新潟 5R 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

5R 新潟競馬場　発走 11:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ペプロス	石橋脩	実202.7	B▽ A▽勝率5% EV+885% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（91日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1中山812R 7着/12頭+1.1秒 12/14 5中京46R 14着/18頭+1.4秒 08/16 2新潟76R 5着/11頭+1.5秒 07/05 2福島38R 1着/16頭勝利 12/21 5中山73R 4着/16頭+0.5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 6.3着 △ ローテーション 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.9% / 期待値 +885% ※ 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	ビルバンテ	▲石田	実115.4	B▽ A▽勝率5% EV+494% 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 03/29 3中山26R 9着/13頭+1.0秒 01/31 1東京17R 14着/16頭+2.7秒 11/01 4東京104R 1着/16頭勝利 ― ―
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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) 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 10位 / 勝率 5.2% / 期待値 +495% ※ 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	クモヒトツナイ	▲佐藤	実91.1	B▽ A▽勝率6% EV+422% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（91日ぶりの実戦）
前5走 11/29 5東京77R 9着/16頭+1.6秒 11/15 3福島39R 9着/16頭+1.3秒 09/06 2札幌59R 9着/15頭+1.1秒 08/16 1札幌712R 4着/12頭+0.4秒 06/22 1函館47R 6着/13頭+1.2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) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.7% / 期待値 +423% ※ 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	モントゥリエ	菊沢	実7.7	B△ A△勝率10% EV-24% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／105日ぶりの実戦）
前5走 02/10 1東京43R 12着/16頭+2.3秒 11/15 5東京36R 13着/14頭+2.6秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 105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 9.3% (オッズ暗示: 13.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.9% / 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。
5	ショウナンダイン	丸山	実34.3	B△ A△勝率8% EV+186% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調／78日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1東京29R 10着/12頭+1.0秒 12/06 5中京19R 7着/8頭+0.8秒 10/25 4新潟33R 1着/13頭勝利 09/27 4中山82R 4着/16頭+0.6秒 08/30 3新潟33R 2着/11頭+0.3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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +121% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 2.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.4% / 期待値 +186% ※ 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	ダノンファンスター	戸崎圭	実1.9	B🌟◎ A×勝率14% EV-72% 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走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／154日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山65R 1着/18頭勝利 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 154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 39.2% (オッズ暗示: 52.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 14.4% / 期待値 -73% ※ 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	ケイツールピア	松岡	実136.0	B× A▽勝率5% EV+583% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（245日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山412R 9着/16頭+0.6秒 10/19 4新潟29R 4着/15頭+0.7秒 09/20 4中山67R 8着/18頭+0.8秒 08/31 3新潟48R 7着/9頭+2.5秒 08/10 2新潟611R 7着/14頭+0.9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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ ローテーション 245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 0.3% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.0% / 期待値 +584% ※ 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	コーディアリー	柴田大知	実39.1	B▽ A▽勝率6% EV+131% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／70日ぶりの実戦）
前5走 11/24 5東京63R 7着/16頭+0.8秒 11/09 5東京24R 7着/14頭+0.9秒 10/19 4新潟21R 5着/12頭+0.8秒 07/19 2福島73R 4着/10頭+1.1秒 07/05 2福島33R 4着/9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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.9% / 期待値 +132% ※ 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	コスモキャバリエ	△石神道	実29.5	B▽ A▽勝率7% EV+104% 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 03/21 1中京312R 5着/14頭+0.5秒 09/20 4中山67R 9着/18頭+0.8秒 08/31 3新潟49R 8着/11頭+1.4秒 08/05 盛岡9R 4着/12頭+0.1秒 07/06 2福島48R 11着/14頭+1.4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 119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 2.3% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.9% / 期待値 +105% ※ 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	キシダンチョウ	津村	実4.5	B▲ A○勝率13% EV-42% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走3着／113日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神89R 4着/7頭+0.3秒 12/28 5阪神86R 1着/16頭勝利 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 113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 14.0% (オッズ暗示: 22.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.7% / 期待値 -43% ※ 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	カザンラク	三浦	実5.0	B○ A▲勝率13% EV-36% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（85日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1東京86R 2着/16頭+0.0秒 10/05 4東京28R 3着/14頭+0.4秒 08/02 2新潟36R 8着/14頭+1.2秒 05/31 2東京117R 8着/11頭+0.8秒 04/27 2東京26R 6着/9頭+1.0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 3.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.8% (オッズ暗示: 20.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.6% / 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。
12	デイジー推奨	田辺	実17.4	B△ A△勝率8% EV+45% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+38%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/11 1中山48R 3着/16頭+0.2秒 11/22 3福島59R 2着/16頭+0.0秒 11/09 3福島29R 3着/16頭+0.0秒 10/26 4新潟44R 3着/16頭+0.2秒 08/23 3新潟112R 3着/12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 5.7着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 127日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 5.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.4% / 期待値 +46% ※ 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 ×

ダノンファンスター

騎手戸崎圭

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-25%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲11カザンラク

5.0倍

EV -15%

▲A:○10キシダンチョウ

4.5倍

EV -36%

出走馬全12頭

◎A:×6

ダノンファンスター

戸崎圭

1.9倍

-25%

›

○A:▲11

カザンラク

三浦

5.0倍

-15%

›

▲A:○10

キシダンチョウ

津村

4.5倍

-36%

›

△A:△4

モントゥリエ

菊沢

7.7倍

-28%

›

△A:△12

デイジー

田辺

17.4倍

+38%

›

△A:△5

ショウナンダイン

丸山

34.3倍

+121%

›

▽A:▽9

コスモキャバリエ

△石神道

29.5倍

-33%

›

▽A:▽8

コーディアリー

柴田大知

39.1倍

-22%

›

▽A:▽3

クモヒトツナイ

▲佐藤

91.1倍

-21%

›

▽A:▽2

ビルバンテ

▲石田

115.4倍

-29%

›

×A:▽7

ケイツールピア

松岡

136.0倍

-58%

›

▽A:▽1

ペプロス

石橋脩

202.7倍

-38%

›

💡 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 12 デイジー実17.4倍期待値 +38% 推奨 12.6〜30.0倍 ¥100 ❌不的中2着

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。

5R 新潟競馬場　発走 11:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ペプロス	石橋脩	実202.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（91日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1中山812R 7着/12頭+1.1秒 12/14 5中京46R 14着/18頭+1.4秒 08/16 2新潟76R 5着/11頭+1.5秒 07/05 2福島38R 1着/16頭勝利 12/21 5中山73R 4着/16頭+0.5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 6.3着 △ ローテーション 91日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +885% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.9% (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。
2	ビルバンテ	▲石田	実115.4	▽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／70日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山26R 9着/13頭+1.0秒 01/31 1東京17R 14着/16頭+2.7秒 11/01 4東京104R 1着/16頭勝利 ― ―
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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +494% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.2% (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。
3	クモヒトツナイ	▲佐藤	実91.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（91日ぶりの実戦）
前5走 11/29 5東京77R 9着/16頭+1.6秒 11/15 3福島39R 9着/16頭+1.3秒 09/06 2札幌59R 9着/15頭+1.1秒 08/16 1札幌712R 4着/12頭+0.4秒 06/22 1函館47R 6着/13頭+1.2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) △ ローテーション 91日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +422% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.7% (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。
4	モントゥリエ	菊沢	実7.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／105日ぶりの実戦）
前5走 02/10 1東京43R 12着/16頭+2.3秒 11/15 5東京36R 13着/14頭+2.6秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 13.0%) ※ 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	ショウナンダイン	丸山	実34.3	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調／78日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1東京29R 10着/12頭+1.0秒 12/06 5中京19R 7着/8頭+0.8秒 10/25 4新潟33R 1着/13頭勝利 09/27 4中山82R 4着/16頭+0.6秒 08/30 3新潟33R 2着/11頭+0.3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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +186% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.4% (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。
6	ダノンファンスター	戸崎圭	実1.9	×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走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／154日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山65R 1着/18頭勝利 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 154日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.4% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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。
7	ケイツールピア	松岡	実136.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（245日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山412R 9着/16頭+0.6秒 10/19 4新潟29R 4着/15頭+0.7秒 09/20 4中山67R 8着/18頭+0.8秒 08/31 3新潟48R 7着/9頭+2.5秒 08/10 2新潟611R 7着/14頭+0.9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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ ローテーション 245日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +583% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.0% (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	コーディアリー	柴田大知	実39.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／70日ぶりの実戦）
前5走 11/24 5東京63R 7着/16頭+0.8秒 11/09 5東京24R 7着/14頭+0.9秒 10/19 4新潟21R 5着/12頭+0.8秒 07/19 2福島73R 4着/10頭+1.1秒 07/05 2福島33R 4着/9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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +131% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (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。
9	コスモキャバリエ	△石神道	実29.5	▽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 03/21 1中京312R 5着/14頭+0.5秒 09/20 4中山67R 9着/18頭+0.8秒 08/31 3新潟49R 8着/11頭+1.4秒 08/05 盛岡9R 4着/12頭+0.1秒 07/06 2福島48R 11着/14頭+1.4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 119日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +104% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.9% (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。
10	キシダンチョウ	津村	実4.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走3着／113日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神89R 4着/7頭+0.3秒 12/28 5阪神86R 1着/16頭勝利 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 113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 12.7% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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。
11	カザンラク	三浦	実5.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（85日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1東京86R 2着/16頭+0.0秒 10/05 4東京28R 3着/14頭+0.4秒 08/02 2新潟36R 8着/14頭+1.2秒 05/31 2東京117R 8着/11頭+0.8秒 04/27 2東京26R 6着/9頭+1.0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 3.7着 × 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 12.6% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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。
12	デイジー推奨	田辺	実17.4	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+45%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/11 1中山48R 3着/16頭+0.2秒 11/22 3福島59R 2着/16頭+0.0秒 11/09 3福島29R 3着/16頭+0.0秒 10/26 4新潟44R 3着/16頭+0.2秒 08/23 3新潟112R 3着/12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 5.7着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 127日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 8.4% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ダノンファンスター

騎手戸崎圭

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-72%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10キシダンチョウ

4.5倍

EV -42%

▲11カザンラク

5.0倍

EV -36%

出走馬全12頭

×6

ダノンファンスター

戸崎圭

1.9倍

-72%

›

○10

キシダンチョウ

津村

4.5倍

-42%

›

▲11

カザンラク

三浦

5.0倍

-36%

›

△4

モントゥリエ

菊沢

7.7倍

-24%

›

△12

デイジー

田辺

17.4倍

+45%

›

△5

ショウナンダイン

丸山

34.3倍

+186%

›

▽9

コスモキャバリエ

△石神道

29.5倍

+104%

›

▽8

コーディアリー

柴田大知

39.1倍

+131%

›

▽3

クモヒトツナイ

▲佐藤

91.1倍

+422%

›

▽2

ビルバンテ

▲石田

115.4倍

+494%

›

▽7

ケイツールピア

松岡

136.0倍

+583%

›

▽1

ペプロス

石橋脩

202.7倍

+885%

›

💡 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 12 デイジー実17.4倍期待値 +46% 推奨 11.9〜30.0倍 ¥100 ❌不的中2着

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。

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