新潟 6R 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

6R 新潟競馬場　発走 14:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トーアアイギス	江田照	実151.0	B× A▽勝率5% EV+603% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率67%と適性高／直近3走平均14.3着と低調／99日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5中山210R 16着/16頭+8.3秒 07/05 2福島311R 16着/16頭+2.1秒 03/30 3中山210R 14着/16頭+0.9秒 01/18 1中京611R 14着/16頭+1.9秒 12/07 5中山310R 16着/16頭+2.3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 14.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 99日休養明け × 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 0.3% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.7% / 期待値 +604% ※ 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	リュウノタブーク	小崎	実172.6	B× A▽勝率4% EV+674% 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／91日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京68R 11着/14頭+1.5秒 01/18 1中山78R 15着/16頭+3.0秒 10/18 4東京612R 11着/14頭+2.0秒 10/05 4東京212R 10着/16頭+1.2秒 06/22 3東京67R 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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.5% / 期待値 +674% ※ 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	スコーピオン	武藤	実41.4	B▽ A▽勝率6% EV+149% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.3着と低調／99日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1小倉711R 14着/18頭+1.4秒 01/31 1小倉311R 16着/18頭+1.4秒 01/05 1中山211R 9着/14頭+0.8秒 12/07 5中山29R 11着/12頭+0.9秒 10/26 4新潟411R 6着/17頭+0.8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 14.3着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.0% / 期待値 +150% ※ 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	ショウナンラスボス	野中	実49.6	B▽ A▽勝率6% EV+209% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.0着と低調／455日ぶりの実戦）
前5走 05/18 2京都810R 11着/12頭+1.3秒 05/18 2京都810R 11着/12頭+1.3秒 05/18 2京都810R 11着/12頭+1.3秒 05/18 2京都810R 11着/12頭+1.3秒 05/18 2京都810R 11着/12頭+1.3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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 455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 1.6% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.2% / 期待値 +209% ※ 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	エコロジーク	戸崎圭	実13.3	B△ A△勝率8% EV+10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率50%と適性高／直近3走平均13.3着と低調／99日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1阪神910R 16着/16頭+1.9秒 10/18 4新潟111R 16着/18頭+1.6秒 09/07 4阪神211R 16着/16頭+2.4秒 08/10 2新潟68R 1着/18頭勝利 02/16 カタール0R 9着/9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 13.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) △ ローテーション 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 7.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.3% / 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。
6	ベイビーキッス	菊沢	実6.5	B▲ A○勝率10% EV-31% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均11.0着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1小倉711R 12着/18頭+1.2秒 01/31 1小倉311R 8着/18頭+1.1秒 12/14 5中京411R 2着/10頭+0.1秒 11/08 3福島111R 10着/16頭+0.4秒 10/19 4新潟210R 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戦の調子平均 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 10.0% (オッズ暗示: 15.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.5% / 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。
7	クーデール	藤懸貴志	実41.8	B▽ A▽勝率6% EV+143% 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／141日ぶりの実戦）
前5走 03/28 3中山19R 16着/16頭+3.0秒 01/12 1中山510R 13着/16頭+2.4秒 12/14 5阪神48R 1着/11頭勝利 08/03 1札幌49R 10着/10頭+2.4秒 07/13 1函館1010R 2着/12頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 141日休養明け × 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 1.6% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.8% / 期待値 +144% ※ 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	カウスリップ	津村	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（前走3着／99日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山810R 10着/16頭+1.0秒 09/28 4中山912R 9着/16頭+0.6秒 08/17 1札幌810R 1着/11頭勝利 07/06 1函館89R 6着/11頭+0.4秒 06/21 1函館39R 1着/10頭勝利
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 6.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 99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 13.3% / 期待値 -76% ※ 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	メイショウキルギス	川須	実18.5	B△ A▽勝率8% EV+46% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／99日ぶりの実戦）
前5走 11/15 3福島311R 12着/16頭+1.0秒 08/03 1札幌49R 1着/10頭勝利 03/16 2中山612R 16着/16頭+2.4秒 01/05 1中京18R 16着/16頭+2.6秒 12/15 4中京62R 1着/16頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 5.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.9% / 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。
10	クールベイビー	石橋脩	実6.8	B○ A▲勝率10% EV-33% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均12.3着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 10/26 3京都98R 10着/14頭+0.5秒 08/31 3新潟412R 2着/12頭+0.1秒 08/10 2新潟68R 14着/18頭+1.7秒 05/04 1新潟210R 3着/16頭+0.7秒 02/16 1京都612R 16着/16頭+4.4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 12.3着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 91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 10.0% (オッズ暗示: 14.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.8% / 期待値 -34% ※ 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	モーデン	丸山	実9.2	B△ A△勝率9% EV-18% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／84日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1阪神910R 6着/16頭+0.6秒 03/01 1小倉1210R 1着/18頭勝利 02/10 2京都48R 4着/13頭+0.4秒 12/06 5中山112R 9着/13頭+0.6秒 11/16 3福島47R 1着/16頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 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 7.0% (オッズ暗示: 10.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.8% / 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。
12	ポッドソル	今村	実29.8	B× A▽勝率6% EV+76% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率67%と好調／91日ぶりの実戦）
前5走 01/13 大井9R 1着/8頭勝利 12/25 大井12R 1着/13頭勝利 10/16 川崎9R 1着/12頭勝利 09/24 浦和9R 1着/13頭勝利 08/22 川崎2R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.9% / 期待値 +76% ※ 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	トールキン	三浦皇成	実14.4	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（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／477日ぶりの実戦）
前5走 04/26 1福島511R 1着/15頭勝利 04/26 1福島511R 1着/15頭勝利 04/26 1福島511R 1着/15頭勝利 04/26 1福島511R 1着/15頭勝利 04/26 1福島511R 1着/15頭勝利
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 477日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 6.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.2% / 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。

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 ×

カウスリップ

騎手津村

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クールベイビー

6.8倍

EV -31%

▲A:○6ベイビーキッス

6.5倍

EV -35%

出走馬全13頭

◎A:×8

カウスリップ

津村

1.8倍

-16%

›

○A:▲10

クールベイビー

石橋脩

6.8倍

-31%

›

▲A:○6

ベイビーキッス

菊沢

6.5倍

-35%

›

△A:△11

モーデン

丸山

9.2倍

-36%

›

△A:△5

エコロジーク

戸崎圭

13.3倍

-7%

›

△A:▽9

メイショウキルギス

川須

18.5倍

+14%

›

▽A:△13

トールキン

三浦皇成

14.4倍

-14%

›

▽A:▽3

スコーピオン

武藤

41.4倍

-11%

›

×A:▽12

ポッドソル

今村

29.8倍

-53%

›

▽A:▽7

クーデール

藤懸貴志

41.8倍

-35%

›

▽A:▽4

ショウナンラスボス

野中

49.6倍

-22%

›

×A:▽1

トーアアイギス

江田照

151.0倍

-50%

›

×A:▽2

リュウノタブーク

小崎

172.6倍

-54%

›

💡 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

6R 新潟競馬場　発走 14:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トーアアイギス	江田照	実151.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率67%と適性高／直近3走平均14.3着と低調／99日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5中山210R 16着/16頭+8.3秒 07/05 2福島311R 16着/16頭+2.1秒 03/30 3中山210R 14着/16頭+0.9秒 01/18 1中京611R 14着/16頭+1.9秒 12/07 5中山310R 16着/16頭+2.3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 14.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 99日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +603% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (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。
2	リュウノタブーク	小崎	実172.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京68R 11着/14頭+1.5秒 01/18 1中山78R 15着/16頭+3.0秒 10/18 4東京612R 11着/14頭+2.0秒 10/05 4東京212R 10着/16頭+1.2秒 06/22 3東京67R 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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 91日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +674% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (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。
3	スコーピオン	武藤	実41.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.3着と低調／99日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1小倉711R 14着/18頭+1.4秒 01/31 1小倉311R 16着/18頭+1.4秒 01/05 1中山211R 9着/14頭+0.8秒 12/07 5中山29R 11着/12頭+0.9秒 10/26 4新潟411R 6着/17頭+0.8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 14.3着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 99日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +149% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.0% (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。
4	ショウナンラスボス	野中	実49.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.0着と低調／455日ぶりの実戦）
前5走 05/18 2京都810R 11着/12頭+1.3秒 05/18 2京都810R 11着/12頭+1.3秒 05/18 2京都810R 11着/12頭+1.3秒 05/18 2京都810R 11着/12頭+1.3秒 05/18 2京都810R 11着/12頭+1.3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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 455日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +209% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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	エコロジーク	戸崎圭	実13.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率50%と適性高／直近3走平均13.3着と低調／99日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1阪神910R 16着/16頭+1.9秒 10/18 4新潟111R 16着/18頭+1.6秒 09/07 4阪神211R 16着/16頭+2.4秒 08/10 2新潟68R 1着/18頭勝利 02/16 カタール0R 9着/9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 13.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) △ ローテーション 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.3% (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。
6	ベイビーキッス	菊沢	実6.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均11.0着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1小倉711R 12着/18頭+1.2秒 01/31 1小倉311R 8着/18頭+1.1秒 12/14 5中京411R 2着/10頭+0.1秒 11/08 3福島111R 10着/16頭+0.4秒 10/19 4新潟210R 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戦の調子平均 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 10.5% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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	クーデール	藤懸貴志	実41.8	▽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／141日ぶりの実戦）
前5走 03/28 3中山19R 16着/16頭+3.0秒 01/12 1中山510R 13着/16頭+2.4秒 12/14 5阪神48R 1着/11頭勝利 08/03 1札幌49R 10着/10頭+2.4秒 07/13 1函館1010R 2着/12頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 141日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +143% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.8% (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。
8	カウスリップ	津村	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（前走3着／99日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山810R 10着/16頭+1.0秒 09/28 4中山912R 9着/16頭+0.6秒 08/17 1札幌810R 1着/11頭勝利 07/06 1函館89R 6着/11頭+0.4秒 06/21 1函館39R 1着/10頭勝利
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 6.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 99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 13.3% (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。
9	メイショウキルギス	川須	実18.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／99日ぶりの実戦）
前5走 11/15 3福島311R 12着/16頭+1.0秒 08/03 1札幌49R 1着/10頭勝利 03/16 2中山612R 16着/16頭+2.4秒 01/05 1中京18R 16着/16頭+2.6秒 12/15 4中京62R 1着/16頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 99日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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	クールベイビー	石橋脩	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12.3着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 10/26 3京都98R 10着/14頭+0.5秒 08/31 3新潟412R 2着/12頭+0.1秒 08/10 2新潟68R 14着/18頭+1.7秒 05/04 1新潟210R 3着/16頭+0.7秒 02/16 1京都612R 16着/16頭+4.4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 12.3着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 91日休養明け × 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 9.8% (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。
11	モーデン	丸山	実9.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／84日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1阪神910R 6着/16頭+0.6秒 03/01 1小倉1210R 1着/18頭勝利 02/10 2京都48R 4着/13頭+0.4秒 12/06 5中山112R 9着/13頭+0.6秒 11/16 3福島47R 1着/16頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 10.9%) ※ 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	ポッドソル	今村	実29.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率67%と好調／91日ぶりの実戦）
前5走 01/13 大井9R 1着/8頭勝利 12/25 大井12R 1着/13頭勝利 10/16 川崎9R 1着/12頭勝利 09/24 浦和9R 1着/13頭勝利 08/22 川崎2R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 91日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +76% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (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。
13	トールキン	三浦皇成	実14.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／477日ぶりの実戦）
前5走 04/26 1福島511R 1着/15頭勝利 04/26 1福島511R 1着/15頭勝利 04/26 1福島511R 1着/15頭勝利 04/26 1福島511R 1着/15頭勝利 04/26 1福島511R 1着/15頭勝利
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 477日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

カウスリップ

騎手津村

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

○6ベイビーキッス

6.5倍

EV -31%

▲10クールベイビー

6.8倍

EV -33%

出走馬全13頭

×8

カウスリップ

津村

1.8倍

-76%

›

○6

ベイビーキッス

菊沢

6.5倍

-31%

›

▲10

クールベイビー

石橋脩

6.8倍

-33%

›

△11

モーデン

丸山

9.2倍

-18%

›

△5

エコロジーク

戸崎圭

13.3倍

+10%

›

△13

トールキン

三浦皇成

14.4倍

+18%

›

▽9

メイショウキルギス

川須

18.5倍

+46%

›

▽4

ショウナンラスボス

野中

49.6倍

+209%

›

▽3

スコーピオン

武藤

41.4倍

+149%

›

▽12

ポッドソル

今村

29.8倍

+76%

›

▽7

クーデール

藤懸貴志

41.8倍

+143%

›

▽1

トーアアイギス

江田照

151.0倍

+603%

›

▽2

リュウノタブーク

小崎

172.6倍

+674%

›

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