新潟 4R 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

4R 新潟競馬場　発走 11:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジャストビコーズ	富田	実19.3	B▽ A▽勝率6% EV+20% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／217日ぶりの実戦）
前5走 01/17 1中山65R 3着/18頭+0.2秒 12/21 5中山63R 4着/15頭+0.2秒 11/23 5東京52R 2着/18頭+0.5秒 10/13 4東京51R 4着/15頭+0.7秒 09/13 4中山31R 5着/11頭+1.8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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 217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 3.7% (オッズ暗示: 5.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.2% / 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。
2	ルシアージュ	三浦	実16.1	B▽ A△勝率7% EV+5% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（83日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1中山16R 6着/17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戦の調子平均 5.7着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 6.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.6% / 期待値 +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。
3	プロミスライン	△石神道	実10.2	B△ A△勝率8% EV-16% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調／104日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京75R 9着/14頭+1.2秒 01/25 1中山95R 8着/18頭+0.9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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 104日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 9.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.2% / 期待値 -16% ※ 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	カルダモン	原	実10.0	B▲ A▲勝率8% EV-15% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（126日ぶりの実戦）
前5走 01/17 1中山65R 4着/18頭+0.3秒 11/08 5東京13R 5着/12頭+1.3秒 08/23 3新潟15R 2着/13頭+0.0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 4.7着 △ ローテーション 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 10.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.4% / 期待値 -16% ※ 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	レディホークダイヤ	岩田康	実73.7	B▽ A▽勝率5% EV+241% 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／104日ぶりの実戦）
前5走 02/10 1東京45R 9着/16頭+1.0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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 104日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.6% / 期待値 +241% ※ 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	ビューティドリーム	▲上里	実96.9	B▽ A▽勝率5% EV+373% 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）
前5走 2回6日新潟3R 12着/15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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 0.7% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.9% / 期待値 +373% ※ 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	ラショナルポイント	斎藤	実1.8	B🌟◎ A×勝率12% EV-77% 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／77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 7 ◎ 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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 45.5% (オッズ暗示: 55.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 12.5% / 期待値 -78% ※ 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	フィクセルリリア	吉田豊	実15.0	B△ A▽勝率6% EV-2% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（245日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中山52R 11着/16頭+2.4秒 12/06 5中山12R 2着/13頭+0.1秒 09/27 4中山85R 9着/16頭+1.0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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 245日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 6.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.5% / 期待値 -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	ブルージンジャー	津村	実6.0	B○ A○勝率11% EV-34% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均9.0着と低調／111日ぶりの実戦）
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 9 ◎ 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 111日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.4% (オッズ暗示: 16.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.8% / 期待値 -35% ※ 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	ペールデュクラン	菊沢	実12.4	B△ A△勝率8% EV-5% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（125日ぶりの実戦）
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 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 △ ローテーション 125日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 8.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.7% / 期待値 -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。
11	ソフィアプルーマ	▲佐藤	実89.6	B▽ A▽勝率5% EV+315% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（77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 11 ◎ 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.6% / 期待値 +315% ※ 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	ドナディクオーレ	丸山	実46.6	B▽ A▽勝率5% EV+131% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着／126日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1東京15R 11着/16頭+1.3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 7.0着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.0% / 期待値 +131% ※ 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	ハニーアンバー	石橋脩	実155.2	B× A▽勝率4% EV+548% 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／91日ぶりの実戦）
前5走 02/10 1東京45R 13着/16頭+1.3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 9.3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) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 4.2% / 期待値 +549% ※ 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	カノープス	△石田	実93.6	B▽ A▽勝率5% EV+330% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 2回6日新潟4R 8着/15頭 1回6日函館4R 14着/16頭 ― ― ―
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) × 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 0.7% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.6% / 期待値 +330% ※ 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	バーヴァンシー	◇永島	実40.7	B▽ A▽勝率5% EV+110% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（83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 15 ◎ 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.2% / 期待値 +111% ※ 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

騎手斎藤

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-18%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○9ブルージンジャー

6.0倍

EV -1%

▲A:▲4カルダモン

10.0倍

EV -7%

出走馬全15頭

◎A:×7

ラショナルポイント

斎藤

1.8倍

-18%

›

○A:○9

ブルージンジャー

津村

6.0倍

-1%

›

▲A:▲4

カルダモン

原

10.0倍

-7%

›

△A:△3

プロミスライン

△石神道

10.2倍

-23%

›

△A:△10

ペールデュクラン

菊沢

12.4倍

-51%

›

△A:▽8

フィクセルリリア

吉田豊

15.0倍

-44%

›

▽A:△2

ルシアージュ

三浦

16.1倍

-40%

›

▽A:▽1

ジャストビコーズ

富田

19.3倍

-28%

›

▽A:▽15

バーヴァンシー

◇永島

40.7倍

-31%

›

▽A:▽12

ドナディクオーレ

丸山

46.6倍

-21%

›

▽A:▽5

レディホークダイヤ

岩田康

73.7倍

-47%

›

▽A:▽11

ソフィアプルーマ

▲佐藤

89.6倍

-36%

›

▽A:▽14

カノープス

△石田

93.6倍

-33%

›

▽A:▽6

ビューティドリーム

▲上里

96.9倍

-31%

›

×A:▽13

ハニーアンバー

石橋脩

155.2倍

-76%

›

💡 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

4R 新潟競馬場　発走 11:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジャストビコーズ	富田	実19.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／217日ぶりの実戦）
前5走 01/17 1中山65R 3着/18頭+0.2秒 12/21 5中山63R 4着/15頭+0.2秒 11/23 5東京52R 2着/18頭+0.5秒 10/13 4東京51R 4着/15頭+0.7秒 09/13 4中山31R 5着/11頭+1.8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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 217日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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	ルシアージュ	三浦	実16.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（83日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1中山16R 6着/17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戦の調子平均 5.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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。
3	プロミスライン	△石神道	実10.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調／104日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京75R 9着/14頭+1.2秒 01/25 1中山95R 8着/18頭+0.9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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 104日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 9.8%) ※ 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	カルダモン	原	実10.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（126日ぶりの実戦）
前5走 01/17 1中山65R 4着/18頭+0.3秒 11/08 5東京13R 5着/12頭+1.3秒 08/23 3新潟15R 2着/13頭+0.0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 4.7着 △ ローテーション 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 10.0%) ※ 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。
5	レディホークダイヤ	岩田康	実73.7	▽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／104日ぶりの実戦）
前5走 02/10 1東京45R 9着/16頭+1.0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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 104日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +241% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (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。
6	ビューティドリーム	▲上里	実96.9	▽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）
前5走 2回6日新潟3R 12着/15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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +373% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
7	ラショナルポイント	斎藤	実1.8	×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／77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 7 ◎ 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) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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。
8	フィクセルリリア	吉田豊	実15.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（245日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中山52R 11着/16頭+2.4秒 12/06 5中山12R 2着/13頭+0.1秒 09/27 4中山85R 9着/16頭+1.0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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 245日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 6.7%) ※ 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。
9	ブルージンジャー	津村	実6.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均9.0着と低調／111日ぶりの実戦）
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 9 ◎ 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 111日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.8% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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。
10	ペールデュクラン	菊沢	実12.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（125日ぶりの実戦）
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 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 △ ローテーション 125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 7.7% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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	ソフィアプルーマ	▲佐藤	実89.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（77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 11 ◎ 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) +315% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
12	ドナディクオーレ	丸山	実46.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着／126日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1東京15R 11着/16頭+1.3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 7.0着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 126日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +131% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
13	ハニーアンバー	石橋脩	実155.2	▽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／91日ぶりの実戦）
前5走 02/10 1東京45R 13着/16頭+1.3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 9.3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) +548% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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	カノープス	△石田	実93.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 2回6日新潟4R 8着/15頭 1回6日函館4R 14着/16頭 ― ― ―
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) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +330% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
15	バーヴァンシー	◇永島	実40.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（83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 15 ◎ 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) +110% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ラショナルポイント

騎手斎藤

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-77%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9ブルージンジャー

6.0倍

EV -34%

▲4カルダモン

10.0倍

EV -15%

出走馬全15頭

×7

ラショナルポイント

斎藤

1.8倍

-77%

›

○9

ブルージンジャー

津村

6.0倍

-34%

›

▲4

カルダモン

原

10.0倍

-15%

›

△3

プロミスライン

△石神道

10.2倍

-16%

›

△10

ペールデュクラン

菊沢

12.4倍

-5%

›

△2

ルシアージュ

三浦

16.1倍

+5%

›

▽8

フィクセルリリア

吉田豊

15.0倍

-2%

›

▽1

ジャストビコーズ

富田

19.3倍

+20%

›

▽15

バーヴァンシー

◇永島

40.7倍

+110%

›

▽12

ドナディクオーレ

丸山

46.6倍

+131%

›

▽6

ビューティドリーム

▲上里

96.9倍

+373%

›

▽5

レディホークダイヤ

岩田康

73.7倍

+241%

›

▽11

ソフィアプルーマ

▲佐藤

89.6倍

+315%

›

▽14

カノープス

△石田

93.6倍

+330%

›

▽13

ハニーアンバー

石橋脩

155.2倍

+548%

›

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