新潟 10R 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

10R 新潟競馬場　発走 17:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ラヴスコール	斎藤	実29.5	B▽ A▽勝率5% EV+54% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（98日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山312R 10着/16頭+0.9秒 12/20 5中京512R 7着/18頭+0.4秒 09/06 2札幌57R 2着/14頭+0.1秒 08/17 1札幌87R 12着/14頭+1.4秒 06/14 3東京38R 10着/18頭+0.7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 6.7着 △ ローテーション 98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 1.8% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 5.2% / 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。
2	アドマイヤウルトラ	坂井	実13.7	B▽ A△勝率7% EV-8% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1中山56R 14着/18頭+1.8秒 12/13 5中山33R 5着/16頭+1.0秒 11/24 5東京64R 3着/14頭+1.7秒 10/11 4東京36R 4着/16頭+1.0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 8.0着 (不振) × 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 3.7% (オッズ暗示: 7.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.6% / 期待値 -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	スピリットサージ	江田照	実48.7	B× A▽勝率5% EV+119% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／80日ぶりの実戦）
前5走 04/01 船橋5R 3着/12頭+0.4秒 03/11 船橋4R 1着/11頭勝利 02/10 船橋7R 4着/12頭+0.6秒 01/21 船橋4R 2着/12頭+0.3秒 08/09 1札幌53R 7着/15頭+0.7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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.5% / 期待値 +120% ※ 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	ダイヤテソーロ	富田	実7.5	B▲ A▲勝率9% EV-35% 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／76日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京76R 7着/16頭+1.0秒 11/15 5東京32R 4着/17頭+0.5秒 11/09 5東京21R 7着/16頭+0.8秒 10/26 4東京93R 5着/11頭+2.1秒 10/13 4東京53R 6着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 13.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.6% / 期待値 -36% ※ 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	ゴールドシーン	大野	実11.8	B△ A△勝率8% EV-10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（483日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京18R 4着/12頭+0.2秒 04/26 2東京18R 4着/12頭+0.2秒 04/26 2東京18R 4着/12頭+0.2秒 04/26 2東京18R 4着/12頭+0.2秒 04/26 2東京18R 4着/12頭+0.2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 4.0着 △ ローテーション 483日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 8.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.6% / 期待値 -11% ※ 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	シトラール	丸山	実35.2	B△ A▽勝率6% EV+113% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／462日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟58R 5着/16頭+0.7秒 03/22 2中京37R 10着/16頭+0.8秒 10/27 4東京86R 11着/18頭+0.6秒 10/14 4東京48R 5着/17頭+0.5秒 04/20 2東京16R 7着/16頭+1.4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 8.7着 (不振) △ ローテーション 462日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.1% / 期待値 +113% ※ 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	サザンティスプーン	△石田	実27.4	B▽ A▽勝率6% EV+56% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調／147日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京56R 16着/16頭+4.0秒 02/07 1東京34R 7着/13頭+0.9秒 11/24 3福島62R 2着/15頭+0.0秒 10/26 4東京97R 2着/13頭+0.2秒 10/05 4東京27R 5着/18頭+0.2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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 147日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 3.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.7% / 期待値 +56% ※ 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	ドルビナ	木幡初	実122.6	B× A▽勝率4% EV+382% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／97日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京312R 6着/14頭+0.7秒 03/07 2中山312R 8着/16頭+0.5秒 02/14 1東京512R 8着/16頭+0.8秒 09/28 4中山97R 10着/16頭+1.6秒 05/10 2東京56R 6着/9頭+1.2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 9.7着 (不振) ▽ 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) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 3.9% / 期待値 +383% ※ 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	ポペット	◇永島	実5.9	B○ A○勝率10% EV-39% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均9.3着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山47R 8着/11頭+1.0秒 02/08 1小倉69R 9着/15頭+1.2秒 01/17 1中山69R 7着/8頭+0.5秒 11/23 5東京59R 2着/8頭+0.3秒 11/01 3京都1011R 6着/12頭+0.2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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.5% (オッズ暗示: 16.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.3% / 期待値 -39% ※ 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	サトノビーツ	野中	実43.1	B× A▽勝率6% EV+142% 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 10 ◎ 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 12位 (中位評価) × 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 0.8% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.6% / 期待値 +143% ※ 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	ガミーヌ	武藤	実15.0	B▽ A▽勝率6% EV-7% 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／98日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京23R 9着/16頭+0.8秒 12/06 5中山13R 8着/15頭+0.5秒 11/09 5東京21R 5着/16頭+0.6秒 10/25 4新潟33R 8着/13頭+0.8秒 08/30 3新潟33R 6着/11頭+1.3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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 98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 6.2% / 期待値 -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。
12	スターエンブレム	酒井	実81.3	B▽ A▽勝率4% EV+259% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山66R 7着/16頭+1.6秒 02/21 1東京712R 7着/16頭+0.4秒 11/22 3福島56R 5着/15頭+1.0秒 09/21 4中山77R 10着/16頭+2.5秒 07/20 2福島82R 1着/15頭勝利
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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.4% / 期待値 +259% ※ 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	スマイルカーブ	菊沢	実10.2	B△ A△勝率8% 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／133日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山511R 5着/16頭+0.8秒 01/21 笠松8R 1着/8頭勝利 12/21 5中山63R 10着/15頭+1.4秒 10/26 4新潟42R 8着/13頭+0.8秒 08/24 3新潟26R 10着/13頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 133日休養明け × 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 3.9% (オッズ暗示: 9.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.6% / 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。
14	タイセイアストロ	石川	実2.4	B🌟◎ A×勝率12% EV-72% 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／154日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京311R 10着/17頭+0.9秒 02/14 1東京57R 5着/16頭+0.1秒 01/04 1中山15R 1着/16頭勝利 12/21 5中京64R 3着/17頭+0.2秒 09/21 4中山73R 3着/10頭+0.5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 10着 (大敗) △ ローテーション 154日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 48.3% (オッズ暗示: 41.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 11.6% / 期待値 -72% ※ 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	ツインピークス	田辺	実18.7	B▽ A▽勝率6% EV+12% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（91日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京57R 5着/15頭+0.5秒 12/27 5中山77R 13着/18頭+0.7秒 11/01 4東京1012R 12着/15頭+1.4秒 10/19 4東京77R 3着/13頭+0.3秒 07/13 2福島69R 13着/13頭+1.8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 5.3着 △ ローテーション 91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 2.8% (オッズ暗示: 5.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.0% / 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。

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 ×

タイセイアストロ

騎手石川

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

+15%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○9ポペット

5.9倍

EV -32%

▲A:▲4ダイヤテソーロ

7.5倍

EV -15%

出走馬全15頭

◎A:×14

タイセイアストロ

石川

2.4倍

+15%

›

○A:○9

ポペット

◇永島

5.9倍

-32%

›

▲A:▲4

ダイヤテソーロ

富田

7.5倍

-15%

›

△A:△5

ゴールドシーン

大野

11.8倍

-51%

›

△A:△13

スマイルカーブ

菊沢

10.2倍

-59%

›

△A:▽6

シトラール

丸山

35.2倍

+38%

›

▽A:△2

アドマイヤウルトラ

坂井

13.7倍

-48%

›

▽A:▽11

ガミーヌ

武藤

15.0倍

-43%

›

▽A:▽15

ツインピークス

田辺

18.7倍

-47%

›

▽A:▽7

サザンティスプーン

△石田

27.4倍

-32%

›

▽A:▽1

ラヴスコール

斎藤

29.5倍

-47%

›

×A:▽10

サトノビーツ

野中

43.1倍

-67%

›

×A:▽3

スピリットサージ

江田照

48.7倍

-63%

›

▽A:▽12

スターエンブレム

酒井

81.3倍

-44%

›

×A:▽8

ドルビナ

木幡初

122.6倍

-80%

›

💡 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

10R 新潟競馬場　発走 17:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ラヴスコール	斎藤	実29.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（98日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山312R 10着/16頭+0.9秒 12/20 5中京512R 7着/18頭+0.4秒 09/06 2札幌57R 2着/14頭+0.1秒 08/17 1札幌87R 12着/14頭+1.4秒 06/14 3東京38R 10着/18頭+0.7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 6.7着 △ ローテーション 98日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +54% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。
2	アドマイヤウルトラ	坂井	実13.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1中山56R 14着/18頭+1.8秒 12/13 5中山33R 5着/16頭+1.0秒 11/24 5東京64R 3着/14頭+1.7秒 10/11 4東京36R 4着/16頭+1.0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 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 7.3%) ※ 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	スピリットサージ	江田照	実48.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／80日ぶりの実戦）
前5走 04/01 船橋5R 3着/12頭+0.4秒 03/11 船橋4R 1着/11頭勝利 02/10 船橋7R 4着/12頭+0.6秒 01/21 船橋4R 2着/12頭+0.3秒 08/09 1札幌53R 7着/15頭+0.7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) +119% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (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。
4	ダイヤテソーロ	富田	実7.5	▲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／76日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京76R 7着/16頭+1.0秒 11/15 5東京32R 4着/17頭+0.5秒 11/09 5東京21R 7着/16頭+0.8秒 10/26 4東京93R 5着/11頭+2.1秒 10/13 4東京53R 6着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 8.6% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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	ゴールドシーン	大野	実11.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（483日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京18R 4着/12頭+0.2秒 04/26 2東京18R 4着/12頭+0.2秒 04/26 2東京18R 4着/12頭+0.2秒 04/26 2東京18R 4着/12頭+0.2秒 04/26 2東京18R 4着/12頭+0.2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 4.0着 △ ローテーション 483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 7.6% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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。
6	シトラール	丸山	実35.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／462日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟58R 5着/16頭+0.7秒 03/22 2中京37R 10着/16頭+0.8秒 10/27 4東京86R 11着/18頭+0.6秒 10/14 4東京48R 5着/17頭+0.5秒 04/20 2東京16R 7着/16頭+1.4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 8.7着 (不振) △ ローテーション 462日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +113% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
7	サザンティスプーン	△石田	実27.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調／147日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京56R 16着/16頭+4.0秒 02/07 1東京34R 7着/13頭+0.9秒 11/24 3福島62R 2着/15頭+0.0秒 10/26 4東京97R 2着/13頭+0.2秒 10/05 4東京27R 5着/18頭+0.2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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 147日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +56% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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	ドルビナ	木幡初	実122.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／97日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京312R 6着/14頭+0.7秒 03/07 2中山312R 8着/16頭+0.5秒 02/14 1東京512R 8着/16頭+0.8秒 09/28 4中山97R 10着/16頭+1.6秒 05/10 2東京56R 6着/9頭+1.2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 9.7着 (不振) ▽ 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) +382% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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	ポペット	◇永島	実5.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均9.3着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山47R 8着/11頭+1.0秒 02/08 1小倉69R 9着/15頭+1.2秒 01/17 1中山69R 7着/8頭+0.5秒 11/23 5東京59R 2着/8頭+0.3秒 11/01 3京都1011R 6着/12頭+0.2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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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	サトノビーツ	野中	実43.1	▽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 10 ◎ 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 11位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +142% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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	ガミーヌ	武藤	実15.0	▽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／98日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京23R 9着/16頭+0.8秒 12/06 5中山13R 8着/15頭+0.5秒 11/09 5東京21R 5着/16頭+0.6秒 10/25 4新潟33R 8着/13頭+0.8秒 08/30 3新潟33R 6着/11頭+1.3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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 98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 6.2% (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。
12	スターエンブレム	酒井	実81.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山66R 7着/16頭+1.6秒 02/21 1東京712R 7着/16頭+0.4秒 11/22 3福島56R 5着/15頭+1.0秒 09/21 4中山77R 10着/16頭+2.5秒 07/20 2福島82R 1着/15頭勝利
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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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) +259% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (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。
13	スマイルカーブ	菊沢	実10.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／133日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山511R 5着/16頭+0.8秒 01/21 笠松8R 1着/8頭勝利 12/21 5中山63R 10着/15頭+1.4秒 10/26 4新潟42R 8着/13頭+0.8秒 08/24 3新潟26R 10着/13頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 133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 7.6% (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。
14	タイセイアストロ	石川	実2.4	×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走で勝率33%と好調／154日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京311R 10着/17頭+0.9秒 02/14 1東京57R 5着/16頭+0.1秒 01/04 1中山15R 1着/16頭勝利 12/21 5中京64R 3着/17頭+0.2秒 09/21 4中山73R 3着/10頭+0.5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 10着 (大敗) △ ローテーション 154日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.6% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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	ツインピークス	田辺	実18.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（91日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京57R 5着/15頭+0.5秒 12/27 5中山77R 13着/18頭+0.7秒 11/01 4東京1012R 12着/15頭+1.4秒 10/19 4東京77R 3着/13頭+0.3秒 07/13 2福島69R 13着/13頭+1.8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 5.3着 △ ローテーション 91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 6.0% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

タイセイアストロ

騎手石川

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

-72%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9ポペット

5.9倍

EV -39%

▲4ダイヤテソーロ

7.5倍

EV -35%

出走馬全15頭

×14

タイセイアストロ

石川

2.4倍

-72%

›

○9

ポペット

◇永島

5.9倍

-39%

›

▲4

ダイヤテソーロ

富田

7.5倍

-35%

›

△13

スマイルカーブ

菊沢

10.2倍

-22%

›

△5

ゴールドシーン

大野

11.8倍

-10%

›

△2

アドマイヤウルトラ

坂井

13.7倍

-8%

›

▽11

ガミーヌ

武藤

15.0倍

-7%

›

▽6

シトラール

丸山

35.2倍

+113%

›

▽15

ツインピークス

田辺

18.7倍

+12%

›

▽7

サザンティスプーン

△石田

27.4倍

+56%

›

▽10

サトノビーツ

野中

43.1倍

+142%

›

▽1

ラヴスコール

斎藤

29.5倍

+54%

›

▽3

スピリットサージ

江田照

48.7倍

+119%

›

▽12

スターエンブレム

酒井

81.3倍

+259%

›

▽8

ドルビナ

木幡初

122.6倍

+382%

›

💡 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