新潟 9R 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

9R 新潟競馬場　発走 16:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ラッキーダンス	江田勇	実80.8	B▽ A▽勝率6% EV+420% 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／113日ぶりの実戦）
前5走 03/28 3中山17R 12着/13頭+3.7秒 02/22 1小倉108R 13着/14頭+1.3秒 02/08 1小倉68R 4着/16頭+0.3秒 11/22 4京都512R 13着/15頭+2.5秒 11/09 3福島29R 9着/16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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.5% / 期待値 +421% ※ 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	アウスヴァール	森一	実3.9	B○ A×勝率12% EV-56% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均16.0着と低調／448日ぶりの実戦）
前5走 05/25 2京都1011R 16着/17頭+4.8秒 05/25 2京都1011R 16着/17頭+4.8秒 05/25 2京都1011R 16着/17頭+4.8秒 05/25 2京都1011R 16着/17頭+4.8秒 05/25 2京都1011R 16着/17頭+4.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 16.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 448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 15.8% (オッズ暗示: 25.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 12.2% / 期待値 -56% ※ 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	ジロラータ	草野	実21.7	B▽ A▽勝率7% EV+53% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（84日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神84R 5着/14頭+2.1秒 02/01 1小倉44R 6着/12頭+3.5秒 10/19 4新潟212R 13着/14頭+2.8秒 03/02 2中山22R 12着/16頭+3.7秒 02/02 1東京23R 11着/16頭+2.8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 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 4.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.8% / 期待値 +54% ※ 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	メイショウトム	難波	実11.0	B△ A△勝率8% EV-23% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（85日ぶりの実戦）
前5走 03/29 2阪神24R 6着/14頭+2.4秒 10/13 3京都59R 12着/12頭+2.3秒 09/15 4中山59R 10着/11頭+4.2秒 08/02 3中京36R 11着/12頭+2.3秒 02/22 1京都712R 14着/14頭+2.5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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 9.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.2% / 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	ビジューブリランテ	△坂口	実6.1	B△ A△勝率10% EV-37% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均9.0着と低調／448日ぶりの実戦）
前5走 05/25 2東京109R 9着/9頭+1.8秒 05/25 2東京109R 9着/9頭+1.8秒 05/25 2東京109R 9着/9頭+1.8秒 05/25 2東京109R 9着/9頭+1.8秒 05/25 2東京109R 9着/9頭+1.8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 9.0着 (不振) △ ローテーション 448日休養明け × 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 10.5% (オッズ暗示: 16.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 10.3% / 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。
6	ノーブルクライ	五十嵐	実3.5	B◎ A○勝率11% EV-56% 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（当競馬場24走で勝率50%と適性高／直近3走平均11.0着と低調／441日ぶりの実戦）
前5走 06/01 2東京128R 11着/16頭+1.1秒 06/01 2東京128R 11着/16頭+1.1秒 06/01 2東京128R 11着/16頭+1.1秒 06/01 2東京128R 11着/16頭+1.1秒 06/01 2東京128R 11着/16頭+1.1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 11.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 50% (得意) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 441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 19.0% (オッズ暗示: 28.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 11.3% / 期待値 -57% ※ 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	スペイドアン	上野	実21.4	B▽ A▽勝率8% EV+81% 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／176日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京710R 13着/16頭+3.3秒 12/07 5中山210R 13着/16頭+2.2秒 11/24 3福島611R 8着/15頭+1.1秒 07/12 2福島58R 1着/15頭勝利 06/15 3東京412R 2着/16頭+0.3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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 176日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +56% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 4.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.7% / 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。
8	クラリティー	伴	実39.5	B▽ A▽勝率5% EV+148% 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／148日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山77R 15着/16頭+4.8秒 02/12 船橋9R 1着/14頭勝利 01/20 船橋12R 4着/14頭+0.7秒 12/11 船橋12R 1着/14頭勝利 11/02 盛岡10R 1着/11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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 148日休養明け × 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 1.6% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.2% / 期待値 +148% ※ 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	セイウンビッグバン	▲水沼	実8.0	B△ A△勝率11% EV-18% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均9.3着と低調／85日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1中山312R 7着/16頭+0.8秒 12/13 5中京312R 16着/18頭+1.1秒 09/06 2札幌512R 13着/14頭+2.4秒 08/31 2札幌47R 9着/13頭+1.4秒 08/09 1札幌512R 8着/11頭+1.0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 9.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 12.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.7% / 期待値 -18% ※ 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	サミアド	大江圭	実35.5	B▽ A▽勝率6% EV+166% 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／106日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1阪神412R 15着/16頭+3.0秒 02/10 1東京48R 13着/16頭+1.7秒 03/15 2中京19R 8着/16頭+0.6秒 02/09 1東京48R 15着/16頭+1.5秒 11/24 5東京810R 15着/16頭+2.2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 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.1% / 期待値 +166% ※ 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	タイセイレスポンス	小牧加	実6.4	B▲ A▲勝率11% 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8.3着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山210R 8着/15頭+0.5秒 02/10 2京都49R 12着/13頭+1.3秒 12/20 5中京511R 8着/11頭+1.2秒 10/12 4東京410R 12着/16頭+1.9秒 08/17 3中京86R 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戦の調子平均 8.3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) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.8% (オッズ暗示: 15.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.9% / 期待値 -31% ※ 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	プレミアブルー	中村	実46.3	B▽ A▽勝率5% EV+161% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.7着と低調／85日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山44R 10着/14頭+3.0秒 01/18 1中山74R 11着/14頭+3.5秒 08/23 3新潟13R 8着/18頭+1.4秒 08/02 2新潟311R 5着/17頭+0.6秒 05/10 1新潟35R 6着/15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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 5.1% / 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。

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 ○

ノーブルクライ

騎手五十嵐

単勝オッズ

3.5倍

AI期待値

-33%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:×2アウスヴァール

3.9倍

EV -38%

▲A:▲11タイセイレスポンス

6.4倍

EV +1%

出走馬全12頭

◎A:○6

ノーブルクライ

五十嵐

3.5倍

-33%

›

○A:×2

アウスヴァール

森一

3.9倍

-38%

›

▲A:▲11

タイセイレスポンス

小牧加

6.4倍

+1%

›

△A:△9

セイウンビッグバン

▲水沼

8.0倍

+0%

›

△A:△5

ビジューブリランテ

△坂口

6.1倍

-35%

›

△A:△4

メイショウトム

難波

11.0倍

-19%

›

▽A:▽7

スペイドアン

上野

21.4倍

+56%

›

▽A:▽3

ジロラータ

草野

21.7倍

-25%

›

▽A:▽10

サミアド

大江圭

35.5倍

+21%

›

▽A:▽8

クラリティー

伴

39.5倍

-35%

›

▽A:▽12

プレミアブルー

中村

46.3倍

-24%

›

▽A:▽1

ラッキーダンス

江田勇

80.8倍

+31%

›

💡 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

9R 新潟競馬場　発走 16:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ラッキーダンス	江田勇	実80.8	▽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／113日ぶりの実戦）
前5走 03/28 3中山17R 12着/13頭+3.7秒 02/22 1小倉108R 13着/14頭+1.3秒 02/08 1小倉68R 4着/16頭+0.3秒 11/22 4京都512R 13着/15頭+2.5秒 11/09 3福島29R 9着/16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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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) +420% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.5% (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。
2	アウスヴァール	森一	実3.9	×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（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均16.0着と低調／448日ぶりの実戦）
前5走 05/25 2京都1011R 16着/17頭+4.8秒 05/25 2京都1011R 16着/17頭+4.8秒 05/25 2京都1011R 16着/17頭+4.8秒 05/25 2京都1011R 16着/17頭+4.8秒 05/25 2京都1011R 16着/17頭+4.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 16.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 448日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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	ジロラータ	草野	実21.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（84日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神84R 5着/14頭+2.1秒 02/01 1小倉44R 6着/12頭+3.5秒 10/19 4新潟212R 13着/14頭+2.8秒 03/02 2中山22R 12着/16頭+3.7秒 02/02 1東京23R 11着/16頭+2.8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 5.0着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +53% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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。
4	メイショウトム	難波	実11.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（85日ぶりの実戦）
前5走 03/29 2阪神24R 6着/14頭+2.4秒 10/13 3京都59R 12着/12頭+2.3秒 09/15 4中山59R 10着/11頭+4.2秒 08/02 3中京36R 11着/12頭+2.3秒 02/22 1京都712R 14着/14頭+2.5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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 9.1%) ※ 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。
5	ビジューブリランテ	△坂口	実6.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均9.0着と低調／448日ぶりの実戦）
前5走 05/25 2東京109R 9着/9頭+1.8秒 05/25 2東京109R 9着/9頭+1.8秒 05/25 2東京109R 9着/9頭+1.8秒 05/25 2東京109R 9着/9頭+1.8秒 05/25 2東京109R 9着/9頭+1.8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 9.0着 (不振) △ ローテーション 448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 10.3% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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	ノーブルクライ	五十嵐	実3.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場24走で勝率50%と適性高／直近3走平均11.0着と低調／441日ぶりの実戦）
前5走 06/01 2東京128R 11着/16頭+1.1秒 06/01 2東京128R 11着/16頭+1.1秒 06/01 2東京128R 11着/16頭+1.1秒 06/01 2東京128R 11着/16頭+1.1秒 06/01 2東京128R 11着/16頭+1.1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 11.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 50% (得意) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 441日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.3% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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	スペイドアン	上野	実21.4	▽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／176日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京710R 13着/16頭+3.3秒 12/07 5中山210R 13着/16頭+2.2秒 11/24 3福島611R 8着/15頭+1.1秒 07/12 2福島58R 1着/15頭勝利 06/15 3東京412R 2着/16頭+0.3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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 176日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +81% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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	クラリティー	伴	実39.5	▽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／148日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山77R 15着/16頭+4.8秒 02/12 船橋9R 1着/14頭勝利 01/20 船橋12R 4着/14頭+0.7秒 12/11 船橋12R 1着/14頭勝利 11/02 盛岡10R 1着/11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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 148日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +148% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
9	セイウンビッグバン	▲水沼	実8.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均9.3着と低調／85日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1中山312R 7着/16頭+0.8秒 12/13 5中京312R 16着/18頭+1.1秒 09/06 2札幌512R 13着/14頭+2.4秒 08/31 2札幌47R 9着/13頭+1.4秒 08/09 1札幌512R 8着/11頭+1.0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 9.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 12.5%) ※ 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。
10	サミアド	大江圭	実35.5	▽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／106日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1阪神412R 15着/16頭+3.0秒 02/10 1東京48R 13着/16頭+1.7秒 03/15 2中京19R 8着/16頭+0.6秒 02/09 1東京48R 15着/16頭+1.5秒 11/24 5東京810R 15着/16頭+2.2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 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 106日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +166% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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。
11	タイセイレスポンス	小牧加	実6.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均8.3着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山210R 8着/15頭+0.5秒 02/10 2京都49R 12着/13頭+1.3秒 12/20 5中京511R 8着/11頭+1.2秒 10/12 4東京410R 12着/16頭+1.9秒 08/17 3中京86R 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戦の調子平均 8.3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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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。
12	プレミアブルー	中村	実46.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.7着と低調／85日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山44R 10着/14頭+3.0秒 01/18 1中山74R 11着/14頭+3.5秒 08/23 3新潟13R 8着/18頭+1.4秒 08/02 2新潟311R 5着/17頭+0.6秒 05/10 1新潟35R 6着/15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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +161% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

アウスヴァール

騎手森一

単勝オッズ

3.9倍

AI期待値

-56%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6ノーブルクライ

3.5倍

EV -56%

▲11タイセイレスポンス

6.4倍

EV -31%

出走馬全12頭

×2

アウスヴァール

森一

3.9倍

-56%

›

○6

ノーブルクライ

五十嵐

3.5倍

-56%

›

▲11

タイセイレスポンス

小牧加

6.4倍

-31%

›

△9

セイウンビッグバン

▲水沼

8.0倍

-18%

›

△5

ビジューブリランテ

△坂口

6.1倍

-37%

›

△4

メイショウトム

難波

11.0倍

-23%

›

▽7

スペイドアン

上野

21.4倍

+81%

›

▽3

ジロラータ

草野

21.7倍

+53%

›

▽10

サミアド

大江圭

35.5倍

+166%

›

▽1

ラッキーダンス

江田勇

80.8倍

+420%

›

▽8

クラリティー

伴

39.5倍

+148%

›

▽12

プレミアブルー

中村

46.3倍

+161%

›

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