新潟 7R 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

7R 新潟競馬場　発走 15:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ララマセラシオン	藤懸	実16.7	B▽ A▽勝率6% EV+0% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.3着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京611R 16着/18頭+1.9秒 02/21 1阪神111R 2着/18頭+0.6秒 01/25 1京都910R 1着/18頭勝利 01/04 1京都112R 1着/12頭勝利 12/21 5中京612R 12着/18頭+0.8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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 6.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.0% / 期待値 +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	グレイイングリーン	小崎	実63.8	B▽ A▽勝率5% EV+205% 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／433日ぶりの実戦）
前5走 06/15 3東京411R 11着/14頭+1.8秒 06/15 3東京411R 11着/14頭+1.8秒 06/15 3東京411R 11着/14頭+1.8秒 06/15 3東京411R 11着/14頭+1.8秒 06/15 3東京411R 11着/14頭+1.8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 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 84走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 433日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.8% / 期待値 +205% ※ 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	ヤブサメ	斎藤	実8.2	B△ A△勝率7% EV-42% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（83日ぶりの実戦）
前5走 02/01 2京都211R 5着/18頭+0.1秒 01/11 1京都411R 1着/16頭勝利 12/20 5阪神511R 3着/15頭+0.1秒 11/29 4京都710R 1着/12頭勝利 11/08 4京都110R 9着/12頭+0.6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 7.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 12.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.0% / 期待値 -42% ※ 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	ビーアストニッシド	西村太	実250.3	B▽ A▽勝率3% EV+718% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均17.0着と低調／469日ぶりの実戦）
前5走 05/10 2東京511R 17着/18頭+3.2秒 05/10 2東京511R 17着/18頭+3.2秒 05/10 2東京511R 17着/18頭+3.2秒 05/10 2東京511R 17着/18頭+3.2秒 05/10 2東京511R 17着/18頭+3.2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 17.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 17着 (大敗) △ ローテーション 469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 3.3% / 期待値 +718% ※ 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	ガロンヌ	大野	実50.0	B▽ A▽勝率4% EV+108% 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／98日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神811R 5着/16頭+0.2秒 11/16 5東京411R 18着/18頭+1.5秒 08/24 3新潟210R 8着/13頭+0.6秒 06/01 2京都1212R 1着/14頭勝利 04/20 2阪神811R 8着/11頭+0.3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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.2% / 期待値 +109% ※ 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	セフィロ	三浦	実3.1	B○ A×勝率9% EV-71% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（511日ぶりの実戦）
前5走 03/29 2中京511R 4着/11頭+0.2秒 03/29 2中京511R 4着/11頭+0.2秒 03/29 2中京511R 4着/11頭+0.2秒 03/29 2中京511R 4着/11頭+0.2秒 03/29 2中京511R 4着/11頭+0.2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 4.0着 △ ローテーション 511日休養明け × 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 15.2% (オッズ暗示: 32.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 9.2% / 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。
7	カルチャーデイ	酒井	実23.6	B▽ A▽勝率5% EV+12% 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／83日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神811R 12着/16頭+0.7秒 12/14 5中山411R 16着/16頭+3.2秒 11/30 4京都812R 16着/18頭+1.6秒 09/07 4阪神211R 9着/16頭+0.4秒 08/10 3中京67R 5着/17頭+0.3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 11.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 4.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.7% / 期待値 +12% ※ 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	タガノエルピーダ	石橋脩	実10.2	B▲ A△勝率7% EV-28% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／83日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1京都811R 4着/14頭+0.2秒 11/02 3京都1111R 5着/15頭+0.2秒 09/06 4中山111R 13着/16頭+1.0秒 06/22 3東京611R 5着/14頭+0.4秒 04/12 2阪神511R 7着/14頭+0.4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 3.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.8% (オッズ暗示: 9.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.0% / 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。
9	クルゼイロドスル推奨	丸山	実11.2	B△ A▲勝率7% EV-20% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（当競馬場24走で勝率50%と適性高）
前5走 06/14 3東京311R 6着/15頭+0.5秒 06/14 3東京311R 6着/15頭+0.5秒 06/14 3東京311R 6着/15頭+0.5秒 06/14 3東京311R 6着/15頭+0.5秒 06/14 3東京311R 6着/15頭+0.5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 6.0着 ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 50% (得意) △ ローテーション 434日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.8% (オッズ暗示: 8.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 7.1% / 期待値 -21% ※ 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	レッドシュヴェルト	菊沢	実37.0	B▽ A▽勝率4% EV+59% 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／454日ぶりの実戦）
前5走 05/25 2東京1010R 6着/9頭+0.3秒 05/25 2東京1010R 6着/9頭+0.3秒 05/25 2東京1010R 6着/9頭+0.3秒 05/25 2東京1010R 6着/9頭+0.3秒 05/25 2東京1010R 6着/9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戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 454日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.3% / 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。
11	デイトナモード	杉原	実111.7	B× A▽勝率3% EV+608% 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／直近3走平均8.0着と低調／447日ぶりの実戦）
前5走 06/01 2京都1212R 8着/14頭+0.5秒 06/01 2京都1212R 8着/14頭+0.5秒 06/01 2京都1212R 8着/14頭+0.5秒 06/01 2京都1212R 8着/14頭+0.5秒 06/01 2京都1212R 8着/14頭+0.5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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 447日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 17位 / 勝率 3.3% / 期待値 +609% ※ 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	レディマリオン	武藤	実59.9	B▽ A▽勝率4% EV+148% 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／125日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京411R 12着/18頭+0.6秒 12/06 5中京111R 1着/12頭勝利 10/25 3京都810R 6着/13頭+0.2秒 10/04 4東京110R 4着/15頭+0.2秒 08/02 3中京37R 2着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 125日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 4.1% / 期待値 +148% ※ 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	アルテヴェローチェ	富田	実61.4	B▽ A▽勝率4% EV+146% 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／83日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1阪神111R 6着/18頭+0.8秒 02/01 2京都211R 13着/18頭+0.6秒 11/08 4京都111R 13着/16頭+1.2秒 10/13 3京都511R 15着/18頭+0.9秒 05/11 2東京611R 13着/18頭+0.8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) ▽ 前走実績前走 12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 1.0% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 4.0% / 期待値 +146% ※ 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	ランフォーヴァウ	石川	実12.5	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／前走勝利の勢い／104日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山610R 6着/16頭+0.5秒 01/12 1中山511R 4着/14頭+0.2秒 12/20 5中山511R 15着/16頭+0.7秒 10/19 3京都711R 13着/18頭+1.3秒 09/14 4阪神411R 15着/17頭+2.3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 104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 5.3% (オッズ暗示: 8.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.2% / 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。
15	スリールミニョン	永島	実33.0	B▽ A▽勝率4% EV+48% 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／前走3着／83日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京411R 14着/18頭+0.8秒 02/21 1阪神111R 16着/18頭+1.4秒 12/20 5中山511R 7着/16頭+0.4秒 10/25 3京都810R 1着/13頭勝利 08/09 3中京56R 1着/11頭勝利
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 11.0着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.5% / 期待値 +48% ※ 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	ショウナンザナドゥ	吉田豊	実16.6	B△ A△勝率7% EV+13% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.7着と低調／90日ぶりの実戦）
前5走 03/29 2阪神211R 7着/13頭+0.7秒 12/27 5阪神711R 15着/16頭+1.9秒 11/30 4京都812R 15着/18頭+1.5秒 10/13 3京都511R 10着/18頭+0.5秒 09/07 4阪神211R 5着/16頭+0.4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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 90日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 6.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.8% / 期待値 +13% ※ 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	マサノカナリア	津村	実23.9	B▽ A▽勝率5% EV+10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調／前走3着／104日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京411R 17着/18頭+1.2秒 02/21 1阪神111R 10着/18頭+1.1秒 01/04 1京都111R 10着/18頭+0.4秒 05/18 2東京811R 14着/17頭+0.8秒 03/22 1阪神79R 1着/18頭勝利
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 10.0着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 104日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 4.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.6% / 期待値 +10% ※ 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	タガノアラリア	坂井	実4.8	B◎ A○勝率9% 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／84日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京311R 4着/17頭+0.3秒 12/21 5阪神611R 8着/14頭+1.0秒 11/22 4京都59R 1着/9頭勝利 10/19 4東京76R 4着/8頭+0.3秒 07/20 1函館1211R 4着/12頭+0.7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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.6% (オッズ暗示: 20.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 8.8% / 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。

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 ○

タガノアラリア

騎手坂井

単勝オッズ

4.8倍

AI期待値

-10%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:×6セフィロ

3.1倍

EV -52%

▲A:△8タガノエルピーダ

10.2倍

EV +10%

出走馬全18頭

◎A:○18

タガノアラリア

坂井

4.8倍

-10%

›

○A:×6

セフィロ

三浦

3.1倍

-52%

›

▲A:△8

タガノエルピーダ

石橋脩

10.2倍

+10%

›

△A:▲9

クルゼイロドスル

丸山

11.2倍

+21%

›

△A:△3

ヤブサメ

斎藤

8.2倍

-24%

›

△A:△16

ショウナンザナドゥ

吉田豊

16.6倍

-7%

›

▽A:▽14

ランフォーヴァウ

石川

12.5倍

-33%

›

▽A:▽1

ララマセラシオン

藤懸

16.7倍

-11%

›

▽A:▽7

カルチャーデイ

酒井

23.6倍

+19%

›

▽A:▽15

スリールミニョン

永島

33.0倍

+25%

›

▽A:▽17

マサノカナリア

津村

23.9倍

-42%

›

▽A:▽10

レッドシュヴェルト

菊沢

37.0倍

-10%

›

▽A:▽5

ガロンヌ

大野

50.0倍

-27%

›

▽A:▽12

レディマリオン

武藤

59.9倍

-13%

›

▽A:▽2

グレイイングリーン

小崎

63.8倍

-7%

›

▽A:▽13

アルテヴェローチェ

富田

61.4倍

-37%

›

×A:▽11

デイトナモード

杉原

111.7倍

-74%

›

▽A:▽4

ビーアストニッシド

西村太

250.3倍

-45%

›

💡 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 9 クルゼイロドスル実11.2倍期待値 +21% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

7R 新潟競馬場　発走 15:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ララマセラシオン	藤懸	実16.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.3着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京611R 16着/18頭+1.9秒 02/21 1阪神111R 2着/18頭+0.6秒 01/25 1京都910R 1着/18頭勝利 01/04 1京都112R 1着/12頭勝利 12/21 5中京612R 12着/18頭+0.8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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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	グレイイングリーン	小崎	実63.8	▽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／433日ぶりの実戦）
前5走 06/15 3東京411R 11着/14頭+1.8秒 06/15 3東京411R 11着/14頭+1.8秒 06/15 3東京411R 11着/14頭+1.8秒 06/15 3東京411R 11着/14頭+1.8秒 06/15 3東京411R 11着/14頭+1.8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 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 84走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 433日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +205% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (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。
3	ヤブサメ	斎藤	実8.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（83日ぶりの実戦）
前5走 02/01 2京都211R 5着/18頭+0.1秒 01/11 1京都411R 1着/16頭勝利 12/20 5阪神511R 3着/15頭+0.1秒 11/29 4京都710R 1着/12頭勝利 11/08 4京都110R 9着/12頭+0.6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 7.7着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 12.2%) ※ 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。
4	ビーアストニッシド	西村太	実250.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均17.0着と低調／469日ぶりの実戦）
前5走 05/10 2東京511R 17着/18頭+3.2秒 05/10 2東京511R 17着/18頭+3.2秒 05/10 2東京511R 17着/18頭+3.2秒 05/10 2東京511R 17着/18頭+3.2秒 05/10 2東京511R 17着/18頭+3.2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 17.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 17着 (大敗) △ ローテーション 469日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +718% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.3% (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。
5	ガロンヌ	大野	実50.0	▽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／98日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神811R 5着/16頭+0.2秒 11/16 5東京411R 18着/18頭+1.5秒 08/24 3新潟210R 8着/13頭+0.6秒 06/01 2京都1212R 1着/14頭勝利 04/20 2阪神811R 8着/11頭+0.3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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 98日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +108% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.2% (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。
6	セフィロ	三浦	実3.1	×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（511日ぶりの実戦）
前5走 03/29 2中京511R 4着/11頭+0.2秒 03/29 2中京511R 4着/11頭+0.2秒 03/29 2中京511R 4着/11頭+0.2秒 03/29 2中京511R 4着/11頭+0.2秒 03/29 2中京511R 4着/11頭+0.2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 4.0着 △ ローテーション 511日休養明け × 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 9.2% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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。
7	カルチャーデイ	酒井	実23.6	▽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／83日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神811R 12着/16頭+0.7秒 12/14 5中山411R 16着/16頭+3.2秒 11/30 4京都812R 16着/18頭+1.6秒 09/07 4阪神211R 9着/16頭+0.4秒 08/10 3中京67R 5着/17頭+0.3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 11.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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	タガノエルピーダ	石橋脩	実10.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／83日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1京都811R 4着/14頭+0.2秒 11/02 3京都1111R 5着/15頭+0.2秒 09/06 4中山111R 13着/16頭+1.0秒 06/22 3東京611R 5着/14頭+0.4秒 04/12 2阪神511R 7着/14頭+0.4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 3.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.0% (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。
9	クルゼイロドスル推奨	丸山	実11.2	▲詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（当競馬場24走で勝率50%と適性高）
前5走 06/14 3東京311R 6着/15頭+0.5秒 06/14 3東京311R 6着/15頭+0.5秒 06/14 3東京311R 6着/15頭+0.5秒 06/14 3東京311R 6着/15頭+0.5秒 06/14 3東京311R 6着/15頭+0.5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 6.0着 ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 50% (得意) △ ローテーション 434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 7.1% (オッズ暗示: 8.9%) ※ 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。
10	レッドシュヴェルト	菊沢	実37.0	▽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／454日ぶりの実戦）
前5走 05/25 2東京1010R 6着/9頭+0.3秒 05/25 2東京1010R 6着/9頭+0.3秒 05/25 2東京1010R 6着/9頭+0.3秒 05/25 2東京1010R 6着/9頭+0.3秒 05/25 2東京1010R 6着/9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戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 454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 4.3% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
11	デイトナモード	杉原	実111.7	▽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／直近3走平均8.0着と低調／447日ぶりの実戦）
前5走 06/01 2京都1212R 8着/14頭+0.5秒 06/01 2京都1212R 8着/14頭+0.5秒 06/01 2京都1212R 8着/14頭+0.5秒 06/01 2京都1212R 8着/14頭+0.5秒 06/01 2京都1212R 8着/14頭+0.5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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 447日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +608% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.3% (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	レディマリオン	武藤	実59.9	▽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／125日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京411R 12着/18頭+0.6秒 12/06 5中京111R 1着/12頭勝利 10/25 3京都810R 6着/13頭+0.2秒 10/04 4東京110R 4着/15頭+0.2秒 08/02 3中京37R 2着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 125日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +148% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
13	アルテヴェローチェ	富田	実61.4	▽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／83日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1阪神111R 6着/18頭+0.8秒 02/01 2京都211R 13着/18頭+0.6秒 11/08 4京都111R 13着/16頭+1.2秒 10/13 3京都511R 15着/18頭+0.9秒 05/11 2東京611R 13着/18頭+0.8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) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +146% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.0% (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。
14	ランフォーヴァウ	石川	実12.5	▽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／前走勝利の勢い／104日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山610R 6着/16頭+0.5秒 01/12 1中山511R 4着/14頭+0.2秒 12/20 5中山511R 15着/16頭+0.7秒 10/19 3京都711R 13着/18頭+1.3秒 09/14 4阪神411R 15着/17頭+2.3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 104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 6.2% (オッズ暗示: 8.0%) ※ 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。
15	スリールミニョン	永島	実33.0	▽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／前走3着／83日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京411R 14着/18頭+0.8秒 02/21 1阪神111R 16着/18頭+1.4秒 12/20 5中山511R 7着/16頭+0.4秒 10/25 3京都810R 1着/13頭勝利 08/09 3中京56R 1着/11頭勝利
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 11.0着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +48% (妙味あり) AI 予想勝率 4.5% (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。
16	ショウナンザナドゥ	吉田豊	実16.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.7着と低調／90日ぶりの実戦）
前5走 03/29 2阪神211R 7着/13頭+0.7秒 12/27 5阪神711R 15着/16頭+1.9秒 11/30 4京都812R 15着/18頭+1.5秒 10/13 3京都511R 10着/18頭+0.5秒 09/07 4阪神211R 5着/16頭+0.4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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 90日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。
17	マサノカナリア	津村	実23.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調／前走3着／104日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京411R 17着/18頭+1.2秒 02/21 1阪神111R 10着/18頭+1.1秒 01/04 1京都111R 10着/18頭+0.4秒 05/18 2東京811R 14着/17頭+0.8秒 03/22 1阪神79R 1着/18頭勝利
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 10.0着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 104日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
18	タガノアラリア	坂井	実4.8	○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／84日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京311R 4着/17頭+0.3秒 12/21 5阪神611R 8着/14頭+1.0秒 11/22 4京都59R 1着/9頭勝利 10/19 4東京76R 4着/8頭+0.3秒 07/20 1函館1211R 4着/12頭+0.7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) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

セフィロ

騎手三浦

単勝オッズ

3.1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

○18タガノアラリア

4.8倍

EV -57%

▲9クルゼイロドスル

11.2倍

EV -20%

出走馬全18頭

×6

セフィロ

三浦

3.1倍

-71%

›

○18

タガノアラリア

坂井

4.8倍

-57%

›

▲9

クルゼイロドスル

丸山

11.2倍

-20%

›

△3

ヤブサメ

斎藤

8.2倍

-42%

›

△8

タガノエルピーダ

石橋脩

10.2倍

-28%

›

△16

ショウナンザナドゥ

吉田豊

16.6倍

+13%

›

▽14

ランフォーヴァウ

石川

12.5倍

-22%

›

▽1

ララマセラシオン

藤懸

16.7倍

+0%

›

▽2

グレイイングリーン

小崎

63.8倍

+205%

›

▽7

カルチャーデイ

酒井

23.6倍

+12%

›

▽17

マサノカナリア

津村

23.9倍

+10%

›

▽15

スリールミニョン

永島

33.0倍

+48%

›

▽10

レッドシュヴェルト

菊沢

37.0倍

+59%

›

▽5

ガロンヌ

大野

50.0倍

+108%

›

▽12

レディマリオン

武藤

59.9倍

+148%

›

▽13

アルテヴェローチェ

富田

61.4倍

+146%

›

▽11

デイトナモード

杉原

111.7倍

+608%

›

▽4

ビーアストニッシド

西村太

250.3倍

+718%

›

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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 9 クルゼイロドスル実11.2倍期待値 -21% 推奨 14.1〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

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