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 17:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブルバンビーナ	△石田	実115.1	B× A▽勝率1% EV-17% 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 02/21 1小倉98R 7着/16頭+0.7秒 02/14 1小倉712R 5着/15頭+0.4秒 12/21 5中京66R 15着/16頭+1.8秒 10/25 4新潟312R 9着/17頭+1.0秒 08/23 3新潟17R 7着/11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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 15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) -60% (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 0.7% / 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。
2	シアブリス	三浦	実10.1	B△ A△勝率9% EV-5% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着／98日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中山48R 14着/16頭+3.2秒 08/02 1札幌37R 6着/10頭+1.6秒 05/24 2東京97R 4着/13頭+0.4秒 02/23 1東京86R 9着/15頭+1.0秒 10/19 4東京512R 4着/12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 7.0着 (不振) × 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 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 7.3% (オッズ暗示: 9.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.4% / 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。
3	スカイダンスタイム	△石神道	実245.5	B× A▽勝率1% EV+75% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（215日ぶりの実戦）
前5走 01/27 名古屋10R 5着/11頭+0.8秒 01/14 名古屋11R 2着/10頭+0.6秒 01/02 名古屋11R 8着/12頭+2.2秒 12/04 名古屋11R 6着/12頭+1.1秒 11/10 名古屋11R 3着/9頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ ローテーション 215日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (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 13位 / 勝率 0.7% / 期待値 +75% ※ 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	ナックホワイト	野中	実16.4	B△ A▽勝率5% 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10.3着と低調／92日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山711R 8着/16頭+0.2秒 02/15 1東京65R 1着/16頭勝利 02/01 1東京212R 4着/16頭+0.6秒 01/11 1中山46R 5着/17頭+0.4秒 11/16 5東京42R 4着/18頭+0.4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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12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) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 6.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.5% / 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。
5	カンティーナ	原	実12.8	B△ A△勝率9% EV+9% 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／前走勝利の勢い／106日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山45R 8着/16頭+2.5秒 02/15 1東京65R 3着/16頭+0.2秒 11/16 5東京42R 11着/18頭+1.9秒 09/20 4中山62R 6着/14頭+0.8秒 08/24 3新潟25R 2着/14頭+0.1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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 7.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.6% / 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。
6	ニシノコマチムスメ	菊沢	実30.5	B▽ A▽勝率4% 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8.7着と低調／127日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉98R 10着/16頭+0.9秒 02/07 1小倉57R 6着/18頭+0.4秒 01/25 1小倉28R 4着/16頭+0.3秒 12/14 5中京46R 10着/18頭+1.1秒 11/08 3福島16R 10着/16頭+1.1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 8.7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 127日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.4% / 期待値 +34% ※ 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	ハニーオーケストラ	小崎	実95.8	B▽ A▽勝率2% EV+99% 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／141日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京72R 8着/16頭+1.3秒 12/06 5中山12R 1着/13頭勝利 11/16 5東京44R 4着/16頭+0.6秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10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) +56% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.1% / 期待値 +100% ※ 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	ダーリングハースト	岩田望	実4.6	B○ A○勝率20% EV-9% 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／140日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京56R 1着/16頭勝利 06/22 3東京65R 3着/16頭+0.7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) △ ローテーション 140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 19.0% (オッズ暗示: 21.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.7% / 期待値 -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。
9	ケイツールピア	▲上里	実108.5	B▽ A▽勝率1% EV-16% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（259日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山412R 9着/16頭+0.6秒 10/19 4新潟29R 4着/15頭+0.7秒 09/20 4中山67R 8着/18頭+0.8秒 08/31 3新潟48R 7着/9頭+2.5秒 08/10 2新潟611R 7着/14頭+0.9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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ ローテーション 259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 0.7% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.8% / 期待値 -16% ※ 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	タッセルノット	戸崎圭	実2.0	B🌟◎ A×勝率23% EV-53% 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／134日ぶりの実戦）
前5走 11/02 4東京113R 1着/10頭勝利 08/31 3新潟45R 2着/12頭+0.1秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 134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 32.5% (オッズ暗示: 50.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 23.2% / 期待値 -54% ※ 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	シェーンシュティア	杉原	実6.5	B▲ A▲勝率20% EV+28% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／91日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京46R 7着/17頭+0.7秒 11/22 3福島58R 6着/16頭+0.7秒 10/26 4新潟44R 5着/16頭+0.4秒 07/05 2福島39R 8着/10頭+0.8秒 04/19 3中山76R 3着/8頭+0.4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 4.0着 ○ 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) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.5% (オッズ暗示: 15.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 19.7% / 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。
12	ヴァリスマリネリス	津村	実13.7	B▽ A△勝率5% EV-37% 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／99日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山511R 11着/16頭+1.3秒 01/11 1中山411R 9着/16頭+0.7秒 10/26 4東京95R 1着/16頭勝利 ― ―
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 8.0着 (不振) △ ローテーション 99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 4.5% (オッズ暗示: 7.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.5% / 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。
13	ココソラーレ	武藤雅	実89.5	B▽ A▽勝率1% EV-9% 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／161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 13 ◎ 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 161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 0.7% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.0% / 期待値 -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	アオイハルカ	◇今村	実999.9	B▽ A▽勝率1% EV+612% 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／134日ぶりの実戦）
前5走 01/31 2京都16R 12着/16頭+1.4秒 01/10 1京都35R 6着/18頭+0.6秒 10/05 3京都25R 13着/13頭+1.7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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 134日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +96% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.7% / 期待値 +613% ※ 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 ×

タッセルノット

騎手戸崎圭

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-34%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○8ダーリングハースト

4.6倍

EV -12%

▲A:▲11シェーンシュティア

6.5倍

EV +7%

出走馬全14頭

◎A:×10

タッセルノット

戸崎圭

2.0倍

-34%

›

○A:○8

ダーリングハースト

岩田望

4.6倍

-12%

›

▲A:▲11

シェーンシュティア

杉原

6.5倍

+7%

›

△A:△2

シアブリス

三浦

10.1倍

-26%

›

△A:△5

カンティーナ

原

12.8倍

-17%

›

△A:▽4

ナックホワイト

野中

16.4倍

+1%

›

▽A:△12

ヴァリスマリネリス

津村

13.7倍

-38%

›

▽A:▽6

ニシノコマチムスメ

菊沢

30.5倍

+14%

›

▽A:▽7

ハニーオーケストラ

小崎

95.8倍

+56%

›

▽A:▽13

ココソラーレ

武藤雅

89.5倍

-38%

›

▽A:▽9

ケイツールピア

▲上里

108.5倍

-25%

›

×A:▽1

ブルバンビーナ

△石田

115.1倍

-60%

›

×A:▽3

スカイダンスタイム

△石神道

245.5倍

-51%

›

▽A:▽14

アオイハルカ

◇今村

999.9倍

+96%

›

💡 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

11R 新潟競馬場　発走 17:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブルバンビーナ	△石田	実115.1	▽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 02/21 1小倉98R 7着/16頭+0.7秒 02/14 1小倉712R 5着/15頭+0.4秒 12/21 5中京66R 15着/16頭+1.8秒 10/25 4新潟312R 9着/17頭+1.0秒 08/23 3新潟17R 7着/11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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 15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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (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。
2	シアブリス	三浦	実10.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着／98日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中山48R 14着/16頭+3.2秒 08/02 1札幌37R 6着/10頭+1.6秒 05/24 2東京97R 4着/13頭+0.4秒 02/23 1東京86R 9着/15頭+1.0秒 10/19 4東京512R 4着/12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 7.0着 (不振) × 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 98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 9.4% (オッズ暗示: 9.9%) ※ 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。
3	スカイダンスタイム	△石神道	実245.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（215日ぶりの実戦）
前5走 01/27 名古屋10R 5着/11頭+0.8秒 01/14 名古屋11R 2着/10頭+0.6秒 01/02 名古屋11R 8着/12頭+2.2秒 12/04 名古屋11R 6着/12頭+1.1秒 11/10 名古屋11R 3着/9頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ ローテーション 215日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +75% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.7% (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。
4	ナックホワイト	野中	実16.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.3着と低調／92日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山711R 8着/16頭+0.2秒 02/15 1東京65R 1着/16頭勝利 02/01 1東京212R 4着/16頭+0.6秒 01/11 1中山46R 5着/17頭+0.4秒 11/16 5東京42R 4着/18頭+0.4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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12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 4.5% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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。
5	カンティーナ	原	実12.8	△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／前走勝利の勢い／106日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山45R 8着/16頭+2.5秒 02/15 1東京65R 3着/16頭+0.2秒 11/16 5東京42R 11着/18頭+1.9秒 09/20 4中山62R 6着/14頭+0.8秒 08/24 3新潟25R 2着/14頭+0.1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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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	ニシノコマチムスメ	菊沢	実30.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／127日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉98R 10着/16頭+0.9秒 02/07 1小倉57R 6着/18頭+0.4秒 01/25 1小倉28R 4着/16頭+0.3秒 12/14 5中京46R 10着/18頭+1.1秒 11/08 3福島16R 10着/16頭+1.1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 8.7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 127日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 4.4% (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。
7	ハニーオーケストラ	小崎	実95.8	▽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／141日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京72R 8着/16頭+1.3秒 12/06 5中山12R 1着/13頭勝利 11/16 5東京44R 4着/16頭+0.6秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10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) +99% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.1% (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。
8	ダーリングハースト	岩田望	実4.6	○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／140日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京56R 1着/16頭勝利 06/22 3東京65R 3着/16頭+0.7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) △ ローテーション 140日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.7% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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。
9	ケイツールピア	▲上里	実108.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（259日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山412R 9着/16頭+0.6秒 10/19 4新潟29R 4着/15頭+0.7秒 09/20 4中山67R 8着/18頭+0.8秒 08/31 3新潟48R 7着/9頭+2.5秒 08/10 2新潟611R 7着/14頭+0.9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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ ローテーション 259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 0.8% (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。
10	タッセルノット	戸崎圭	実2.0	×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／134日ぶりの実戦）
前5走 11/02 4東京113R 1着/10頭勝利 08/31 3新潟45R 2着/12頭+0.1秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 134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 23.2% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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。
11	シェーンシュティア	杉原	実6.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／91日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京46R 7着/17頭+0.7秒 11/22 3福島58R 6着/16頭+0.7秒 10/26 4新潟44R 5着/16頭+0.4秒 07/05 2福島39R 8着/10頭+0.8秒 04/19 3中山76R 3着/8頭+0.4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 4.0着 ○ 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) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 19.7% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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	ヴァリスマリネリス	津村	実13.7	△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／99日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山511R 11着/16頭+1.3秒 01/11 1中山411R 9着/16頭+0.7秒 10/26 4東京95R 1着/16頭勝利 ― ―
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 8.0着 (不振) △ ローテーション 99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 4.5% (オッズ暗示: 7.3%) ※ 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	ココソラーレ	武藤雅	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／161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 13 ◎ 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 161日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (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。
14	アオイハルカ	◇今村	実999.9	▽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／134日ぶりの実戦）
前5走 01/31 2京都16R 12着/16頭+1.4秒 01/10 1京都35R 6着/18頭+0.6秒 10/05 3京都25R 13着/13頭+1.7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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 134日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +612% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.1%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

タッセルノット

騎手戸崎圭

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-53%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8ダーリングハースト

4.6倍

EV -9%

▲11シェーンシュティア

6.5倍

EV +28%

出走馬全14頭

×10

タッセルノット

戸崎圭

2.0倍

-53%

›

○8

ダーリングハースト

岩田望

4.6倍

-9%

›

▲11

シェーンシュティア

杉原

6.5倍

+28%

›

△2

シアブリス

三浦

10.1倍

-5%

›

△5

カンティーナ

原

12.8倍

+9%

›

△12

ヴァリスマリネリス

津村

13.7倍

-37%

›

▽4

ナックホワイト

野中

16.4倍

-25%

›

▽6

ニシノコマチムスメ

菊沢

30.5倍

+34%

›

▽7

ハニーオーケストラ

小崎

95.8倍

+99%

›

▽13

ココソラーレ

武藤雅

89.5倍

-9%

›

▽9

ケイツールピア

▲上里

108.5倍

-16%

›

▽1

ブルバンビーナ

△石田

115.1倍

-17%

›

▽3

スカイダンスタイム

△石神道

245.5倍

+75%

›

▽14

アオイハルカ

◇今村

999.9倍

+612%

›

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