新潟 6R 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

6R 新潟競馬場　発走 14:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クロニクル推奨	田辺	実11.4	B△ A△勝率8% EV-4% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+43%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 04/26 2京都110R 8着/12頭+1.5秒 04/26 2京都110R 8着/12頭+1.5秒 04/26 2京都110R 8着/12頭+1.5秒 04/26 2京都110R 8着/12頭+1.5秒 04/26 2京都110R 8着/12頭+1.5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 8.0着 (不振) △ ローテーション 484日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 12.6% (オッズ暗示: 8.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.3% / 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。
2	アークドール	石川	実26.6	B▽ A▽勝率5% EV+27% 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67%と好調／前走勝利の勢い／99日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京27R 2着/15頭+0.2秒 02/15 1小倉88R 3着/15頭+0.5秒 01/24 1京都87R 5着/11頭+0.5秒 01/05 1京都27R 3着/15頭+0.6秒 12/20 5阪神57R 7着/16頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 99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 2.0% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.8% / 期待値 +27% ※ 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	エンセリオ	北村友	実140.4	B× A▽勝率4% EV+431% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（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／120日ぶりの実戦）
前5走 08/02 2新潟37R 8着/14頭+1.2秒 05/25 2東京108R 1着/16頭勝利 05/04 1新潟29R 4着/14頭+0.7秒 03/23 2中山812R 7着/15頭+0.8秒 02/15 1東京58R 7着/16頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 120日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 3.8% / 期待値 +431% ※ 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	オンザライン	小崎	実22.2	B▽ A▽勝率6% EV+29% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調／511日ぶりの実戦）
前5走 03/30 2中京610R 10着/16頭+1.2秒 03/30 2中京610R 10着/16頭+1.2秒 03/30 2中京610R 10着/16頭+1.2秒 03/30 2中京610R 10着/16頭+1.2秒 03/30 2中京610R 10着/16頭+1.2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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 511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 4.2% (オッズ暗示: 4.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.8% / 期待値 +29% ※ 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	パフ	コレット	実13.9	B▽ A▽勝率7% EV+0% 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／105日ぶりの実戦）
前5走 02/08 1小倉610R 1着/16頭勝利 01/25 1小倉210R 3着/16頭+0.1秒 11/09 3福島210R 3着/15頭+0.2秒 08/10 1札幌612R 9着/14頭+2.0秒 07/05 1函館710R 7着/14頭+1.1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) △ ローテーション 105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 4.4% (オッズ暗示: 7.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.3% / 期待値 +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。
6	エスティメート	嶋田	実166.1	B× A▽勝率4% EV+528% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（491日ぶりの実戦）
前5走 04/19 3中山710R 6着/16頭+1.2秒 04/19 3中山710R 6着/16頭+1.2秒 04/19 3中山710R 6着/16頭+1.2秒 04/19 3中山710R 6着/16頭+1.2秒 04/19 3中山710R 6着/16頭+1.2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 △ 当競馬場適性 84走で勝率 14% △ ローテーション 491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 15位 / 勝率 3.8% / 期待値 +529% ※ 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	ブレトワルダ	津村	実3.0	B◎ A×勝率11% EV-66% 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／前走3着／99日ぶりの実戦）
前5走 08/10 2新潟610R 1着/15頭勝利 07/12 2福島512R 4着/15頭+0.8秒 05/31 2東京116R 5着/10頭+0.5秒 04/20 3中山86R 6着/15頭+1.5秒 03/30 3中山24R 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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 99日休養明け × 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 23.3% (オッズ暗示: 33.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 11.1% / 期待値 -67% ※ 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	プルートマスター	坂井	実9.8	B△ A△勝率8% EV-26% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着／183日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉911R 2着/13頭+0.2秒 02/07 1小倉511R 3着/16頭+0.1秒 11/23 4京都610R 11着/16頭+1.0秒 09/20 4阪神611R 5着/13頭+0.4秒 08/03 3中京46R 6着/16頭+0.3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 5.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 183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 8.9% (オッズ暗示: 10.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.5% / 期待値 -26% ※ 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	ユキノロイヤル	石橋脩	実76.8	B▽ A▽勝率4% EV+243% 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／84日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山510R 11着/16頭+0.5秒 01/18 1中山79R 12着/15頭+1.1秒 12/13 5中山311R 4着/16頭+0.2秒 09/27 4中山811R 15着/16頭+1.7秒 07/19 2福島711R 3着/10頭+0.1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 13着 (大敗) × 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 0.8% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.5% / 期待値 +244% ※ 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	ヴァナルガンド	菊沢	実31.4	B▽ A▽勝率6% EV+74% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／512日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山112R 8着/13頭+1.9秒 03/29 3中山112R 8着/13頭+1.9秒 03/29 3中山112R 8着/13頭+1.9秒 03/29 3中山112R 8着/13頭+1.9秒 03/29 3中山112R 8着/13頭+1.9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 8.0着 (不振) △ ローテーション 512日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.5% / 期待値 +74% ※ 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	リバートゥルー	吉田豊	実12.3	B△ A△勝率8% EV-4% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 06/01 2東京129R 3着/16頭+0.4秒 06/01 2東京129R 3着/16頭+0.4秒 06/01 2東京129R 3着/16頭+0.4秒 06/01 2東京129R 3着/16頭+0.4秒 06/01 2東京129R 3着/16頭+0.4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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 448日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 8.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.8% / 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。
12	ルクスビッグスター	武藤	実61.4	B▽ A▽勝率5% EV+206% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均12.0着と低調／490日ぶりの実戦）
前5走 04/20 3中山812R 12着/13頭+1.4秒 04/20 3中山812R 12着/13頭+1.4秒 04/20 3中山812R 12着/13頭+1.4秒 04/20 3中山812R 12着/13頭+1.4秒 04/20 3中山812R 12着/13頭+1.4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 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 490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 1.2% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.0% / 期待値 +207% ※ 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	ロフティストーリー	大野	実7.7	B▲ A▲勝率9% EV-33% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（113日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山710R 5着/13頭+0.2秒 01/31 2京都111R 2着/13頭+0.8秒 11/15 5東京39R 1着/16頭勝利 08/24 3新潟28R 1着/10頭勝利 06/14 3東京31R 1着/16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戦の調子平均 5.0着 △ ローテーション 113日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.9% (オッズ暗示: 13.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.6% / 期待値 -34% ※ 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	アラレタバシル	丸山	実4.4	B○ A○勝率10% EV-56% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（120日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京610R 4着/15頭+0.6秒 03/01 1阪神410R 5着/14頭+0.2秒 01/17 1中山610R 5着/16頭+1.1秒 12/13 5中京310R 1着/16頭勝利 11/23 5東京58R 3着/16頭+0.4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 5.3着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 120日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.9% (オッズ暗示: 22.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.0% / 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。
15	モモンウールー	原	実15.4	B▽ A▽勝率6% EV-5% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／84日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京111R 3着/14頭+0.4秒 01/25 1京都97R 7着/10頭+1.0秒 12/27 5阪神712R 4着/9頭+0.6秒 12/07 5阪神29R 10着/13頭+1.6秒 11/22 4京都512R 10着/15頭+1.6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 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) × 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 4.4% (オッズ暗示: 6.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.2% / 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。

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 ×

ブレトワルダ

騎手津村

単勝オッズ

3.0倍

AI期待値

-30%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○14アラレタバシル

4.4倍

EV -43%

▲A:▲13ロフティストーリー

7.7倍

EV 0%

出走馬全15頭

◎A:×7

ブレトワルダ

津村

3.0倍

-30%

›

○A:○14

アラレタバシル

丸山

4.4倍

-43%

›

▲A:▲13

ロフティストーリー

大野

7.7倍

›

△A:△1

クロニクル

田辺

11.4倍

+43%

›

△A:△8

プルートマスター

坂井

9.8倍

-12%

›

△A:△11

リバートゥルー

吉田豊

12.3倍

-2%

›

▽A:▽5

パフ

コレット

13.9倍

-39%

›

▽A:▽15

モモンウールー

原

15.4倍

-32%

›

▽A:▽4

オンザライン

小崎

22.2倍

-7%

›

▽A:▽10

ヴァナルガンド

菊沢

31.4倍

+31%

›

▽A:▽2

アークドール

石川

26.6倍

-46%

›

▽A:▽12

ルクスビッグスター

武藤

61.4倍

-26%

›

▽A:▽9

ユキノロイヤル

石橋脩

76.8倍

-35%

›

×A:▽3

エンセリオ

北村友

140.4倍

-74%

›

×A:▽6

エスティメート

嶋田

166.1倍

-70%

›

💡 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)

見送り

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 1 クロニクル実11.4倍期待値 +43% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

6R 新潟競馬場　発走 14:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クロニクル推奨	田辺	実11.4	△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 04/26 2京都110R 8着/12頭+1.5秒 04/26 2京都110R 8着/12頭+1.5秒 04/26 2京都110R 8着/12頭+1.5秒 04/26 2京都110R 8着/12頭+1.5秒 04/26 2京都110R 8着/12頭+1.5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 8.0着 (不振) △ ローテーション 484日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.3% (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。
2	アークドール	石川	実26.6	▽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67%と好調／前走勝利の勢い／99日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京27R 2着/15頭+0.2秒 02/15 1小倉88R 3着/15頭+0.5秒 01/24 1京都87R 5着/11頭+0.5秒 01/05 1京都27R 3着/15頭+0.6秒 12/20 5阪神57R 7着/16頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.8% (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。
3	エンセリオ	北村友	実140.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（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／120日ぶりの実戦）
前5走 08/02 2新潟37R 8着/14頭+1.2秒 05/25 2東京108R 1着/16頭勝利 05/04 1新潟29R 4着/14頭+0.7秒 03/23 2中山812R 7着/15頭+0.8秒 02/15 1東京58R 7着/16頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 120日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +431% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
4	オンザライン	小崎	実22.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調／511日ぶりの実戦）
前5走 03/30 2中京610R 10着/16頭+1.2秒 03/30 2中京610R 10着/16頭+1.2秒 03/30 2中京610R 10着/16頭+1.2秒 03/30 2中京610R 10着/16頭+1.2秒 03/30 2中京610R 10着/16頭+1.2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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 511日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。
5	パフ	コレット	実13.9	▽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／105日ぶりの実戦）
前5走 02/08 1小倉610R 1着/16頭勝利 01/25 1小倉210R 3着/16頭+0.1秒 11/09 3福島210R 3着/15頭+0.2秒 08/10 1札幌612R 9着/14頭+2.0秒 07/05 1函館710R 7着/14頭+1.1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) △ ローテーション 105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 7.3% (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。
6	エスティメート	嶋田	実166.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（491日ぶりの実戦）
前5走 04/19 3中山710R 6着/16頭+1.2秒 04/19 3中山710R 6着/16頭+1.2秒 04/19 3中山710R 6着/16頭+1.2秒 04/19 3中山710R 6着/16頭+1.2秒 04/19 3中山710R 6着/16頭+1.2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 △ 当競馬場適性 84走で勝率 14% △ ローテーション 491日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +528% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.8% (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。
7	ブレトワルダ	津村	実3.0	×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／前走3着／99日ぶりの実戦）
前5走 08/10 2新潟610R 1着/15頭勝利 07/12 2福島512R 4着/15頭+0.8秒 05/31 2東京116R 5着/10頭+0.5秒 04/20 3中山86R 6着/15頭+1.5秒 03/30 3中山24R 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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 99日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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。
8	プルートマスター	坂井	実9.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着／183日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉911R 2着/13頭+0.2秒 02/07 1小倉511R 3着/16頭+0.1秒 11/23 4京都610R 11着/16頭+1.0秒 09/20 4阪神611R 5着/13頭+0.4秒 08/03 3中京46R 6着/16頭+0.3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 5.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 183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 7.5% (オッズ暗示: 10.2%) ※ 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。
9	ユキノロイヤル	石橋脩	実76.8	▽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／84日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山510R 11着/16頭+0.5秒 01/18 1中山79R 12着/15頭+1.1秒 12/13 5中山311R 4着/16頭+0.2秒 09/27 4中山811R 15着/16頭+1.7秒 07/19 2福島711R 3着/10頭+0.1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 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +243% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (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。
10	ヴァナルガンド	菊沢	実31.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／512日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山112R 8着/13頭+1.9秒 03/29 3中山112R 8着/13頭+1.9秒 03/29 3中山112R 8着/13頭+1.9秒 03/29 3中山112R 8着/13頭+1.9秒 03/29 3中山112R 8着/13頭+1.9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 8.0着 (不振) △ ローテーション 512日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +74% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.5% (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。
11	リバートゥルー	吉田豊	実12.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 06/01 2東京129R 3着/16頭+0.4秒 06/01 2東京129R 3着/16頭+0.4秒 06/01 2東京129R 3着/16頭+0.4秒 06/01 2東京129R 3着/16頭+0.4秒 06/01 2東京129R 3着/16頭+0.4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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 448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 7.8% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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。
12	ルクスビッグスター	武藤	実61.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均12.0着と低調／490日ぶりの実戦）
前5走 04/20 3中山812R 12着/13頭+1.4秒 04/20 3中山812R 12着/13頭+1.4秒 04/20 3中山812R 12着/13頭+1.4秒 04/20 3中山812R 12着/13頭+1.4秒 04/20 3中山812R 12着/13頭+1.4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 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 490日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +206% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.0% (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。
13	ロフティストーリー	大野	実7.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（113日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山710R 5着/13頭+0.2秒 01/31 2京都111R 2着/13頭+0.8秒 11/15 5東京39R 1着/16頭勝利 08/24 3新潟28R 1着/10頭勝利 06/14 3東京31R 1着/16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戦の調子平均 5.0着 △ ローテーション 113日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 13.0%) ※ 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	アラレタバシル	丸山	実4.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（120日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京610R 4着/15頭+0.6秒 03/01 1阪神410R 5着/14頭+0.2秒 01/17 1中山610R 5着/16頭+1.1秒 12/13 5中京310R 1着/16頭勝利 11/23 5東京58R 3着/16頭+0.4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 5.3着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 120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 10.0% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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	モモンウールー	原	実15.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／84日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京111R 3着/14頭+0.4秒 01/25 1京都97R 7着/10頭+1.0秒 12/27 5阪神712R 4着/9頭+0.6秒 12/07 5阪神29R 10着/13頭+1.6秒 11/22 4京都512R 10着/15頭+1.6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 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ブレトワルダ

騎手津村

単勝オッズ

3.0倍

AI期待値

-66%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○14アラレタバシル

4.4倍

EV -56%

▲13ロフティストーリー

7.7倍

EV -33%

出走馬全15頭

×7

ブレトワルダ

津村

3.0倍

-66%

›

○14

アラレタバシル

丸山

4.4倍

-56%

›

▲13

ロフティストーリー

大野

7.7倍

-33%

›

△1

クロニクル

田辺

11.4倍

-4%

›

△11

リバートゥルー

吉田豊

12.3倍

-4%

›

△8

プルートマスター

坂井

9.8倍

-26%

›

▽5

パフ

コレット

13.9倍

+0%

›

▽15

モモンウールー

原

15.4倍

-5%

›

▽4

オンザライン

小崎

22.2倍

+29%

›

▽10

ヴァナルガンド

菊沢

31.4倍

+74%

›

▽12

ルクスビッグスター

武藤

61.4倍

+206%

›

▽2

アークドール

石川

26.6倍

+27%

›

▽9

ユキノロイヤル

石橋脩

76.8倍

+243%

›

▽3

エンセリオ

北村友

140.4倍

+431%

›

▽6

エスティメート

嶋田

166.1倍

+528%

›

💡 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)

見送り

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 1 クロニクル実11.4倍期待値 -5% 推奨 12.0〜30.0倍 ¥200 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

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