新潟 8R 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

8R 新潟競馬場　発走 16:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リラゲイル	野中	実32.1	B▽ A▽勝率6% EV+89% 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112R 6着/16頭+1.1秒 03/08 2中山48R 3着/13頭+0.7秒 01/18 1中山76R 1着/14頭勝利 12/27 5中山78R 3着/16頭+0.4秒 11/19 川崎7R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 141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 1.7% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.9% / 期待値 +89% ※ 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	カレンワッツアップ	丸山	実7.7	B▲ A△勝率9% EV-29% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／92日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京612R 11着/16頭+1.0秒 12/07 5中京26R 1着/16頭勝利 08/23 3新潟18R 3着/11頭+0.7秒 07/26 3中京110R 4着/11頭+0.2秒 05/24 1新潟78R 2着/15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) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 92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 10.5% (オッズ暗示: 13.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.2% / 期待値 -29% ※ 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	ダディーズトリップ	藤懸	実43.6	B▽ A▽勝率6% EV+162% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率0%と苦戦傾向／441日ぶりの実戦）
前5走 06/01 2京都129R 7着/14頭+0.7秒 06/01 2京都129R 7着/14頭+0.7秒 06/01 2京都129R 7着/14頭+0.7秒 06/01 2京都129R 7着/14頭+0.7秒 06/01 2京都129R 7着/14頭+0.7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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 441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 2.3% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.0% / 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。
4	カゼノタカトシ推奨	今村聖奈	実15.7	B△ A▲勝率9% EV+45% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+64%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実／当競馬場4走で勝率25%と適性高）
前5走 03/28 3中山112R 11着/16頭+1.6秒 11/29 5東京78R 8着/16頭+1.5秒 08/30 3新潟38R 1着/10頭勝利 08/02 2新潟310R 2着/13頭+0.5秒 07/05 2福島36R 4着/14頭+0.3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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 98日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +64% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 6.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.3% / 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。
5	ラストレガシー	田辺	実2.4	B🌟◎ A×勝率13% EV-69% 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33%と好調／前走勝利の勢い／105日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉44R 8着/12頭+4.1秒 11/24 3福島63R 9着/15頭+1.3秒 09/28 4中山96R 7着/16頭+1.0秒 09/07 4中山28R 6着/15頭+1.5秒 06/29 2福島23R 1着/15頭勝利
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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 33.3% (オッズ暗示: 41.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 12.8% / 期待値 -69% ※ 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	フリーマントル	津村	実24.3	B▽ A▽勝率7% EV+66% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率33%と適性高／448日ぶりの実戦）
前5走 05/25 2京都1012R 5着/9頭+0.8秒 05/11 1新潟410R 6着/15頭+0.4秒 04/05 3中山310R 8着/16頭+1.5秒 12/14 5中山58R 1着/16頭勝利 11/30 4中京17R 2着/12頭+0.1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 6.3着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 448日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 4.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.9% / 期待値 +67% ※ 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	アンドリーナ	菊沢	実11.2	B△ A△勝率8% EV-12% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5中京29R 6着/16頭+1.3秒 09/21 4中山712R 12着/16頭+1.5秒 08/09 3中京59R 1着/9頭勝利 07/27 3中京29R 2着/9頭+0.3秒 05/25 2東京106R 4着/9頭+1.0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 119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 6.3% (オッズ暗示: 8.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.8% / 期待値 -12% ※ 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	ルーラーリッチ	武藤	実106.4	B▽ A▽勝率5% EV+447% 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100%と適性高／直近3走平均12.0着と低調／442日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京1112R 12着/15頭+1.5秒 05/31 2東京1112R 12着/15頭+1.5秒 05/31 2東京1112R 12着/15頭+1.5秒 05/31 2東京1112R 12着/15頭+1.5秒 05/31 2東京1112R 12着/15頭+1.5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 12.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 100% (得意) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 442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 0.7% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 5.1% / 期待値 +447% ※ 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	クリフハンガー	小崎	実53.9	B▽ A▽勝率5% EV+186% 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18R 10着/12頭+1.5秒 03/07 2中山39R 10着/13頭+1.4秒 01/17 1中山67R 1着/12頭勝利 01/11 1中山48R 8着/16頭+1.6秒 11/22 3福島59R 6着/16頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 5.3% / 期待値 +187% ※ 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	コスモコンフェルマ	柴田大知	実19.7	B△ A△勝率7% EV+36% 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／78日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京410R 15着/16頭+2.4秒 02/21 1阪神112R 2着/13頭+0.1秒 01/12 1中山59R 11着/16頭+1.7秒 12/20 5中山510R 14着/16頭+2.7秒 10/13 4東京57R 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戦の調子平均 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 5.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.9% / 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。
11	ヴォルスター	石橋脩	実50.1	B▽ A▽勝率6% EV+209% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1阪神98R 11着/12頭+3.1秒 03/08 2中山48R 10着/13頭+1.7秒 02/12 船橋11R 4着/13頭+0.8秒 12/21 5阪神68R 13着/15頭+2.5秒 12/07 5阪神29R 8着/13頭+0.9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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9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。
12	ブレードサクセス	戸崎圭	実3.0	B○ A○勝率12% EV-63% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（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112R 4着/16頭+0.9秒 03/15 2中山66R 1着/16頭勝利 01/25 1中山96R 8着/15頭+1.7秒 01/10 1中山36R 2着/16頭+0.3秒 01/04 1中山17R 9着/16頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 141日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 19.5% (オッズ暗示: 33.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.3% / 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。
13	コーリンカルベラ	吉田豊	実27.2	B▽ A▽勝率6% EV+72% 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0%と苦戦傾向／91日ぶりの実戦）
前5走 03/28 3中山112R 7着/16頭+1.2秒 01/25 1中山96R 1着/15頭勝利 01/10 1中山36R 5着/16頭+0.8秒 10/26 4東京912R 6着/16頭+1.1秒 09/28 4中山96R 5着/16頭+0.5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 6.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 91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 3.7% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.3% / 期待値 +72% ※ 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 ×

ラストレガシー

騎手田辺

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

-20%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○12ブレードサクセス

3.0倍

EV -41%

▲A:△2カレンワッツアップ

7.7倍

EV -19%

出走馬全13頭

◎A:×5

ラストレガシー

田辺

2.4倍

-20%

›

○A:○12

ブレードサクセス

戸崎圭

3.0倍

-41%

›

▲A:△2

カレンワッツアップ

丸山

7.7倍

-19%

›

△A:▲4

カゼノタカトシ

今村聖奈

15.7倍

+64%

›

△A:△7

アンドリーナ

菊沢

11.2倍

-28%

›

△A:△10

コスモコンフェルマ

柴田大知

19.7倍

-10%

›

▽A:▽6

フリーマントル

津村

24.3倍

-10%

›

▽A:▽13

コーリンカルベラ

吉田豊

27.2倍

›

▽A:▽3

ダディーズトリップ

藤懸

43.6倍

›

▽A:▽1

リラゲイル

野中

32.1倍

-46%

›

▽A:▽11

ヴォルスター

石橋脩

50.1倍

-16%

›

▽A:▽9

クリフハンガー

小崎

53.9倍

-10%

›

▽A:▽8

ルーラーリッチ

武藤

106.4倍

-25%

›

💡 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 4 カゼノタカトシ実15.7倍期待値 +65% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 4 カゼノタカトシ実15.7倍期待値 +65% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

8R 新潟競馬場　発走 16:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リラゲイル	野中	実32.1	▽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／141日ぶりの実戦）
前5走 03/28 3中山112R 6着/16頭+1.1秒 03/08 2中山48R 3着/13頭+0.7秒 01/18 1中山76R 1着/14頭勝利 12/27 5中山78R 3着/16頭+0.4秒 11/19 川崎7R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 141日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +89% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (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。
2	カレンワッツアップ	丸山	実7.7	△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4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／92日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京612R 11着/16頭+1.0秒 12/07 5中京26R 1着/16頭勝利 08/23 3新潟18R 3着/11頭+0.7秒 07/26 3中京110R 4着/11頭+0.2秒 05/24 1新潟78R 2着/15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) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 92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 9.2% (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。
3	ダディーズトリップ	藤懸	実43.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率0%と苦戦傾向／441日ぶりの実戦）
前5走 06/01 2京都129R 7着/14頭+0.7秒 06/01 2京都129R 7着/14頭+0.7秒 06/01 2京都129R 7着/14頭+0.7秒 06/01 2京都129R 7着/14頭+0.7秒 06/01 2京都129R 7着/14頭+0.7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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 441日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +162% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.0% (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。
4	カゼノタカトシ推奨	今村聖奈	実15.7	▲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（近5走で勝率20%と堅実／当競馬場4走で勝率25%と適性高）
前5走 03/28 3中山112R 11着/16頭+1.6秒 11/29 5東京78R 8着/16頭+1.5秒 08/30 3新潟38R 1着/10頭勝利 08/02 2新潟310R 2着/13頭+0.5秒 07/05 2福島36R 4着/14頭+0.3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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 98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 9.3% (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。
5	ラストレガシー	田辺	実2.4	×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 02/01 1小倉44R 8着/12頭+4.1秒 11/24 3福島63R 9着/15頭+1.3秒 09/28 4中山96R 7着/16頭+1.0秒 09/07 4中山28R 6着/15頭+1.5秒 06/29 2福島23R 1着/15頭勝利
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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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。
6	フリーマントル	津村	実24.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率33%と適性高／448日ぶりの実戦）
前5走 05/25 2京都1012R 5着/9頭+0.8秒 05/11 1新潟410R 6着/15頭+0.4秒 04/05 3中山310R 8着/16頭+1.5秒 12/14 5中山58R 1着/16頭勝利 11/30 4中京17R 2着/12頭+0.1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 6.3着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 448日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +66% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。
7	アンドリーナ	菊沢	実11.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5中京29R 6着/16頭+1.3秒 09/21 4中山712R 12着/16頭+1.5秒 08/09 3中京59R 1着/9頭勝利 07/27 3中京29R 2着/9頭+0.3秒 05/25 2東京106R 4着/9頭+1.0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 119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 7.8% (オッズ暗示: 8.9%) ※ 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。
8	ルーラーリッチ	武藤	実106.4	▽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100%と適性高／直近3走平均12.0着と低調／442日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京1112R 12着/15頭+1.5秒 05/31 2東京1112R 12着/15頭+1.5秒 05/31 2東京1112R 12着/15頭+1.5秒 05/31 2東京1112R 12着/15頭+1.5秒 05/31 2東京1112R 12着/15頭+1.5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 12.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 100% (得意) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 442日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +447% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.1% (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。
9	クリフハンガー	小崎	実53.9	▽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18R 10着/12頭+1.5秒 03/07 2中山39R 10着/13頭+1.4秒 01/17 1中山67R 1着/12頭勝利 01/11 1中山48R 8着/16頭+1.6秒 11/22 3福島59R 6着/16頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10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) +186% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
10	コスモコンフェルマ	柴田大知	実19.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.3着と低調／78日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京410R 15着/16頭+2.4秒 02/21 1阪神112R 2着/13頭+0.1秒 01/12 1中山59R 11着/16頭+1.7秒 12/20 5中山510R 14着/16頭+2.7秒 10/13 4東京57R 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戦の調子平均 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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。
11	ヴォルスター	石橋脩	実50.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1阪神98R 11着/12頭+3.1秒 03/08 2中山48R 10着/13頭+1.7秒 02/12 船橋11R 4着/13頭+0.8秒 12/21 5阪神68R 13着/15頭+2.5秒 12/07 5阪神29R 8着/13頭+0.9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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 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。
12	ブレードサクセス	戸崎圭	実3.0	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（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112R 4着/16頭+0.9秒 03/15 2中山66R 1着/16頭勝利 01/25 1中山96R 8着/15頭+1.7秒 01/10 1中山36R 2着/16頭+0.3秒 01/04 1中山17R 9着/16頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 141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 12.3% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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。
13	コーリンカルベラ	吉田豊	実27.2	▽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0%と苦戦傾向／91日ぶりの実戦）
前5走 03/28 3中山112R 7着/16頭+1.2秒 01/25 1中山96R 1着/15頭勝利 01/10 1中山36R 5着/16頭+0.8秒 10/26 4東京912R 6着/16頭+1.1秒 09/28 4中山96R 5着/16頭+0.5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 6.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 91日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +72% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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

ラストレガシー

騎手田辺

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

-69%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○12ブレードサクセス

3.0倍

EV -63%

▲4カゼノタカトシ

15.7倍

EV +45%

出走馬全13頭

×5

ラストレガシー

田辺

2.4倍

-69%

›

○12

ブレードサクセス

戸崎圭

3.0倍

-63%

›

▲4

カゼノタカトシ

今村聖奈

15.7倍

+45%

›

△2

カレンワッツアップ

丸山

7.7倍

-29%

›

△7

アンドリーナ

菊沢

11.2倍

-12%

›

△10

コスモコンフェルマ

柴田大知

19.7倍

+36%

›

▽6

フリーマントル

津村

24.3倍

+66%

›

▽13

コーリンカルベラ

吉田豊

27.2倍

+72%

›

▽11

ヴォルスター

石橋脩

50.1倍

+209%

›

▽3

ダディーズトリップ

藤懸

43.6倍

+162%

›

▽1

リラゲイル

野中

32.1倍

+89%

›

▽9

クリフハンガー

小崎

53.9倍

+186%

›

▽8

ルーラーリッチ

武藤

106.4倍

+447%

›

💡 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 4 カゼノタカトシ実15.7倍期待値 +46% 推奨 10.8〜30.0倍 ¥200 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 4 カゼノタカトシ実15.7倍期待値 +46% 推奨 10.8〜30.0倍 ¥200 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項