新潟 9R 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

9R 新潟競馬場　発走 16:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カレンデュラ	嶋田	実14.0	B△ A△勝率7% EV-3% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 11/24 3福島66R 4着/16頭+0.3秒 11/15 3福島34R 3着/16頭+0.1秒 10/25 4新潟31R 2着/15頭+0.0秒 09/28 4中山92R 3着/16頭+0.3秒 08/31 3新潟43R 5着/18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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 99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 4.8% (オッズ暗示: 7.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.9% / 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。
2	サトノアルペジオ	ミシェル	実96.7	B▽ A▽勝率1% EV-28% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/24 2東京98R 1着/16頭勝利 05/24 2東京98R 1着/16頭勝利 05/24 2東京98R 1着/16頭勝利 05/24 2東京98R 1着/16頭勝利 05/24 2東京98R 1着/16頭勝利
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 100% (絶好調) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 463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 0.9% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.7% / 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。
3	ゼンダンタカ	杉原	実54.6	B▽ A▽勝率1% EV-31% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走平均13.7着と低調／182日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉1210R 18着/18頭+2.0秒 11/22 3福島510R 15着/16頭+2.3秒 10/19 4新潟210R 8着/18頭+1.0秒 08/10 2新潟68R 6着/18頭+0.5秒 06/15 3阪神49R 15着/15頭+3.5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 13.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 18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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.3% / 期待値 -31% ※ 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	フレッシュラン	石田	実230.5	B× A×勝率0% EV-70% 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／126日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉39R 12着/14頭+0.7秒 10/18 3京都69R 11着/12頭+2.8秒 09/27 4中山812R 8着/16頭+0.5秒 07/06 2福島49R 16着/16頭+14.7秒 03/16 2中京210R 9着/12頭+1.1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 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 126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 0.2% (オッズ暗示: 0.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 18位 / 勝率 0.3% / 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。
5	ファイツオン	三浦	実35.5	B▽ A▽勝率2% EV-36% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／120日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1小倉15R 9着/11頭+11.6秒 12/20 5阪神512R 14着/16頭+1.4秒 10/05 3京都212R 15着/16頭+3.5秒 07/12 1函館910R 9着/11頭+1.7秒 06/21 1函館311R 10着/15頭+0.5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 10.3着 (不振) △ ローテーション 120日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.8% / 期待値 -37% ※ 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	エリカカリーナ	原	実36.5	B▽ A×勝率1% EV-50% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／141日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1東京88R 13着/16頭+1.1秒 12/06 5中山112R 3着/13頭+0.2秒 11/09 5東京212R 3着/18頭+0.1秒 08/23 3新潟110R 8着/17頭+0.4秒 06/21 3東京510R 5着/14頭+0.4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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 141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 2.2% (オッズ暗示: 2.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.4% / 期待値 -50% ※ 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	リュウノタブーク	上里	実177.8	B× A×勝率0% EV-70% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京68R 11着/14頭+1.5秒 01/18 1中山78R 15着/16頭+3.0秒 10/18 4東京612R 11着/14頭+2.0秒 10/05 4東京212R 10着/16頭+1.2秒 06/22 3東京67R 1着/16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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 17位 / 勝率 0.3% / 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。
8	ハニーローリエ	菊沢	実2.7	B◎ A◎勝率27% EV-28% 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2.3着と安定／前走2着／99日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉39R 6着/14頭+0.2秒 11/08 3福島14R 1着/16頭勝利 10/19 4新潟24R 2着/13頭+0.4秒 08/17 2新潟85R 1着/15頭勝利 07/26 2新潟19R 2着/14頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.3着 (安定) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 99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 25.4% (オッズ暗示: 37.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 26.7% / 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。
9	バンディート	小崎	実41.5	B▽ A▽勝率1% EV-43% 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／98日ぶりの実戦）
前5走 03/29 2阪神212R 15着/16頭+2.2秒 02/15 1小倉810R 15着/18頭+1.7秒 11/09 3福島212R 1着/16頭勝利 10/19 4新潟23R 13着/18頭+0.8秒 08/24 4中京29R 5着/14頭+0.8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 14.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.4% / 期待値 -44% ※ 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	キントラダンサー	野中	実84.5	B▽ A▽勝率1% EV-37% 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／148日ぶりの実戦）
前5走 03/28 2阪神110R 10着/11頭+1.6秒 03/14 1阪神79R 11着/15頭+0.7秒 12/21 5中京612R 17着/18頭+1.4秒 10/26 3京都98R 14着/14頭+0.9秒 08/10 1札幌67R 1着/15頭勝利
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) △ ローテーション 148日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.7% / 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。
11	ビップムーラン	丸山	実6.4	B▲ A▲勝率15% EV-3% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（113日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山83R 3着/14頭+1.1秒 01/11 1中山44R 11着/16頭+2.4秒 12/06 5中山11R 1着/15頭勝利 11/08 5東京11R 4着/15頭+1.0秒 10/11 4東京32R 2着/16頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 ▽ 前走実績前走 15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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.6% (オッズ暗示: 15.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.1% / 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。
12	レジーナローズ	津村	実11.2	B△ A△勝率7% EV-22% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場60走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 05/18 1新潟69R 2着/16頭+0.0秒 05/18 1新潟69R 2着/16頭+0.0秒 05/18 1新潟69R 2着/16頭+0.0秒 05/18 1新潟69R 2着/16頭+0.0秒 05/18 1新潟69R 2着/16頭+0.0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 2.0着 (安定) × 当競馬場適性 60走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 469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 8.2% (オッズ暗示: 8.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.9% / 期待値 -23% ※ 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	ビーアイフォルテ	江田照	実41.4	B× A×勝率1% EV-69% 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／197日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1小倉710R 10着/14頭+1.0秒 11/22 3福島52R 1着/16頭勝利 08/17 3中京812R 17着/18頭+1.3秒 08/03 3中京410R 11着/16頭+2.2秒 04/12 3中山52R 1着/16頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 197日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 2.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.7% / 期待値 -69% ※ 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	ケンキョ	丸田	実80.1	B▽ A▽勝率1% EV-40% 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／483日ぶりの実戦）
前5走 05/04 2東京412R 8着/16頭+1.1秒 05/04 2東京412R 8着/16頭+1.1秒 05/04 2東京412R 8着/16頭+1.1秒 05/04 2東京412R 8着/16頭+1.1秒 05/04 2東京412R 8着/16頭+1.1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 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 483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 0.9% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.7% / 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。
15	ミスエル	武藤	実20.2	B▽ A▽勝率4% EV-25% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京29R 10着/15頭+1.3秒 12/20 5中京510R 10着/16頭+0.9秒 12/06 5中京110R 10着/13頭+1.3秒 10/18 4新潟110R 3着/15頭+0.6秒 08/30 3新潟312R 1着/15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戦の調子平均 8.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) △ ローテーション 98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 4.5% (オッズ暗示: 5.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.7% / 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。
16	スペルキャスター	石橋脩	実7.8	B△ A△勝率12% EV-6% 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100%と好調／前走勝利の勢い／458日ぶりの実戦）
前5走 05/29 園田12R 1着/11頭勝利 05/29 園田12R 1着/11頭勝利 05/29 園田12R 1着/11頭勝利 05/29 園田12R 1着/11頭勝利 05/29 園田12R 1着/11頭勝利
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 458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 13.6% (オッズ暗示: 12.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.9% / 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。
17	ラトルシェ	岩田康	実30.3	B▽ A▽勝率4% EV+11% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調／99日ぶりの実戦）
前5走 11/08 3福島110R 5着/16頭+0.5秒 10/19 4新潟210R 5着/18頭+0.9秒 08/24 3新潟27R 1着/18頭勝利 07/20 2福島89R 8着/11頭+0.9秒 07/05 2福島312R 4着/15頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 13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) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.0% (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 +11% ※ 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。
18	ヴェントゥーラ	岩田望	実5.0	B○ A○勝率16% EV-17% 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／127日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京212R 1着/18頭勝利 03/01 1小倉127R 4着/18頭+0.4秒 02/15 1小倉72R 1着/18頭勝利 11/30 7京都16R 9着/12頭+1.1秒 11/02 6京都16R 5着/14頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 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 127日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.0% (オッズ暗示: 20.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.5% / 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。

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 ◎

ハニーローリエ

騎手菊沢

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

-31%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○18ヴェントゥーラ

5.0倍

EV -30%

▲A:▲11ビップムーラン

6.4倍

EV -12%

出走馬全18頭

◎A:◎8

ハニーローリエ

菊沢

2.7倍

-31%

›

○A:○18

ヴェントゥーラ

岩田望

5.0倍

-30%

›

▲A:▲11

ビップムーラン

丸山

6.4倍

-12%

›

△A:△16

スペルキャスター

石橋脩

7.8倍

+6%

›

△A:△12

レジーナローズ

津村

11.2倍

-7%

›

△A:△1

カレンデュラ

嶋田

14.0倍

-33%

›

▽A:▽15

ミスエル

武藤

20.2倍

-8%

›

▽A:▽17

ラトルシェ

岩田康

30.3倍

+20%

›

▽A:▽5

ファイツオン

三浦

35.5倍

-22%

›

▽A:×6

エリカカリーナ

原

36.5倍

-20%

›

▽A:▽9

バンディート

小崎

41.5倍

-9%

›

▽A:▽3

ゼンダンタカ

杉原

54.6倍

-28%

›

×A:×13

ビーアイフォルテ

江田照

41.4倍

-62%

›

▽A:▽14

ケンキョ

丸田

80.1倍

-26%

›

▽A:▽10

キントラダンサー

野中

84.5倍

-22%

›

▽A:▽2

サトノアルペジオ

ミシェル

96.7倍

-11%

›

×A:×7

リュウノタブーク

上里

177.8倍

-65%

›

×A:×4

フレッシュラン

石田

230.5倍

-55%

›

💡 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

9R 新潟競馬場　発走 16:25

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カレンデュラ	嶋田	実14.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 11/24 3福島66R 4着/16頭+0.3秒 11/15 3福島34R 3着/16頭+0.1秒 10/25 4新潟31R 2着/15頭+0.0秒 09/28 4中山92R 3着/16頭+0.3秒 08/31 3新潟43R 5着/18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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.9% (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。
2	サトノアルペジオ	ミシェル	実96.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/24 2東京98R 1着/16頭勝利 05/24 2東京98R 1着/16頭勝利 05/24 2東京98R 1着/16頭勝利 05/24 2東京98R 1着/16頭勝利 05/24 2東京98R 1着/16頭勝利
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 100% (絶好調) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 463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 0.7% (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	ゼンダンタカ	杉原	実54.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走平均13.7着と低調／182日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉1210R 18着/18頭+2.0秒 11/22 3福島510R 15着/16頭+2.3秒 10/19 4新潟210R 8着/18頭+1.0秒 08/10 2新潟68R 6着/18頭+0.5秒 06/15 3阪神49R 15着/15頭+3.5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 13.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 18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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (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。
4	フレッシュラン	石田	実230.5	×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／126日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉39R 12着/14頭+0.7秒 10/18 3京都69R 11着/12頭+2.8秒 09/27 4中山812R 8着/16頭+0.5秒 07/06 2福島49R 16着/16頭+14.7秒 03/16 2中京210R 9着/12頭+1.1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 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 126日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (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。
5	ファイツオン	三浦	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10.3着と低調／120日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1小倉15R 9着/11頭+11.6秒 12/20 5阪神512R 14着/16頭+1.4秒 10/05 3京都212R 15着/16頭+3.5秒 07/12 1函館910R 9着/11頭+1.7秒 06/21 1函館311R 10着/15頭+0.5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 10.3着 (不振) △ ローテーション 120日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (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。
6	エリカカリーナ	原	実36.5	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／141日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1東京88R 13着/16頭+1.1秒 12/06 5中山112R 3着/13頭+0.2秒 11/09 5東京212R 3着/18頭+0.1秒 08/23 3新潟110R 8着/17頭+0.4秒 06/21 3東京510R 5着/14頭+0.4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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 141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 1.4% (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。
7	リュウノタブーク	上里	実177.8	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京68R 11着/14頭+1.5秒 01/18 1中山78R 15着/16頭+3.0秒 10/18 4東京612R 11着/14頭+2.0秒 10/05 4東京212R 10着/16頭+1.2秒 06/22 3東京67R 1着/16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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12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) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (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。
8	ハニーローリエ	菊沢	実2.7	◎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走平均2.3着と安定／前走2着／99日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉39R 6着/14頭+0.2秒 11/08 3福島14R 1着/16頭勝利 10/19 4新潟24R 2着/13頭+0.4秒 08/17 2新潟85R 1着/15頭勝利 07/26 2新潟19R 2着/14頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.3着 (安定) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 99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 26.7% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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	バンディート	小崎	実41.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.7着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 03/29 2阪神212R 15着/16頭+2.2秒 02/15 1小倉810R 15着/18頭+1.7秒 11/09 3福島212R 1着/16頭勝利 10/19 4新潟23R 13着/18頭+0.8秒 08/24 4中京29R 5着/14頭+0.8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 14.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
10	キントラダンサー	野中	実84.5	▽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／148日ぶりの実戦）
前5走 03/28 2阪神110R 10着/11頭+1.6秒 03/14 1阪神79R 11着/15頭+0.7秒 12/21 5中京612R 17着/18頭+1.4秒 10/26 3京都98R 14着/14頭+0.9秒 08/10 1札幌67R 1着/15頭勝利
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) △ ローテーション 148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 0.7% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
11	ビップムーラン	丸山	実6.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（113日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山83R 3着/14頭+1.1秒 01/11 1中山44R 11着/16頭+2.4秒 12/06 5中山11R 1着/15頭勝利 11/08 5東京11R 4着/15頭+1.0秒 10/11 4東京32R 2着/16頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 ▽ 前走実績前走 15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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.1% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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	レジーナローズ	津村	実11.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場60走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 05/18 1新潟69R 2着/16頭+0.0秒 05/18 1新潟69R 2着/16頭+0.0秒 05/18 1新潟69R 2着/16頭+0.0秒 05/18 1新潟69R 2着/16頭+0.0秒 05/18 1新潟69R 2着/16頭+0.0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 2.0着 (安定) × 当競馬場適性 60走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 469日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 8.9%) ※ 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	ビーアイフォルテ	江田照	実41.4	×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／197日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1小倉710R 10着/14頭+1.0秒 11/22 3福島52R 1着/16頭勝利 08/17 3中京812R 17着/18頭+1.3秒 08/03 3中京410R 11着/16頭+2.2秒 04/12 3中山52R 1着/16頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 197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 0.7% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
14	ケンキョ	丸田	実80.1	▽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／483日ぶりの実戦）
前5走 05/04 2東京412R 8着/16頭+1.1秒 05/04 2東京412R 8着/16頭+1.1秒 05/04 2東京412R 8着/16頭+1.1秒 05/04 2東京412R 8着/16頭+1.1秒 05/04 2東京412R 8着/16頭+1.1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 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 483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: 1.2%) ※ 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。
15	ミスエル	武藤	実20.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京29R 10着/15頭+1.3秒 12/20 5中京510R 10着/16頭+0.9秒 12/06 5中京110R 10着/13頭+1.3秒 10/18 4新潟110R 3着/15頭+0.6秒 08/30 3新潟312R 1着/15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戦の調子平均 8.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) △ ローテーション 98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 3.7% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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。
16	スペルキャスター	石橋脩	実7.8	△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100%と好調／前走勝利の勢い／458日ぶりの実戦）
前5走 05/29 園田12R 1着/11頭勝利 05/29 園田12R 1着/11頭勝利 05/29 園田12R 1着/11頭勝利 05/29 園田12R 1着/11頭勝利 05/29 園田12R 1着/11頭勝利
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 458日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.9% (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。
17	ラトルシェ	岩田康	実30.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調／99日ぶりの実戦）
前5走 11/08 3福島110R 5着/16頭+0.5秒 10/19 4新潟210R 5着/18頭+0.9秒 08/24 3新潟27R 1着/18頭勝利 07/20 2福島89R 8着/11頭+0.9秒 07/05 2福島312R 4着/15頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 13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) +11% (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。
18	ヴェントゥーラ	岩田望	実5.0	○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／127日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京212R 1着/18頭勝利 03/01 1小倉127R 4着/18頭+0.4秒 02/15 1小倉72R 1着/18頭勝利 11/30 7京都16R 9着/12頭+1.1秒 11/02 6京都16R 5着/14頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 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 127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 16.5% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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

ハニーローリエ

騎手菊沢

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

-28%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○18ヴェントゥーラ

5.0倍

EV -17%

▲11ビップムーラン

6.4倍

EV -3%

出走馬全18頭

◎8

ハニーローリエ

菊沢

2.7倍

-28%

›

○18

ヴェントゥーラ

岩田望

5.0倍

-17%

›

▲11

ビップムーラン

丸山

6.4倍

-3%

›

△16

スペルキャスター

石橋脩

7.8倍

-6%

›

△12

レジーナローズ

津村

11.2倍

-22%

›

△1

カレンデュラ

嶋田

14.0倍

-3%

›

▽15

ミスエル

武藤

20.2倍

-25%

›

▽17

ラトルシェ

岩田康

30.3倍

+11%

›

▽5

ファイツオン

三浦

35.5倍

-36%

›

×6

エリカカリーナ

原

36.5倍

-50%

›

▽9

バンディート

小崎

41.5倍

-43%

›

▽3

ゼンダンタカ

杉原

54.6倍

-31%

›

×13

ビーアイフォルテ

江田照

41.4倍

-69%

›

▽14

ケンキョ

丸田

80.1倍

-40%

›

▽10

キントラダンサー

野中

84.5倍

-37%

›

▽2

サトノアルペジオ

ミシェル

96.7倍

-28%

›

×7

リュウノタブーク

上里

177.8倍

-70%

›

×4

フレッシュラン

石田

230.5倍

-70%

›

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