新潟 10R 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

10R 新潟競馬場　発走 17:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	モルゲンゾンネ	▲上里	実110.1	B× A▽勝率5% EV+414% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／82日ぶりの実戦）
前5走 01/15 大井1R 6着/12頭+0.8秒 12/19 金沢7R 5着/8頭+3.0秒 10/27 金沢7R 1着/7頭勝利 10/14 金沢9R 1着/8頭勝利 09/20 金沢8R 1着/10頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.7% / 期待値 +415% ※ 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	クラウドセイル	▲佐藤	実174.0	B▽ A▽勝率5% EV+738% 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／462日ぶりの実戦）
前5走 05/18 2東京88R 5着/9頭+1.0秒 05/18 2東京88R 5着/9頭+1.0秒 05/18 2東京88R 5着/9頭+1.0秒 05/18 2東京88R 5着/9頭+1.0秒 05/18 2東京88R 5着/9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 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 462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 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 4.8% / 期待値 +739% ※ 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	オルグジェシダ	坂井	実3.3	B○ A○勝率12% EV-58% 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／前走2着／204日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1東京112R 2着/12頭+0.1秒 11/24 5東京612R 2着/18頭+0.1秒 09/15 4中山54R 1着/16頭勝利 08/23 3新潟14R 2着/16頭+0.3秒 06/22 3東京64R 3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 204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 16.9% (オッズ暗示: 30.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.5% / 期待値 -59% ※ 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	リポサンテ	田辺	実2.4	B🌟◎ A×勝率14% EV-67% 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2着／113日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京38R 5着/13頭+0.3秒 02/22 1東京86R 6着/16頭+0.4秒 11/15 3福島38R 11着/16頭+1.9秒 10/25 4東京88R 2着/8頭+0.2秒 10/04 4東京17R 2着/10頭+0.0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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 113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 39.0% (オッズ暗示: 41.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 13.7% / 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。
5	モウエエデショー	原	実13.3	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走で勝率33%と好調／141日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山411R 5着/10頭+0.3秒 02/15 1小倉85R 1着/16頭勝利 01/04 1中山15R 9着/16頭+0.7秒 12/21 5中山67R 5着/16頭+1.0秒 09/14 4中山44R 10着/11頭+5.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 141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 8.0% (オッズ暗示: 7.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.6% / 期待値 +15% ※ 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	ルーリングクラス	丸山	実9.0	B▲ A▲勝率10% EV-9% 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／前走勝利の勢い／91日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1東京84R 11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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 11.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.1% / 期待値 -10% ※ 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	ウィンスタンリー	コレット	実17.4	B▽ A▽勝率7% EV+28% 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／91日ぶりの実戦）
前5走 06/29 1函館69R 8着/10頭+1.9秒 05/03 2東京34R 1着/12頭勝利 03/08 2中山35R 3着/15頭+1.0秒 12/14 5中山52R 8着/16頭+1.9秒 06/09 3東京45R 3着/11頭+1.1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 91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 3.2% (オッズ暗示: 5.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.4% / 期待値 +28% ※ 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	スペードギニー	菊沢	実46.5	B▽ A▽勝率6% EV+167% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率67%と好調／134日ぶりの実戦）
前5走 12/19 金沢8R 1着/8頭勝利 12/08 金沢6R 1着/8頭勝利 11/02 盛岡10R 2着/11頭+0.7秒 10/21 盛岡8R 2着/11頭+0.4秒 09/02 盛岡9R 3着/12頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) △ ローテーション 134日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.8% / 期待値 +168% ※ 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	ラヴィニール	北村友	実16.9	B▽ A▽勝率8% 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33%と好調／113日ぶりの実戦）
前5走 10/13 3京都56R 6着/15頭+1.2秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 113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 3.3% (オッズ暗示: 5.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.5% / 期待値 +28% ※ 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	マイネルモメンタム推奨	石川	実13.2	B△ A△勝率10% EV+26% 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 03/29 1中京66R 12着/13頭+1.2秒 03/01 1小倉129R 4着/18頭+0.2秒 02/07 1小倉59R 5着/13頭+0.8秒 09/20 4中山67R 6着/18頭+0.5秒 09/06 2札幌59R 7着/15頭+0.6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 6.7着 △ ローテーション 92日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 7.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.6% / 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。
11	イモータリス	嶋田	実9.0	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（直近3走で勝率33%と好調／前走3着／141日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1中山26R 1着/18頭勝利 12/06 5中山15R 2着/18頭+0.3秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 141日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 11.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.7% / 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	キョウエイグッド	津村	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（当競馬場3走で勝率33%と適性高／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東京66R 13着/14頭+1.6秒 01/17 1中山67R 5着/12頭+0.4秒 12/27 5中山77R 6着/18頭+0.3秒 08/30 3新潟36R 1着/18頭勝利 08/24 3新潟23R 2着/17頭+0.4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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.5% / 期待値 +171% ※ 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 ×

リポサンテ

騎手田辺

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

-6%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○3オルグジェシダ

3.3倍

EV -44%

▲A:▲6ルーリングクラス

9.0倍

EV -18%

出走馬全12頭

◎A:×4

リポサンテ

田辺

2.4倍

-6%

›

○A:○3

オルグジェシダ

坂井

3.3倍

-44%

›

▲A:▲6

ルーリングクラス

丸山

9.0倍

-18%

›

△A:△10

マイネルモメンタム

石川

13.2倍

+19%

›

△A:△11

イモータリス

嶋田

9.0倍

-28%

›

△A:△5

モウエエデショー

原

13.3倍

+5%

›

▽A:▽9

ラヴィニール

北村友

16.9倍

-43%

›

▽A:▽7

ウィンスタンリー

コレット

17.4倍

-44%

›

▽A:▽8

スペードギニー

菊沢

46.5倍

-32%

›

▽A:▽12

キョウエイグッド

津村

48.9倍

-29%

›

×A:▽1

モルゲンゾンネ

▲上里

110.1倍

-66%

›

▽A:▽2

クラウドセイル

▲佐藤

174.0倍

-46%

›

💡 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 10 マイネルモメンタム実13.2倍期待値 +20% 推奨 11.0〜30.0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。

10R 新潟競馬場　発走 17:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	モルゲンゾンネ	▲上里	実110.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／82日ぶりの実戦）
前5走 01/15 大井1R 6着/12頭+0.8秒 12/19 金沢7R 5着/8頭+3.0秒 10/27 金沢7R 1着/7頭勝利 10/14 金沢9R 1着/8頭勝利 09/20 金沢8R 1着/10頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +414% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
2	クラウドセイル	▲佐藤	実174.0	▽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／462日ぶりの実戦）
前5走 05/18 2東京88R 5着/9頭+1.0秒 05/18 2東京88R 5着/9頭+1.0秒 05/18 2東京88R 5着/9頭+1.0秒 05/18 2東京88R 5着/9頭+1.0秒 05/18 2東京88R 5着/9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 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 462日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +738% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (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。
3	オルグジェシダ	坂井	実3.3	○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／前走2着／204日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1東京112R 2着/12頭+0.1秒 11/24 5東京612R 2着/18頭+0.1秒 09/15 4中山54R 1着/16頭勝利 08/23 3新潟14R 2着/16頭+0.3秒 06/22 3東京64R 3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 204日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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	リポサンテ	田辺	実2.4	×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2着／113日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京38R 5着/13頭+0.3秒 02/22 1東京86R 6着/16頭+0.4秒 11/15 3福島38R 11着/16頭+1.9秒 10/25 4東京88R 2着/8頭+0.2秒 10/04 4東京17R 2着/10頭+0.0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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 113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 13.7% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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。
5	モウエエデショー	原	実13.3	△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／141日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山411R 5着/10頭+0.3秒 02/15 1小倉85R 1着/16頭勝利 01/04 1中山15R 9着/16頭+0.7秒 12/21 5中山67R 5着/16頭+1.0秒 09/14 4中山44R 10着/11頭+5.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 141日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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	ルーリングクラス	丸山	実9.0	▲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／前走勝利の勢い／91日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1東京84R 11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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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。
7	ウィンスタンリー	コレット	実17.4	▽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／91日ぶりの実戦）
前5走 06/29 1函館69R 8着/10頭+1.9秒 05/03 2東京34R 1着/12頭勝利 03/08 2中山35R 3着/15頭+1.0秒 12/14 5中山52R 8着/16頭+1.9秒 06/09 3東京45R 3着/11頭+1.1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 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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。
8	スペードギニー	菊沢	実46.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率67%と好調／134日ぶりの実戦）
前5走 12/19 金沢8R 1着/8頭勝利 12/08 金沢6R 1着/8頭勝利 11/02 盛岡10R 2着/11頭+0.7秒 10/21 盛岡8R 2着/11頭+0.4秒 09/02 盛岡9R 3着/12頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) △ ローテーション 134日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +167% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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	ラヴィニール	北村友	実16.9	▽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／113日ぶりの実戦）
前5走 10/13 3京都56R 6着/15頭+1.2秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 113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 7.5% (オッズ暗示: 5.9%) ※ 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。
10	マイネルモメンタム推奨	石川	実13.2	△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 03/29 1中京66R 12着/13頭+1.2秒 03/01 1小倉129R 4着/18頭+0.2秒 02/07 1小倉59R 5着/13頭+0.8秒 09/20 4中山67R 6着/18頭+0.5秒 09/06 2札幌59R 7着/15頭+0.6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 6.7着 △ ローテーション 92日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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	イモータリス	嶋田	実9.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／前走3着／141日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1中山26R 1着/18頭勝利 12/06 5中山15R 2着/18頭+0.3秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 141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 9.7% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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	キョウエイグッド	津村	実48.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率33%と適性高／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東京66R 13着/14頭+1.6秒 01/17 1中山67R 5着/12頭+0.4秒 12/27 5中山77R 6着/18頭+0.3秒 08/30 3新潟36R 1着/18頭勝利 08/24 3新潟23R 2着/17頭+0.4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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) 🌟◎ 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 5.5% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

リポサンテ

騎手田辺

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

-67%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3オルグジェシダ

3.3倍

EV -58%

▲6ルーリングクラス

9.0倍

EV -9%

出走馬全12頭

×4

リポサンテ

田辺

2.4倍

-67%

›

○3

オルグジェシダ

坂井

3.3倍

-58%

›

▲6

ルーリングクラス

丸山

9.0倍

-9%

›

△11

イモータリス

嶋田

9.0倍

-12%

›

△10

マイネルモメンタム

石川

13.2倍

+26%

›

△5

モウエエデショー

原

13.3倍

+14%

›

▽9

ラヴィニール

北村友

16.9倍

+27%

›

▽7

ウィンスタンリー

コレット

17.4倍

+28%

›

▽8

スペードギニー

菊沢

46.5倍

+167%

›

▽12

キョウエイグッド

津村

48.9倍

+171%

›

▽2

クラウドセイル

▲佐藤

174.0倍

+738%

›

▽1

モルゲンゾンネ

▲上里

110.1倍

+414%

›

💡 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 10 マイネルモメンタム実13.2倍期待値 +27% 推奨 10.4〜30.0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。

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