新潟 8R 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

8R 新潟競馬場　発走 16:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ケイケイ	原	実12.8	B△ A△勝率9% EV+14% 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／85日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京68R 10着/14頭+0.8秒 01/25 1中山97R 5着/9頭+0.6秒 12/21 5中山612R 7着/16頭+0.7秒 11/29 5東京712R 3着/9頭+0.5秒 11/15 5東京312R 7着/13頭+0.8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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 7.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.9% / 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。
2	コンテネレッツア	杉原	実23.9	B▽ A▽勝率7% EV+73% 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／前走2着／112日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京68R 7着/14頭+0.7秒 11/09 5東京212R 15着/18頭+1.0秒 06/21 3東京510R 3着/14頭+0.0秒 05/18 2東京89R 3着/9頭+0.3秒 04/05 3中山38R 6着/13頭+0.6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) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 112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 3.3% (オッズ暗示: 4.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.3% / 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。
3	マンウォル	菊沢	実61.3	B▽ A▽勝率6% EV+249% 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25%と適性高／直近3走平均10.3着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1東京88R 10着/16頭+0.6秒 11/24 5東京68R 13着/15頭+2.2秒 10/26 4東京99R 4着/13頭+0.3秒 10/12 4東京49R 6着/16頭+0.5秒 08/09 2新潟56R 7着/16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戦の調子平均 10.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.7% / 期待値 +249% ※ 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	ジオパーククラウン	丸田	実188.3	B▽ A▽勝率5% EV+783% 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／441日ぶりの実戦）
前5走 06/08 3阪神29R 5着/8頭+0.7秒 06/08 3阪神29R 5着/8頭+0.7秒 06/08 3阪神29R 5着/8頭+0.7秒 06/08 3阪神29R 5着/8頭+0.7秒 06/08 3阪神29R 5着/8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戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 441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 0.3% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.7% / 期待値 +783% ※ 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	シルバーレイン	大野	実28.8	B▽ A▽勝率7% EV+96% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.3着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山18R 10着/13頭+1.2秒 01/10 1中山310R 12着/16頭+1.3秒 11/09 5東京212R 10着/18頭+0.8秒 09/21 4中山79R 6着/9頭+0.6秒 03/22 2中京311R 6着/18頭+0.4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 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.8% / 期待値 +97% ※ 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	ナルキッソス	コレット	実2.5	B🌟◎ A×勝率13% 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走平均8.0着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京210R 11着/12頭+1.4秒 02/15 2京都63R 1着/16頭勝利 12/27 5阪神73R 3着/16頭+0.4秒 12/06 5阪神16R 5着/10頭+0.7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 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 40.3% (オッズ暗示: 40.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 13.4% / 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。
7	ラパンチュール	田辺	実5.6	B○ A▲勝率11% EV-38% 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／287日ぶりの実戦）
前5走 11/09 5東京212R 4着/18頭+0.1秒 07/06 1函館89R 4着/11頭+0.2秒 06/14 1函館17R 1着/14頭勝利 03/22 2中京311R 5着/18頭+0.3秒 02/08 1東京39R 5着/16頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 287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 14.5% (オッズ暗示: 17.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.0% / 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。
8	レイククレセント	北村友	実6.9	B△ A△勝率10% EV-31% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均8.0着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山412R 13着/16頭+0.4秒 02/22 1東京88R 5着/16頭+0.3秒 12/20 5阪神512R 3着/16頭+0.1秒 11/23 5東京512R 4着/18頭+0.2秒 10/05 4東京27R 1着/18頭勝利
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 8.0着 (不振) △ ローテーション 119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 9.4% (オッズ暗示: 14.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.0% / 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。
9	ユキノエミリオ	木幡初	実57.2	B▽ A▽勝率6% EV+246% 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／176日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1阪神312R 15着/18頭+1.0秒 01/17 1京都612R 18着/18頭+2.3秒 12/27 5中山79R 15着/16頭+1.8秒 09/27 4中山810R 16着/16頭+1.8秒 09/07 4中山212R 1着/16頭勝利
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 16.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 176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 1.5% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.1% / 期待値 +246% ※ 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	ジッピーレーサー	石神道	実154.0	B× A▽勝率5% EV+629% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均13.0着と低調／470日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟31R 13着/14頭+7.7秒 05/10 1新潟31R 13着/14頭+7.7秒 05/10 1新潟31R 13着/14頭+7.7秒 05/10 1新潟31R 13着/14頭+7.7秒 05/10 1新潟31R 13着/14頭+7.7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 13.0着 (不振) × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 470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 0.3% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.7% / 期待値 +629% ※ 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	パワースナッチ	津村	実9.1	B△ A△勝率10% EV-12% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（92日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山18R 2着/13頭+0.2秒 12/21 5中山612R 3着/16頭+0.4秒 10/05 4東京29R 17着/17頭+1.6秒 08/23 3新潟110R 5着/17頭+0.4秒 05/31 2東京117R 1着/11頭勝利
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 5.0着 ▽ 前走実績前走 10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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 11.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.6% / 期待値 -12% ※ 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	ホウオウシェリー	坂井	実4.5	B▲ A○勝率12% EV-46% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／前走3着／105日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山412R 11着/16頭+0.4秒 02/15 1東京68R 5着/14頭+0.4秒 12/07 5中京210R 4着/13頭+0.3秒 11/15 5東京312R 3着/13頭+0.5秒 10/05 4東京29R 15着/17頭+0.9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 5.3着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 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 9.6% (オッズ暗示: 22.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 11.8% / 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 ×

ナルキッソス

騎手コレット

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

+0%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲7ラパンチュール

5.6倍

EV -18%

▲A:○12ホウオウシェリー

4.5倍

EV -56%

出走馬全12頭

◎A:×6

ナルキッソス

コレット

2.5倍

+0%

›

○A:▲7

ラパンチュール

田辺

5.6倍

-18%

›

▲A:○12

ホウオウシェリー

坂井

4.5倍

-56%

›

△A:△8

レイククレセント

北村友

6.9倍

-35%

›

△A:△11

パワースナッチ

津村

9.1倍

-14%

›

△A:△1

ケイケイ

原

12.8倍

-14%

›

▽A:▽2

コンテネレッツア

杉原

23.9倍

-21%

›

▽A:▽5

シルバーレイン

大野

28.8倍

-5%

›

▽A:▽9

ユキノエミリオ

木幡初

57.2倍

-14%

›

▽A:▽3

マンウォル

菊沢

61.3倍

-8%

›

×A:▽10

ジッピーレーサー

石神道

154.0倍

-51%

›

▽A:▽4

ジオパーククラウン

丸田

188.3倍

-40%

›

💡 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

8R 新潟競馬場　発走 16:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ケイケイ	原	実12.8	△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／85日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京68R 10着/14頭+0.8秒 01/25 1中山97R 5着/9頭+0.6秒 12/21 5中山612R 7着/16頭+0.7秒 11/29 5東京712R 3着/9頭+0.5秒 11/15 5東京312R 7着/13頭+0.8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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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	コンテネレッツア	杉原	実23.9	▽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／前走2着／112日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京68R 7着/14頭+0.7秒 11/09 5東京212R 15着/18頭+1.0秒 06/21 3東京510R 3着/14頭+0.0秒 05/18 2東京89R 3着/9頭+0.3秒 04/05 3中山38R 6着/13頭+0.6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) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 112日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +73% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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	マンウォル	菊沢	実61.3	▽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25%と適性高／直近3走平均10.3着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1東京88R 10着/16頭+0.6秒 11/24 5東京68R 13着/15頭+2.2秒 10/26 4東京99R 4着/13頭+0.3秒 10/12 4東京49R 6着/16頭+0.5秒 08/09 2新潟56R 7着/16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戦の調子平均 10.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 98日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +249% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.7% (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。
4	ジオパーククラウン	丸田	実188.3	▽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／441日ぶりの実戦）
前5走 06/08 3阪神29R 5着/8頭+0.7秒 06/08 3阪神29R 5着/8頭+0.7秒 06/08 3阪神29R 5着/8頭+0.7秒 06/08 3阪神29R 5着/8頭+0.7秒 06/08 3阪神29R 5着/8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戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 441日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +783% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (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。
5	シルバーレイン	大野	実28.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.3着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山18R 10着/13頭+1.2秒 01/10 1中山310R 12着/16頭+1.3秒 11/09 5東京212R 10着/18頭+0.8秒 09/21 4中山79R 6着/9頭+0.6秒 03/22 2中京311R 6着/18頭+0.4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 98日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +96% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.8% (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。
6	ナルキッソス	コレット	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8.0着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京210R 11着/12頭+1.4秒 02/15 2京都63R 1着/16頭勝利 12/27 5阪神73R 3着/16頭+0.4秒 12/06 5阪神16R 5着/10頭+0.7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 8.0着 (不振) × 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 13.4% (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。
7	ラパンチュール	田辺	実5.6	▲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／287日ぶりの実戦）
前5走 11/09 5東京212R 4着/18頭+0.1秒 07/06 1函館89R 4着/11頭+0.2秒 06/14 1函館17R 1着/14頭勝利 03/22 2中京311R 5着/18頭+0.3秒 02/08 1東京39R 5着/16頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 287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 11.0% (オッズ暗示: 17.9%) ※ 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	レイククレセント	北村友	実6.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均8.0着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山412R 13着/16頭+0.4秒 02/22 1東京88R 5着/16頭+0.3秒 12/20 5阪神512R 3着/16頭+0.1秒 11/23 5東京512R 4着/18頭+0.2秒 10/05 4東京27R 1着/18頭勝利
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 8.0着 (不振) △ ローテーション 119日休養明け × 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 10.0% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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。
9	ユキノエミリオ	木幡初	実57.2	▽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／176日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1阪神312R 15着/18頭+1.0秒 01/17 1京都612R 18着/18頭+2.3秒 12/27 5中山79R 15着/16頭+1.8秒 09/27 4中山810R 16着/16頭+1.8秒 09/07 4中山212R 1着/16頭勝利
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 16.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 176日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +246% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
10	ジッピーレーサー	石神道	実154.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均13.0着と低調／470日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟31R 13着/14頭+7.7秒 05/10 1新潟31R 13着/14頭+7.7秒 05/10 1新潟31R 13着/14頭+7.7秒 05/10 1新潟31R 13着/14頭+7.7秒 05/10 1新潟31R 13着/14頭+7.7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 13.0着 (不振) × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 470日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +629% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (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。
11	パワースナッチ	津村	実9.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（92日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山18R 2着/13頭+0.2秒 12/21 5中山612R 3着/16頭+0.4秒 10/05 4東京29R 17着/17頭+1.6秒 08/23 3新潟110R 5着/17頭+0.4秒 05/31 2東京117R 1着/11頭勝利
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 5.0着 ▽ 前走実績前走 10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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.6% (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。
12	ホウオウシェリー	坂井	実4.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／前走3着／105日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山412R 11着/16頭+0.4秒 02/15 1東京68R 5着/14頭+0.4秒 12/07 5中京210R 4着/13頭+0.3秒 11/15 5東京312R 3着/13頭+0.5秒 10/05 4東京29R 15着/17頭+0.9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 5.3着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 105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 11.8% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ナルキッソス

騎手コレット

単勝オッズ

2.5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

○12ホウオウシェリー

4.5倍

EV -46%

▲7ラパンチュール

5.6倍

EV -38%

出走馬全12頭

×6

ナルキッソス

コレット

2.5倍

-66%

›

○12

ホウオウシェリー

坂井

4.5倍

-46%

›

▲7

ラパンチュール

田辺

5.6倍

-38%

›

△8

レイククレセント

北村友

6.9倍

-31%

›

△11

パワースナッチ

津村

9.1倍

-12%

›

△1

ケイケイ

原

12.8倍

+14%

›

▽2

コンテネレッツア

杉原

23.9倍

+73%

›

▽5

シルバーレイン

大野

28.8倍

+96%

›

▽9

ユキノエミリオ

木幡初

57.2倍

+246%

›

▽3

マンウォル

菊沢

61.3倍

+249%

›

▽10

ジッピーレーサー

石神道

154.0倍

+629%

›

▽4

ジオパーククラウン

丸田

188.3倍

+783%

›

💡 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