新潟 10R 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

10R 新潟競馬場　発走 17:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	イデアクリスタル	石川	実52.1	B▽ A▽勝率5% EV+171% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着／90日ぶりの実戦）
前5走 03/01 2中山21R 5着/16頭+1.5秒 02/01 1東京23R 4着/16頭+1.2秒 01/11 1中山42R 6着/16頭+2.0秒 12/28 5中山82R 2着/16頭+0.1秒 12/06 5中山12R 4着/13頭+0.4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 ○ 前走実績前走 3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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.2% / 期待値 +171% ※ 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	ブルーリファール	石橋脩	実89.6	B▽ A▽勝率5% EV+325% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（70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 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 0.7% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.7% / 期待値 +325% ※ 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	マイネルシュラハト	柴田大	実14.0	B△ A△勝率8% 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9.0着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山15R 12着/18頭+0.6秒 02/01 2京都25R 5着/13頭+1.1秒 01/05 1京都25R 7着/17頭+0.6秒 12/06 5中京15R 12着/14頭+1.6秒 11/22 3福島57R 16着/16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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 7.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.8% / 期待値 +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。
4	サンタピア	田辺裕信	実15.9	B△ A△勝率7% 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9.3着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1中山84R 12着/15頭+2.6秒 01/05 1中山23R 7着/12頭+2.5秒 12/13 5中山34R 12着/16頭+2.7秒 11/23 5東京54R 8着/15頭+1.7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 9.3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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 6.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.9% / 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。
5	エターナルホープ	吉田豊	実6.3	B▲ A▲勝率10% 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3.0着と安定／69日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1中山94R 7着/16頭+1.4秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 15.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.9% / 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。
6	クライナリーゼ	◇今村	実87.2	B▽ A▽勝率5% EV+313% 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／87日ぶりの実戦）
前5走 03/29 2阪神23R 7着/16頭+1.2秒 03/14 1中京14R 12着/16頭+1.6秒 12/28 5阪神83R 11着/18頭+1.3秒 12/07 5阪神23R 14着/18頭+2.2秒 10/13 3京都53R 11着/16頭+1.4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) × 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 0.7% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.7% / 期待値 +314% ※ 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	パワポケグッド	▲佐藤	実213.7	B× A▽勝率4% EV+821% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（105日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山54R 12着/16頭+4.3秒 01/11 1中山45R 9着/16頭+2.4秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 △ ローテーション 105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 0.2% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.3% / 期待値 +822% ※ 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	オーシャンミューズ	杉原	実267.0	B▽ A▽勝率4% 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11.5着と低調／84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 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 0.2% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 4.3% / 期待値 +1051% ※ 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	マーチンゲール	川田	実1.8	B🌟◎ A×勝率13% EV-76% 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（167日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉121R 6着/15頭+0.8秒 02/15 2京都61R 3着/10頭+0.2秒 11/29 4京都76R 4着/12頭+0.9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 4.3着 △ ローテーション 167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 46.6% (オッズ暗示: 55.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 12.9% / 期待値 -77% ※ 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	ダノンオンザビート	三浦	実5.4	B○ A○勝率11% EV-40% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均15.0着と低調／181日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京65R 15着/16頭+2.4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 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 181日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.1% (オッズ暗示: 18.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 11.0% / 期待値 -40% ※ 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	ニシノロッドマン	野中	実46.5	B▽ A▽勝率5% EV+150% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（83日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1中山32R 7着/16頭+1.7秒 01/04 1中山14R 4着/12頭+0.8秒 11/09 5東京22R 13着/16頭+4.9秒 10/18 4新潟12R 10着/14頭+2.7秒 09/20 4中山61R 4着/13頭+1.5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 5.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.4% / 期待値 +151% ※ 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	レジェルテ	戸崎圭	実28.1	B▽ A▽勝率5% EV+53% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（104日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京31R 3着/13頭+0.8秒 02/08 1小倉66R 9着/16頭+1.0秒 12/28 5阪神86R 16着/16頭+2.0秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.7着 △ ローテーション 104日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 3.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.5% / 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	コールリッジ	津村	実10.2	B△ A△勝率8% EV-18% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（160日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山45R 6着/16頭+1.6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 6.0着 △ ローテーション 160日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 9.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.9% / 期待値 -19% ※ 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	ナツミカンチャン	▲上里	実113.1	B× A▽勝率4% EV+392% 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）
前5走 2回1日新潟10R 13着/15頭 2回1日福島2R 9着/15頭 ― ― ―
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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.4% / 期待値 +393% ※ 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	ジューンマーチ	川須	実64.1	B▽ A▽勝率5% EV+223% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（77日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1阪神73R 5着/13頭+1.0秒 03/01 1阪神42R 11着/16頭+1.6秒 01/18 1京都73R 8着/16頭+1.7秒 12/21 5阪神66R 9着/11頭+3.2秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.1% / 期待値 +224% ※ 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 ×

マーチンゲール

騎手川田

単勝オッズ

1.8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:○10ダノンオンザビート

5.4倍

EV -2%

▲A:▲5エターナルホープ

6.3倍

EV -36%

出走馬全15頭

◎A:×9

マーチンゲール

川田

1.8倍

-16%

›

○A:○10

ダノンオンザビート

三浦

5.4倍

-2%

›

▲A:▲5

エターナルホープ

吉田豊

6.3倍

-36%

›

△A:△13

コールリッジ

津村

10.2倍

-29%

›

△A:△3

マイネルシュラハト

柴田大

14.0倍

-17%

›

△A:△4

サンタピア

田辺裕信

15.9倍

-43%

›

▽A:▽12

レジェルテ

戸崎圭

28.1倍

-40%

›

▽A:▽11

ニシノロッドマン

野中

46.5倍

-27%

›

▽A:▽1

イデアクリスタル

石川

52.1倍

-19%

›

▽A:▽15

ジューンマーチ

川須

64.1倍

›

▽A:▽6

クライナリーゼ

◇今村

87.2倍

-43%

›

▽A:▽2

ブルーリファール

石橋脩

89.6倍

-41%

›

×A:▽14

ナツミカンチャン

▲上里

113.1倍

-62%

›

×A:▽7

パワポケグッド

▲佐藤

213.7倍

-59%

›

▽A:▽8

オーシャンミューズ

杉原

267.0倍

-49%

›

💡 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

10R 新潟競馬場　発走 17:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	イデアクリスタル	石川	実52.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着／90日ぶりの実戦）
前5走 03/01 2中山21R 5着/16頭+1.5秒 02/01 1東京23R 4着/16頭+1.2秒 01/11 1中山42R 6着/16頭+2.0秒 12/28 5中山82R 2着/16頭+0.1秒 12/06 5中山12R 4着/13頭+0.4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 ○ 前走実績前走 3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) +171% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.2% (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。
2	ブルーリファール	石橋脩	実89.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（70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 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +325% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (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。
3	マイネルシュラハト	柴田大	実14.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山15R 12着/18頭+0.6秒 02/01 2京都25R 5着/13頭+1.1秒 01/05 1京都25R 7着/17頭+0.6秒 12/06 5中京15R 12着/14頭+1.6秒 11/22 3福島57R 16着/16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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.8% (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。
4	サンタピア	田辺裕信	実15.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.3着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1中山84R 12着/15頭+2.6秒 01/05 1中山23R 7着/12頭+2.5秒 12/13 5中山34R 12着/16頭+2.7秒 11/23 5東京54R 8着/15頭+1.7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 9.3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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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。
5	エターナルホープ	吉田豊	実6.3	▲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／69日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1中山94R 7着/16頭+1.4秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) × 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 9.9% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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。
6	クライナリーゼ	◇今村	実87.2	▽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／87日ぶりの実戦）
前5走 03/29 2阪神23R 7着/16頭+1.2秒 03/14 1中京14R 12着/16頭+1.6秒 12/28 5阪神83R 11着/18頭+1.3秒 12/07 5阪神23R 14着/18頭+2.2秒 10/13 3京都53R 11着/16頭+1.4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) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +313% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (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。
7	パワポケグッド	▲佐藤	実213.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（105日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山54R 12着/16頭+4.3秒 01/11 1中山45R 9着/16頭+2.4秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 △ ローテーション 105日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +821% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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	オーシャンミューズ	杉原	実267.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.5着と低調／84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 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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 4.3% (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。
9	マーチンゲール	川田	実1.8	×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（167日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉121R 6着/15頭+0.8秒 02/15 2京都61R 3着/10頭+0.2秒 11/29 4京都76R 4着/12頭+0.9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 4.3着 △ ローテーション 167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 12.9% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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。
10	ダノンオンザビート	三浦	実5.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均15.0着と低調／181日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京65R 15着/16頭+2.4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 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 181日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.0% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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。
11	ニシノロッドマン	野中	実46.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（83日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1中山32R 7着/16頭+1.7秒 01/04 1中山14R 4着/12頭+0.8秒 11/09 5東京22R 13着/16頭+4.9秒 10/18 4新潟12R 10着/14頭+2.7秒 09/20 4中山61R 4着/13頭+1.5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 5.7着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +150% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。
12	レジェルテ	戸崎圭	実28.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（104日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京31R 3着/13頭+0.8秒 02/08 1小倉66R 9着/16頭+1.0秒 12/28 5阪神86R 16着/16頭+2.0秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.7着 △ ローテーション 104日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +53% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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。
13	コールリッジ	津村	実10.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（160日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山45R 6着/16頭+1.6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 6.0着 △ ローテーション 160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 7.9% (オッズ暗示: 9.8%) ※ 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	ナツミカンチャン	▲上里	実113.1	▽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）
前5走 2回1日新潟10R 13着/15頭 2回1日福島2R 9着/15頭 ― ― ―
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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +392% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (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。
15	ジューンマーチ	川須	実64.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（77日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1阪神73R 5着/13頭+1.0秒 03/01 1阪神42R 11着/16頭+1.6秒 01/18 1京都73R 8着/16頭+1.7秒 12/21 5阪神66R 9着/11頭+3.2秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 🌟◎ 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 5.1% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

マーチンゲール

騎手川田

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-76%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10ダノンオンザビート

5.4倍

EV -40%

▲5エターナルホープ

6.3倍

EV -37%

出走馬全15頭

×9

マーチンゲール

川田

1.8倍

-76%

›

○10

ダノンオンザビート

三浦

5.4倍

-40%

›

▲5

エターナルホープ

吉田豊

6.3倍

-37%

›

△13

コールリッジ

津村

10.2倍

-18%

›

△3

マイネルシュラハト

柴田大

14.0倍

+8%

›

△4

サンタピア

田辺裕信

15.9倍

+9%

›

▽12

レジェルテ

戸崎圭

28.1倍

+53%

›

▽11

ニシノロッドマン

野中

46.5倍

+150%

›

▽1

イデアクリスタル

石川

52.1倍

+171%

›

▽15

ジューンマーチ

川須

64.1倍

+223%

›

▽6

クライナリーゼ

◇今村

87.2倍

+313%

›

▽2

ブルーリファール

石橋脩

89.6倍

+325%

›

▽14

ナツミカンチャン

▲上里

113.1倍

+392%

›

▽7

パワポケグッド

▲佐藤

213.7倍

+821%

›

▽8

オーシャンミューズ

杉原

267.0倍

+999%

›

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