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 14:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ピコシー	内田博	実37.6	B▽ A▽勝率2% EV-9% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（133日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1中山38R 4着/13頭+0.7秒 12/13 5中山38R 6着/15頭+0.5秒 10/11 4東京310R 13着/16頭+3.2秒 07/05 2福島36R 1着/14頭勝利 04/12 3中山56R 1着/12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戦の調子平均 4.3着 △ ローテーション 133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 1.6% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.4% / 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。
2	ビービーアジャイル	ルメール	実1.7	B🌟◎ A×勝率27% EV-54% 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67%と好調／前走勝利の勢い／112日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山74R 1着/13頭勝利 02/22 1東京82R 2着/13頭+0.2秒 12/27 5中山72R 3着/16頭+0.2秒 12/13 5中山34R 2着/16頭+0.3秒 11/23 5東京54R 4着/15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 112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 47.3% (オッズ暗示: 58.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 26.7% / 期待値 -55% ※ 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	オクトーバーナイン	戸崎圭	実5.9	B○ A○勝率21% EV+24% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（92日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山56R 9着/16頭+1.2秒 12/21 5中京69R 9着/16頭+1.0秒 11/29 5東京74R 1着/16頭勝利 ― ―
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 7.3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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.3% (オッズ暗示: 16.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.2% / 期待値 +25% ※ 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	ニシノケンタマン	今村	実8.3	B▲ A▲勝率13% EV+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／前走勝利の勢い／98日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山66R 2着/16頭+0.6秒 02/21 1東京712R 13着/16頭+0.8秒 08/10 2新潟610R 3着/15頭+0.2秒 05/24 2東京96R 9着/13頭+0.8秒 04/06 3中山46R 3着/14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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 98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 10.1% (オッズ暗示: 12.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.8% / 期待値 +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	コパノエビータ	嶋田	実218.8	B× A▽勝率0% EV+5% 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走平均12.3着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山812R 13着/16頭+3.1秒 05/11 1新潟410R 14着/15頭+1.9秒 04/19 1福島311R 3着/15頭+0.4秒 02/08 1東京38R 9着/15頭+1.9秒 01/25 1中京88R 9着/16頭+1.3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 12.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 105日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.5% / 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。
6	アルベリック	三浦	実60.6	B▽ A▽勝率1% EV-29% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（126日ぶりの実戦）
前5走 02/01 2京都29R 6着/11頭+0.7秒 01/18 1京都710R 7着/16頭+0.6秒 11/23 4京都68R 11着/14頭+1.9秒 11/01 3京都108R 7着/15頭+1.2秒 08/30 2札幌311R 11着/14頭+2.2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 5.7着 △ ローテーション 126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 0.9% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.2% / 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。
7	トゥーザムーン	岩田康	実19.2	B△ A▽勝率5% EV+0% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（252日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5阪神68R 9着/15頭+1.2秒 11/08 5東京19R 3着/13頭+1.4秒 09/13 4中山39R 5着/11頭+0.6秒 06/15 3東京46R 1着/16頭勝利 05/24 1新潟72R 1着/15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戦の調子平均 5.7着 △ ローテーション 252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 3.5% (オッズ暗示: 5.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.2% / 期待値 +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。
8	スターシップ推奨	川田	実11.7	B△ A△勝率11% 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 03/22 1阪神106R 13着/13頭+5.7秒 11/03 門別11R 6着/11頭+0.7秒 10/01 門別12R 2着/12頭+0.3秒 09/04 門別6R 2着/8頭+0.0秒 08/13 門別4R 1着/9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 6.3着 △ ローテーション 92日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 8.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.8% / 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	ヴァイヴァーイ	小崎	実14.0	B× A△勝率5% EV-26% 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／98日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京52R 3着/13頭+0.5秒 03/22 1中京41R 4着/14頭+0.9秒 01/11 1京都42R 8着/16頭+1.5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 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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 7.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.2% / 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。
10	フラッシング	丸田	実89.0	B▽ A▽勝率1% EV+3% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（98日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神88R 5着/11頭+1.0秒 02/22 1阪神212R 10着/16頭+1.1秒 02/07 1小倉510R 13着/16頭+2.2秒 11/15 3福島310R 6着/15頭+1.2秒 07/26 1札幌112R 14着/14頭+3.8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 6.3着 △ ローテーション 98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 0.7% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.2% / 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。
11	ジェーケーボンバー	菊沢	実107.4	B× A▽勝率1% EV-4% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 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 12位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (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 0.9% / 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。
12	マハナ	石橋脩	実141.6	B× A▽勝率0% EV-31% 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／98日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1阪神98R 9着/12頭+1.1秒 02/28 1阪神38R 9着/15頭+1.5秒 12/14 5阪神47R 1着/12頭勝利 11/22 4京都57R 4着/16頭+1.1秒 10/25 4新潟38R 3着/14頭+0.5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 9.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 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) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.5% / 期待値 -32% ※ 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	クロドラバール	池添	実117.6	B× A▽勝率0% EV-43% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（183日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山112R 7着/16頭+1.1秒 09/27 4阪神812R 8着/16頭+1.7秒 09/15 4阪神59R 8着/13頭+2.0秒 07/20 1函館1210R 10着/12頭+1.6秒 06/15 1函館210R 8着/14頭+0.8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 7.7着 (不振) △ ローテーション 183日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.5% / 期待値 -43% ※ 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	コスモコンフェルマ推奨	柴田大	実12.4	B△ A△勝率10% EV+22% 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 03/22 1中京410R 15着/16頭+2.4秒 02/21 1阪神112R 2着/13頭+0.1秒 01/12 1中山59R 11着/16頭+1.7秒 12/20 5中山510R 14着/16頭+2.7秒 10/13 4東京57R 1着/16頭勝利
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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 8.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.9% / 期待値 +22% ※ 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	ノルドヴェスト	原	実55.9	B× A▽勝率1% EV-34% 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／92日ぶりの実戦）
前5走 10/05 4東京212R 7着/16頭+0.9秒 07/12 2福島58R 5着/15頭+1.0秒 06/01 2東京127R 1着/16頭勝利 05/03 2東京37R 4着/16頭+0.6秒 02/22 1東京712R 6着/16頭+0.6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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 16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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.2% / 期待値 -35% ※ 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 ×

ビービーアジャイル

騎手ルメール

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-19%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○3オクトーバーナイン

5.9倍

EV -9%

▲A:▲4ニシノケンタマン

8.3倍

EV -15%

出走馬全15頭

◎A:×2

ビービーアジャイル

ルメール

1.7倍

-19%

›

○A:○3

オクトーバーナイン

戸崎圭

5.9倍

-9%

›

▲A:▲4

ニシノケンタマン

今村

8.3倍

-15%

›

△A:△8

スターシップ

川田

11.7倍

+16%

›

△A:△14

コスモコンフェルマ

柴田大

12.4倍

-25%

›

△A:▽7

トゥーザムーン

岩田康

19.2倍

-33%

›

×A:△9

ヴァイヴァーイ

小崎

14.0倍

-53%

›

▽A:▽1

ピコシー

内田博

37.6倍

-40%

›

▽A:▽6

アルベリック

三浦

60.6倍

-42%

›

×A:▽15

ノルドヴェスト

原

55.9倍

-62%

›

▽A:▽10

フラッシング

丸田

89.0倍

-40%

›

×A:▽11

ジェーケーボンバー

菊沢

107.4倍

-71%

›

×A:▽13

クロドラバール

池添

117.6倍

-83%

›

×A:▽12

マハナ

石橋脩

141.6倍

-80%

›

×A:▽5

コパノエビータ

嶋田

218.8倍

-69%

›

💡 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 8 スターシップ実11.7倍期待値 +16% 推奨 10.1〜30.0倍 ¥100 ❌不的中
単勝 14 コスモコンフェルマ実12.4倍期待値 -26% 推奨 16.7〜30.0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。

6R 新潟競馬場　発走 14:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ピコシー	内田博	実37.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（133日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1中山38R 4着/13頭+0.7秒 12/13 5中山38R 6着/15頭+0.5秒 10/11 4東京310R 13着/16頭+3.2秒 07/05 2福島36R 1着/14頭勝利 04/12 3中山56R 1着/12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戦の調子平均 4.3着 △ ローテーション 133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 2.4% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
2	ビービーアジャイル	ルメール	実1.7	×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67%と好調／前走勝利の勢い／112日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山74R 1着/13頭勝利 02/22 1東京82R 2着/13頭+0.2秒 12/27 5中山72R 3着/16頭+0.2秒 12/13 5中山34R 2着/16頭+0.3秒 11/23 5東京54R 4着/15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 112日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 26.7% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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	オクトーバーナイン	戸崎圭	実5.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（92日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山56R 9着/16頭+1.2秒 12/21 5中京69R 9着/16頭+1.0秒 11/29 5東京74R 1着/16頭勝利 ― ―
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 7.3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) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 21.2% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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。
4	ニシノケンタマン	今村	実8.3	▲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／前走勝利の勢い／98日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山66R 2着/16頭+0.6秒 02/21 1東京712R 13着/16頭+0.8秒 08/10 2新潟610R 3着/15頭+0.2秒 05/24 2東京96R 9着/13頭+0.8秒 04/06 3中山46R 3着/14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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 12.0%) ※ 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。
5	コパノエビータ	嶋田	実218.8	▽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走平均12.3着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山812R 13着/16頭+3.1秒 05/11 1新潟410R 14着/15頭+1.9秒 04/19 1福島311R 3着/15頭+0.4秒 02/08 1東京38R 9着/15頭+1.9秒 01/25 1中京88R 9着/16頭+1.3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 12.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 105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 0.5% (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	アルベリック	三浦	実60.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（126日ぶりの実戦）
前5走 02/01 2京都29R 6着/11頭+0.7秒 01/18 1京都710R 7着/16頭+0.6秒 11/23 4京都68R 11着/14頭+1.9秒 11/01 3京都108R 7着/15頭+1.2秒 08/30 2札幌311R 11着/14頭+2.2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 5.7着 △ ローテーション 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (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。
7	トゥーザムーン	岩田康	実19.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（252日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5阪神68R 9着/15頭+1.2秒 11/08 5東京19R 3着/13頭+1.4秒 09/13 4中山39R 5着/11頭+0.6秒 06/15 3東京46R 1着/16頭勝利 05/24 1新潟72R 1着/15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戦の調子平均 5.7着 △ ローテーション 252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 5.2% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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。
8	スターシップ推奨	川田	実11.7	△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 03/22 1阪神106R 13着/13頭+5.7秒 11/03 門別11R 6着/11頭+0.7秒 10/01 門別12R 2着/12頭+0.3秒 09/04 門別6R 2着/8頭+0.0秒 08/13 門別4R 1着/9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 6.3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 10.8% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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	ヴァイヴァーイ	小崎	実14.0	△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／98日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京52R 3着/13頭+0.5秒 03/22 1中京41R 4着/14頭+0.9秒 01/11 1京都42R 8着/16頭+1.5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 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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	フラッシング	丸田	実89.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（98日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神88R 5着/11頭+1.0秒 02/22 1阪神212R 10着/16頭+1.1秒 02/07 1小倉510R 13着/16頭+2.2秒 11/15 3福島310R 6着/15頭+1.2秒 07/26 1札幌112R 14着/14頭+3.8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 6.3着 △ ローテーション 98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 1.2% (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。
11	ジェーケーボンバー	菊沢	実107.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 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 12位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
12	マハナ	石橋脩	実141.6	▽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／98日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1阪神98R 9着/12頭+1.1秒 02/28 1阪神38R 9着/15頭+1.5秒 12/14 5阪神47R 1着/12頭勝利 11/22 4京都57R 4着/16頭+1.1秒 10/25 4新潟38R 3着/14頭+0.5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 9.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。
13	クロドラバール	池添	実117.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（183日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山112R 7着/16頭+1.1秒 09/27 4阪神812R 8着/16頭+1.7秒 09/15 4阪神59R 8着/13頭+2.0秒 07/20 1函館1210R 10着/12頭+1.6秒 06/15 1函館210R 8着/14頭+0.8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 7.7着 (不振) △ ローテーション 183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 0.5% (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	コスモコンフェルマ推奨	柴田大	実12.4	△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 03/22 1中京410R 15着/16頭+2.4秒 02/21 1阪神112R 2着/13頭+0.1秒 01/12 1中山59R 11着/16頭+1.7秒 12/20 5中山510R 14着/16頭+2.7秒 10/13 4東京57R 1着/16頭勝利
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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.9% (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。
15	ノルドヴェスト	原	実55.9	▽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／92日ぶりの実戦）
前5走 10/05 4東京212R 7着/16頭+0.9秒 07/12 2福島58R 5着/15頭+1.0秒 06/01 2東京127R 1着/16頭勝利 05/03 2東京37R 4着/16頭+0.6秒 02/22 1東京712R 6着/16頭+0.6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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 16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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ビービーアジャイル

騎手ルメール

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-54%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3オクトーバーナイン

5.9倍

EV +24%

▲4ニシノケンタマン

8.3倍

EV +6%

出走馬全15頭

×2

ビービーアジャイル

ルメール

1.7倍

-54%

›

○3

オクトーバーナイン

戸崎圭

5.9倍

+24%

›

▲4

ニシノケンタマン

今村

8.3倍

+6%

›

△8

スターシップ

川田

11.7倍

+26%

›

△14

コスモコンフェルマ

柴田大

12.4倍

+22%

›

△9

ヴァイヴァーイ

小崎

14.0倍

-26%

›

▽7

トゥーザムーン

岩田康

19.2倍

+0%

›

▽1

ピコシー

内田博

37.6倍

-9%

›

▽15

ノルドヴェスト

原

55.9倍

-34%

›

▽6

アルベリック

三浦

60.6倍

-29%

›

▽10

フラッシング

丸田

89.0倍

+3%

›

▽11

ジェーケーボンバー

菊沢

107.4倍

-4%

›

▽13

クロドラバール

池添

117.6倍

-43%

›

▽12

マハナ

石橋脩

141.6倍

-31%

›

▽5

コパノエビータ

嶋田

218.8倍

+5%

›

💡 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 8 スターシップ実11.7倍期待値 +26% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥100 ❌不的中
単勝 14 コスモコンフェルマ実12.4倍期待値 +22% 推奨 10.1〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

見送り

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