新潟 12R 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

12R 新潟競馬場　発走 18:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	モーリア	嶋田	実48.9	B▽ A△勝率6% EV+171% 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／133日ぶりの実戦）
前5走 06/29 2福島25R 9着/13頭+2.1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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.6% / 期待値 +172% ※ 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	セイウンヤオヨロズ	▲佐藤	実5.3	B▲ A▲勝率10% EV-44% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（104日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1小倉12R 13着/16頭+2.2秒 12/14 5中山43R 12着/18頭+2.6秒 11/22 3福島57R 9着/16頭+0.9秒 09/14 4中山42R 9着/16頭+0.8秒 07/20 2福島83R 4着/6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 5.0着 △ ローテーション 104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 19.0% (オッズ暗示: 18.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.4% / 期待値 -45% ※ 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	プリンセスダーコ	丸田	実43.0	B▽ A▽勝率5% EV+117% 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／77日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山82R 11着/15頭+3.6秒 01/11 1中山42R 4着/16頭+1.3秒 12/28 5中山82R 6着/16頭+1.2秒 12/07 5中山23R 4着/13頭+1.5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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (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 12位 / 勝率 5.1% / 期待値 +118% ※ 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	オレンジリバー	△石田	実15.8	B△ A△勝率7% EV+5% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（140日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山61R 4着/16頭+1.0秒 01/10 1中山31R 4着/16頭+1.2秒 12/21 5中山61R 5着/16頭+1.4秒 10/18 4新潟13R 13着/18頭+1.2秒 07/19 2福島74R 11着/16頭+1.3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 5.3着 △ ローテーション 140日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 6.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.7% / 期待値 +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	ディサイドオンミー	小林脩	実34.2	B△ A▽勝率6% EV+89% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／90日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉36R 15着/18頭+1.0秒 12/14 5中山42R 2着/16頭+0.1秒 10/04 4東京13R 4着/17頭+0.7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 10.3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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.5% / 期待値 +89% ※ 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	ライヴマティーニ	★谷原	実99.0	B▽ A▽勝率5% EV+386% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／90日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京51R 11着/16頭+2.6秒 12/06 5中山16R 10着/16頭+1.5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 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.9% / 期待値 +386% ※ 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	ミセスヴェルデ	▲上里	実52.0	B▽ A▽勝率5% EV+182% 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／118日ぶりの実戦）
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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (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 9位 / 勝率 5.4% / 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。
8	フィレルレーヴ	木幡初	実47.1	B▽ A▽勝率5% EV+156% 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／300日ぶりの実戦）
前5走 10/26 4東京96R 12着/18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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 300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 1.6% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.4% / 期待値 +156% ※ 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	ジュンヴィヴァン	小崎	実54.2	B▽ A▽勝率5% EV+184% 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）
前5走 2回6日福島2R 13着/15頭 ― ― ― ―
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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 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 1.0% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.3% / 期待値 +185% ※ 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	ミスタートントン	三浦	実1.8	B🌟◎ A×勝率13% EV-77% 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2.3着と安定／前走2着／111日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山63R 3着/16頭+0.5秒 01/10 1中山33R 2着/16頭+0.4秒 11/24 5東京62R 8着/18頭+1.2秒 10/26 4東京96R 4着/18頭+0.2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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 111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 37.5% (オッズ暗示: 55.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 12.5% / 期待値 -77% ※ 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	モリガン	▲水沼	実124.0	B× A▽勝率4% EV+421% 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）
前5走 2回2日福島6R 13着/16頭 ― ― ― ―
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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 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 0.3% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.2% / 期待値 +421% ※ 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	ジャメビュ	原	実11.1	B△ A△勝率8% EV-7% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（83日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山31R 6着/16頭+1.4秒 02/28 2中山11R 3着/15頭+0.3秒 02/07 1東京31R 5着/16頭+1.0秒 01/10 1中山31R 5着/16頭+1.2秒 12/27 5中山71R 4着/15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 5.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 9.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.3% / 期待値 -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。
13	ニットウライズ	吉田豊	実60.8	B▽ A▽勝率5% EV+209% 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／84日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京63R 8着/16頭+1.1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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (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 11位 / 勝率 5.1% / 期待値 +210% ※ 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	アリアーネ	菅原隆	実273.7	B× A▽勝率4% EV+999% 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／168日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山31R 10着/16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戦の調子平均 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 168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 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 +1051% ※ 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	テリオスレイ	坂井	実4.7	B○ A○勝率11% EV-46% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（384日ぶりの実戦）
前5走 08/03 2新潟44R 6着/13頭+1.3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 6.0着 △ ローテーション 384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 19.0% (オッズ暗示: 21.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 11.4% / 期待値 -47% ※ 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 ×

ミスタートントン

騎手三浦

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-32%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○15テリオスレイ

4.7倍

EV -10%

▲A:▲2セイウンヤオヨロズ

5.3倍

EV +0%

出走馬全15頭

◎A:×10

ミスタートントン

三浦

1.8倍

-32%

›

○A:○15

テリオスレイ

坂井

4.7倍

-10%

›

▲A:▲2

セイウンヤオヨロズ

▲佐藤

5.3倍

+0%

›

△A:△12

ジャメビュ

原

11.1倍

›

△A:△4

オレンジリバー

△石田

15.8倍

-40%

›

△A:▽5

ディサイドオンミー

小林脩

34.2倍

-23%

›

▽A:▽3

プリンセスダーコ

丸田

43.0倍

-30%

›

▽A:▽8

フィレルレーヴ

木幡初

47.1倍

-23%

›

▽A:△1

モーリア

嶋田

48.9倍

-20%

›

▽A:▽7

ミセスヴェルデ

▲上里

52.0倍

-15%

›

▽A:▽9

ジュンヴィヴァン

小崎

54.2倍

-47%

›

▽A:▽13

ニットウライズ

吉田豊

60.8倍

-40%

›

▽A:▽6

ライヴマティーニ

★谷原

99.0倍

-32%

›

×A:▽11

モリガン

▲水沼

124.0倍

-66%

›

×A:▽14

アリアーネ

菅原隆

273.7倍

-60%

›

💡 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

12R 新潟競馬場　発走 18:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	モーリア	嶋田	実48.9	△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／133日ぶりの実戦）
前5走 06/29 2福島25R 9着/13頭+2.1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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15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) +171% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (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。
2	セイウンヤオヨロズ	▲佐藤	実5.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（104日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1小倉12R 13着/16頭+2.2秒 12/14 5中山43R 12着/18頭+2.6秒 11/22 3福島57R 9着/16頭+0.9秒 09/14 4中山42R 9着/16頭+0.8秒 07/20 2福島83R 4着/6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 5.0着 △ ローテーション 104日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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	プリンセスダーコ	丸田	実43.0	▽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／77日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山82R 11着/15頭+3.6秒 01/11 1中山42R 4着/16頭+1.3秒 12/28 5中山82R 6着/16頭+1.2秒 12/07 5中山23R 4着/13頭+1.5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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +117% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.1% (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。
4	オレンジリバー	△石田	実15.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（140日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山61R 4着/16頭+1.0秒 01/10 1中山31R 4着/16頭+1.2秒 12/21 5中山61R 5着/16頭+1.4秒 10/18 4新潟13R 13着/18頭+1.2秒 07/19 2福島74R 11着/16頭+1.3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 5.3着 △ ローテーション 140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 6.7% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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	ディサイドオンミー	小林脩	実34.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／90日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉36R 15着/18頭+1.0秒 12/14 5中山42R 2着/16頭+0.1秒 10/04 4東京13R 4着/17頭+0.7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 10.3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) +89% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.5% (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。
6	ライヴマティーニ	★谷原	実99.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／90日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京51R 11着/16頭+2.6秒 12/06 5中山16R 10着/16頭+1.5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 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) +386% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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	ミセスヴェルデ	▲上里	実52.0	▽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／118日ぶりの実戦）
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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 118日休養明け 🌟◎ 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 5.4% (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。
8	フィレルレーヴ	木幡初	実47.1	▽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／300日ぶりの実戦）
前5走 10/26 4東京96R 12着/18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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 300日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +156% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.4% (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。
9	ジュンヴィヴァン	小崎	実54.2	▽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）
前5走 2回6日福島2R 13着/15頭 ― ― ― ―
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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +184% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
10	ミスタートントン	三浦	実1.8	×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2.3着と安定／前走2着／111日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山63R 3着/16頭+0.5秒 01/10 1中山33R 2着/16頭+0.4秒 11/24 5東京62R 8着/18頭+1.2秒 10/26 4東京96R 4着/18頭+0.2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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 111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 12.5% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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。
11	モリガン	▲水沼	実124.0	▽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）
前5走 2回2日福島6R 13着/16頭 ― ― ― ―
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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +421% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.2% (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。
12	ジャメビュ	原	実11.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（83日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山31R 6着/16頭+1.4秒 02/28 2中山11R 3着/15頭+0.3秒 02/07 1東京31R 5着/16頭+1.0秒 01/10 1中山31R 5着/16頭+1.2秒 12/27 5中山71R 4着/15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 5.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 9.0%) ※ 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。
13	ニットウライズ	吉田豊	実60.8	▽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／84日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京63R 8着/16頭+1.1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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +209% (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。
14	アリアーネ	菅原隆	実273.7	▽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／168日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山31R 10着/16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戦の調子平均 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 168日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (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。
15	テリオスレイ	坂井	実4.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（384日ぶりの実戦）
前5走 08/03 2新潟44R 6着/13頭+1.3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 6.0着 △ ローテーション 384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 11.4% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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

ミスタートントン

騎手三浦

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-77%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○15テリオスレイ

4.7倍

EV -46%

▲2セイウンヤオヨロズ

5.3倍

EV -44%

出走馬全15頭

×10

ミスタートントン

三浦

1.8倍

-77%

›

○15

テリオスレイ

坂井

4.7倍

-46%

›

▲2

セイウンヤオヨロズ

▲佐藤

5.3倍

-44%

›

△12

ジャメビュ

原

11.1倍

-7%

›

△4

オレンジリバー

△石田

15.8倍

+5%

›

△1

モーリア

嶋田

48.9倍

+171%

›

▽5

ディサイドオンミー

小林脩

34.2倍

+89%

›

▽8

フィレルレーヴ

木幡初

47.1倍

+156%

›

▽7

ミセスヴェルデ

▲上里

52.0倍

+182%

›

▽9

ジュンヴィヴァン

小崎

54.2倍

+184%

›

▽13

ニットウライズ

吉田豊

60.8倍

+209%

›

▽3

プリンセスダーコ

丸田

43.0倍

+117%

›

▽6

ライヴマティーニ

★谷原

99.0倍

+386%

›

▽11

モリガン

▲水沼

124.0倍

+421%

›

▽14

アリアーネ

菅原隆

273.7倍

+999%

›

💡 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。

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