新潟 8R 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

8R 新潟競馬場　発走 16:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヴェントインコーダ	丸山	実47.5	B▽ A▽勝率5% EV+147% 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／前走勝利の勢い／91日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京26R 14着/16頭+2.0秒 01/04 1京都18R 11着/16頭+1.1秒 12/13 5中京32R 2着/16頭+0.0秒 10/13 3京都512R 4着/16頭+0.9秒 09/14 4阪神412R 2着/16頭+1.4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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 91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 5.2% / 期待値 +147% ※ 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	オカメノコイ	大野	実25.4	B▽ A△勝率7% EV+87% 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／105日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉310R 11着/16頭+0.8秒 01/18 1京都79R 13着/16頭+1.5秒 12/21 5阪神68R 15着/15頭+3.4秒 07/20 1函館1212R 1着/13頭勝利 07/05 1函館712R 2着/13頭+0.0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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 3.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.4% / 期待値 +88% ※ 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	ヴィクトリーロード	石川	実63.5	B× A▽勝率5% EV+222% 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10.0着と低調／454日ぶりの実戦）
前5走 05/25 1新潟810R 10着/15頭+2.1秒 05/25 1新潟810R 10着/15頭+2.1秒 05/25 1新潟810R 10着/15頭+2.1秒 05/25 1新潟810R 10着/15頭+2.1秒 05/25 1新潟810R 10着/15頭+2.1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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 454日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.1% / 期待値 +223% ※ 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	アルジェンタージョ	佐藤	実75.3	B▽ A▽勝率5% EV+270% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（105日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山512R 5着/16頭+0.4秒 03/01 2中山212R 5着/16頭+0.7秒 01/17 1中山68R 11着/16頭+0.9秒 11/22 4京都58R 11着/16頭+1.1秒 10/25 4東京812R 10着/13頭+1.1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 4.3着 △ ローテーション 105日休養明け × 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 0.7% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.9% / 期待値 +271% ※ 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	キタノライブリー	木幡初	実26.3	B▽ A▽勝率6% EV+63% 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／直近3走で勝率33%と好調／133日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神812R 13着/13頭+1.5秒 02/10 1東京412R 1着/16頭勝利 09/07 4中山27R 1着/16頭勝利 08/24 3新潟24R 2着/15頭+0.6秒 07/06 2福島46R 7着/16頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 133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 3.5% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.2% / 期待値 +64% ※ 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	リッキースタイル	津村	実9.9	B▲ A▲勝率9% EV-12% 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／前走勝利の勢い／90日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京77R 7着/16頭+2.1秒 02/01 1東京24R 5着/16頭+0.6秒 01/05 1中山212R 3着/16頭+0.2秒 12/13 5中京38R 5着/16頭+0.8秒 11/24 5東京65R 4着/16頭+0.6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 90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 6.3% (オッズ暗示: 10.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.8% / 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。
7	ハッコウイチウ	三浦	実17.9	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／90日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1阪神77R 9着/16頭+1.5秒 02/28 1阪神37R 2着/16頭+0.1秒 02/07 1小倉58R 10着/12頭+2.3秒 11/08 3福島112R 11着/15頭+2.2秒 07/13 2小倉63R 1着/16頭勝利
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 4.3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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 5.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.2% / 期待値 +28% ※ 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	キミハスコール	吉田豊	実73.2	B▽ A▽勝率5% EV+234% 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0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／84日ぶりの実戦）
前5走 02/10 1東京412R 6着/16頭+0.2秒 11/24 5東京65R 5着/16頭+0.7秒 11/08 5東京17R 2着/16頭+0.6秒 10/13 4東京512R 4着/16頭+0.3秒 08/17 2新潟89R 6着/15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 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (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 13位 / 勝率 4.6% / 期待値 +234% ※ 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	バンブトンプロ	柴田大	実230.1	B× A▽勝率4% EV+857% 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50%と適性高／直近3走平均16.0着と低調／440日ぶりの実戦）
前5走 06/08 3東京210R 16着/16頭+1.9秒 06/08 3東京210R 16着/16頭+1.9秒 06/08 3東京210R 16着/16頭+1.9秒 06/08 3東京210R 16着/16頭+1.9秒 06/08 3東京210R 16着/16頭+1.9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 16.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 50% (得意) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 440日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 4.2% / 期待値 +858% ※ 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	プルメリアリノ	坂井	実1.4	B🌟◎ A×勝率13% EV-82% 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3.0着と安定／前走3着／146日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山26R 3着/13頭+0.3秒 03/07 1阪神56R 2着/12頭+0.0秒 02/22 1阪神26R 4着/11頭+1.1秒 11/08 5東京11R 1着/15頭勝利 10/18 3京都66R 3着/16頭+1.1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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 146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 56.5% (オッズ暗示: 71.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 12.7% / 期待値 -82% ※ 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	マイレーヌ	野中	実114.3	B× A▽勝率4% EV+380% 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9.0着と低調／497日ぶりの実戦）
前5走 04/12 1福島110R 9着/16頭+0.7秒 04/12 1福島110R 9着/16頭+0.7秒 04/12 1福島110R 9着/16頭+0.7秒 04/12 1福島110R 9着/16頭+0.7秒 04/12 1福島110R 9着/16頭+0.7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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 497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: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.2% / 期待値 +381% ※ 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	レディサン	杉原	実42.3	B▽ A▽勝率5% EV+121% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／133日ぶりの実戦）
前5走 02/01 2京都26R 13着/16頭+2.3秒 01/11 1中山44R 4着/16頭+1.4秒 10/25 4新潟32R 1着/15頭勝利 09/27 4中山83R 2着/16頭+0.4秒 08/10 2新潟63R 5着/15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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.2% / 期待値 +122% ※ 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	アクアマリーナ	菊沢	実16.8	B△ A△勝率8% EV+31% 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3着／84日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京26R 1着/16頭勝利 12/20 5中京52R 5着/16頭+0.7秒 12/07 5中京22R 3着/16頭+0.1秒 09/27 4中山88R 15着/16頭+3.1秒 02/22 1京都74R 1着/15頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 6.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.8% / 期待値 +31% ※ 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	マクミランテソーロ	岩田康	実14.9	B△ A▽勝率7% 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／84日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山46R 1着/16頭勝利 02/15 1東京67R 2着/16頭+0.2秒 11/30 5東京87R 7着/16頭+1.2秒 11/15 5東京37R 2着/16頭+0.1秒 10/25 4東京87R 3着/16頭+1.2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) × 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 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 7.0% / 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。
15	ランスオブセヘル	斎藤	実9.1	B○ A○勝率9% EV-14% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（84日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1阪神412R 3着/16頭+0.2秒 02/15 2京都612R 3着/16頭+0.1秒 01/18 1京都79R 15着/16頭+2.9秒 11/22 4京都58R 5着/16頭+0.1秒 11/08 4京都17R 1着/16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 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 11.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.4% / 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。

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 ×

プルメリアリノ

騎手坂井

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-20%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○15ランスオブセヘル

9.1倍

EV -2%

▲A:▲6リッキースタイル

9.9倍

EV -37%

出走馬全15頭

◎A:×10

プルメリアリノ

坂井

1.4倍

-20%

›

○A:○15

ランスオブセヘル

斎藤

9.1倍

-2%

›

▲A:▲6

リッキースタイル

津村

9.9倍

-37%

›

△A:△13

アクアマリーナ

菊沢

16.8倍

+6%

›

△A:▽14

マクミランテソーロ

岩田康

14.9倍

-45%

›

△A:△7

ハッコウイチウ

三浦

17.9倍

-34%

›

▽A:△2

オカメノコイ

大野

25.4倍

-7%

›

▽A:▽5

キタノライブリー

木幡初

26.3倍

-8%

›

▽A:▽12

レディサン

杉原

42.3倍

-29%

›

▽A:▽1

ヴェントインコーダ

丸山

47.5倍

-21%

›

×A:▽3

ヴィクトリーロード

石川

63.5倍

-55%

›

▽A:▽8

キミハスコール

吉田豊

73.2倍

-48%

›

▽A:▽4

アルジェンタージョ

佐藤

75.3倍

-47%

›

×A:▽11

マイレーヌ

野中

114.3倍

-77%

›

×A:▽9

バンブトンプロ

柴田大

230.1倍

-65%

›

💡 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

8R 新潟競馬場　発走 16:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヴェントインコーダ	丸山	実47.5	▽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／前走勝利の勢い／91日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京26R 14着/16頭+2.0秒 01/04 1京都18R 11着/16頭+1.1秒 12/13 5中京32R 2着/16頭+0.0秒 10/13 3京都512R 4着/16頭+0.9秒 09/14 4阪神412R 2着/16頭+1.4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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 91日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +147% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.2% (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。
2	オカメノコイ	大野	実25.4	△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／105日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉310R 11着/16頭+0.8秒 01/18 1京都79R 13着/16頭+1.5秒 12/21 5阪神68R 15着/15頭+3.4秒 07/20 1函館1212R 1着/13頭勝利 07/05 1函館712R 2着/13頭+0.0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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13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) +87% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
3	ヴィクトリーロード	石川	実63.5	▽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10.0着と低調／454日ぶりの実戦）
前5走 05/25 1新潟810R 10着/15頭+2.1秒 05/25 1新潟810R 10着/15頭+2.1秒 05/25 1新潟810R 10着/15頭+2.1秒 05/25 1新潟810R 10着/15頭+2.1秒 05/25 1新潟810R 10着/15頭+2.1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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 454日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +222% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.1% (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。
4	アルジェンタージョ	佐藤	実75.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（105日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山512R 5着/16頭+0.4秒 03/01 2中山212R 5着/16頭+0.7秒 01/17 1中山68R 11着/16頭+0.9秒 11/22 4京都58R 11着/16頭+1.1秒 10/25 4東京812R 10着/13頭+1.1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 4.3着 △ ローテーション 105日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +270% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.9% (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。
5	キタノライブリー	木幡初	実26.3	▽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／直近3走で勝率33%と好調／133日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神812R 13着/13頭+1.5秒 02/10 1東京412R 1着/16頭勝利 09/07 4中山27R 1着/16頭勝利 08/24 3新潟24R 2着/15頭+0.6秒 07/06 2福島46R 7着/16頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 133日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +63% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
6	リッキースタイル	津村	実9.9	▲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／前走勝利の勢い／90日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京77R 7着/16頭+2.1秒 02/01 1東京24R 5着/16頭+0.6秒 01/05 1中山212R 3着/16頭+0.2秒 12/13 5中京38R 5着/16頭+0.8秒 11/24 5東京65R 4着/16頭+0.6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 90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 8.8% (オッズ暗示: 10.1%) ※ 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。
7	ハッコウイチウ	三浦	実17.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／90日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1阪神77R 9着/16頭+1.5秒 02/28 1阪神37R 2着/16頭+0.1秒 02/07 1小倉58R 10着/12頭+2.3秒 11/08 3福島112R 11着/15頭+2.2秒 07/13 2小倉63R 1着/16頭勝利
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 4.3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) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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	キミハスコール	吉田豊	実73.2	▽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0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／84日ぶりの実戦）
前5走 02/10 1東京412R 6着/16頭+0.2秒 11/24 5東京65R 5着/16頭+0.7秒 11/08 5東京17R 2着/16頭+0.6秒 10/13 4東京512R 4着/16頭+0.3秒 08/17 2新潟89R 6着/15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 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +234% (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。
9	バンブトンプロ	柴田大	実230.1	▽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50%と適性高／直近3走平均16.0着と低調／440日ぶりの実戦）
前5走 06/08 3東京210R 16着/16頭+1.9秒 06/08 3東京210R 16着/16頭+1.9秒 06/08 3東京210R 16着/16頭+1.9秒 06/08 3東京210R 16着/16頭+1.9秒 06/08 3東京210R 16着/16頭+1.9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 16.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 50% (得意) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 440日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +857% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.2% (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。
10	プルメリアリノ	坂井	実1.4	×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3.0着と安定／前走3着／146日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山26R 3着/13頭+0.3秒 03/07 1阪神56R 2着/12頭+0.0秒 02/22 1阪神26R 4着/11頭+1.1秒 11/08 5東京11R 1着/15頭勝利 10/18 3京都66R 3着/16頭+1.1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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 146日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.7% (オッズ暗示: 71.4%) ※ 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。
11	マイレーヌ	野中	実114.3	▽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9.0着と低調／497日ぶりの実戦）
前5走 04/12 1福島110R 9着/16頭+0.7秒 04/12 1福島110R 9着/16頭+0.7秒 04/12 1福島110R 9着/16頭+0.7秒 04/12 1福島110R 9着/16頭+0.7秒 04/12 1福島110R 9着/16頭+0.7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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 497日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +380% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.2% (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	レディサン	杉原	実42.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／133日ぶりの実戦）
前5走 02/01 2京都26R 13着/16頭+2.3秒 01/11 1中山44R 4着/16頭+1.4秒 10/25 4新潟32R 1着/15頭勝利 09/27 4中山83R 2着/16頭+0.4秒 08/10 2新潟63R 5着/15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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 133日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +121% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
13	アクアマリーナ	菊沢	実16.8	△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3着／84日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京26R 1着/16頭勝利 12/20 5中京52R 5着/16頭+0.7秒 12/07 5中京22R 3着/16頭+0.1秒 09/27 4中山88R 15着/16頭+3.1秒 02/22 1京都74R 1着/15頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 7.8% (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。
14	マクミランテソーロ	岩田康	実14.9	▽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／84日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山46R 1着/16頭勝利 02/15 1東京67R 2着/16頭+0.2秒 11/30 5東京87R 7着/16頭+1.2秒 11/15 5東京37R 2着/16頭+0.1秒 10/25 4東京87R 3着/16頭+1.2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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.0% (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。
15	ランスオブセヘル	斎藤	実9.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（84日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1阪神412R 3着/16頭+0.2秒 02/15 2京都612R 3着/16頭+0.1秒 01/18 1京都79R 15着/16頭+2.9秒 11/22 4京都58R 5着/16頭+0.1秒 11/08 4京都17R 1着/16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 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 11.0%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

プルメリアリノ

騎手坂井

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-82%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○15ランスオブセヘル

9.1倍

EV -14%

▲6リッキースタイル

9.9倍

EV -12%

出走馬全15頭

×10

プルメリアリノ

坂井

1.4倍

-82%

›

○15

ランスオブセヘル

斎藤

9.1倍

-14%

›

▲6

リッキースタイル

津村

9.9倍

-12%

›

△13

アクアマリーナ

菊沢

16.8倍

+31%

›

△2

オカメノコイ

大野

25.4倍

+87%

›

△7

ハッコウイチウ

三浦

17.9倍

+28%

›

▽14

マクミランテソーロ

岩田康

14.9倍

+4%

›

▽5

キタノライブリー

木幡初

26.3倍

+63%

›

▽12

レディサン

杉原

42.3倍

+121%

›

▽1

ヴェントインコーダ

丸山

47.5倍

+147%

›

▽3

ヴィクトリーロード

石川

63.5倍

+222%

›

▽4

アルジェンタージョ

佐藤

75.3倍

+270%

›

▽8

キミハスコール

吉田豊

73.2倍

+234%

›

▽11

マイレーヌ

野中

114.3倍

+380%

›

▽9

バンブトンプロ

柴田大

230.1倍

+857%

›

💡 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

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項