新潟 11R 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

11R 新潟競馬場　発走 17:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ルクスコロン	杉原	実204.1	B× A▽勝率4% EV+660% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／127日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1小倉512R 10着/17頭+0.8秒 12/07 金沢9R 2着/8頭+0.5秒 11/25 金沢8R 1着/9頭勝利 11/04 園田8R 8着/11頭+2.2秒 10/15 園田11R 4着/10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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 127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 17位 / 勝率 3.7% / 期待値 +661% ※ 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	スカイダイバー	△石田	実43.1	B▽ A▽勝率5% EV+110% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.7着と低調／113日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1小倉1012R 15着/18頭+1.2秒 02/01 1小倉43R 11着/14頭+1.2秒 10/28 門別9R 1着/12頭勝利 10/22 門別6R 1着/12頭勝利 10/08 門別9R 6着/11頭+1.2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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 113日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.9% / 期待値 +110% ※ 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	ジュエルドレーサー	石川	実13.3	B△ A△勝率7% EV-13% 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／348日ぶりの実戦）
前5走 09/09 笠松4R 1着/8頭勝利 08/11 笠松7R 1着/8頭勝利 07/08 名古屋6R 7着/12頭+1.3秒 06/10 笠松4R 2着/10頭+0.9秒 05/14 笠松8R 5着/9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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 348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 4.3% (オッズ暗示: 7.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.5% / 期待値 -13% ※ 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	テンペストヒロイン	木幡初	実43.4	B▽ A▽勝率4% EV+89% 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0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 03/14 佐賀7R 1着/10頭勝利 02/15 佐賀7R 2着/9頭+0.2秒 02/01 佐賀4R 1着/11頭勝利 01/10 佐賀11R 1着/11頭勝利 12/20 佐賀10R 2着/11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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 140日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.4% / 期待値 +90% ※ 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	アルマグラース	嶋田	実217.3	B▽ A▽勝率4% EV+736% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.7着と低調／154日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京412R 14着/16頭+2.6秒 02/22 1小倉1012R 16着/18頭+1.2秒 01/31 1小倉38R 14着/18頭+1.3秒 10/05 4東京27R 17着/18頭+1.4秒 09/07 2札幌67R 9着/13頭+1.8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 14.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 154日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +62% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 3.9% / 期待値 +737% ※ 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	ココソラーレ	★谷原	実35.5	B▽ A▽勝率5% EV+71% 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／154日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神103R 9着/13頭+2.0秒 03/01 1小倉122R 9着/16頭+0.9秒 02/21 1小倉93R 12着/14頭+2.5秒 01/25 1小倉22R 7着/18頭+0.9秒 11/16 5東京43R 8着/18頭+0.9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 10.0着 (不振) △ ローテーション 154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 1.9% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.8% / 期待値 +71% ※ 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	ミエノブラボー	丸田	実4.1	B▲ A○勝率10% EV-60% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／98日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京48R 9着/18頭+0.7秒 03/01 1小倉127R 2着/18頭+0.3秒 02/21 1小倉912R 4着/18頭+0.2秒 02/01 1小倉412R 5着/18頭+0.7秒 11/22 3福島512R 14着/16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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 98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 15.0% (オッズ暗示: 24.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.6% / 期待値 -61% ※ 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	スペルビア	野中	実98.5	B▽ A▽勝率4% EV+339% 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／92日ぶりの実戦）
前5走 03/19 園田11R 8着/11頭+1.2秒 12/20 5中山58R 8着/16頭+1.6秒 10/30 門別9R 1着/11頭勝利 09/17 門別10R 1着/11頭勝利 08/19 門別10R 3着/12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 8.0着 (不振) △ ローテーション 92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 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 4.5% / 期待値 +339% ※ 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	メイヨシュア	武藤	実134.1	B× A▽勝率4% EV+399% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.5着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山24R 14着/16頭+2.7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 14.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) × 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 0.2% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 3.7% / 期待値 +400% ※ 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	ベルタソ推奨	小崎	実10.5	B△ A△勝率8% EV-20% 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 04/12 1福島112R 11着/16頭+1.1秒 04/12 1福島112R 11着/16頭+1.1秒 04/12 1福島112R 11着/16頭+1.1秒 04/12 1福島112R 11着/16頭+1.1秒 04/12 1福島112R 11着/16頭+1.1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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 498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 12.2% (オッズ暗示: 9.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.6% / 期待値 -20% ※ 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	オレイア	▲水沼	実224.3	B▽ A▽勝率4% EV+763% 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／154日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京412R 15着/16頭+3.2秒 02/07 1小倉512R 17着/17頭+2.2秒 09/26 浦和2R 1着/12頭勝利 09/11 川崎1R 6着/12頭+0.8秒 08/15 浦和2R 6着/9頭+1.8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 15着 (大敗) △ ローテーション 154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 0.3% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 3.9% / 期待値 +764% ※ 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	シャルマンナナ	丸山	実17.0	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（203日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉45R 4着/18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 4.0着 △ ローテーション 203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 4.3% (オッズ暗示: 5.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.1% / 期待値 +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。
13	ポップグルーヴ	▲佐藤	実106.5	B▽ A▽勝率5% EV+390% 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／182日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1小倉1012R 17着/18頭+1.3秒 11/15 3福島312R 14着/16頭+0.9秒 08/16 2新潟711R 11着/18頭+1.0秒 06/29 2福島27R 12着/16頭+2.4秒 03/30 3中山26R 14着/16頭+1.5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 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 17着 (大敗) △ ローテーション 182日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.6% / 期待値 +391% ※ 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	リアアーテシアン	▲上里	実25.9	B▽ A▽勝率5% EV+21% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（105日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1小倉102R 6着/18頭+1.0秒 06/22 3東京66R 11着/16頭+2.8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 5.0着 △ ローテーション 105日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 3.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.7% / 期待値 +21% ※ 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	パーティーガール	菊沢	実7.8	B△ A△勝率8% EV-40% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／99日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京77R 15着/16頭+4.4秒 01/01 川崎12R 1着/12頭勝利 12/15 川崎7R 1着/12頭勝利 11/19 川崎5R 1着/12頭勝利 10/15 川崎3R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 12.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.6% / 期待値 -41% ※ 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	サツキレジーナ	柴田大	実5.4	B○ A▲勝率9% EV-50% 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／189日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉83R 7着/14頭+2.0秒 02/01 1小倉43R 8着/14頭+0.9秒 09/06 2札幌53R 1着/12頭勝利 08/23 2札幌12R 3着/12頭+0.1秒 08/10 1札幌62R 3着/12頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 189日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 18.9% (オッズ暗示: 18.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.1% / 期待値 -51% ※ 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	ヨドノティアラ	津村	実3.1	B◎ A×勝率11% 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走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／126日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山81R 4着/16頭+1.2秒 02/14 1東京55R 6着/16頭+0.4秒 10/18 4新潟13R 7着/18頭+0.6秒 10/05 4東京23R 2着/17頭+0.2秒 08/09 2新潟51R 5着/15頭+2.3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 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.7% (オッズ暗示: 32.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 10.5% / 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。

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 ×

ヨドノティアラ

騎手津村

単勝オッズ

3.1倍

AI期待値

-29%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲16サツキレジーナ

5.4倍

EV +2%

▲A:○7ミエノブラボー

4.1倍

EV -38%

出走馬全17頭

◎A:×17

ヨドノティアラ

津村

3.1倍

-29%

›

○A:▲16

サツキレジーナ

柴田大

5.4倍

+2%

›

▲A:○7

ミエノブラボー

丸田

4.1倍

-38%

›

△A:△15

パーティーガール

菊沢

7.8倍

-4%

›

△A:△10

ベルタソ

小崎

10.5倍

+28%

›

△A:△3

ジュエルドレーサー

石川

13.3倍

-43%

›

▽A:▽12

シャルマンナナ

丸山

17.0倍

-27%

›

▽A:▽14

リアアーテシアン

▲上里

25.9倍

-49%

›

▽A:▽6

ココソラーレ

★谷原

35.5倍

-30%

›

▽A:▽2

スカイダイバー

△石田

43.1倍

-16%

›

▽A:▽4

テンペストヒロイン

木幡初

43.4倍

-49%

›

▽A:▽13

ポップグルーヴ

▲佐藤

106.5倍

+24%

›

▽A:▽8

スペルビア

野中

98.5倍

-19%

›

▽A:▽5

アルマグラース

嶋田

217.3倍

+62%

›

▽A:▽11

オレイア

▲水沼

224.3倍

-26%

›

×A:▽9

メイヨシュア

武藤

134.1倍

-76%

›

×A:▽1

ルクスコロン

杉原

204.1倍

-64%

›

💡 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 10 ベルタソ実10.5倍期待値 +28% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥100 ❌不的中2着

※ オッズは予測時点の値です。

11R 新潟競馬場　発走 17:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ルクスコロン	杉原	実204.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／127日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1小倉512R 10着/17頭+0.8秒 12/07 金沢9R 2着/8頭+0.5秒 11/25 金沢8R 1着/9頭勝利 11/04 園田8R 8着/11頭+2.2秒 10/15 園田11R 4着/10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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 127日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +660% (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。
2	スカイダイバー	△石田	実43.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.7着と低調／113日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1小倉1012R 15着/18頭+1.2秒 02/01 1小倉43R 11着/14頭+1.2秒 10/28 門別9R 1着/12頭勝利 10/22 門別6R 1着/12頭勝利 10/08 門別9R 6着/11頭+1.2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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 113日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +110% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.9% (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。
3	ジュエルドレーサー	石川	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67%と好調／前走勝利の勢い／348日ぶりの実戦）
前5走 09/09 笠松4R 1着/8頭勝利 08/11 笠松7R 1着/8頭勝利 07/08 名古屋6R 7着/12頭+1.3秒 06/10 笠松4R 2着/10頭+0.9秒 05/14 笠松8R 5着/9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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 348日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (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。
4	テンペストヒロイン	木幡初	実43.4	▽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0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 03/14 佐賀7R 1着/10頭勝利 02/15 佐賀7R 2着/9頭+0.2秒 02/01 佐賀4R 1着/11頭勝利 01/10 佐賀11R 1着/11頭勝利 12/20 佐賀10R 2着/11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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 140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 4.4% (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。
5	アルマグラース	嶋田	実217.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.7着と低調／154日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京412R 14着/16頭+2.6秒 02/22 1小倉1012R 16着/18頭+1.2秒 01/31 1小倉38R 14着/18頭+1.3秒 10/05 4東京27R 17着/18頭+1.4秒 09/07 2札幌67R 9着/13頭+1.8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 14.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 154日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +736% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (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。
6	ココソラーレ	★谷原	実35.5	▽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／154日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神103R 9着/13頭+2.0秒 03/01 1小倉122R 9着/16頭+0.9秒 02/21 1小倉93R 12着/14頭+2.5秒 01/25 1小倉22R 7着/18頭+0.9秒 11/16 5東京43R 8着/18頭+0.9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 10.0着 (不振) △ ローテーション 154日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +71% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
7	ミエノブラボー	丸田	実4.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／98日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京48R 9着/18頭+0.7秒 03/01 1小倉127R 2着/18頭+0.3秒 02/21 1小倉912R 4着/18頭+0.2秒 02/01 1小倉412R 5着/18頭+0.7秒 11/22 3福島512R 14着/16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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 98日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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。
8	スペルビア	野中	実98.5	▽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／92日ぶりの実戦）
前5走 03/19 園田11R 8着/11頭+1.2秒 12/20 5中山58R 8着/16頭+1.6秒 10/30 門別9R 1着/11頭勝利 09/17 門別10R 1着/11頭勝利 08/19 門別10R 3着/12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 8.0着 (不振) △ ローテーション 92日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +339% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (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。
9	メイヨシュア	武藤	実134.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.5着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山24R 14着/16頭+2.7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 14.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +399% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.7% (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。
10	ベルタソ推奨	小崎	実10.5	△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 04/12 1福島112R 11着/16頭+1.1秒 04/12 1福島112R 11着/16頭+1.1秒 04/12 1福島112R 11着/16頭+1.1秒 04/12 1福島112R 11着/16頭+1.1秒 04/12 1福島112R 11着/16頭+1.1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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 498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 7.6% (オッズ暗示: 9.5%) ※ 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。
11	オレイア	▲水沼	実224.3	▽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／154日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京412R 15着/16頭+3.2秒 02/07 1小倉512R 17着/17頭+2.2秒 09/26 浦和2R 1着/12頭勝利 09/11 川崎1R 6着/12頭+0.8秒 08/15 浦和2R 6着/9頭+1.8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 15着 (大敗) △ ローテーション 154日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +763% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (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。
12	シャルマンナナ	丸山	実17.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（203日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉45R 4着/18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 4.0着 △ ローテーション 203日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.1% (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。
13	ポップグルーヴ	▲佐藤	実106.5	▽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／182日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1小倉1012R 17着/18頭+1.3秒 11/15 3福島312R 14着/16頭+0.9秒 08/16 2新潟711R 11着/18頭+1.0秒 06/29 2福島27R 12着/16頭+2.4秒 03/30 3中山26R 14着/16頭+1.5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 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 17着 (大敗) △ ローテーション 182日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +390% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (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。
14	リアアーテシアン	▲上里	実25.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（105日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1小倉102R 6着/18頭+1.0秒 06/22 3東京66R 11着/16頭+2.8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 5.0着 △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
15	パーティーガール	菊沢	実7.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／99日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京77R 15着/16頭+4.4秒 01/01 川崎12R 1着/12頭勝利 12/15 川崎7R 1着/12頭勝利 11/19 川崎5R 1着/12頭勝利 10/15 川崎3R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 12.8%) ※ 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。
16	サツキレジーナ	柴田大	実5.4	▲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／189日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉83R 7着/14頭+2.0秒 02/01 1小倉43R 8着/14頭+0.9秒 09/06 2札幌53R 1着/12頭勝利 08/23 2札幌12R 3着/12頭+0.1秒 08/10 1札幌62R 3着/12頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 189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 9.1% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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。
17	ヨドノティアラ	津村	実3.1	×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／前走勝利の勢い／126日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山81R 4着/16頭+1.2秒 02/14 1東京55R 6着/16頭+0.4秒 10/18 4新潟13R 7着/18頭+0.6秒 10/05 4東京23R 2着/17頭+0.2秒 08/09 2新潟51R 5着/15頭+2.3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 126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 10.5% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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

ヨドノティアラ

騎手津村

単勝オッズ

3.1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

○7ミエノブラボー

4.1倍

EV -60%

▲16サツキレジーナ

5.4倍

EV -50%

出走馬全17頭

×17

ヨドノティアラ

津村

3.1倍

-67%

›

○7

ミエノブラボー

丸田

4.1倍

-60%

›

▲16

サツキレジーナ

柴田大

5.4倍

-50%

›

△15

パーティーガール

菊沢

7.8倍

-40%

›

△10

ベルタソ

小崎

10.5倍

-20%

›

△3

ジュエルドレーサー

石川

13.3倍

-13%

›

▽12

シャルマンナナ

丸山

17.0倍

+3%

›

▽2

スカイダイバー

△石田

43.1倍

+110%

›

▽6

ココソラーレ

★谷原

35.5倍

+71%

›

▽14

リアアーテシアン

▲上里

25.9倍

+21%

›

▽13

ポップグルーヴ

▲佐藤

106.5倍

+390%

›

▽8

スペルビア

野中

98.5倍

+339%

›

▽4

テンペストヒロイン

木幡初

43.4倍

+89%

›

▽5

アルマグラース

嶋田

217.3倍

+736%

›

▽11

オレイア

▲水沼

224.3倍

+763%

›

▽9

メイヨシュア

武藤

134.1倍

+399%

›

▽1

ルクスコロン

杉原

204.1倍

+660%

›

💡 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 10 ベルタソ実10.5倍期待値 -20% 推奨 13.2〜30.0倍 ¥100 ❌不的中2着

※ オッズは予測時点の値です。

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