新潟 1R 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

1R 新潟競馬場　発走 09:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スクリプトール	石川	実7.6	B▲ A▲勝率16% EV+21% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 2回7日福島2R 4着/9頭 ― ― ― ―
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 4.5着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.6% (オッズ暗示: 13.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.0% / 期待値 +22% ※ 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	アニエーネ	柴田大	実7.0	B○ A○勝率18% EV+26% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 2回3日新潟2R 4着/8頭 ― ― ― ―
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 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.6% (オッズ暗示: 14.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.1% / 期待値 +27% ※ 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	ブルーグラビティ	石橋脩	実24.1	B△ A△勝率9% EV+125% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
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 3 ◎ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 4.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 9.4% / 期待値 +126% ※ 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	アラータス	丸田	実7.8	B△ A△勝率15% EV+19% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
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 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 12.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 15.3% / 期待値 +19% ※ 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	コスモイェーガー	菊沢	実1.3	B🌟◎ A×勝率22% EV-71% 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2.0着と安定／前走2着）
前5走 2回3日新潟2R 2着/8頭 ― ― ― ―
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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 54.0% (オッズ暗示: 76.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 22.2% / 期待値 -71% ※ 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	ハチキンキリシマ	▲佐藤	実222.5	B▽ A▽勝率8% EV+999% 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 6 ◎ 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 7位 (中位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.5% / 期待値 +1579% ※ 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	エボニーウイング	坂井	実15.9	B△ A△勝率12% EV+83% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
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 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 6.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 11.5% / 期待値 +83% ※ 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 ×

コスモイェーガー

騎手菊沢

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-29%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○2アニエーネ

7.0倍

EV +2%

▲A:▲1スクリプトール

7.6倍

EV -4%

出走馬全7頭

◎A:×5

コスモイェーガー

菊沢

1.3倍

-29%

›

○A:○2

アニエーネ

柴田大

7.0倍

+2%

›

▲A:▲1

スクリプトール

石川

7.6倍

-4%

›

△A:△4

アラータス

丸田

7.8倍

-18%

›

△A:△7

エボニーウイング

坂井

15.9倍

-23%

›

△A:△3

ブルーグラビティ

石橋脩

24.1倍

-28%

›

▽A:▽6

ハチキンキリシマ

▲佐藤

222.5倍

+43%

›

💡 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

1R 新潟競馬場　発走 09:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スクリプトール	石川	実7.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 2回7日福島2R 4着/9頭 ― ― ― ―
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 4.5着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.0% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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	アニエーネ	柴田大	実7.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 2回3日新潟2R 4着/8頭 ― ― ― ―
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 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 18.1% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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。
3	ブルーグラビティ	石橋脩	実24.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
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 3 ◎ 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) +125% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.4% (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。
4	アラータス	丸田	実7.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
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 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.3% (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。
5	コスモイェーガー	菊沢	実1.3	×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2.0着と安定／前走2着）
前5走 2回3日新潟2R 2着/8頭 ― ― ― ―
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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 22.2% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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。
6	ハチキンキリシマ	▲佐藤	実222.5	▽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 6 ◎ 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 7位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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	エボニーウイング	坂井	実15.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
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 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +83% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.5% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

コスモイェーガー

騎手菊沢

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-71%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2アニエーネ

7.0倍

EV +26%

▲1スクリプトール

7.6倍

EV +21%

出走馬全7頭

×5

コスモイェーガー

菊沢

1.3倍

-71%

›

○2

アニエーネ

柴田大

7.0倍

+26%

›

▲1

スクリプトール

石川

7.6倍

+21%

›

△4

アラータス

丸田

7.8倍

+19%

›

△7

エボニーウイング

坂井

15.9倍

+83%

›

△3

ブルーグラビティ

石橋脩

24.1倍

+125%

›

▽6

ハチキンキリシマ

▲佐藤

222.5倍

+999%

›

💡 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

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