新潟 7R 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

7R 新潟競馬場　発走 15:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エコロガイア	江田照	実35.6	B▽ A▽勝率5% EV+80% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（105日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山811R 13着/16頭+1.5秒 02/22 1阪神211R 2着/12頭+0.2秒 01/10 1京都311R 6着/16頭+0.6秒 12/21 5中京611R 9着/16頭+0.9秒 11/16 3福島411R 11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 7.7着 (不振) △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 5.1% / 期待値 +81% ※ 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	ファムエレガンテ	菊沢	実6.2	B▲ A▲勝率9% EV-46% 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／113日ぶりの実戦）
前5走 02/10 2京都410R 15着/16頭+2.3秒 12/06 5阪神110R 1着/16頭勝利 11/15 3福島311R 2着/16頭+0.1秒 10/18 4新潟110R 1着/15頭勝利 07/13 2小倉69R 2着/14頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 113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 14.7% (オッズ暗示: 16.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.7% / 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。
3	スリーピース	今村聖奈	実32.5	B▽ A▽勝率5% EV+63% 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／91日ぶりの実戦）
前5走 03/07 1阪神510R 9着/15頭+0.7秒 02/14 1東京510R 12着/16頭+2.1秒 01/04 1中山112R 1着/16頭勝利 12/14 5阪神48R 6着/11頭+0.7秒 11/24 5東京65R 1着/16頭勝利
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 9.3着 (不振) ▽ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 5.0% / 期待値 +64% ※ 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	サフランヒーロー	石神道	実81.7	B▽ A▽勝率4% EV+259% 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15.0着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1京都311R 14着/16頭+2.4秒 12/07 5中山211R 15着/16頭+1.4秒 11/23 5東京511R 13着/16頭+1.6秒 09/06 4阪神111R 12着/14頭+2.5秒 06/07 3東京111R 1着/16頭勝利
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 15.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ▽ 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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 4.4% / 期待値 +259% ※ 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	コンクイスタ	津村	実3.4	B◎ A×勝率10% EV-65% 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3.0着と安定／前走3着／449日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京911R 3着/16頭+0.3秒 05/24 2東京911R 3着/16頭+0.3秒 05/24 2東京911R 3着/16頭+0.3秒 05/24 2東京911R 3着/16頭+0.3秒 05/24 2東京911R 3着/16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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 449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 21.2% (オッズ暗示: 29.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 10.2% / 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。
6	ロードフロンティア	川須	実13.7	B△ A△勝率7% EV-5% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.3着と低調／147日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山811R 15着/16頭+1.6秒 12/28 5阪神811R 11着/16頭+1.6秒 11/30 4京都811R 8着/16頭+1.3秒 05/18 2京都811R 10着/16頭+0.9秒 04/20 3中山810R 11着/16頭+1.4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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 7.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.9% / 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。
7	アッチャゴーラ	小崎	実14.2	B▽ A▽勝率7% EV-4% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／455日ぶりの実戦）
前5走 05/18 2東京812R 4着/16頭+0.2秒 05/18 2東京812R 4着/16頭+0.2秒 05/18 2東京812R 4着/16頭+0.2秒 05/18 2東京812R 4着/16頭+0.2秒 05/18 2東京812R 4着/16頭+0.2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 4.0着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 455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 5.0% (オッズ暗示: 7.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.8% / 期待値 -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	アドバンスファラオ	松岡正海	実49.5	B▽ A▽勝率4% EV+119% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／455日ぶりの実戦）
前5走 05/18 2京都811R 6着/16頭+0.5秒 05/18 2京都811R 6着/16頭+0.5秒 05/18 2京都811R 6着/16頭+0.5秒 05/18 2京都811R 6着/16頭+0.5秒 05/18 2京都811R 6着/16頭+0.5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 6.0着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 455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 1.3% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.4% / 期待値 +119% ※ 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	ヤマニンアルリフラ	戸崎圭	実4.4	B○ A○勝率10% EV-57% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／123日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京611R 14着/18頭+1.4秒 02/01 2京都211R 3着/18頭+0.1秒 11/30 4京都812R 7着/18頭+0.7秒 09/28 4中山911R 15着/16頭+1.3秒 08/10 3中京67R 12着/17頭+0.6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 6.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 123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 16.8% (オッズ暗示: 22.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.6% / 期待値 -58% ※ 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	ジョーローリット	武藤	実13.1	B△ A△勝率8% EV0% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（113日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1阪神211R 6着/12頭+0.9秒 01/18 1中山710R 3着/16頭+0.3秒 12/07 5阪神211R 3着/16頭+0.1秒 10/05 3京都210R 4着/16頭+0.7秒 09/14 4中山411R 2着/16頭+0.2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 6.3着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 113日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 7.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.6% / 期待値 -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。
11	ワイワイレジェンド	田辺	実11.7	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（直近3走平均10.7着と低調／85日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5阪神811R 12着/16頭+1.6秒 12/21 5中京611R 16着/16頭+3.3秒 11/23 5東京511R 2着/16頭+0.3秒 10/12 4東京410R 1着/16頭勝利 08/23 4中京111R 3着/16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 10.7着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 8.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.2% / 期待値 -16% ※ 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	エスカル	丸山	実20.8	B▽ A▽勝率6% EV+26% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（105日ぶりの実戦）
前5走 02/10 2京都410R 6着/16頭+0.5秒 12/21 5中京611R 5着/16頭+0.4秒 11/23 5東京511R 6着/16頭+0.9秒 09/14 4中山411R 10着/16頭+1.3秒 07/20 2福島811R 7着/13頭+0.9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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 4.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.1% / 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。
13	ダノンタッチダウン	三浦	実43.0	B▽ A▽勝率6% EV+138% 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／427日ぶりの実戦）
前5走 06/15 3東京411R 9着/14頭+1.5秒 06/15 3東京411R 9着/14頭+1.5秒 06/15 3東京411R 9着/14頭+1.5秒 06/15 3東京411R 9着/14頭+1.5秒 06/15 3東京411R 9着/14頭+1.5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) △ ローテーション 427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 2.2% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.5% / 期待値 +138% ※ 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	カンパニョーラ	吉田豊	実22.7	B▽ A▽勝率6% EV+40% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場24走で勝率50%と適性高／直近3走平均13.0着と低調／427日ぶりの実戦）
前5走 06/15 3阪神412R 13着/16頭+1.5秒 06/15 3阪神412R 13着/16頭+1.5秒 06/15 3阪神412R 13着/16頭+1.5秒 06/15 3阪神412R 13着/16頭+1.5秒 06/15 3阪神412R 13着/16頭+1.5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 13.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 50% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 427日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 4.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.2% / 期待値 +40% ※ 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	グロリアラウス	石橋脩	実14.9	B▽ A▽勝率6% EV-6% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.3着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1阪神111R 12着/18頭+1.2秒 12/27 5阪神711R 12着/16頭+1.4秒 11/29 5東京711R 4着/18頭+0.2秒 08/24 3新潟210R 4着/13頭+0.3秒 05/25 2東京1010R 1着/9頭勝利
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 9.3着 (不振) △ ローテーション 98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 4.8% (オッズ暗示: 6.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.3% / 期待値 -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 ×

コンクイスタ

騎手津村

単勝オッズ

3.4倍

AI期待値

-27%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○9ヤマニンアルリフラ

4.4倍

EV -26%

▲A:▲2ファムエレガンテ

6.2倍

EV -9%

出走馬全15頭

◎A:×5

コンクイスタ

津村

3.4倍

-27%

›

○A:○9

ヤマニンアルリフラ

戸崎圭

4.4倍

-26%

›

▲A:▲2

ファムエレガンテ

菊沢

6.2倍

-9%

›

△A:△10

ジョーローリット

武藤

13.1倍

+8%

›

△A:△11

ワイワイレジェンド

田辺

11.7倍

-30%

›

△A:△6

ロードフロンティア

川須

13.7倍

-30%

›

▽A:▽7

アッチャゴーラ

小崎

14.2倍

-28%

›

▽A:▽15

グロリアラウス

石橋脩

14.9倍

-28%

›

▽A:▽12

エスカル

丸山

20.8倍

›

▽A:▽14

カンパニョーラ

吉田豊

22.7倍

+3%

›

▽A:▽3

スリーピース

今村聖奈

32.5倍

-28%

›

▽A:▽1

エコロガイア

江田照

35.6倍

-22%

›

▽A:▽13

ダノンタッチダウン

三浦

43.0倍

-6%

›

▽A:▽8

アドバンスファラオ

松岡正海

49.5倍

-35%

›

▽A:▽4

サフランヒーロー

石神道

81.7倍

-24%

›

💡 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

7R 新潟競馬場　発走 15:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エコロガイア	江田照	実35.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（105日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山811R 13着/16頭+1.5秒 02/22 1阪神211R 2着/12頭+0.2秒 01/10 1京都311R 6着/16頭+0.6秒 12/21 5中京611R 9着/16頭+0.9秒 11/16 3福島411R 11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 7.7着 (不振) △ ローテーション 105日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +80% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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	ファムエレガンテ	菊沢	実6.2	▲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／113日ぶりの実戦）
前5走 02/10 2京都410R 15着/16頭+2.3秒 12/06 5阪神110R 1着/16頭勝利 11/15 3福島311R 2着/16頭+0.1秒 10/18 4新潟110R 1着/15頭勝利 07/13 2小倉69R 2着/14頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 113日休養明け × 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 8.7% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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。
3	スリーピース	今村聖奈	実32.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 03/07 1阪神510R 9着/15頭+0.7秒 02/14 1東京510R 12着/16頭+2.1秒 01/04 1中山112R 1着/16頭勝利 12/14 5阪神48R 6着/11頭+0.7秒 11/24 5東京65R 1着/16頭勝利
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 9.3着 (不振) ▽ 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) +63% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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	サフランヒーロー	石神道	実81.7	▽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15.0着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1京都311R 14着/16頭+2.4秒 12/07 5中山211R 15着/16頭+1.4秒 11/23 5東京511R 13着/16頭+1.6秒 09/06 4阪神111R 12着/14頭+2.5秒 06/07 3東京111R 1着/16頭勝利
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 15.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ▽ 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) +259% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
5	コンクイスタ	津村	実3.4	×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3.0着と安定／前走3着／449日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京911R 3着/16頭+0.3秒 05/24 2東京911R 3着/16頭+0.3秒 05/24 2東京911R 3着/16頭+0.3秒 05/24 2東京911R 3着/16頭+0.3秒 05/24 2東京911R 3着/16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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 449日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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	ロードフロンティア	川須	実13.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.3着と低調／147日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山811R 15着/16頭+1.6秒 12/28 5阪神811R 11着/16頭+1.6秒 11/30 4京都811R 8着/16頭+1.3秒 05/18 2京都811R 10着/16頭+0.9秒 04/20 3中山810R 11着/16頭+1.4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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 7.3%) ※ 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。
7	アッチャゴーラ	小崎	実14.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／455日ぶりの実戦）
前5走 05/18 2東京812R 4着/16頭+0.2秒 05/18 2東京812R 4着/16頭+0.2秒 05/18 2東京812R 4着/16頭+0.2秒 05/18 2東京812R 4着/16頭+0.2秒 05/18 2東京812R 4着/16頭+0.2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 4.0着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 455日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.8% (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。
8	アドバンスファラオ	松岡正海	実49.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／455日ぶりの実戦）
前5走 05/18 2京都811R 6着/16頭+0.5秒 05/18 2京都811R 6着/16頭+0.5秒 05/18 2京都811R 6着/16頭+0.5秒 05/18 2京都811R 6着/16頭+0.5秒 05/18 2京都811R 6着/16頭+0.5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 6.0着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 455日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +119% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (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。
9	ヤマニンアルリフラ	戸崎圭	実4.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／123日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京611R 14着/18頭+1.4秒 02/01 2京都211R 3着/18頭+0.1秒 11/30 4京都812R 7着/18頭+0.7秒 09/28 4中山911R 15着/16頭+1.3秒 08/10 3中京67R 12着/17頭+0.6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 6.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 123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 9.6% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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。
10	ジョーローリット	武藤	実13.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（113日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1阪神211R 6着/12頭+0.9秒 01/18 1中山710R 3着/16頭+0.3秒 12/07 5阪神211R 3着/16頭+0.1秒 10/05 3京都210R 4着/16頭+0.7秒 09/14 4中山411R 2着/16頭+0.2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 6.3着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 113日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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	ワイワイレジェンド	田辺	実11.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.7着と低調／85日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5阪神811R 12着/16頭+1.6秒 12/21 5中京611R 16着/16頭+3.3秒 11/23 5東京511R 2着/16頭+0.3秒 10/12 4東京410R 1着/16頭勝利 08/23 4中京111R 3着/16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 10.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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。
12	エスカル	丸山	実20.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（105日ぶりの実戦）
前5走 02/10 2京都410R 6着/16頭+0.5秒 12/21 5中京611R 5着/16頭+0.4秒 11/23 5東京511R 6着/16頭+0.9秒 09/14 4中山411R 10着/16頭+1.3秒 07/20 2福島811R 7着/13頭+0.9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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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。
13	ダノンタッチダウン	三浦	実43.0	▽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／427日ぶりの実戦）
前5走 06/15 3東京411R 9着/14頭+1.5秒 06/15 3東京411R 9着/14頭+1.5秒 06/15 3東京411R 9着/14頭+1.5秒 06/15 3東京411R 9着/14頭+1.5秒 06/15 3東京411R 9着/14頭+1.5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) △ ローテーション 427日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +138% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
14	カンパニョーラ	吉田豊	実22.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場24走で勝率50%と適性高／直近3走平均13.0着と低調／427日ぶりの実戦）
前5走 06/15 3阪神412R 13着/16頭+1.5秒 06/15 3阪神412R 13着/16頭+1.5秒 06/15 3阪神412R 13着/16頭+1.5秒 06/15 3阪神412R 13着/16頭+1.5秒 06/15 3阪神412R 13着/16頭+1.5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 13.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 50% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 427日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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。
15	グロリアラウス	石橋脩	実14.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.3着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1阪神111R 12着/18頭+1.2秒 12/27 5阪神711R 12着/16頭+1.4秒 11/29 5東京711R 4着/18頭+0.2秒 08/24 3新潟210R 4着/13頭+0.3秒 05/25 2東京1010R 1着/9頭勝利
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 9.3着 (不振) △ ローテーション 98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 6.3% (オッズ暗示: 6.7%) ※ 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

コンクイスタ

騎手津村

単勝オッズ

3.4倍

AI期待値

-65%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9ヤマニンアルリフラ

4.4倍

EV -57%

▲2ファムエレガンテ

6.2倍

EV -46%

出走馬全15頭

×5

コンクイスタ

津村

3.4倍

-65%

›

○9

ヤマニンアルリフラ

戸崎圭

4.4倍

-57%

›

▲2

ファムエレガンテ

菊沢

6.2倍

-46%

›

△10

ジョーローリット

武藤

13.1倍

›

△11

ワイワイレジェンド

田辺

11.7倍

-15%

›

△6

ロードフロンティア

川須

13.7倍

-5%

›

▽7

アッチャゴーラ

小崎

14.2倍

-4%

›

▽15

グロリアラウス

石橋脩

14.9倍

-6%

›

▽14

カンパニョーラ

吉田豊

22.7倍

+40%

›

▽12

エスカル

丸山

20.8倍

+26%

›

▽13

ダノンタッチダウン

三浦

43.0倍

+138%

›

▽1

エコロガイア

江田照

35.6倍

+80%

›

▽3

スリーピース

今村聖奈

32.5倍

+63%

›

▽8

アドバンスファラオ

松岡正海

49.5倍

+119%

›

▽4

サフランヒーロー

石神道

81.7倍

+259%

›

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