新潟 10R 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

10R 新潟競馬場　発走 17:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	イサチルクイーン	木幡初	実7.8	B△ A△勝率8% EV-33% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（210日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山72R 5着/16頭+1.4秒 01/05 1中山22R 2着/16頭+0.6秒 12/06 5中山12R 3着/13頭+0.2秒 09/27 4中山84R 6着/16頭+2.0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 3.3着 △ ローテーション 210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 11.3% (オッズ暗示: 12.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.5% / 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。
2	ユーゲットミー	江田照	実29.8	B▽ A▽勝率5% EV+57% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（77日ぶりの実戦）
前5走 11/23 5東京52R 15着/18頭+1.4秒 11/15 3福島33R 9着/16頭+0.7秒 09/07 4中山24R 4着/10頭+0.6秒 08/24 3新潟26R 6着/13頭+1.5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 7.0着 (不振) × 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 1.8% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.3% / 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。
3	シェリーシュシュ	丸田	実27.5	B△ A▽勝率6% EV+52% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（92日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京75R 8着/14頭+1.0秒 01/31 1東京15R 4着/16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 6.3着 △ ローテーション 92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 2.8% (オッズ暗示: 3.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.6% / 期待値 +53% ※ 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	ワイルドミュール	三浦	実31.6	B▽ A▽勝率5% EV+64% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（140日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京61R 4着/16頭+1.3秒 01/31 1東京16R 10着/16頭+2.0秒 11/15 5東京36R 5着/14頭+0.7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 6.3着 △ ローテーション 140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 1.8% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 5.2% / 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。
5	ディレクティオ	◇今村	実61.1	B▽ A▽勝率5% EV+217% 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／147日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京41R 10着/14頭+2.0秒 01/18 1中山73R 8着/13頭+3.2秒 01/05 1中山22R 10着/16頭+3.0秒 10/11 4東京36R 9着/16頭+2.1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) △ ローテーション 147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 1.1% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 5.2% / 期待値 +218% ※ 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	ノアレジェンド	武藤	実71.3	B▽ A▽勝率5% EV+262% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.5着と低調）
前5走 2回3日新潟4R 11着/14頭 ― ― ― ―
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 10.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 0.8% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 5.1% / 期待値 +263% ※ 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	ソフィアプルーマ	田辺	実29.9	B▽ A▽勝率5% EV+56% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（71日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1東京81R 13着/16頭+2.1秒 12/20 5中山54R 12着/13頭+3.4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 6.3着 × 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 1.8% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.2% / 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。
8	バイアブランカ	丸山元気	実41.0	B▽ A▽勝率5% EV+117% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（85日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山21R 8着/16頭+2.8秒 03/01 2中山21R 4着/16頭+1.1秒 02/01 1東京23R 5着/16頭+1.4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 6.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.3% / 期待値 +117% ※ 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	バーヴァンシー	戸崎圭	実9.3	B△ A△勝率8% EV-29% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（77日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1中山52R 10着/16頭+2.7秒 01/04 1中山11R 6着/16頭+1.3秒 11/29 5東京72R 9着/18頭+0.9秒 08/30 3新潟32R 9着/15頭+3.6秒 07/27 2新潟21R 3着/7頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 10.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.6% / 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。
10	ラショナルポイント	津村	実3.0	B🌟◎ A×勝率12% EV-62% 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／71日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山64R 2着/16頭+0.0秒 11/29 5東京75R 7着/13頭+0.9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 4.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 35.8% (オッズ暗示: 33.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 12.4% / 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。
11	ナイア	菊沢	実45.7	B▽ A▽勝率5% EV+133% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 13位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 5.1% / 期待値 +134% ※ 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	ベアエクスプレス	松岡	実25.1	B▽ A▽勝率5% EV+31% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 2回1日新潟10R 5着/15頭 2回5日福島2R 6着/15頭 ― ― ―
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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 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 2.5% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.3% / 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。
13	デルマザオウ	小崎	実3.9	B▲ A▲勝率9% EV-65% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 2回8日福島4R 2着/15頭 2回4日福島1R 2着/15頭+4.0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 3.7着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.1% (オッズ暗示: 25.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.8% / 期待値 -66% ※ 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	カグヤヒメ	▲上里	実27.6	B▽ A△勝率6% EV+54% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.0着と低調）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 3.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.6% / 期待値 +55% ※ 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	カーボフリオ	▲佐藤	実6.9	B○ A○勝率10% EV-31% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（70日ぶりの実戦）
前5走 02/14 2京都52R 6着/16頭+2.0秒 01/31 2京都11R 11着/16頭+2.1秒 12/06 5中京11R 7着/16頭+1.1秒 09/07 4中山26R 4着/16頭+0.9秒 ―
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 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.8% (オッズ暗示: 14.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.9% / 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。

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 ×

ラショナルポイント

騎手津村

単勝オッズ

3.0倍

AI期待値

+7%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○15カーボフリオ

6.9倍

EV -4%

▲A:▲13デルマザオウ

3.9倍

EV -52%

出走馬全15頭

◎A:×10

ラショナルポイント

津村

3.0倍

+7%

›

○A:○15

カーボフリオ

▲佐藤

6.9倍

-4%

›

▲A:▲13

デルマザオウ

小崎

3.9倍

-52%

›

△A:△1

イサチルクイーン

木幡初

7.8倍

-11%

›

△A:△9

バーヴァンシー

戸崎圭

9.3倍

-25%

›

△A:▽3

シェリーシュシュ

丸田

27.5倍

-22%

›

▽A:△14

カグヤヒメ

▲上里

27.6倍

-22%

›

▽A:▽12

ベアエクスプレス

松岡

25.1倍

-38%

›

▽A:▽2

ユーゲットミー

江田照

29.8倍

-46%

›

▽A:▽7

ソフィアプルーマ

田辺

29.9倍

-46%

›

▽A:▽4

ワイルドミュール

三浦

31.6倍

-43%

›

▽A:▽8

バイアブランカ

丸山元気

41.0倍

-26%

›

▽A:▽11

ナイア

菊沢

45.7倍

-17%

›

▽A:▽5

ディレクティオ

◇今村

61.1倍

-34%

›

▽A:▽6

ノアレジェンド

武藤

71.3倍

-46%

›

💡 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

10R 新潟競馬場　発走 17:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	イサチルクイーン	木幡初	実7.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（210日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山72R 5着/16頭+1.4秒 01/05 1中山22R 2着/16頭+0.6秒 12/06 5中山12R 3着/13頭+0.2秒 09/27 4中山84R 6着/16頭+2.0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 3.3着 △ ローテーション 210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 8.5% (オッズ暗示: 12.8%) ※ 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	ユーゲットミー	江田照	実29.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（77日ぶりの実戦）
前5走 11/23 5東京52R 15着/18頭+1.4秒 11/15 3福島33R 9着/16頭+0.7秒 09/07 4中山24R 4着/10頭+0.6秒 08/24 3新潟26R 6着/13頭+1.5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 7.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +57% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.3% (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。
3	シェリーシュシュ	丸田	実27.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（92日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京75R 8着/14頭+1.0秒 01/31 1東京15R 4着/16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 6.3着 △ ローテーション 92日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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	ワイルドミュール	三浦	実31.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（140日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京61R 4着/16頭+1.3秒 01/31 1東京16R 10着/16頭+2.0秒 11/15 5東京36R 5着/14頭+0.7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 6.3着 △ ローテーション 140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 5.2% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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	ディレクティオ	◇今村	実61.1	▽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／147日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京41R 10着/14頭+2.0秒 01/18 1中山73R 8着/13頭+3.2秒 01/05 1中山22R 10着/16頭+3.0秒 10/11 4東京36R 9着/16頭+2.1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) △ ローテーション 147日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +217% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
6	ノアレジェンド	武藤	実71.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.5着と低調）
前5走 2回3日新潟4R 11着/14頭 ― ― ― ―
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 10.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +262% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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	ソフィアプルーマ	田辺	実29.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（71日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1東京81R 13着/16頭+2.1秒 12/20 5中山54R 12着/13頭+3.4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 6.3着 🌟◎ 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 5.2% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。
8	バイアブランカ	丸山元気	実41.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（85日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山21R 8着/16頭+2.8秒 03/01 2中山21R 4着/16頭+1.1秒 02/01 1東京23R 5着/16頭+1.4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 6.3着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +117% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.3% (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。
9	バーヴァンシー	戸崎圭	実9.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（77日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1中山52R 10着/16頭+2.7秒 01/04 1中山11R 6着/16頭+1.3秒 11/29 5東京72R 9着/18頭+0.9秒 08/30 3新潟32R 9着/15頭+3.6秒 07/27 2新潟21R 3着/7頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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。
10	ラショナルポイント	津村	実3.0	×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／71日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山64R 2着/16頭+0.0秒 11/29 5東京75R 7着/13頭+0.9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 4.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 12.4% (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。
11	ナイア	菊沢	実45.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 14位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +133% (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。
12	ベアエクスプレス	松岡	実25.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 2回1日新潟10R 5着/15頭 2回5日福島2R 6着/15頭 ― ― ―
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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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。
13	デルマザオウ	小崎	実3.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 2回8日福島4R 2着/15頭 2回4日福島1R 2着/15頭+4.0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 3.7着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.8% (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。
14	カグヤヒメ	▲上里	実27.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.0着と低調）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +54% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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。
15	カーボフリオ	▲佐藤	実6.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（70日ぶりの実戦）
前5走 02/14 2京都52R 6着/16頭+2.0秒 01/31 2京都11R 11着/16頭+2.1秒 12/06 5中京11R 7着/16頭+1.1秒 09/07 4中山26R 4着/16頭+0.9秒 ―
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 4.0着 × 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 9.9% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ラショナルポイント

騎手津村

単勝オッズ

3.0倍

AI期待値

-62%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○15カーボフリオ

6.9倍

EV -31%

▲13デルマザオウ

3.9倍

EV -65%

出走馬全15頭

×10

ラショナルポイント

津村

3.0倍

-62%

›

○15

カーボフリオ

▲佐藤

6.9倍

-31%

›

▲13

デルマザオウ

小崎

3.9倍

-65%

›

△1

イサチルクイーン

木幡初

7.8倍

-33%

›

△9

バーヴァンシー

戸崎圭

9.3倍

-29%

›

△14

カグヤヒメ

▲上里

27.6倍

+54%

›

▽3

シェリーシュシュ

丸田

27.5倍

+52%

›

▽8

バイアブランカ

丸山元気

41.0倍

+117%

›

▽2

ユーゲットミー

江田照

29.8倍

+57%

›

▽12

ベアエクスプレス

松岡

25.1倍

+31%

›

▽7

ソフィアプルーマ

田辺

29.9倍

+56%

›

▽4

ワイルドミュール

三浦

31.6倍

+64%

›

▽5

ディレクティオ

◇今村

61.1倍

+217%

›

▽11

ナイア

菊沢

45.7倍

+133%

›

▽6

ノアレジェンド

武藤

71.3倍

+262%

›

💡 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

両モデルとも見送り

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