新潟 12R 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

12R 新潟競馬場　発走 18:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	チャームドウイング	丸田	実24.3	B△ A△勝率8% EV+86% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 4位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 4.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.7% / 期待値 +86% ※ 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	ブルーブロディ	▲上里	実103.1	B▽ A▽勝率6% EV+505% 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／106日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京73R 12着/16頭+3.1秒 11/01 4東京104R 16着/16頭+4.8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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 106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 0.9% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.9% / 期待値 +506% ※ 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	フォンドルレール	吉田豊	実8.6	B▲ A▲勝率11% EV-1% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（85日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山15R 9着/18頭+0.5秒 02/01 1東京212R 5着/16頭+1.0秒 11/08 5東京13R 7着/12頭+1.4秒 10/12 4東京45R 3着/12頭+0.6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 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 11.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.4% / 期待値 -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。
4	タニセンローマ	小林脩	実31.4	B△ A△勝率7% EV+124% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調／78日ぶりの実戦）
前5走 03/28 3中山12R 12着/16頭+2.6秒 02/28 2中山14R 3着/12頭+0.9秒 02/14 1東京53R 11着/16頭+3.0秒 01/04 1中山12R 9着/13頭+4.3秒 12/21 5阪神61R 5着/12頭+2.8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 9.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 3.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.1% / 期待値 +124% ※ 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	カズシ	原	実39.1	B▽ A▽勝率7% EV+156% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／106日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京15R 15着/18頭+1.7秒 02/22 1小倉105R 6着/13頭+1.2秒 02/01 1東京212R 7着/16頭+1.1秒 01/04 1中山16R 3着/17頭+0.2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 9.0着 (不振) △ ローテーション 106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 2.3% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.6% / 期待値 +157% ※ 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	ドロワ	△石田	実150.7	B▽ A▽勝率5% EV+689% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.3着と低調／92日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山75R 16着/16頭+3.4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 14.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 17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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 5.2% / 期待値 +689% ※ 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	クリムゾンリーフ	坂井	実1.5	B🌟◎ A×勝率16% EV-75% 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（前走3着／77日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京13R 6着/13頭+0.9秒 02/22 1東京82R 3着/13頭+1.9秒 01/24 1中山84R 9着/15頭+1.5秒 01/05 1中山23R 4着/12頭+1.0秒 12/20 5中山54R 4着/13頭+0.8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 3.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 49.4% (オッズ暗示: 66.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 16.1% / 期待値 -76% ※ 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	トルネードアイル	北村友	実3.5	B○ A○勝率14% EV-50% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.3着と安定／前走2着／91日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山62R 2着/16頭+0.7秒 02/14 1東京53R 3着/16頭+0.7秒 12/06 5中山14R 4着/16頭+0.3秒 11/15 5東京34R 5着/13頭+0.5秒 10/19 4新潟21R 2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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 91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 24.9% (オッズ暗示: 28.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 14.1% / 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。
9	キチロクゴール	木幡育	実89.5	B▽ A▽勝率6% EV+466% 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／119日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山23R 9着/15頭+3.4秒 02/28 2中山13R 15着/16頭+3.4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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.3% / 期待値 +466% ※ 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	パンパネイラ	菊沢	実32.1	B▽ A▽勝率7% EV+116% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／78日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山72R 5着/12頭+0.5秒 02/28 2中山14R 4着/12頭+1.0秒 02/14 1東京51R 10着/16頭+2.5秒 10/19 3京都72R 6着/6頭+6.3秒 09/28 4阪神95R 9着/18頭+0.7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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.7% / 期待値 +116% ※ 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	メイショウソラル	小崎	実176.8	B▽ A▽勝率5% EV+831% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／92日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京62R 14着/14頭+2.9秒 03/21 2中山72R 11着/12頭+4.3秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.7着 (不振) ▽ 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) -46% (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 5.3% / 期待値 +832% ※ 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	テンカラットレター	木幡初	実28.1	B△ A△勝率8% EV+111% 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／前走3着／91日ぶりの実戦）
前5走 03/04 川崎8R 9着/12頭+2.6秒 11/29 5東京74R 15着/16頭+4.5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 8.3着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 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 3.2% (オッズ暗示: 3.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.5% / 期待値 +112% ※ 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 ×

クリムゾンリーフ

騎手坂井

単勝オッズ

1.5倍

AI期待値

-25%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○8トルネードアイル

3.5倍

EV -12%

▲A:▲3フォンドルレール

8.6倍

EV -19%

出走馬全12頭

◎A:×7

クリムゾンリーフ

坂井

1.5倍

-25%

›

○A:○8

トルネードアイル

北村友

3.5倍

-12%

›

▲A:▲3

フォンドルレール

吉田豊

8.6倍

-19%

›

△A:△1

チャームドウイング

丸田

24.3倍

-22%

›

△A:△12

テンカラットレター

木幡初

28.1倍

-10%

›

△A:△4

タニセンローマ

小林脩

31.4倍

-28%

›

▽A:▽10

パンパネイラ

菊沢

32.1倍

-26%

›

▽A:▽5

カズシ

原

39.1倍

-10%

›

▽A:▽9

キチロクゴール

木幡育

89.5倍

+30%

›

▽A:▽2

ブルーブロディ

▲上里

103.1倍

-10%

›

▽A:▽6

ドロワ

△石田

150.7倍

-15%

›

▽A:▽11

メイショウソラル

小崎

176.8倍

-45%

›

💡 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

12R 新潟競馬場　発走 18:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	チャームドウイング	丸田	実24.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 4位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +86% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。
2	ブルーブロディ	▲上里	実103.1	▽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／106日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京73R 12着/16頭+3.1秒 11/01 4東京104R 16着/16頭+4.8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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 106日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +505% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (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。
3	フォンドルレール	吉田豊	実8.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（85日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山15R 9着/18頭+0.5秒 02/01 1東京212R 5着/16頭+1.0秒 11/08 5東京13R 7着/12頭+1.4秒 10/12 4東京45R 3着/12頭+0.6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 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.4% (オッズ暗示: 11.6%) ※ 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	タニセンローマ	小林脩	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9.3着と低調／78日ぶりの実戦）
前5走 03/28 3中山12R 12着/16頭+2.6秒 02/28 2中山14R 3着/12頭+0.9秒 02/14 1東京53R 11着/16頭+3.0秒 01/04 1中山12R 9着/13頭+4.3秒 12/21 5阪神61R 5着/12頭+2.8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 9.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +124% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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。
5	カズシ	原	実39.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／106日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京15R 15着/18頭+1.7秒 02/22 1小倉105R 6着/13頭+1.2秒 02/01 1東京212R 7着/16頭+1.1秒 01/04 1中山16R 3着/17頭+0.2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 9.0着 (不振) △ ローテーション 106日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +156% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
6	ドロワ	△石田	実150.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.3着と低調／92日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山75R 16着/16頭+3.4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 14.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 17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) +689% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.2% (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。
7	クリムゾンリーフ	坂井	実1.5	×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（前走3着／77日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京13R 6着/13頭+0.9秒 02/22 1東京82R 3着/13頭+1.9秒 01/24 1中山84R 9着/15頭+1.5秒 01/05 1中山23R 4着/12頭+1.0秒 12/20 5中山54R 4着/13頭+0.8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 3.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.1% (オッズ暗示: 66.7%) ※ 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	トルネードアイル	北村友	実3.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.3着と安定／前走2着／91日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山62R 2着/16頭+0.7秒 02/14 1東京53R 3着/16頭+0.7秒 12/06 5中山14R 4着/16頭+0.3秒 11/15 5東京34R 5着/13頭+0.5秒 10/19 4新潟21R 2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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 91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 14.1% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。
9	キチロクゴール	木幡育	実89.5	▽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／119日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山23R 9着/15頭+3.4秒 02/28 2中山13R 15着/16頭+3.4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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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) +466% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
10	パンパネイラ	菊沢	実32.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／78日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山72R 5着/12頭+0.5秒 02/28 2中山14R 4着/12頭+1.0秒 02/14 1東京51R 10着/16頭+2.5秒 10/19 3京都72R 6着/6頭+6.3秒 09/28 4阪神95R 9着/18頭+0.7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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +116% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
11	メイショウソラル	小崎	実176.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／92日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京62R 14着/14頭+2.9秒 03/21 2中山72R 11着/12頭+4.3秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.7着 (不振) ▽ 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) +831% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.3% (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。
12	テンカラットレター	木幡初	実28.1	△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／前走3着／91日ぶりの実戦）
前5走 03/04 川崎8R 9着/12頭+2.6秒 11/29 5東京74R 15着/16頭+4.5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 8.3着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 91日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +111% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

クリムゾンリーフ

騎手坂井

単勝オッズ

1.5倍

AI期待値

-75%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8トルネードアイル

3.5倍

EV -50%

▲3フォンドルレール

8.6倍

EV -1%

出走馬全12頭

×7

クリムゾンリーフ

坂井

1.5倍

-75%

›

○8

トルネードアイル

北村友

3.5倍

-50%

›

▲3

フォンドルレール

吉田豊

8.6倍

-1%

›

△1

チャームドウイング

丸田

24.3倍

+86%

›

△12

テンカラットレター

木幡初

28.1倍

+111%

›

△4

タニセンローマ

小林脩

31.4倍

+124%

›

▽10

パンパネイラ

菊沢

32.1倍

+116%

›

▽5

カズシ

原

39.1倍

+156%

›

▽9

キチロクゴール

木幡育

89.5倍

+466%

›

▽2

ブルーブロディ

▲上里

103.1倍

+505%

›

▽11

メイショウソラル

小崎

176.8倍

+831%

›

▽6

ドロワ

△石田

150.7倍

+689%

›

💡 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

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