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 15:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ボーンディスウェイ	丸山	実74.2	B▽ A▽勝率2% EV+17% 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／470日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟511R 5着/16頭+0.6秒 05/17 1新潟511R 5着/16頭+0.6秒 05/17 1新潟511R 5着/16頭+0.6秒 05/17 1新潟511R 5着/16頭+0.6秒 05/17 1新潟511R 5着/16頭+0.6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 5.0着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 470日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.6% / 期待値 +17% ※ 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	サヴォーナ	池添	実30.3	B▽ A▽勝率4% EV+12% 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／直近3走平均8.0着と低調／665日ぶりの実戦）
前5走 11/03 5東京211R 8着/16頭+0.7秒 11/03 5東京211R 8着/16頭+0.7秒 11/03 5東京211R 8着/16頭+0.7秒 11/03 5東京211R 8着/16頭+0.7秒 11/03 5東京211R 8着/16頭+0.7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) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 665日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.7% / 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。
3	ロデオドライブ	ルメール	実4.1	B▲ A▲勝率15% 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67%と好調／前走勝利の勢い／112日ぶりの実戦）
前5走 03/01 2中山27R 1着/12頭勝利 12/21 5中山65R 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 24.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.9% / 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。
4	ドゥレッツァ	田辺	実8.3	B△ A△勝率11% EV-4% 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12走で勝率100%と適性高／直近3走平均9.0着と低調／441日ぶりの実戦）
前5走 06/15 3阪神411R 9着/17頭+1.3秒 06/15 3阪神411R 9着/17頭+1.3秒 06/15 3阪神411R 9着/17頭+1.3秒 06/15 3阪神411R 9着/17頭+1.3秒 06/15 3阪神411R 9着/17頭+1.3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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 100% (得意) △ ローテーション 441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 9.8% (オッズ暗示: 12.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.5% / 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。
5	ゾロアストロ	岩田望	実3.5	B◎ A○勝率18% EV-38% 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／133日ぶりの実戦）
前5走 02/10 2京都411R 1着/9頭勝利 11/24 5東京611R 2着/12頭+0.0秒 10/11 4東京311R 3着/8頭+0.3秒 07/27 2新潟22R 1着/6頭勝利 06/07 3東京15R 2着/9頭+0.6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) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 26.2% (オッズ暗示: 28.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.6% / 期待値 -38% ※ 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	チェルヴィニア推奨	津村	実14.5	B▽ A△勝率9% EV+36% 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 03/01 2中山211R 5着/14頭+0.4秒 11/23 4京都611R 10着/18頭+0.9秒 10/05 4東京211R 7着/11頭+0.7秒 06/22 3阪神611R 2着/14頭+0.2秒 04/05 メイダン0R 6着/9頭
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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 16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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 6.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 9.4% / 期待値 +36% ※ 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	ジュンブロッサム	杉原	実51.7	B▽ A▽勝率2% EV-18% 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25%と適性高／直近3走平均11.0着と低調／448日ぶりの実戦）
前5走 06/08 3東京211R 11着/18頭+0.7秒 06/08 3東京211R 11着/18頭+0.7秒 06/08 3東京211R 11着/18頭+0.7秒 06/08 3東京211R 11着/18頭+0.7秒 06/08 3東京211R 11着/18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 11.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 448日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.6% / 期待値 -18% ※ 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	ダノンシーマ	川田	実3.3	B○ A◎勝率18% EV-41% 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3着／91日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神1011R 3着/10頭+0.7秒 01/31 1東京111R 1着/10頭勝利 11/22 4京都510R 1着/16頭勝利 09/28 4阪神99R 1着/12頭勝利 06/14 3阪神38R 3着/6頭+1.1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 33% (上り調子) ○ 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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.9% (オッズ暗示: 30.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 17.6% / 期待値 -42% ※ 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	アーバンシック推奨	三浦	実16.2	B△ A▽勝率9% EV+52% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+55%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 03/15 1中京211R 14着/14頭+1.0秒 12/14 シャティン4R 10着/11頭 11/02 4東京1111R 5着/14頭+0.2秒 06/15 3阪神411R 14着/17頭+2.4秒 03/29 3中山111R 3着/15頭+0.1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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 168日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +55% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 6.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 9.4% / 期待値 +52% ※ 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	バレエマスター	菊沢	実32.5	B▽ A▽勝率3% EV+8% 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25%と適性高／442日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3東京311R 7着/15頭+0.5秒 06/14 3東京311R 7着/15頭+0.5秒 06/14 3東京311R 7着/15頭+0.5秒 06/14 3東京311R 7着/15頭+0.5秒 06/14 3東京311R 7着/15頭+0.5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 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 442日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.3% / 期待値 +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。
11	ステレンボッシュ	戸崎圭	実12.2	B△ A△勝率9% EV+15% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／113日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山311R 7着/16頭+0.6秒 11/16 4京都411R 10着/16頭+1.0秒 08/17 1札幌811R 15着/16頭+1.9秒 05/18 2東京811R 8着/17頭+0.3秒 04/06 2阪神411R 13着/15頭+1.1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 6.3着 ○ 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) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 8.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.5% / 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。

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 ○

ゾロアストロ

騎手岩田望

単勝オッズ

3.5倍

AI期待値

-8%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎8ダノンシーマ

3.3倍

EV -41%

▲A:▲3ロデオドライブ

4.1倍

EV -57%

出走馬全11頭

◎A:○5

ゾロアストロ

岩田望

3.5倍

-8%

›

○A:◎8

ダノンシーマ

川田

3.3倍

-41%

›

▲A:▲3

ロデオドライブ

ルメール

4.1倍

-57%

›

△A:△4

ドゥレッツァ

田辺

8.3倍

-18%

›

△A:△11

ステレンボッシュ

戸崎圭

12.2倍

+19%

›

△A:▽9

アーバンシック

三浦

16.2倍

+55%

›

▽A:△6

チェルヴィニア

津村

14.5倍

›

▽A:▽2

サヴォーナ

池添

30.3倍

+1%

›

▽A:▽10

バレエマスター

菊沢

32.5倍

+4%

›

▽A:▽7

ジュンブロッサム

杉原

51.7倍

-20%

›

▽A:▽1

ボーンディスウェイ

丸山

74.2倍

+13%

›

💡 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 9 アーバンシック実16.2倍期待値 +56% 推奨 10.4〜30.0倍 ¥200 ❌不的中
単勝 6 チェルヴィニア実14.5倍期待値 -1% 推奨 14.6〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 9 アーバンシック実16.2倍期待値 +56% 推奨 10.4〜30.0倍 ¥200 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

8R 新潟競馬場　発走 15:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ボーンディスウェイ	丸山	実74.2	▽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／470日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟511R 5着/16頭+0.6秒 05/17 1新潟511R 5着/16頭+0.6秒 05/17 1新潟511R 5着/16頭+0.6秒 05/17 1新潟511R 5着/16頭+0.6秒 05/17 1新潟511R 5着/16頭+0.6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 5.0着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 470日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
2	サヴォーナ	池添	実30.3	▽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／直近3走平均8.0着と低調／665日ぶりの実戦）
前5走 11/03 5東京211R 8着/16頭+0.7秒 11/03 5東京211R 8着/16頭+0.7秒 11/03 5東京211R 8着/16頭+0.7秒 11/03 5東京211R 8着/16頭+0.7秒 11/03 5東京211R 8着/16頭+0.7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) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 665日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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	ロデオドライブ	ルメール	実4.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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 03/01 2中山27R 1着/12頭勝利 12/21 5中山65R 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.9% (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。
4	ドゥレッツァ	田辺	実8.3	△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12走で勝率100%と適性高／直近3走平均9.0着と低調／441日ぶりの実戦）
前5走 06/15 3阪神411R 9着/17頭+1.3秒 06/15 3阪神411R 9着/17頭+1.3秒 06/15 3阪神411R 9着/17頭+1.3秒 06/15 3阪神411R 9着/17頭+1.3秒 06/15 3阪神411R 9着/17頭+1.3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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 100% (得意) △ ローテーション 441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 11.5% (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	ゾロアストロ	岩田望	実3.5	○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／133日ぶりの実戦）
前5走 02/10 2京都411R 1着/9頭勝利 11/24 5東京611R 2着/12頭+0.0秒 10/11 4東京311R 3着/8頭+0.3秒 07/27 2新潟22R 1着/6頭勝利 06/07 3東京15R 2着/9頭+0.6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) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 133日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.6% (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。
6	チェルヴィニア推奨	津村	実14.5	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+36%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 03/01 2中山211R 5着/14頭+0.4秒 11/23 4京都611R 10着/18頭+0.9秒 10/05 4東京211R 7着/11頭+0.7秒 06/22 3阪神611R 2着/14頭+0.2秒 04/05 メイダン0R 6着/9頭
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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 16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) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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。
7	ジュンブロッサム	杉原	実51.7	▽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25%と適性高／直近3走平均11.0着と低調／448日ぶりの実戦）
前5走 06/08 3東京211R 11着/18頭+0.7秒 06/08 3東京211R 11着/18頭+0.7秒 06/08 3東京211R 11着/18頭+0.7秒 06/08 3東京211R 11着/18頭+0.7秒 06/08 3東京211R 11着/18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 11.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 448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 1.6% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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	ダノンシーマ	川田	実3.3	◎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3着／91日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神1011R 3着/10頭+0.7秒 01/31 1東京111R 1着/10頭勝利 11/22 4京都510R 1着/16頭勝利 09/28 4阪神99R 1着/12頭勝利 06/14 3阪神38R 3着/6頭+1.1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 33% (上り調子) ○ 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.6% (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。
9	アーバンシック推奨	三浦	実16.2	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+52%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 03/15 1中京211R 14着/14頭+1.0秒 12/14 シャティン4R 10着/11頭 11/02 4東京1111R 5着/14頭+0.2秒 06/15 3阪神411R 14着/17頭+2.4秒 03/29 3中山111R 3着/15頭+0.1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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 168日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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。
10	バレエマスター	菊沢	実32.5	▽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25%と適性高／442日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3東京311R 7着/15頭+0.5秒 06/14 3東京311R 7着/15頭+0.5秒 06/14 3東京311R 7着/15頭+0.5秒 06/14 3東京311R 7着/15頭+0.5秒 06/14 3東京311R 7着/15頭+0.5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 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 442日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.3% (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	ステレンボッシュ	戸崎圭	実12.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／113日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山311R 7着/16頭+0.6秒 11/16 4京都411R 10着/16頭+1.0秒 08/17 1札幌811R 15着/16頭+1.9秒 05/18 2東京811R 8着/17頭+0.3秒 04/06 2阪神411R 13着/15頭+1.1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 6.3着 ○ 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) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 8.2%) ※ 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

ダノンシーマ

騎手川田

単勝オッズ

3.3倍

AI期待値

-41%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5ゾロアストロ

3.5倍

EV -38%

▲3ロデオドライブ

4.1倍

EV -38%

出走馬全11頭

◎8

ダノンシーマ

川田

3.3倍

-41%

›

○5

ゾロアストロ

岩田望

3.5倍

-38%

›

▲3

ロデオドライブ

ルメール

4.1倍

-38%

›

△4

ドゥレッツァ

田辺

8.3倍

-4%

›

△11

ステレンボッシュ

戸崎圭

12.2倍

+15%

›

△6

チェルヴィニア

津村

14.5倍

+36%

›

▽9

アーバンシック

三浦

16.2倍

+52%

›

▽2

サヴォーナ

池添

30.3倍

+12%

›

▽10

バレエマスター

菊沢

32.5倍

+8%

›

▽7

ジュンブロッサム

杉原

51.7倍

-18%

›

▽1

ボーンディスウェイ

丸山

74.2倍

+17%

›

💡 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 9 アーバンシック実16.2倍期待値 +52% 推奨 10.7〜30.0倍 ¥200 ❌不的中
単勝 6 チェルヴィニア実14.5倍期待値 +36% 推奨 10.7〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 9 アーバンシック実16.2倍期待値 +52% 推奨 10.7〜30.0倍 ¥200 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

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