新潟 1R 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

1R 新潟競馬場　発走 09:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サトノスプレマシー	田辺	実4.7	B○ A○勝率14% EV-35% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 2回1日新潟3R 5着/8頭 ― ― ― ―
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 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 24.5% (オッズ暗示: 21.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.6% / 期待値 -36% ※ 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	ユタライト	丸山	実15.5	B△ A△勝率9% EV+32% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
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 6.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 6.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.5% / 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	ビーズスティンガー	小崎綾也	実364.4	B▽ A▽勝率5% 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14.0着と低調）
前5走 2回3日新潟3R 14着/18頭 ― ― ― ―
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 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 5.0% / 期待値 +1738% ※ 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	アテナブレイブ	三浦	実16.6	B△ A△勝率8% EV+35% 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1R 6着/11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戦の調子平均 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 6.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.1% / 期待値 +35% ※ 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	アルアンダルス	石橋脩	実124.9	B▽ A▽勝率5% EV+564% 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）
前5走 2回2日福島5R 12着/14頭 ― ― ― ―
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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.3% / 期待値 +564% ※ 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	スケルツォテソーロ	▲佐藤	実110.9	B▽ A▽勝率5% EV+495% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 1回2日函館5R 6着/8頭 ― ― ― ―
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 6.0着 × 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 0.6% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.4% / 期待値 +496% ※ 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	クラオルグジェシダ	戸崎圭	実29.3	B▽ A▽勝率7% EV+92% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 2回4日新潟3R 5着/13頭 ― ― ― ―
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 5.0着 × 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 2.2% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.6% / 期待値 +93% ※ 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	インサイドエッジ	津村	実1.3	B🌟◎ A×勝率16% EV-79% 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2.0着と安定／前走2着）
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 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 48.6% (オッズ暗示: 76.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 15.5% / 期待値 -80% ※ 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	シュネーバレン	杉原誠人	実16.0	B△ A△勝率7% EV+17% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 2回4日新潟1R 5着/12頭+1.0秒 2回7日福島1R 3着/12頭 2回4日福島6R 2着/13頭 ― ―
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 3.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 6.2%) △ 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。
10	スターリーデー	菊沢	実13.4	B▲ A▲勝率9% EV+24% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
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 10 ◎ 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) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 7.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.3% / 期待値 +24% ※ 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	フランベリー	野中	実328.9	B▽ A▽勝率5% 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14.0着と低調）
前5走 2回7日福島5R 14着/15頭 ― ― ― ―
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) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.0% / 期待値 +1561% ※ 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	レーゲンシャウアー	武藤	実406.4	B▽ A▽勝率5% 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12.0着と低調）
前5走 2回4日新潟3R 12着/13頭 ― ― ― ―
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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 5.0% / 期待値 +1948% ※ 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	トリプティーク	柴田大	実326.5	B▽ A▽勝率5% 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9.0着と低調）
前5走 2回1日新潟1R 9着/10頭+6.0秒 2回2日福島5R 9着/14頭+1.0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 9.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +79% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.1% / 期待値 +1578% ※ 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 ×

インサイドエッジ

騎手津村

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-36%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○1サトノスプレマシー

4.7倍

EV +15%

▲A:▲10スターリーデー

13.4倍

EV +5%

出走馬全13頭

◎A:×8

インサイドエッジ

津村

1.3倍

-36%

›

○A:○1

サトノスプレマシー

田辺

4.7倍

+15%

›

▲A:▲10

スターリーデー

菊沢

13.4倍

+5%

›

△A:△2

ユタライト

丸山

15.5倍

-15%

›

△A:△4

アテナブレイブ

三浦

16.6倍

-9%

›

△A:△9

シュネーバレン

杉原誠人

16.0倍

-47%

›

▽A:▽7

クラオルグジェシダ

戸崎圭

29.3倍

-34%

›

▽A:▽6

スケルツォテソーロ

▲佐藤

110.9倍

-33%

›

▽A:▽5

アルアンダルス

石橋脩

124.9倍

-24%

›

▽A:▽13

トリプティーク

柴田大

326.5倍

+79%

›

▽A:▽11

フランベリー

野中

328.9倍

›

▽A:▽3

ビーズスティンガー

小崎綾也

364.4倍

+10%

›

▽A:▽12

レーゲンシャウアー

武藤

406.4倍

+22%

›

💡 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

1R 新潟競馬場　発走 09:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サトノスプレマシー	田辺	実4.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 2回1日新潟3R 5着/8頭 ― ― ― ―
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 5.0着 × 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 13.6% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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。
2	ユタライト	丸山	実15.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
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 6.0着 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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。
3	ビーズスティンガー	小崎綾也	実364.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.0着と低調）
前5走 2回3日新潟3R 14着/18頭 ― ― ― ―
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 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14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 5.0% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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	アテナブレイブ	三浦	実16.6	△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1R 6着/11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戦の調子平均 5.0着 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 8.1% (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。
5	アルアンダルス	石橋脩	実124.9	▽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）
前5走 2回2日福島5R 12着/14頭 ― ― ― ―
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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +564% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.3% (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。
6	スケルツォテソーロ	▲佐藤	実110.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 1回2日函館5R 6着/8頭 ― ― ― ―
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 6.0着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +495% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.4% (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。
7	クラオルグジェシダ	戸崎圭	実29.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 2回4日新潟3R 5着/13頭 ― ― ― ―
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 5.0着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +92% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。
8	インサイドエッジ	津村	実1.3	×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2.0着と安定／前走2着）
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 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) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.5% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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。
9	シュネーバレン	杉原誠人	実16.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 2回4日新潟1R 5着/12頭+1.0秒 2回7日福島1R 3着/12頭 2回4日福島6R 2着/13頭 ― ―
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 3.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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。
10	スターリーデー	菊沢	実13.4	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
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 10 ◎ 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) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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	フランベリー	野中	実328.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.0着と低調）
前5走 2回7日福島5R 14着/15頭 ― ― ― ―
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) ▽ 前走実績前走 14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 5.0% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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。
12	レーゲンシャウアー	武藤	実406.4	▽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）
前5走 2回4日新潟3R 12着/13頭 ― ― ― ―
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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12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 5.0% (オッズ暗示: 0.2%) ※ 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。
13	トリプティーク	柴田大	実326.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 2回1日新潟1R 9着/10頭+6.0秒 2回2日福島5R 9着/14頭+1.0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 9.0着 (不振) 🌟◎ 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 5.1% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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

インサイドエッジ

騎手津村

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-79%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1サトノスプレマシー

4.7倍

EV -35%

▲10スターリーデー

13.4倍

EV +24%

出走馬全13頭

×8

インサイドエッジ

津村

1.3倍

-79%

›

○1

サトノスプレマシー

田辺

4.7倍

-35%

›

▲10

スターリーデー

菊沢

13.4倍

+24%

›

△2

ユタライト

丸山

15.5倍

+32%

›

△4

アテナブレイブ

三浦

16.6倍

+35%

›

△9

シュネーバレン

杉原誠人

16.0倍

+17%

›

▽7

クラオルグジェシダ

戸崎圭

29.3倍

+92%

›

▽6

スケルツォテソーロ

▲佐藤

110.9倍

+495%

›

▽5

アルアンダルス

石橋脩

124.9倍

+564%

›

▽13

トリプティーク

柴田大

326.5倍

+999%

›

▽11

フランベリー

野中

328.9倍

+999%

›

▽3

ビーズスティンガー

小崎綾也

364.4倍

+999%

›

▽12

レーゲンシャウアー

武藤

406.4倍

+999%

›

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