新潟 11R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

11R 新潟競馬場　発走 17:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ポッドクロス	津村	実2.7	B🌟◎ A×勝率17% EV-57% 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2着／134日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山711R 11着/15頭+0.7秒 12/27 5中山74R 1着/18頭勝利 11/01 4東京103R 3着/11頭+0.7秒 10/13 4東京55R 2着/13頭+0.0秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 134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 34.8% (オッズ暗示: 37.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 16.5% / 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。
2	マイネルアウルム	三浦	実6.1	B△ A△勝率13% EV-20% 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／前走勝利の勢い）
前5走 02/22 1小倉108R 6着/14頭+0.2秒 02/08 1小倉68R 2着/16頭+0.0秒 01/25 1小倉212R 2着/14頭+0.0秒 11/29 5東京77R 7着/16頭+0.9秒 11/15 3福島38R 4着/16頭+0.3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 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.9% (オッズ暗示: 16.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 13.1% / 期待値 -20% ※ 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	ウインターブレス	武藤雅	実20.9	B▽ A▽勝率8% EV+59% 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 03/29 3中山25R 9着/13頭+2.0秒 03/07 2中山35R 2着/18頭+0.1秒 01/12 1中山56R 3着/18頭+0.0秒 12/20 5中京55R 5着/18頭+0.3秒 11/08 5東京13R 6着/12頭+1.4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 × 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 4.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 7.6% / 期待値 +60% ※ 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	ヴィジョンメーカー	丸山	実6.1	B▲ A▲勝率13% EV-20% 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／前走2着／182日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京66R 2着/14頭+0.1秒 12/27 5中山77R 8着/18頭+0.4秒 08/16 2新潟72R 1着/18頭勝利 07/27 2新潟210R 3着/14頭+0.0秒 06/29 2福島24R 4着/15頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 182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 15.5% (オッズ暗示: 16.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.1% / 期待値 -20% ※ 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	ジュンライデン	杉原	実21.7	B▽ A▽勝率8% EV+62% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（147日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神107R 6着/10頭+0.9秒 02/28 1小倉119R 9着/16頭+1.5秒 11/09 3福島28R 6着/16頭+0.5秒 10/12 3京都47R 4着/13頭+0.3秒 05/17 2東京76R 3着/8頭+0.9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 7.0着 (不振) △ ローテーション 147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 2.9% (オッズ暗示: 4.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.6% / 期待値 +62% ※ 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	フレキシブル推奨	菊沢	実13.4	B△ A△勝率9% EV+24% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 02/28 2中山13R 8着/16頭+1.4秒 01/12 1中山55R 7着/16頭+1.3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 7.0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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 7.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.3% / 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。
7	ベルウッドバイオ推奨	吉田豊	実13.8	B△ A▽勝率9% EV+24% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続／78日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 01/18 1中山73R 6着/13頭+2.2秒 12/20 5中山53R 7着/16頭+1.2秒 11/30 5東京82R 5着/13頭+1.1秒 11/16 5東京45R 5着/12頭+1.1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 1着 (勢い継続) × 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 5.0% (オッズ暗示: 7.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.7% / 期待値 +25% ※ 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	コスモナエマ推奨	△石神道	実30.0	B▽ A△勝率9% EV+164% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+51%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続／133日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 03/07 2中山36R 5着/18頭+0.7秒 09/07 2札幌62R 2着/10頭+0.1秒 08/09 2新潟52R 4着/10頭+0.7秒 07/20 2福島85R 10着/13頭+4.5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 133日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +51% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 3.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 9.1% / 期待値 +164% ※ 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	ポルトフェリス	戸崎圭	実3.4	B○ A○勝率15% EV-45% 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／前走2着／84日ぶりの実戦）
前5走 11/23 5東京77R 7着/12頭+1.1秒 04/21 2東京24R 1着/11頭勝利 03/03 2中山46R 6着/18頭+0.8秒 12/23 5中山75R 3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 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.5% (オッズ暗示: 29.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.0% / 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。

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 ×

ポッドクロス

騎手津村

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

-6%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○9ポルトフェリス

3.4倍

EV -47%

▲A:▲4ヴィジョンメーカー

6.1倍

EV -5%

出走馬全9頭

◎A:×1

ポッドクロス

津村

2.7倍

-6%

›

○A:○9

ポルトフェリス

戸崎圭

3.4倍

-47%

›

▲A:▲4

ヴィジョンメーカー

丸山

6.1倍

-5%

›

△A:△2

マイネルアウルム

三浦

6.1倍

-21%

›

△A:△6

フレキシブル

菊沢

13.4倍

-29%

›

△A:▽7

ベルウッドバイオ

吉田豊

13.8倍

-30%

›

▽A:△8

コスモナエマ

△石神道

30.0倍

+51%

›

▽A:▽3

ウインターブレス

武藤雅

20.9倍

-36%

›

▽A:▽5

ジュンライデン

杉原

21.7倍

-36%

›

💡 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 8 コスモナエマ実30.0倍期待値 +51% 推奨 19.8〜30.0倍 ¥300 ❌不的中3着
単勝 7 ベルウッドバイオ実13.8倍期待値 -30% 推奨 19.8〜30.0倍 ¥100 ❌不的中
単勝 6 フレキシブル実13.4倍期待値 -29% 推奨 19.0〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

11R 新潟競馬場　発走 17:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ポッドクロス	津村	実2.7	×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2着／134日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山711R 11着/15頭+0.7秒 12/27 5中山74R 1着/18頭勝利 11/01 4東京103R 3着/11頭+0.7秒 10/13 4東京55R 2着/13頭+0.0秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 134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 16.5% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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。
2	マイネルアウルム	三浦	実6.1	△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／前走勝利の勢い）
前5走 02/22 1小倉108R 6着/14頭+0.2秒 02/08 1小倉68R 2着/16頭+0.0秒 01/25 1小倉212R 2着/14頭+0.0秒 11/29 5東京77R 7着/16頭+0.9秒 11/15 3福島38R 4着/16頭+0.3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 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.1% (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。
3	ウインターブレス	武藤雅	実20.9	▽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 03/29 3中山25R 9着/13頭+2.0秒 03/07 2中山35R 2着/18頭+0.1秒 01/12 1中山56R 3着/18頭+0.0秒 12/20 5中京55R 5着/18頭+0.3秒 11/08 5東京13R 6着/12頭+1.4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 × 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) +59% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.6% (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。
4	ヴィジョンメーカー	丸山	実6.1	▲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／前走2着／182日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京66R 2着/14頭+0.1秒 12/27 5中山77R 8着/18頭+0.4秒 08/16 2新潟72R 1着/18頭勝利 07/27 2新潟210R 3着/14頭+0.0秒 06/29 2福島24R 4着/15頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 182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 13.1% (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。
5	ジュンライデン	杉原	実21.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（147日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神107R 6着/10頭+0.9秒 02/28 1小倉119R 9着/16頭+1.5秒 11/09 3福島28R 6着/16頭+0.5秒 10/12 3京都47R 4着/13頭+0.3秒 05/17 2東京76R 3着/8頭+0.9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 7.0着 (不振) △ ローテーション 147日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +62% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.6% (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。
6	フレキシブル推奨	菊沢	実13.4	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 02/28 2中山13R 8着/16頭+1.4秒 01/12 1中山55R 7着/16頭+1.3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 7.0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) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.3% (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。
7	ベルウッドバイオ推奨	吉田豊	実13.8	▽詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続／78日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 01/18 1中山73R 6着/13頭+2.2秒 12/20 5中山53R 7着/16頭+1.2秒 11/30 5東京82R 5着/13頭+1.1秒 11/16 5東京45R 5着/12頭+1.1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 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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。
8	コスモナエマ推奨	△石神道	実30.0	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率9% × オッズ30.0倍で期待値+164%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続／133日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 03/07 2中山36R 5着/18頭+0.7秒 09/07 2札幌62R 2着/10頭+0.1秒 08/09 2新潟52R 4着/10頭+0.7秒 07/20 2福島85R 10着/13頭+4.5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 133日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +164% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (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。
9	ポルトフェリス	戸崎圭	実3.4	○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／前走2着／84日ぶりの実戦）
前5走 11/23 5東京77R 7着/12頭+1.1秒 04/21 2東京24R 1着/11頭勝利 03/03 2中山46R 6着/18頭+0.8秒 12/23 5中山75R 3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 2着 (好走) × 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 15.0% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ポッドクロス

騎手津村

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

-57%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9ポルトフェリス

3.4倍

EV -45%

▲4ヴィジョンメーカー

6.1倍

EV -20%

出走馬全9頭

×1

ポッドクロス

津村

2.7倍

-57%

›

○9

ポルトフェリス

戸崎圭

3.4倍

-45%

›

▲4

ヴィジョンメーカー

丸山

6.1倍

-20%

›

△2

マイネルアウルム

三浦

6.1倍

-20%

›

△6

フレキシブル

菊沢

13.4倍

+24%

›

△8

コスモナエマ

△石神道

30.0倍

+164%

›

▽7

ベルウッドバイオ

吉田豊

13.8倍

+24%

›

▽5

ジュンライデン

杉原

21.7倍

+62%

›

▽3

ウインターブレス

武藤雅

20.9倍

+59%

›

💡 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 8 コスモナエマ実30.0倍期待値 +172% 推奨 11.0〜30.0倍 ¥300 ❌不的中3着
単勝 7 ベルウッドバイオ実13.8倍期待値 +20% 推奨 11.5〜30.0倍 ¥100 ❌不的中
単勝 6 フレキシブル実13.4倍期待値 +25% 推奨 10.7〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

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