新潟 11R 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

11R 新潟競馬場　発走 17:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	イントゥゴールデン	柴田大	実202.1	B▽ A▽勝率5% EV+894% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.7着と低調／111日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1中山82R 12着/16頭+4.2秒 12/28 5中山82R 15着/16頭+4.2秒 12/06 5中山14R 14着/16頭+3.8秒 09/06 4中山13R 6着/9頭+4.5秒 08/24 3新潟21R 7着/7頭+3.3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 13.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 111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 0.6% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.9% / 期待値 +895% ※ 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	シルバープレミア推奨	▲上里	実13.9	B△ A△勝率9% EV+20% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 03/07 2中山36R 10着/18頭+1.3秒 12/28 5中山86R 13着/18頭+1.9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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 7.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.7% / 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。
3	クリスタルドレス	江田照	実2.1	B🌟◎ A×勝率15% EV-69% 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／84日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山35R 11着/18頭+1.4秒 02/10 1東京46R 12着/18頭+1.8秒 01/25 1中山912R 11着/16頭+2.3秒 09/20 4中山65R 11着/16頭+1.0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 5.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 31.2% (オッズ暗示: 47.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 14.6% / 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。
4	セレスティアハート	野中	実34.6	B▽ A▽勝率7% EV+124% 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）
前5走 2回4日新潟12R 17着/17頭+5.0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 17.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 17着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.5% / 期待値 +125% ※ 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	ナイトバード	菊沢	実3.2	B○ A○勝率13% EV-57% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（105日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山54R 8着/16頭+3.8秒 02/21 1東京75R 5着/14頭+0.7秒 01/17 1中山65R 7着/18頭+0.4秒 11/08 5東京15R 4着/13頭+0.9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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 21.2% (オッズ暗示: 31.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.3% / 期待値 -57% ※ 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	コールリッジ推奨	△石神道	実14.2	B△ A△勝率9% EV+21% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 03/08 2中山45R 6着/16頭+1.6秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 △ ローテーション 167日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 7.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.6% / 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。
7	ワンダースアン	◇永島	実20.4	B△ A△勝率7% EV+42% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.7着と低調）
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 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 4.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6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。
8	ハルノアメ	▲佐藤	実6.8	B▲ A▲勝率12% EV-21% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均8.7着と低調／118日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京62R 8着/13頭+1.9秒 01/24 1中山82R 10着/16頭+2.8秒 12/27 5中山74R 6着/18頭+0.5秒 10/18 4東京65R 12着/16頭+1.4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 8.7着 (不振) △ ローテーション 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 18.3% (オッズ暗示: 14.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.6% / 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。
9	ピコブロッサム	丸田	実31.2	B▽ A▽勝率7% EV+104% 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／119日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山75R 14着/16頭+3.0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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 119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 2.5% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.6% / 期待値 +105% ※ 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	コスモアンタレス	武藤	実53.9	B▽ A▽勝率6% EV+203% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／126日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山86R 10着/18頭+1.7秒 02/28 2中山15R 4着/18頭+0.1秒 11/15 5東京32R 9着/17頭+0.6秒 11/01 4東京105R 8着/13頭+0.7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 9.0着 (不振) △ 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 1.6% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.6% / 期待値 +204% ※ 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	ラウターユーベル	小林脩	実44.2	B▽ A▽勝率6% EV+182% 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 02/07 2京都32R 8着/9頭+3.2秒 01/25 1中山94R 11着/16頭+2.2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 6.7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 1.6% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.4% / 期待値 +183% ※ 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	ヴォンサクレ	原	実32.9	B▽ A▽勝率6% EV+105% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（90日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山65R 8着/18頭+1.2秒 02/15 1東京65R 13着/16頭+1.9秒 11/02 4東京115R 5着/9頭+0.5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 6.3着 △ ローテーション 90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 2.5% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.3% / 期待値 +106% ※ 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 ×

クリスタルドレス

騎手江田照

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-34%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○5ナイトバード

3.2倍

EV -32%

▲A:▲8ハルノアメ

6.8倍

EV +24%

出走馬全12頭

◎A:×3

クリスタルドレス

江田照

2.1倍

-34%

›

○A:○5

ナイトバード

菊沢

3.2倍

-32%

›

▲A:▲8

ハルノアメ

▲佐藤

6.8倍

+24%

›

△A:△2

シルバープレミア

▲上里

13.9倍

-2%

›

△A:△6

コールリッジ

△石神道

14.2倍

-11%

›

△A:△7

ワンダースアン

◇永島

20.4倍

-12%

›

▽A:▽4

セレスティアハート

野中

34.6倍

+13%

›

▽A:▽9

ピコブロッサム

丸田

31.2倍

-23%

›

▽A:▽12

ヴォンサクレ

原

32.9倍

-19%

›

▽A:▽11

ラウターユーベル

小林脩

44.2倍

-30%

›

▽A:▽10

コスモアンタレス

武藤

53.9倍

-15%

›

▽A:▽1

イントゥゴールデン

柴田大

202.1倍

+21%

›

💡 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)

単勝 6 コールリッジ実14.2倍期待値 -12% 推奨 16.1〜30.0倍 ¥100 ❌不的中
単勝 2 シルバープレミア実13.9倍期待値 -3% 推奨 14.3〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

11R 新潟競馬場　発走 17:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	イントゥゴールデン	柴田大	実202.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.7着と低調／111日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1中山82R 12着/16頭+4.2秒 12/28 5中山82R 15着/16頭+4.2秒 12/06 5中山14R 14着/16頭+3.8秒 09/06 4中山13R 6着/9頭+4.5秒 08/24 3新潟21R 7着/7頭+3.3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 13.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 111日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +894% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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	シルバープレミア推奨	▲上里	実13.9	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 03/07 2中山36R 10着/18頭+1.3秒 12/28 5中山86R 13着/18頭+1.9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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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	クリスタルドレス	江田照	実2.1	×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（前走3着／84日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山35R 11着/18頭+1.4秒 02/10 1東京46R 12着/18頭+1.8秒 01/25 1中山912R 11着/16頭+2.3秒 09/20 4中山65R 11着/16頭+1.0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 5.3着 ○ 前走実績前走 3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 14.6% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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	セレスティアハート	野中	実34.6	▽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）
前5走 2回4日新潟12R 17着/17頭+5.0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 17.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 17着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +124% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
5	ナイトバード	菊沢	実3.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（105日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山54R 8着/16頭+3.8秒 02/21 1東京75R 5着/14頭+0.7秒 01/17 1中山65R 7着/18頭+0.4秒 11/08 5東京15R 4着/13頭+0.9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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.3% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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。
6	コールリッジ推奨	△石神道	実14.2	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 03/08 2中山45R 6着/16頭+1.6秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 △ ローテーション 167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 8.6% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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	ワンダースアン	◇永島	実20.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.7着と低調）
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 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +42% (妙味あり) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。
8	ハルノアメ	▲佐藤	実6.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均8.7着と低調／118日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京62R 8着/13頭+1.9秒 01/24 1中山82R 10着/16頭+2.8秒 12/27 5中山74R 6着/18頭+0.5秒 10/18 4東京65R 12着/16頭+1.4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 8.7着 (不振) △ ローテーション 118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 11.6% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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	ピコブロッサム	丸田	実31.2	▽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／119日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山75R 14着/16頭+3.0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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 119日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +104% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。
10	コスモアンタレス	武藤	実53.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／126日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山86R 10着/18頭+1.7秒 02/28 2中山15R 4着/18頭+0.1秒 11/15 5東京32R 9着/17頭+0.6秒 11/01 4東京105R 8着/13頭+0.7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 9.0着 (不振) △ ローテーション 126日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +203% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
11	ラウターユーベル	小林脩	実44.2	▽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 02/07 2京都32R 8着/9頭+3.2秒 01/25 1中山94R 11着/16頭+2.2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 6.7着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +182% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (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。
12	ヴォンサクレ	原	実32.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（90日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山65R 8着/18頭+1.2秒 02/15 1東京65R 13着/16頭+1.9秒 11/02 4東京115R 5着/9頭+0.5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 6.3着 △ ローテーション 90日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +105% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

クリスタルドレス

騎手江田照

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-69%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5ナイトバード

3.2倍

EV -57%

▲8ハルノアメ

6.8倍

EV -21%

出走馬全12頭

×3

クリスタルドレス

江田照

2.1倍

-69%

›

○5

ナイトバード

菊沢

3.2倍

-57%

›

▲8

ハルノアメ

▲佐藤

6.8倍

-21%

›

△2

シルバープレミア

▲上里

13.9倍

+20%

›

△6

コールリッジ

△石神道

14.2倍

+21%

›

△7

ワンダースアン

◇永島

20.4倍

+42%

›

▽9

ピコブロッサム

丸田

31.2倍

+104%

›

▽4

セレスティアハート

野中

34.6倍

+124%

›

▽11

ラウターユーベル

小林脩

44.2倍

+182%

›

▽12

ヴォンサクレ

原

32.9倍

+105%

›

▽10

コスモアンタレス

武藤

53.9倍

+203%

›

▽1

イントゥゴールデン

柴田大

202.1倍

+894%

›

💡 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

A. 現行モデル (binary)

単勝 6 コールリッジ実14.2倍期待値 +22% 推奨 11.7〜30.0倍 ¥100 ❌不的中
単勝 2 シルバープレミア実13.9倍期待値 +21% 推奨 11.5〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

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