新潟 6R 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

6R 新潟競馬場　発走 14:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミッキーソルジャー	菊沢	実2.9	B◎ A×勝率10% EV-70% 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67%と好調／前走勝利の勢い／84日ぶりの実戦）
前5走 11/16 5東京48R 13着/13頭+11.2秒 10/19 4東京77R 1着/13頭勝利 08/23 3新潟13R 1着/18頭勝利 ― ―
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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.9% (オッズ暗示: 34.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 10.1% / 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。
2	コートアリシアン	田辺	実5.1	B○ A▲勝率9% EV-54% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／90日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山510R 5着/16頭+0.2秒 01/18 1中山79R 2着/15頭+0.0秒 11/23 5東京510R 2着/17頭+0.2秒 09/27 4中山811R 8着/16頭+0.5秒 07/27 2新潟26R 1着/11頭勝利
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 3.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 90日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 20.7% (オッズ暗示: 19.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.9% / 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。
3	ジェットマグナム	大野	実79.5	B▽ A▽勝率4% EV+243% 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／97日ぶりの実戦）
前5走 02/14 2京都510R 15着/16頭+1.9秒 01/17 1京都69R 1着/10頭勝利 11/01 3京都109R 7着/11頭+0.8秒 10/13 3京都510R 7着/10頭+0.8秒 08/24 2札幌212R 3着/14頭+0.1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 12.0着 (不振) △ ローテーション 97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 0.9% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.3% / 期待値 +244% ※ 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	マトラコーニッシュ	原	実21.6	B▽ A▽勝率5% EV+4% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／91日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉89R 1着/7頭勝利 11/30 4京都88R 6着/8頭+1.1秒 10/04 3京都18R 2着/12頭+0.1秒 09/14 4阪神411R 7着/17頭+0.5秒 07/19 2小倉78R 1着/10頭勝利
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 15着 (大敗) △ ローテーション 91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 3.9% (オッズ暗示: 4.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.9% / 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。
5	ウィステリアリヴァ	石橋脩	実90.1	B▽ A▽勝率4% EV+278% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率50%と適性高／直近3走平均16.0着と低調／461日ぶりの実戦）
前5走 05/18 1新潟611R 16着/16頭+2.3秒 05/18 1新潟611R 16着/16頭+2.3秒 05/18 1新潟611R 16着/16頭+2.3秒 05/18 1新潟611R 16着/16頭+2.3秒 05/18 1新潟611R 16着/16頭+2.3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 16.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 50% (得意) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 461日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.2% / 期待値 +279% ※ 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	ガルダイア	杉原	実105.6	B▽ A▽勝率4% EV+321% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 11/15 5東京310R 17着/18頭+2.5秒 09/06 4阪神110R 11着/12頭+1.1秒 04/26 2東京111R 12着/13頭+1.3秒 03/29 2阪神111R 2着/9頭+0.2秒 01/19 1中山711R 14着/14頭+3.1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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 105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 0.9% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.0% / 期待値 +321% ※ 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	コスモサガルマータ推奨	三浦	実18.7	B△ A△勝率7% EV+34% 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（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/10 1中山311R 17着/17頭+3.0秒 12/21 5中山610R 15着/15頭+4.8秒 06/28 2福島111R 14着/16頭+0.9秒 03/15 1阪神510R 11着/15頭+1.0秒 02/23 1東京810R 12着/12頭+2.6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 9.0着 (不振) △ ローテーション 90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 8.1% (オッズ暗示: 5.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.2% / 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。
8	ラージギャラリー	丸山	実33.3	B▽ A▽勝率5% EV+70% 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／217日ぶりの実戦）
前5走 01/17 1京都612R 13着/18頭+1.6秒 12/21 5中山612R 8着/16頭+0.7秒 10/26 4東京98R 1着/15頭勝利 10/12 3京都412R 7着/18頭+0.6秒 04/26 2京都17R 10着/12頭+2.7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 13着 (大敗) △ ローテーション 217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 2.9% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.1% / 期待値 +70% ※ 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	レディーミコノス	坂井	実13.0	B▽ A▽勝率6% EV-22% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／83日ぶりの実戦）
前5走 03/07 1阪神58R 1着/10頭勝利 01/05 1京都29R 3着/11頭+0.1秒 12/14 5中山49R 5着/12頭+0.4秒 10/13 3京都510R 2着/10頭+0.1秒 06/29 2小倉29R 1着/8頭勝利
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 15着 (大敗) × 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 4.9% (オッズ暗示: 7.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.0% / 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。
10	ジャサルディア	津村	実3.3	B▲ A○勝率9% EV-68% 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／83日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京68R 3着/14頭+0.2秒 11/29 5東京712R 2着/9頭+0.4秒 10/05 4東京28R 1着/14頭勝利 06/21 3東京54R 1着/16頭勝利 05/25 2東京104R 2着/18頭+0.3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 16.4% (オッズ暗示: 30.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.5% / 期待値 -69% ※ 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	テウメッサ	武藤	実110.6	B× A▽勝率4% EV+335% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京69R 8着/16頭+0.5秒 12/28 5中山812R 5着/16頭+0.9秒 11/01 4東京1010R 6着/12頭+0.4秒 06/01 2東京1210R 18着/18頭+6.2秒 04/12 3中山510R 4着/14頭+0.3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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 3.9% / 期待値 +335% ※ 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	ケーブパール	富田	実12.7	B△ A△勝率7% EV-14% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（167日ぶりの実戦）
前5走 03/08 1阪神610R 8着/14頭+0.3秒 01/25 1京都910R 10着/18頭+0.4秒 10/25 3京都810R 4着/13頭+0.1秒 09/15 4阪神510R 1着/9頭勝利 08/30 4中京310R 2着/11頭+0.1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 7.3着 (不振) △ ローテーション 167日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 7.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.8% / 期待値 -14% ※ 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	ショーマンフリート	嶋田	実283.5	B▽ A▽勝率3% EV+872% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走平均14.7着と低調／237日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山812R 16着/16頭+2.8秒 08/24 3新潟29R 13着/18頭+1.2秒 06/15 3東京410R 15着/15頭+7.8秒 05/18 1新潟611R 9着/16頭+0.5秒 03/23 2中山810R 16着/16頭+2.4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 14.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 237日休養明け × 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 0.2% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 18位 / 勝率 3.4% / 期待値 +872% ※ 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	グラニット	江田照	実170.8	B× A▽勝率3% EV+485% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均12.0着と低調／587日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1中京410R 12着/16頭+0.8秒 01/12 1中京410R 12着/16頭+0.8秒 01/12 1中京410R 12着/16頭+0.8秒 01/12 1中京410R 12着/16頭+0.8秒 01/12 1中京410R 12着/16頭+0.8秒
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 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 587日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (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 16位 / 勝率 3.4% / 期待値 +486% ※ 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	ホウオウムサシ	酒井	実171.1	B× A▽勝率3% EV+486% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／531日ぶりの実戦）
前5走 03/09 2中山49R 7着/12頭+1.1秒 03/09 2中山49R 7着/12頭+1.1秒 03/09 2中山49R 7着/12頭+1.1秒 03/09 2中山49R 7着/12頭+1.1秒 03/09 2中山49R 7着/12頭+1.1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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 531日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -67% (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 17位 / 勝率 3.4% / 期待値 +487% ※ 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。
16	マルチャン	丸田	実85.8	B▽ A▽勝率4% EV+273% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率0%と苦戦傾向／447日ぶりの実戦）
前5走 06/01 2東京1210R 7着/18頭+0.8秒 06/01 2東京1210R 7着/18頭+0.8秒 06/01 2東京1210R 7着/18頭+0.8秒 06/01 2東京1210R 7着/18頭+0.8秒 06/01 2東京1210R 7着/18頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 447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 0.9% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.3% / 期待値 +273% ※ 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。
17	サトノヴィレ	斎藤	実49.3	B▽ A▽勝率4% EV+116% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場60走で勝率40%と適性高／448日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京1110R 6着/16頭+0.7秒 05/31 2東京1110R 6着/16頭+0.7秒 05/31 2東京1110R 6着/16頭+0.7秒 05/31 2東京1110R 6着/16頭+0.7秒 05/31 2東京1110R 6着/16頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 ◎ 当競馬場適性 60走で勝率 40% (得意) △ ローテーション 448日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.4% / 期待値 +116% ※ 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。
18	マイエレメント	石川	実19.3	B△ A△勝率6% EV+19% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／97日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京511R 6着/16頭+0.5秒 12/28 5阪神89R 1着/12頭勝利 12/06 5阪神112R 1着/15頭勝利 09/20 4阪神67R 3着/16頭+0.1秒 08/31 4中京48R 3着/16頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 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 14着 (大敗) △ ローテーション 97日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 5.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.2% / 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。

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 ×

ミッキーソルジャー

騎手菊沢

単勝オッズ

2.9倍

AI期待値

-27%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲2コートアリシアン

5.1倍

EV +5%

▲A:○10ジャサルディア

3.3倍

EV -45%

出走馬全18頭

◎A:×1

ミッキーソルジャー

菊沢

2.9倍

-27%

›

○A:▲2

コートアリシアン

田辺

5.1倍

+5%

›

▲A:○10

ジャサルディア

津村

3.3倍

-45%

›

△A:△7

コスモサガルマータ

三浦

18.7倍

+51%

›

△A:△12

ケーブパール

富田

12.7倍

-26%

›

△A:△18

マイエレメント

石川

19.3倍

+12%

›

▽A:▽9

レディーミコノス

坂井

13.0倍

-36%

›

▽A:▽4

マトラコーニッシュ

原

21.6倍

-16%

›

▽A:▽8

ラージギャラリー

丸山

33.3倍

-2%

›

▽A:▽17

サトノヴィレ

斎藤

49.3倍

+4%

›

▽A:▽3

ジェットマグナム

大野

79.5倍

-28%

›

▽A:▽16

マルチャン

丸田

85.8倍

-23%

›

▽A:▽5

ウィステリアリヴァ

石橋脩

90.1倍

-19%

›

▽A:▽6

ガルダイア

杉原

105.6倍

-5%

›

×A:▽11

テウメッサ

武藤

110.6倍

-60%

›

×A:▽14

グラニット

江田照

170.8倍

-67%

›

×A:▽15

ホウオウムサシ

酒井

171.1倍

-67%

›

▽A:▽13

ショーマンフリート

嶋田

283.5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

A. 現行モデル (binary)

見送り

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 7 コスモサガルマータ実18.7倍期待値 +51% 推奨 12.4〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

6R 新潟競馬場　発走 14:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミッキーソルジャー	菊沢	実2.9	×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（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／84日ぶりの実戦）
前5走 11/16 5東京48R 13着/13頭+11.2秒 10/19 4東京77R 1着/13頭勝利 08/23 3新潟13R 1着/18頭勝利 ― ―
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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 10.1% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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。
2	コートアリシアン	田辺	実5.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／90日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山510R 5着/16頭+0.2秒 01/18 1中山79R 2着/15頭+0.0秒 11/23 5東京510R 2着/17頭+0.2秒 09/27 4中山811R 8着/16頭+0.5秒 07/27 2新潟26R 1着/11頭勝利
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 3.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 90日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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	ジェットマグナム	大野	実79.5	▽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／97日ぶりの実戦）
前5走 02/14 2京都510R 15着/16頭+1.9秒 01/17 1京都69R 1着/10頭勝利 11/01 3京都109R 7着/11頭+0.8秒 10/13 3京都510R 7着/10頭+0.8秒 08/24 2札幌212R 3着/14頭+0.1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 12.0着 (不振) △ ローテーション 97日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +243% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
4	マトラコーニッシュ	原	実21.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／91日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉89R 1着/7頭勝利 11/30 4京都88R 6着/8頭+1.1秒 10/04 3京都18R 2着/12頭+0.1秒 09/14 4阪神411R 7着/17頭+0.5秒 07/19 2小倉78R 1着/10頭勝利
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 15着 (大敗) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.9% (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。
5	ウィステリアリヴァ	石橋脩	実90.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率50%と適性高／直近3走平均16.0着と低調／461日ぶりの実戦）
前5走 05/18 1新潟611R 16着/16頭+2.3秒 05/18 1新潟611R 16着/16頭+2.3秒 05/18 1新潟611R 16着/16頭+2.3秒 05/18 1新潟611R 16着/16頭+2.3秒 05/18 1新潟611R 16着/16頭+2.3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 16.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 50% (得意) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 461日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +278% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.2% (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。
6	ガルダイア	杉原	実105.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 11/15 5東京310R 17着/18頭+2.5秒 09/06 4阪神110R 11着/12頭+1.1秒 04/26 2東京111R 12着/13頭+1.3秒 03/29 2阪神111R 2着/9頭+0.2秒 01/19 1中山711R 14着/14頭+3.1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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 105日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +321% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
7	コスモサガルマータ推奨	三浦	実18.7	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+34%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/10 1中山311R 17着/17頭+3.0秒 12/21 5中山610R 15着/15頭+4.8秒 06/28 2福島111R 14着/16頭+0.9秒 03/15 1阪神510R 11着/15頭+1.0秒 02/23 1東京810R 12着/12頭+2.6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 9.0着 (不振) △ ローテーション 90日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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	ラージギャラリー	丸山	実33.3	▽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／217日ぶりの実戦）
前5走 01/17 1京都612R 13着/18頭+1.6秒 12/21 5中山612R 8着/16頭+0.7秒 10/26 4東京98R 1着/15頭勝利 10/12 3京都412R 7着/18頭+0.6秒 04/26 2京都17R 10着/12頭+2.7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 13着 (大敗) △ ローテーション 217日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +70% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
9	レディーミコノス	坂井	実13.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／83日ぶりの実戦）
前5走 03/07 1阪神58R 1着/10頭勝利 01/05 1京都29R 3着/11頭+0.1秒 12/14 5中山49R 5着/12頭+0.4秒 10/13 3京都510R 2着/10頭+0.1秒 06/29 2小倉29R 1着/8頭勝利
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 15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 6.0% (オッズ暗示: 7.7%) ※ 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	ジャサルディア	津村	実3.3	○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／83日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京68R 3着/14頭+0.2秒 11/29 5東京712R 2着/9頭+0.4秒 10/05 4東京28R 1着/14頭勝利 06/21 3東京54R 1着/16頭勝利 05/25 2東京104R 2着/18頭+0.3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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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	テウメッサ	武藤	実110.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京69R 8着/16頭+0.5秒 12/28 5中山812R 5着/16頭+0.9秒 11/01 4東京1010R 6着/12頭+0.4秒 06/01 2東京1210R 18着/18頭+6.2秒 04/12 3中山510R 4着/14頭+0.3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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +335% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
12	ケーブパール	富田	実12.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（167日ぶりの実戦）
前5走 03/08 1阪神610R 8着/14頭+0.3秒 01/25 1京都910R 10着/18頭+0.4秒 10/25 3京都810R 4着/13頭+0.1秒 09/15 4阪神510R 1着/9頭勝利 08/30 4中京310R 2着/11頭+0.1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 7.3着 (不振) △ ローテーション 167日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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。
13	ショーマンフリート	嶋田	実283.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走平均14.7着と低調／237日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山812R 16着/16頭+2.8秒 08/24 3新潟29R 13着/18頭+1.2秒 06/15 3東京410R 15着/15頭+7.8秒 05/18 1新潟611R 9着/16頭+0.5秒 03/23 2中山810R 16着/16頭+2.4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 14.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 237日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +872% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.4% (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。
14	グラニット	江田照	実170.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均12.0着と低調／587日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1中京410R 12着/16頭+0.8秒 01/12 1中京410R 12着/16頭+0.8秒 01/12 1中京410R 12着/16頭+0.8秒 01/12 1中京410R 12着/16頭+0.8秒 01/12 1中京410R 12着/16頭+0.8秒
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 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 587日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +485% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.4% (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。
15	ホウオウムサシ	酒井	実171.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／531日ぶりの実戦）
前5走 03/09 2中山49R 7着/12頭+1.1秒 03/09 2中山49R 7着/12頭+1.1秒 03/09 2中山49R 7着/12頭+1.1秒 03/09 2中山49R 7着/12頭+1.1秒 03/09 2中山49R 7着/12頭+1.1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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 531日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +486% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.4% (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。
16	マルチャン	丸田	実85.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率0%と苦戦傾向／447日ぶりの実戦）
前5走 06/01 2東京1210R 7着/18頭+0.8秒 06/01 2東京1210R 7着/18頭+0.8秒 06/01 2東京1210R 7着/18頭+0.8秒 06/01 2東京1210R 7着/18頭+0.8秒 06/01 2東京1210R 7着/18頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 447日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +273% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (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。
17	サトノヴィレ	斎藤	実49.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場60走で勝率40%と適性高／448日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京1110R 6着/16頭+0.7秒 05/31 2東京1110R 6着/16頭+0.7秒 05/31 2東京1110R 6着/16頭+0.7秒 05/31 2東京1110R 6着/16頭+0.7秒 05/31 2東京1110R 6着/16頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 ◎ 当競馬場適性 60走で勝率 40% (得意) △ ローテーション 448日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +116% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
18	マイエレメント	石川	実19.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／97日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京511R 6着/16頭+0.5秒 12/28 5阪神89R 1着/12頭勝利 12/06 5阪神112R 1着/15頭勝利 09/20 4阪神67R 3着/16頭+0.1秒 08/31 4中京48R 3着/16頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 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 14着 (大敗) △ ローテーション 97日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ミッキーソルジャー

騎手菊沢

単勝オッズ

2.9倍

AI期待値

-70%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10ジャサルディア

3.3倍

EV -68%

▲2コートアリシアン

5.1倍

EV -54%

出走馬全18頭

×1

ミッキーソルジャー

菊沢

2.9倍

-70%

›

○10

ジャサルディア

津村

3.3倍

-68%

›

▲2

コートアリシアン

田辺

5.1倍

-54%

›

△7

コスモサガルマータ

三浦

18.7倍

+34%

›

△12

ケーブパール

富田

12.7倍

-14%

›

△18

マイエレメント

石川

19.3倍

+19%

›

▽9

レディーミコノス

坂井

13.0倍

-22%

›

▽8

ラージギャラリー

丸山

33.3倍

+70%

›

▽4

マトラコーニッシュ

原

21.6倍

+4%

›

▽17

サトノヴィレ

斎藤

49.3倍

+116%

›

▽16

マルチャン

丸田

85.8倍

+273%

›

▽3

ジェットマグナム

大野

79.5倍

+243%

›

▽5

ウィステリアリヴァ

石橋脩

90.1倍

+278%

›

▽6

ガルダイア

杉原

105.6倍

+321%

›

▽11

テウメッサ

武藤

110.6倍

+335%

›

▽14

グラニット

江田照

170.8倍

+485%

›

▽15

ホウオウムサシ

酒井

171.1倍

+486%

›

▽13

ショーマンフリート

嶋田

283.5倍

+872%

›

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

A. 現行モデル (binary)

見送り

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 7 コスモサガルマータ実18.7倍期待値 +35% 推奨 13.9〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

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