟31R 3着/14頭+0.8秒 05/10 1新潟31R 3着/14頭+0.8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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 60走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 462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 1.5% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.3% / 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	ローンウルフ	大江圭	実62.1	B▽ A▽勝率6% EV+261% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.0着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 11/22 3福島55R 12着/14頭+3.7秒 11/09 3福島24R 1着/10頭勝利 08/17 2新潟81R 6着/13頭+1.3秒 07/20 2福島81R 4着/14頭+0.7秒 05/18 1新潟64R 9着/13頭+3.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.8% / 期待値 +261% ※ 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	ブラックボイス	坂口	実5.2	B▲ A▲勝率12% EV-38% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調／511日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山78R 9着/14頭+2.5秒 03/22 2中山78R 9着/14頭+2.5秒 03/22 2中山78R 9着/14頭+2.5秒 03/22 2中山78R 9着/14頭+2.5秒 03/22 2中山78R 9着/14頭+2.5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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 511日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.6% (オッズ暗示: 19.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.8% / 期待値 -39% ※ 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	セイウンパシュート推奨	水沼	実20.2	B▽ A▽勝率8% EV+54% 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 02/22 1小倉910R 5着/13頭+1.0秒 02/22 1小倉910R 5着/13頭+1.0秒 02/22 1小倉910R 5着/13頭+1.0秒 02/22 1小倉910R 5着/13頭+1.0秒 02/22 1小倉910R 5着/13頭+1.0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 5.0着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 539日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 5.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.7% / 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	プラチナドリーム	高田	実4.1	B○ A○勝率12% EV-50% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／427日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3東京34R 8着/12頭+3.3秒 06/14 3東京34R 8着/12頭+3.3秒 06/14 3東京34R 8着/12頭+3.3秒 06/14 3東京34R 8着/12頭+3.3秒 06/14 3東京34R 8着/12頭+3.3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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 427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 17.6% (オッズ暗示: 24.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.2% / 期待値 -50% ※ 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	ビーンスターク	草野	実143.0	B× A▽勝率5% EV+560% 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走で勝率33%と好調／308日ぶりの実戦）
前5走 10/11 3京都34R 10着/10頭+6.9秒 08/09 3中京51R 9着/9頭+5.0秒 07/06 2福島41R 1着/14頭勝利 05/25 1新潟84R 7着/14頭+3.1秒 03/01 1小倉114R 10着/12頭+5.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 308日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (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 11位 / 勝率 4.6% / 期待値 +560% ※ 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	ローディアマント	伴	実4.9	B△ A△勝率11% EV-43% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場48走で勝率25%と適性高／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 05/10 1新潟34R 2着/11頭+0.5秒 05/10 1新潟34R 2着/11頭+0.5秒 05/10 1新潟34R 2着/11頭+0.5秒 05/10 1新潟34R 2着/11頭+0.5秒 05/10 1新潟34R 2着/11頭+0.5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 2.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 25% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 462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 14.7% (オッズ暗示: 20.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.5% / 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。
9	ピーターサイト	上野	実8.3	B△ A△勝率10% EV-15% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場24走で勝率50%と適性高／直近3走平均8.0着と低調／483日ぶりの実戦）
前5走 04/19 3中山711R 8着/12頭+5.8秒 04/19 3中山711R 8着/12頭+5.8秒 04/19 3中山711R 8着/12頭+5.8秒 04/19 3中山711R 8着/12頭+5.8秒 04/19 3中山711R 8着/12頭+5.8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 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 50% (得意) △ ローテーション 483日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 12.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 10.2% / 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。
10	パープルアドミラル	金子	実61.4	B▽ A▽勝率6% EV+260% 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0%と苦戦傾向／462日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟34R 4着/11頭+1.8秒 05/10 1新潟34R 4着/11頭+1.8秒 05/10 1新潟34R 4着/11頭+1.8秒 05/10 1新潟34R 4着/11頭+1.8秒 05/10 1新潟34R 4着/11頭+1.8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 4.0着 × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 462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 1.5% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.9% / 期待値 +260% ※ 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	ヴェールランス	五十嵐	実7.4	B△ A△勝率11% EV-17% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均14.0着と低調／469日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京39R 14着/16頭+1.7秒 05/03 2東京39R 14着/16頭+1.7秒 05/03 2東京39R 14着/16頭+1.7秒 05/03 2東京39R 14着/16頭+1.7秒 05/03 2東京39R 14着/16頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 14.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 469日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.6% (オッズ暗示: 13.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 11.1% / 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。

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 ◎

シャンデルナゴル

騎手中村

単勝オッズ

4.0倍

AI期待値

-18%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○6プラチナドリーム

4.1倍

EV -27%

▲A:▲4ブラックボイス

5.2倍

EV -8%

出走馬全11頭

◎A:◎1

シャンデルナゴル

中村

4.0倍

-18%

›

○A:○6

プラチナドリーム

高田

4.1倍

-27%

›

▲A:▲4

ブラックボイス

坂口

5.2倍

-8%

›

△A:△8

ローディアマント

伴

4.9倍

-28%

›

△A:△11

ヴェールランス

五十嵐

7.4倍

-14%

›

△A:△9

ピーターサイト

上野

8.3倍

-19%

›

▽A:▽5

セイウンパシュート

水沼

20.2倍

-29%

›

▽A:▽2

アメリカンピース

小坂

43.5倍

-34%

›

▽A:▽10

パープルアドミラル

金子

61.4倍

-7%

›

▽A:▽3

ローンウルフ

大江圭

62.1倍

-6%

›

×A:▽7

ビーンスターク

草野

143.0倍

-73%

›

💡 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)

単勝 5 セイウンパシュート実20.2倍期待値 -30% 推奨 28.7〜30.0倍 ¥200 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

9R 新潟競馬場　発走 16:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シャンデルナゴル	中村	実4.0	◎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24走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均15.0着と低調／427日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3東京310R 15着/16頭+2.5秒 06/14 3東京310R 15着/16頭+2.5秒 06/14 3東京310R 15着/16頭+2.5秒 06/14 3東京310R 15着/16頭+2.5秒 06/14 3東京310R 15着/16頭+2.5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 15.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 427日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.0% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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。
2	アメリカンピース	小坂	実43.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場60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 05/10 1新潟31R 3着/14頭+0.8秒 05/10 1新潟31R 3着/14頭+0.8秒 05/10 1新潟31R 3着/14頭+0.8秒 05/10 1新潟31R 3着/14頭+0.8秒 05/10 1新潟31R 3着/14頭+0.8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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 60走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 462日休養明け 🌟◎ 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 6.3% (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。
3	ローンウルフ	大江圭	実62.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.0着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 11/22 3福島55R 12着/14頭+3.7秒 11/09 3福島24R 1着/10頭勝利 08/17 2新潟81R 6着/13頭+1.3秒 07/20 2福島81R 4着/14頭+0.7秒 05/18 1新潟64R 9着/13頭+3.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +261% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.8% (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。
4	ブラックボイス	坂口	実5.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調／511日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山78R 9着/14頭+2.5秒 03/22 2中山78R 9着/14頭+2.5秒 03/22 2中山78R 9着/14頭+2.5秒 03/22 2中山78R 9着/14頭+2.5秒 03/22 2中山78R 9着/14頭+2.5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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 511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 11.8% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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。
5	セイウンパシュート推奨	水沼	実20.2	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+54%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 02/22 1小倉910R 5着/13頭+1.0秒 02/22 1小倉910R 5着/13頭+1.0秒 02/22 1小倉910R 5着/13頭+1.0秒 02/22 1小倉910R 5着/13頭+1.0秒 02/22 1小倉910R 5着/13頭+1.0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 5.0着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 539日休養明け 🌟◎ 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 7.7% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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。
6	プラチナドリーム	高田	実4.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／427日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3東京34R 8着/12頭+3.3秒 06/14 3東京34R 8着/12頭+3.3秒 06/14 3東京34R 8着/12頭+3.3秒 06/14 3東京34R 8着/12頭+3.3秒 06/14 3東京34R 8着/12頭+3.3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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 427日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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	ビーンスターク	草野	実143.0	▽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走で勝率33%と好調／308日ぶりの実戦）
前5走 10/11 3京都34R 10着/10頭+6.9秒 08/09 3中京51R 9着/9頭+5.0秒 07/06 2福島41R 1着/14頭勝利 05/25 1新潟84R 7着/14頭+3.1秒 03/01 1小倉114R 10着/12頭+5.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 308日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +560% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (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。
8	ローディアマント	伴	実4.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場48走で勝率25%と適性高／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 05/10 1新潟34R 2着/11頭+0.5秒 05/10 1新潟34R 2着/11頭+0.5秒 05/10 1新潟34R 2着/11頭+0.5秒 05/10 1新潟34R 2着/11頭+0.5秒 05/10 1新潟34R 2着/11頭+0.5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 2.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 25% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 462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 11.5% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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	ピーターサイト	上野	実8.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場24走で勝率50%と適性高／直近3走平均8.0着と低調／483日ぶりの実戦）
前5走 04/19 3中山711R 8着/12頭+5.8秒 04/19 3中山711R 8着/12頭+5.8秒 04/19 3中山711R 8着/12頭+5.8秒 04/19 3中山711R 8着/12頭+5.8秒 04/19 3中山711R 8着/12頭+5.8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 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 50% (得意) △ ローテーション 483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 10.2% (オッズ暗示: 12.0%) ※ 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	パープルアドミラル	金子	実61.4	▽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0%と苦戦傾向／462日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟34R 4着/11頭+1.8秒 05/10 1新潟34R 4着/11頭+1.8秒 05/10 1新潟34R 4着/11頭+1.8秒 05/10 1新潟34R 4着/11頭+1.8秒 05/10 1新潟34R 4着/11頭+1.8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 4.0着 × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 462日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +260% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (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。
11	ヴェールランス	五十嵐	実7.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均14.0着と低調／469日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京39R 14着/16頭+1.7秒 05/03 2東京39R 14着/16頭+1.7秒 05/03 2東京39R 14着/16頭+1.7秒 05/03 2東京39R 14着/16頭+1.7秒 05/03 2東京39R 14着/16頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 14.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 469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 11.1% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

シャンデルナゴル

騎手中村

単勝オッズ

4.0倍

AI期待値

-47%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6プラチナドリーム

4.1倍

EV -50%

▲4ブラックボイス

5.2倍

EV -38%

出走馬全11頭

◎1

シャンデルナゴル

中村

4.0倍

-47%

›

○6

プラチナドリーム

高田

4.1倍

-50%

›

▲4

ブラックボイス

坂口

5.2倍

-38%

›

△8

ローディアマント

伴

4.9倍

-43%

›

△11

ヴェールランス

五十嵐

7.4倍

-17%

›

△9

ピーターサイト

上野

8.3倍

-15%

›

▽5

セイウンパシュート

水沼

20.2倍

+54%

›

▽2

アメリカンピース

小坂

43.5倍

+175%

›

▽10

パープルアドミラル

金子

61.4倍

+260%

›

▽3

ローンウルフ

大江圭

62.1倍

+261%

›

▽7

ビーンスターク

草野

143.0倍

+560%

›

💡 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)

単勝 5 セイウンパシュート実20.2倍期待値 +55% 推奨 13.1〜30.0倍 ¥200 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

見送り

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