新潟 5R 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

5R 新潟競馬場　発走 11:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スコアレジーナ	△石田	実179.2	B× A▽勝率4% EV+567% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均16.0着と低調／141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 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 16.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 141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 0.2% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 3.7% / 期待値 +567% ※ 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	ソロンゴ	木幡育	実11.4	B△ A△勝率7% EV-17% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（113日ぶりの実戦）
前5走 03/08 1阪神64R 8着/16頭+2.0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 7.5着 (不振) △ ローテーション 113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 8.2% (オッズ暗示: 8.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.3% / 期待値 -17% ※ 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	エリオステモン	武藤	実130.2	B× A▽勝率4% EV+384% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
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 3 ◎ 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 14位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -79% (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 14位 / 勝率 3.7% / 期待値 +385% ※ 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	バンオンタイム	津村	実2.5	B🌟◎ A×勝率11% 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走平均3.0着と安定／前走3着／77日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉85R 4着/16頭+0.6秒 01/31 1小倉37R 3着/16頭+0.2秒 12/21 5中山63R 2着/15頭+0.0秒 11/09 5東京24R 2着/14頭+0.2秒 08/10 2新潟62R 3着/12頭+0.5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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 36.5% (オッズ暗示: 40.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 11.1% / 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。
5	メイショウコハル	石川	実14.2	B▽ A△勝率6% EV-17% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 1回4日新潟5R 3着/16頭 ― ― ― ―
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 6.5着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 3.8% (オッズ暗示: 7.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.8% / 期待値 -17% ※ 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	フジサン	大野	実24.8	B× A▽勝率5% 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8.3着と低調）
前5走 2回6日新潟11R 9着/18頭 2回8日福島2R 4着/16頭 ― ― ―
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 8.3着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.6% / 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。
7	アオゾラランチ	吉田豊	実95.3	B▽ A▽勝率4% EV+290% 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／231日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1中山16R 10着/17頭+0.7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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 231日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.1% / 期待値 +291% ※ 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	ソフィア	北村友	実51.1	B▽ A▽勝率5% EV+135% 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／92日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山86R 11着/18頭+1.3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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 92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 1.1% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.6% / 期待値 +136% ※ 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	ジーナグレイス	菊沢	実15.4	B△ A▽勝率6% 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12.7着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1中山11R 14着/16頭+3.1秒 11/01 4東京104R 6着/16頭+1.8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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 6.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.8% / 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。
10	ワイズファミリア	丸田	実9.1	B▲ A▲勝率8% EV-30% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（77日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山712R 4着/16頭+0.3秒 12/21 5中山67R 2着/16頭+0.7秒 11/23 5東京53R 3着/17頭+0.6秒 11/02 4東京114R 2着/16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 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.5% (オッズ暗示: 11.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 7.6% / 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。
11	ロックユアライフ	小崎	実28.4	B▽ A▽勝率5% EV+37% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均15.0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 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.9% / 期待値 +38% ※ 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	シェリーシュシュ	原	実21.7	B▽ A▽勝率5% EV+5% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（99日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京75R 8着/14頭+1.0秒 01/31 1東京15R 4着/16頭+0.7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 99日休養明け × 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 2.9% (オッズ暗示: 4.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.9% / 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。
13	ウッケン	▲佐藤	実206.0	B× A▽勝率4% EV+667% 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／84日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉42R 12着/18頭+1.8秒 10/18 4東京64R 12着/18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 10.3着 (不振) × 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 0.2% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 17位 / 勝率 3.7% / 期待値 +667% ※ 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	ウラヌスリング	坂井	実3.6	B○ A○勝率10% EV-62% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 2回3日新潟11R 5着/18頭 ― ― ― ―
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 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.3% (オッズ暗示: 27.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.5% / 期待値 -62% ※ 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	ポポラヴィスタ	△石神道	実16.3	B△ A△勝率6% EV-3% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均14.7着と低調／190日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1小倉73R 11着/14頭+1.4秒 02/01 1小倉46R 18着/18頭+3.5秒 01/05 1中山26R 15着/18頭+1.5秒 10/19 4新潟25R 14着/18頭+1.4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 14.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 190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 4.0% (オッズ暗示: 6.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.9% / 期待値 -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。
16	ソアサージュ	小林脩	実181.6	B× A▽勝率4% EV+576% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.5着と低調／99日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山85R 14着/16頭+3.2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 12.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 99日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 3.7% / 期待値 +576% ※ 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	ルサフィール	野中	実213.6	B× A▽勝率4% EV+695% 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／161日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山65R 14着/18頭+2.1秒 12/20 5中山52R 14着/16頭+2.9秒 10/11 4東京31R 8着/10頭+1.1秒 09/21 4中山71R 11着/16頭+1.8秒 08/03 2新潟42R 11着/15頭+3.8秒
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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 161日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 18位 / 勝率 3.7% / 期待値 +696% ※ 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	ピコプリンセス	石橋脩	実95.6	B▽ A▽勝率4% EV+316% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.0着と低調／197日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1東京35R 14着/16頭+1.6秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 197日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.4% / 期待値 +316% ※ 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 ×

バンオンタイム

騎手津村

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

-8%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○14ウラヌスリング

3.6倍

EV -23%

▲A:▲10ワイズファミリア

9.1倍

EV +4%

出走馬全18頭

◎A:×4

バンオンタイム

津村

2.5倍

-8%

›

○A:○14

ウラヌスリング

坂井

3.6倍

-23%

›

▲A:▲10

ワイズファミリア

丸田

9.1倍

+4%

›

△A:△2

ソロンゴ

木幡育

11.4倍

-6%

›

△A:▽9

ジーナグレイス

菊沢

15.4倍

-38%

›

△A:△15

ポポラヴィスタ

△石神道

16.3倍

-34%

›

▽A:△5

メイショウコハル

石川

14.2倍

-45%

›

▽A:▽12

シェリーシュシュ

原

21.7倍

-37%

›

▽A:▽11

ロックユアライフ

小崎

28.4倍

-28%

›

×A:▽6

フジサン

大野

24.8倍

-54%

›

▽A:▽8

ソフィア

北村友

51.1倍

-43%

›

▽A:▽7

アオゾラランチ

吉田豊

95.3倍

-26%

›

▽A:▽18

ピコプリンセス

石橋脩

95.6倍

-26%

›

×A:▽3

エリオステモン

武藤

130.2倍

-78%

›

×A:▽1

スコアレジーナ

△石田

179.2倍

-70%

›

×A:▽16

ソアサージュ

小林脩

181.6倍

-70%

›

×A:▽13

ウッケン

▲佐藤

206.0倍

-66%

›

×A:▽17

ルサフィール

野中

213.6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

5R 新潟競馬場　発走 11:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スコアレジーナ	△石田	実179.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均16.0着と低調／141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 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 16.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 141日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +567% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
2	ソロンゴ	木幡育	実11.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（113日ぶりの実戦）
前5走 03/08 1阪神64R 8着/16頭+2.0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 7.5着 (不振) △ ローテーション 113日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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。
3	エリオステモン	武藤	実130.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
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 3 ◎ 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 14位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +384% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.7% (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。
4	バンオンタイム	津村	実2.5	×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／77日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉85R 4着/16頭+0.6秒 01/31 1小倉37R 3着/16頭+0.2秒 12/21 5中山63R 2着/15頭+0.0秒 11/09 5東京24R 2着/14頭+0.2秒 08/10 2新潟62R 3着/12頭+0.5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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 11.1% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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。
5	メイショウコハル	石川	実14.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 1回4日新潟5R 3着/16頭 ― ― ― ―
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 6.5着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.8% (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。
6	フジサン	大野	実24.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 2回6日新潟11R 9着/18頭 2回8日福島2R 4着/16頭 ― ― ―
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 8.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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	アオゾラランチ	吉田豊	実95.3	▽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／231日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1中山16R 10着/17頭+0.7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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 231日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +290% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (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。
8	ソフィア	北村友	実51.1	▽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／92日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山86R 11着/18頭+1.3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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 92日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +135% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (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。
9	ジーナグレイス	菊沢	実15.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均12.7着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1中山11R 14着/16頭+3.1秒 11/01 4東京104R 6着/16頭+1.8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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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。
10	ワイズファミリア	丸田	実9.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（77日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山712R 4着/16頭+0.3秒 12/21 5中山67R 2着/16頭+0.7秒 11/23 5東京53R 3着/17頭+0.6秒 11/02 4東京114R 2着/16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 4.0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 7.6% (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。
11	ロックユアライフ	小崎	実28.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均15.0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 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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。
12	シェリーシュシュ	原	実21.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（99日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京75R 8着/14頭+1.0秒 01/31 1東京15R 4着/16頭+0.7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 99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 4.9% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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。
13	ウッケン	▲佐藤	実206.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉42R 12着/18頭+1.8秒 10/18 4東京64R 12着/18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 10.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +667% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.7% (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。
14	ウラヌスリング	坂井	実3.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 2回3日新潟11R 5着/18頭 ― ― ― ―
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 5.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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。
15	ポポラヴィスタ	△石神道	実16.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均14.7着と低調／190日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1小倉73R 11着/14頭+1.4秒 02/01 1小倉46R 18着/18頭+3.5秒 01/05 1中山26R 15着/18頭+1.5秒 10/19 4新潟25R 14着/18頭+1.4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 14.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 190日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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。
16	ソアサージュ	小林脩	実181.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.5着と低調／99日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山85R 14着/16頭+3.2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 12.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 99日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +576% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
17	ルサフィール	野中	実213.6	▽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／161日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山65R 14着/18頭+2.1秒 12/20 5中山52R 14着/16頭+2.9秒 10/11 4東京31R 8着/10頭+1.1秒 09/21 4中山71R 11着/16頭+1.8秒 08/03 2新潟42R 11着/15頭+3.8秒
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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 161日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +695% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.7% (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。
18	ピコプリンセス	石橋脩	実95.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.0着と低調／197日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1東京35R 14着/16頭+1.6秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 197日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +316% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

バンオンタイム

騎手津村

単勝オッズ

2.5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

○14ウラヌスリング

3.6倍

EV -62%

▲10ワイズファミリア

9.1倍

EV -30%

出走馬全18頭

×4

バンオンタイム

津村

2.5倍

-72%

›

○14

ウラヌスリング

坂井

3.6倍

-62%

›

▲10

ワイズファミリア

丸田

9.1倍

-30%

›

△2

ソロンゴ

木幡育

11.4倍

-17%

›

△15

ポポラヴィスタ

△石神道

16.3倍

-3%

›

△5

メイショウコハル

石川

14.2倍

-17%

›

▽9

ジーナグレイス

菊沢

15.4倍

-10%

›

▽12

シェリーシュシュ

原

21.7倍

+5%

›

▽11

ロックユアライフ

小崎

28.4倍

+37%

›

▽8

ソフィア

北村友

51.1倍

+135%

›

▽6

フジサン

大野

24.8倍

+13%

›

▽18

ピコプリンセス

石橋脩

95.6倍

+316%

›

▽7

アオゾラランチ

吉田豊

95.3倍

+290%

›

▽3

エリオステモン

武藤

130.2倍

+384%

›

▽1

スコアレジーナ

△石田

179.2倍

+567%

›

▽16

ソアサージュ

小林脩

181.6倍

+576%

›

▽13

ウッケン

▲佐藤

206.0倍

+667%

›

▽17

ルサフィール

野中

213.6倍

+695%

›

💡 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