新潟 11R 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

11R 新潟競馬場　発走 17:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジーティーソレイユ	丸田	実55.7	B× A▽勝率4% EV+116% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／125日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1中山51R 6着/16頭+1.0秒 11/16 5東京43R 6着/18頭+0.4秒 09/27 4中山82R 10着/16頭+1.6秒 08/02 2新潟34R 9着/12頭+1.9秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.0% / 期待値 +117% ※ 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	コンフィアンサ	津村	実8.3	B△ A△勝率7% EV-37% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（91日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉82R 4着/18頭+0.4秒 01/31 1小倉36R 3着/18頭+0.0秒 11/24 5東京62R 9着/18頭+1.4秒 11/09 5東京23R 5着/18頭+0.5秒 09/21 4中山72R 15着/16頭+2.6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 3.3着 △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 12.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.5% / 期待値 -37% ※ 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	ミヤカグラ	◇今村	実62.2	B▽ A▽勝率4% EV+164% 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 02/26 浦和9R 7着/12頭+2.6秒 12/07 5中山25R 6着/16頭+1.1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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 0.9% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.2% / 期待値 +164% ※ 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	スーホ	石橋脩	実33.1	B▽ A▽勝率5% EV+53% 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／182日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京51R 9着/16頭+2.4秒 10/12 4東京44R 7着/16頭+0.6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 8.0着 (不振) △ ローテーション 182日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.7% / 期待値 +53% ※ 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	アルティーノ	川須	実225.0	B× A▽勝率3% EV+657% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／147日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山74R 12着/13頭+5.3秒 03/01 1阪神46R 5着/8頭+3.9秒 12/06 5中山15R 13着/18頭+2.3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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 147日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (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 18位 / 勝率 3.5% / 期待値 +657% ※ 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	リュウセイコウテイ	戸崎圭太	実14.3	B△ A△勝率6% EV-13% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／83日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1小倉112R 8着/18頭+0.6秒 12/28 5中山83R 7着/16頭+0.7秒 10/05 4東京23R 14着/17頭+1.6秒 09/14 4中山42R 4着/16頭+0.4秒 08/10 2新潟61R 16着/18頭+2.1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 5.3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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 7.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.1% / 期待値 -14% ※ 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	スタンダールロマン	松岡	実76.6	B▽ A▽勝率4% EV+216% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／154日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山55R 13着/16頭+1.8秒 11/15 5東京36R 7着/14頭+1.0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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 154日休養明け × 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 0.9% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.2% / 期待値 +216% ※ 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	メーレスブリーゼ	武藤	実78.2	B× A▽勝率4% EV+207% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1小倉112R 12着/18頭+1.1秒 11/29 5東京72R 14着/18頭+1.5秒 11/08 5東京16R 5着/13頭+0.7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 11.3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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 4.0% / 期待値 +207% ※ 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	ダイユウヴェンティ	▲石田	実40.9	B▽ A▽勝率4% EV+64% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京12R 12着/16頭+2.6秒 02/15 2京都66R 7着/18頭+1.3秒 01/31 1東京16R 8着/16頭+1.1秒 11/23 5東京53R 6着/17頭+0.9秒 10/25 4東京82R 2着/10頭+0.1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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.1% / 期待値 +65% ※ 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	ソレム	△石神道	実3.9	B○ A○勝率10% EV-62% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 2回1日新潟11R 2着/18頭+2.0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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.2% (オッズ暗示: 25.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.7% / 期待値 -62% ※ 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	シャルマンナナ	柴田大知	実19.1	B▽ A▽勝率5% EV-5% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（195日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉45R 4着/18頭+0.7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 4.0着 △ ローテーション 195日休養明け × 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 3.3% (オッズ暗示: 5.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.0% / 期待値 -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。
12	リナシタ	石川	実17.0	B▽ A▽勝率6% EV-4% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（97日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山71R 10着/16頭+1.9秒 12/07 5中山25R 3着/16頭+0.3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 7.7着 (不振) △ ローテーション 97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 4.4% (オッズ暗示: 5.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.7% / 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。
13	エレクトロン推奨	江田照	実38.9	B▲ A△勝率6% EV+134% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率13% × オッズ38.9倍で期待値+420%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 03/21 1中京36R 15着/18頭+1.6秒 12/20 5中山59R 12着/12頭+4.3秒 11/30 5東京82R 8着/13頭+1.4秒 11/24 3福島61R 14着/16頭+3.0秒 10/05 4東京23R 9着/17頭+0.9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 12.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +420% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 13.4% (オッズ暗示: 2.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.1% / 期待値 +135% ※ 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	ユアベストダンサー	▲上里	実141.0	B× A▽勝率3% EV+392% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 17位 (中位評価) × 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 17位 / 勝率 3.5% / 期待値 +392% ※ 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	メインテーマ	▲佐藤	実17.0	B▽ A▽勝率5% EV-10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調／111日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1中山11R 9着/16頭+1.7秒 12/20 5中山51R 6着/16頭+1.2秒 11/15 5東京36R 8着/14頭+1.3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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 111日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 5.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.3% / 期待値 -11% ※ 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	ルディドゥゲンジ	杉原	実6.8	B△ A▲勝率8% EV-43% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均10.3着と低調／97日ぶりの実戦）
前5走 10/05 4東京22R 11着/11頭+3.6秒 09/28 4中山92R 13着/16頭+1.5秒 08/09 2新潟53R 11着/17頭+1.8秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) △ ローテーション 97日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.3% (オッズ暗示: 14.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.3% / 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。
17	カゼノオモイデ	丸山	実62.2	B▽ A▽勝率4% EV+140% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均15.0着と低調／69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 17 ◎ 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 16着 (大敗) × 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 0.9% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 3.9% / 期待値 +140% ※ 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	ラウンドヒル	三浦	実3.0	B◎ A×勝率10% EV-68% 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（328日ぶりの実戦）
前5走 09/21 4中山72R 9着/16頭+1.3秒 08/30 3新潟35R 5着/18頭+0.6秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ ローテーション 328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 20.2% (オッズ暗示: 33.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 10.4% / 期待値 -69% ※ 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 ×

ラウンドヒル

騎手三浦

単勝オッズ

3.0倍

AI期待値

-39%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○10ソレム

3.9倍

EV -21%

▲A:△13エレクトロン

38.9倍

EV +420%

出走馬全18頭

◎A:×18

ラウンドヒル

三浦

3.0倍

-39%

›

○A:○10

ソレム

△石神道

3.9倍

-21%

›

▲A:△13

エレクトロン

江田照

38.9倍

+420%

›

△A:▲16

ルディドゥゲンジ

杉原

6.8倍

-9%

›

△A:△2

コンフィアンサ

津村

8.3倍

-22%

›

△A:△6

リュウセイコウテイ

戸崎圭太

14.3倍

-34%

›

▽A:▽12

リナシタ

石川

17.0倍

-25%

›

▽A:▽15

メインテーマ

▲佐藤

17.0倍

-35%

›

▽A:▽11

シャルマンナナ

柴田大知

19.1倍

-37%

›

▽A:▽4

スーホ

石橋脩

33.1倍

-31%

›

▽A:▽9

ダイユウヴェンティ

▲石田

40.9倍

-48%

›

×A:▽1

ジーティーソレイユ

丸田

55.7倍

-51%

›

▽A:▽3

ミヤカグラ

◇今村

62.2倍

-45%

›

▽A:▽17

カゼノオモイデ

丸山

62.2倍

-45%

›

▽A:▽7

スタンダールロマン

松岡

76.6倍

-33%

›

×A:▽8

メーレスブリーゼ

武藤

78.2倍

-65%

›

×A:▽14

ユアベストダンサー

▲上里

141.0倍

-73%

›

×A:▽5

アルティーノ

川須

225.0倍

-58%

›

💡 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 13 エレクトロン実38.9倍期待値 +421% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥1,200 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

11R 新潟競馬場　発走 17:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジーティーソレイユ	丸田	実55.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／125日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1中山51R 6着/16頭+1.0秒 11/16 5東京43R 6着/18頭+0.4秒 09/27 4中山82R 10着/16頭+1.6秒 08/02 2新潟34R 9着/12頭+1.9秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14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) +116% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
2	コンフィアンサ	津村	実8.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（91日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉82R 4着/18頭+0.4秒 01/31 1小倉36R 3着/18頭+0.0秒 11/24 5東京62R 9着/18頭+1.4秒 11/09 5東京23R 5着/18頭+0.5秒 09/21 4中山72R 15着/16頭+2.6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 3.3着 △ ローテーション 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.5% (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。
3	ミヤカグラ	◇今村	実62.2	▽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 02/26 浦和9R 7着/12頭+2.6秒 12/07 5中山25R 6着/16頭+1.1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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +164% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.2% (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	スーホ	石橋脩	実33.1	▽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／182日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京51R 9着/16頭+2.4秒 10/12 4東京44R 7着/16頭+0.6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 8.0着 (不振) △ ローテーション 182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 4.7% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
5	アルティーノ	川須	実225.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／147日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山74R 12着/13頭+5.3秒 03/01 1阪神46R 5着/8頭+3.9秒 12/06 5中山15R 13着/18頭+2.3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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 147日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +657% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.5% (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。
6	リュウセイコウテイ	戸崎圭太	実14.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／83日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1小倉112R 8着/18頭+0.6秒 12/28 5中山83R 7着/16頭+0.7秒 10/05 4東京23R 14着/17頭+1.6秒 09/14 4中山42R 4着/16頭+0.4秒 08/10 2新潟61R 16着/18頭+2.1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 5.3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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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。
7	スタンダールロマン	松岡	実76.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／154日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山55R 13着/16頭+1.8秒 11/15 5東京36R 7着/14頭+1.0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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 154日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +216% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.2% (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。
8	メーレスブリーゼ	武藤	実78.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1小倉112R 12着/18頭+1.1秒 11/29 5東京72R 14着/18頭+1.5秒 11/08 5東京16R 5着/13頭+0.7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 11.3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) +207% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.0% (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。
9	ダイユウヴェンティ	▲石田	実40.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京12R 12着/16頭+2.6秒 02/15 2京都66R 7着/18頭+1.3秒 01/31 1東京16R 8着/16頭+1.1秒 11/23 5東京53R 6着/17頭+0.9秒 10/25 4東京82R 2着/10頭+0.1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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +64% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
10	ソレム	△石神道	実3.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 2回1日新潟11R 2着/18頭+2.0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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 9.7% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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	シャルマンナナ	柴田大知	実19.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（195日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉45R 4着/18頭+0.7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 4.0着 △ ローテーション 195日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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	リナシタ	石川	実17.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（97日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山71R 10着/16頭+1.9秒 12/07 5中山25R 3着/16頭+0.3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 7.7着 (不振) △ ローテーション 97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 5.7% (オッズ暗示: 5.9%) ※ 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	エレクトロン推奨	江田照	実38.9	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率6% × オッズ38.9倍で期待値+134%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 03/21 1中京36R 15着/18頭+1.6秒 12/20 5中山59R 12着/12頭+4.3秒 11/30 5東京82R 8着/13頭+1.4秒 11/24 3福島61R 14着/16頭+3.0秒 10/05 4東京23R 9着/17頭+0.9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 12.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +134% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
14	ユアベストダンサー	▲上里	実141.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 17位 (中位評価) 🌟◎ 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 3.5% (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。
15	メインテーマ	▲佐藤	実17.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調／111日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1中山11R 9着/16頭+1.7秒 12/20 5中山51R 6着/16頭+1.2秒 11/15 5東京36R 8着/14頭+1.3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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 111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 5.3% (オッズ暗示: 5.9%) ※ 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。
16	ルディドゥゲンジ	杉原	実6.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均10.3着と低調／97日ぶりの実戦）
前5走 10/05 4東京22R 11着/11頭+3.6秒 09/28 4中山92R 13着/16頭+1.5秒 08/09 2新潟53R 11着/17頭+1.8秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) △ ローテーション 97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 8.3% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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。
17	カゼノオモイデ	丸山	実62.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均15.0着と低調／69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 17 ◎ 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 16着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +140% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (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。
18	ラウンドヒル	三浦	実3.0	×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（328日ぶりの実戦）
前5走 09/21 4中山72R 9着/16頭+1.3秒 08/30 3新潟35R 5着/18頭+0.6秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ ローテーション 328日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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

ラウンドヒル

騎手三浦

単勝オッズ

3.0倍

AI期待値

-68%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10ソレム

3.9倍

EV -62%

▲16ルディドゥゲンジ

6.8倍

EV -43%

出走馬全18頭

×18

ラウンドヒル

三浦

3.0倍

-68%

›

○10

ソレム

△石神道

3.9倍

-62%

›

▲16

ルディドゥゲンジ

杉原

6.8倍

-43%

›

△2

コンフィアンサ

津村

8.3倍

-37%

›

△13

エレクトロン

江田照

38.9倍

+134%

›

△6

リュウセイコウテイ

戸崎圭太

14.3倍

-13%

›

▽12

リナシタ

石川

17.0倍

-4%

›

▽15

メインテーマ

▲佐藤

17.0倍

-10%

›

▽11

シャルマンナナ

柴田大知

19.1倍

-5%

›

▽4

スーホ

石橋脩

33.1倍

+53%

›

▽7

スタンダールロマン

松岡

76.6倍

+216%

›

▽3

ミヤカグラ

◇今村

62.2倍

+164%

›

▽9

ダイユウヴェンティ

▲石田

40.9倍

+64%

›

▽1

ジーティーソレイユ

丸田

55.7倍

+116%

›

▽8

メーレスブリーゼ

武藤

78.2倍

+207%

›

▽17

カゼノオモイデ

丸山

62.2倍

+140%

›

▽14

ユアベストダンサー

▲上里

141.0倍

+392%

›

▽5

アルティーノ

川須

225.0倍

+657%

›

💡 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 13 エレクトロン実38.9倍期待値 +139% 推奨 16.3〜30.0倍 ¥1,200 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

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