新潟 12R 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

12R 新潟競馬場　発走 18:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ソニックブーム	戸崎圭	実17.5	B▽ A▽勝率6% EV-1% 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 03/21 1中京34R 5着/18頭+0.7秒 03/01 1小倉126R 5着/16頭+0.6秒 01/17 1京都62R 12着/16頭+1.5秒 12/28 5阪神82R 12着/17頭+0.7秒 12/21 5中京65R 5着/15頭+0.9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 5.7着 △ ローテーション 97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 4.6% (オッズ暗示: 5.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.6% / 期待値 -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	サマーナジュム	石川	実64.3	B▽ A▽勝率4% EV+159% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調／90日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1京都12R 13着/16頭+4.0秒 12/20 5阪神56R 12着/16頭+3.2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 8.3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) -43% (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 13位 / 勝率 4.0% / 期待値 +159% ※ 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	イノーマル	三浦	実10.1	B▲ A▲勝率7% EV-25% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 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 3位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 9.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 7.3% / 期待値 -26% ※ 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	カドドゥディエ	▲上里	実12.5	B△ A△勝率7% EV-18% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（119日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1中山912R 5着/16頭+1.8秒 01/10 1中山37R 4着/16頭+0.7秒 10/18 4東京65R 9着/16頭+1.1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 4.7着 △ ローテーション 119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 5.7% (オッズ暗示: 8.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.6% / 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。
5	ラグアイリータ	津村	実16.8	B▽ A▽勝率5% EV-8% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（279日ぶりの実戦）
前5走 11/09 5東京24R 14着/14頭+2.1秒 10/18 4東京63R 2着/8頭+0.1秒 10/04 4東京15R 4着/17頭+0.5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 6.7着 ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 279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: 6.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.4% / 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。
6	ナムラオリガミ	小崎	実15.6	B▽ A▽勝率6% EV-7% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（83日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉122R 3着/16頭+0.4秒 02/08 1小倉66R 11着/16頭+1.2秒 10/25 3京都83R 6着/12頭+0.6秒 10/13 3京都52R 7着/10頭+0.4秒 07/12 2小倉55R 6着/12頭+1.6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 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 6.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.9% / 期待値 -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。
7	モーブプリエール	杉原誠人	実67.0	B▽ A▽勝率4% EV+161% 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／122日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1東京81R 10着/16頭+1.9秒 12/20 5中京54R 9着/16頭+1.0秒 10/18 4東京64R 14着/18頭+1.4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 8.7着 (不振) △ ローテーション 122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 0.9% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 3.9% / 期待値 +162% ※ 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	キコリータ	▲石田	実12.4	B△ A△勝率7% EV-15% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（83日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京56R 8着/16頭+1.2秒 12/14 5中山45R 7着/16頭+1.3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 5.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 8.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.8% / 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。
9	セレスティアハート	野中	実166.9	B× A▽勝率4% EV+491% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均17.0着と低調）
前5走 2回4日新潟12R 17着/17頭+5.0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 17.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 17着 (大敗) × 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 0.2% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 17位 / 勝率 3.5% / 期待値 +492% ※ 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	アドマイヤフク	松岡正海	実54.3	B▽ A▽勝率4% EV+134% 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／104日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1東京212R 16着/16頭+4.6秒 11/02 4東京115R 3着/9頭+0.4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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 104日休養明け × 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 1.3% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.3% / 期待値 +134% ※ 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	スノーエルヴァ	◇今村	実34.9	B▽ A▽勝率4% 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12.7着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1東京84R 13着/16頭+1.9秒 11/09 5東京24R 10着/14頭+1.4秒 10/19 4東京75R 2着/18頭+0.2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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.4% / 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。
12	コスモペンタス	柴田大	実71.4	B▽ A▽勝率4% EV+204% 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／91日ぶりの実戦）
前5走 02/15 2京都65R 9着/15頭+2.2秒 02/07 1東京36R 13着/16頭+1.2秒 12/14 5中山45R 8着/16頭+1.3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 8.7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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.3% / 期待値 +204% ※ 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	セキテイリノ	江田照	実4.1	B○ A○勝率9% EV-62% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（244日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山43R 6着/18頭+1.9秒 11/24 5東京63R 2着/16頭+0.4秒 10/05 4東京22R 2着/11頭+0.4秒 08/02 2新潟34R 3着/12頭+0.6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 3.3着 △ ローテーション 244日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.5% (オッズ暗示: 24.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.1% / 期待値 -63% ※ 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	キリスパークル	石橋脩	実125.7	B× A▽勝率4% EV+345% 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／146日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山86R 9着/18頭+1.7秒 03/01 2中山22R 14着/16頭+2.7秒 01/17 1中山65R 12着/18頭+0.7秒 12/06 5中山15R 10着/18頭+1.6秒 ―
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 11.7着 (不振) △ ローテーション 146日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 3.5% / 期待値 +346% ※ 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	アマンヘセル	田辺	実2.8	B🌟◎ A×勝率11% EV-70% 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13.0着と低調／196日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1東京15R 13着/16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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 196日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 35.9% (オッズ暗示: 35.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 10.5% / 期待値 -71% ※ 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	モストロ	▲佐藤	実201.2	B× A▽勝率4% EV+613% 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 16 ◎ 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 18位 (中位評価) × 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 0.2% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 18位 / 勝率 3.5% / 期待値 +613% ※ 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	エラガバリウム	丸山	実11.3	B△ A△勝率7% EV-18% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 2回2日新潟12R 6着/15頭 ― ― ― ―
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 6.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 8.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.2% / 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。
18	フォーエバーラブ	△石神道	実71.1	B▽ A▽勝率4% EV+176% 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／76日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山12R 11着/15頭+6.2秒 02/14 1東京51R 12着/16頭+2.8秒 12/13 5中京34R 8着/13頭+0.9秒 09/28 4中山92R 15着/16頭+2.3秒 08/10 3中京63R 9着/12頭+3.1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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 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 0.9% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 3.9% / 期待値 +177% ※ 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 ×

アマンヘセル

騎手田辺

単勝オッズ

2.8倍

AI期待値

+0%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○13セキテイリノ

4.1倍

EV -44%

▲A:▲3イノーマル

10.1倍

EV -19%

出走馬全18頭

◎A:×15

アマンヘセル

田辺

2.8倍

+0%

›

○A:○13

セキテイリノ

江田照

4.1倍

-44%

›

▲A:▲3

イノーマル

三浦

10.1倍

-19%

›

△A:△17

エラガバリウム

丸山

11.3倍

-10%

›

△A:△8

キコリータ

▲石田

12.4倍

-1%

›

△A:△4

カドドゥディエ

▲上里

12.5倍

-28%

›

▽A:▽6

ナムラオリガミ

小崎

15.6倍

-28%

›

▽A:▽1

ソニックブーム

戸崎圭

17.5倍

-19%

›

▽A:▽5

ラグアイリータ

津村

16.8倍

-26%

›

▽A:▽11

スノーエルヴァ

◇今村

34.9倍

-26%

›

▽A:▽10

アドマイヤフク

松岡正海

54.3倍

-31%

›

▽A:▽2

サマーナジュム

石川

64.3倍

-43%

›

▽A:▽7

モーブプリエール

杉原誠人

67.0倍

-40%

›

▽A:▽18

フォーエバーラブ

△石神道

71.1倍

-37%

›

▽A:▽12

コスモペンタス

柴田大

71.4倍

-37%

›

×A:▽14

キリスパークル

石橋脩

125.7倍

-76%

›

×A:▽9

セレスティアハート

野中

166.9倍

-68%

›

×A:▽16

モストロ

▲佐藤

201.2倍

-62%

›

💡 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

12R 新潟競馬場　発走 18:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ソニックブーム	戸崎圭	実17.5	▽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 03/21 1中京34R 5着/18頭+0.7秒 03/01 1小倉126R 5着/16頭+0.6秒 01/17 1京都62R 12着/16頭+1.5秒 12/28 5阪神82R 12着/17頭+0.7秒 12/21 5中京65R 5着/15頭+0.9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 5.7着 △ ローテーション 97日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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。
2	サマーナジュム	石川	実64.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調／90日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1京都12R 13着/16頭+4.0秒 12/20 5阪神56R 12着/16頭+3.2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 8.3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) +159% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.0% (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。
3	イノーマル	三浦	実10.1	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 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 3位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 9.9%) ※ 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	カドドゥディエ	▲上里	実12.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（119日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1中山912R 5着/16頭+1.8秒 01/10 1中山37R 4着/16頭+0.7秒 10/18 4東京65R 9着/16頭+1.1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 4.7着 △ ローテーション 119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 6.6% (オッズ暗示: 8.0%) ※ 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	ラグアイリータ	津村	実16.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（279日ぶりの実戦）
前5走 11/09 5東京24R 14着/14頭+2.1秒 10/18 4東京63R 2着/8頭+0.1秒 10/04 4東京15R 4着/17頭+0.5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 6.7着 ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 279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 5.4% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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	ナムラオリガミ	小崎	実15.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（83日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉122R 3着/16頭+0.4秒 02/08 1小倉66R 11着/16頭+1.2秒 10/25 3京都83R 6着/12頭+0.6秒 10/13 3京都52R 7着/10頭+0.4秒 07/12 2小倉55R 6着/12頭+1.6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 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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	モーブプリエール	杉原誠人	実67.0	▽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／122日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1東京81R 10着/16頭+1.9秒 12/20 5中京54R 9着/16頭+1.0秒 10/18 4東京64R 14着/18頭+1.4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 8.7着 (不振) △ ローテーション 122日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +161% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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	キコリータ	▲石田	実12.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（83日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京56R 8着/16頭+1.2秒 12/14 5中山45R 7着/16頭+1.3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 5.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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。
9	セレスティアハート	野中	実166.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均17.0着と低調）
前5走 2回4日新潟12R 17着/17頭+5.0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 17.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 17着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +491% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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	アドマイヤフク	松岡正海	実54.3	▽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／104日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1東京212R 16着/16頭+4.6秒 11/02 4東京115R 3着/9頭+0.4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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 104日休養明け 🌟◎ 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 4.3% (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。
11	スノーエルヴァ	◇今村	実34.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.7着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1東京84R 13着/16頭+1.9秒 11/09 5東京24R 10着/14頭+1.4秒 10/19 4東京75R 2着/18頭+0.2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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 119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 4.4% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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	コスモペンタス	柴田大	実71.4	▽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／91日ぶりの実戦）
前5走 02/15 2京都65R 9着/15頭+2.2秒 02/07 1東京36R 13着/16頭+1.2秒 12/14 5中山45R 8着/16頭+1.3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 8.7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) +204% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (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。
13	セキテイリノ	江田照	実4.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（244日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山43R 6着/18頭+1.9秒 11/24 5東京63R 2着/16頭+0.4秒 10/05 4東京22R 2着/11頭+0.4秒 08/02 2新潟34R 3着/12頭+0.6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 3.3着 △ ローテーション 244日休養明け × 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 9.1% (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。
14	キリスパークル	石橋脩	実125.7	▽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／146日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山86R 9着/18頭+1.7秒 03/01 2中山22R 14着/16頭+2.7秒 01/17 1中山65R 12着/18頭+0.7秒 12/06 5中山15R 10着/18頭+1.6秒 ―
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 11.7着 (不振) △ ローテーション 146日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +345% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.5% (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。
15	アマンヘセル	田辺	実2.8	×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走平均13.0着と低調／196日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1東京15R 13着/16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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 196日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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。
16	モストロ	▲佐藤	実201.2	▽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 16 ◎ 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 18位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +613% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.5% (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。
17	エラガバリウム	丸山	実11.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 2回2日新潟12R 6着/15頭 ― ― ― ―
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 6.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.2% (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。
18	フォーエバーラブ	△石神道	実71.1	▽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／76日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山12R 11着/15頭+6.2秒 02/14 1東京51R 12着/16頭+2.8秒 12/13 5中京34R 8着/13頭+0.9秒 09/28 4中山92R 15着/16頭+2.3秒 08/10 3中京63R 9着/12頭+3.1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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +176% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

アマンヘセル

騎手田辺

単勝オッズ

2.8倍

AI期待値

-70%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○13セキテイリノ

4.1倍

EV -62%

▲3イノーマル

10.1倍

EV -25%

出走馬全18頭

×15

アマンヘセル

田辺

2.8倍

-70%

›

○13

セキテイリノ

江田照

4.1倍

-62%

›

▲3

イノーマル

三浦

10.1倍

-25%

›

△17

エラガバリウム

丸山

11.3倍

-18%

›

△8

キコリータ

▲石田

12.4倍

-15%

›

△4

カドドゥディエ

▲上里

12.5倍

-18%

›

▽6

ナムラオリガミ

小崎

15.6倍

-7%

›

▽1

ソニックブーム

戸崎圭

17.5倍

-1%

›

▽5

ラグアイリータ

津村

16.8倍

-8%

›

▽11

スノーエルヴァ

◇今村

34.9倍

+53%

›

▽10

アドマイヤフク

松岡正海

54.3倍

+134%

›

▽12

コスモペンタス

柴田大

71.4倍

+204%

›

▽2

サマーナジュム

石川

64.3倍

+159%

›

▽7

モーブプリエール

杉原誠人

67.0倍

+161%

›

▽18

フォーエバーラブ

△石神道

71.1倍

+176%

›

▽14

キリスパークル

石橋脩

125.7倍

+345%

›

▽9

セレスティアハート

野中

166.9倍

+491%

›

▽16

モストロ

▲佐藤

201.2倍

+613%

›

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