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 18:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ガルディーノ	△石田	実11.4	B△ A△勝率7% EV-17% 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／154日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山22R 1着/16頭勝利 01/10 1中山33R 16着/16頭+4.4秒 12/14 5中山41R 10着/15頭+1.4秒 10/25 4新潟32R 12着/15頭+3.9秒 09/28 4中山94R 9着/16頭+2.2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 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 154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 10.3% (オッズ暗示: 8.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.2% / 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	アイファージェット	木幡育	実238.5	B× A▽勝率0% EV+6% 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／前走2着／156日ぶりの実戦）
前5走 03/27 名古屋6R 2着/9頭+1.0秒 03/12 名古屋5R 1着/11頭勝利 02/27 名古屋5R 2着/11頭+0.1秒 02/11 名古屋1R 1着/12頭勝利 01/28 名古屋3R 4着/12頭+0.5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 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 156日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (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 0.4% / 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。
3	スリーコーズ	岩田望	実6.7	B△ A△勝率13% EV-10% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均8.3着と低調／133日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山26R 7着/13頭+0.6秒 03/07 2中山37R 5着/15頭+1.2秒 02/10 2京都41R 1着/16頭勝利 01/12 1中山51R 8着/16頭+1.3秒 10/26 4東京91R 2着/14頭+0.2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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13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) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.9% (オッズ暗示: 14.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 13.3% / 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。
4	エテオクロス	杉原	実22.3	B△ A△勝率5% EV+4% 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0%と苦戦傾向／前走3着／99日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京37R 13着/16頭+1.1秒 01/10 1中山312R 16着/16頭+5.1秒 11/26 水沢8R 1着/11頭勝利 11/02 盛岡7R 2着/10頭+0.2秒 10/19 盛岡9R 1着/11頭勝利
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 6.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 4.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.7% / 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	ゴーゴーパンチ	△石神道	実25.4	B▽ A▽勝率3% EV-25% 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3着／91日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京12R 1着/16頭勝利 02/14 1小倉73R 4着/14頭+0.3秒 02/07 1小倉53R 5着/14頭+0.4秒 01/05 1中山25R 16着/16頭+4.8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 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 3.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.9% / 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。
6	ジャックナダル	川田	実2.8	B◎ A◎勝率25% EV-30% 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／147日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京61R 1着/16頭勝利 01/25 1中山91R 2着/16頭+0.3秒 11/09 5東京22R 9着/16頭+2.5秒 10/18 4新潟15R 2着/15頭+0.2秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 147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 22.3% (オッズ暗示: 35.7%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 24.8% / 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。
7	クラウンフリード	▲上里	実346.9	B▽ A▽勝率0% EV+55% 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／前走2着／133日ぶりの実戦）
前5走 03/15 佐賀8R 1着/10頭勝利 03/01 佐賀10R 2着/12頭+0.7秒 02/14 佐賀5R 2着/12頭+0.1秒 01/17 佐賀6R 5着/12頭+1.7秒 12/28 佐賀3R 2着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 133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 0.2% (オッズ暗示: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.4% / 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。
8	サトノエスケープ	田辺	実2.8	B○ A○勝率25% EV-30% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／141日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1中山93R 1着/16頭勝利 01/05 1中山21R 2着/16頭+0.1秒 12/07 5中山21R 4着/16頭+0.5秒 09/28 4中山92R 12着/16頭+1.5秒 07/06 2福島44R 4着/11頭+0.6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 141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 19.2% (オッズ暗示: 35.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 24.8% / 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。
9	スマートブル	内田博	実115.8	B× A▽勝率0% EV-48% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.7着と低調／106日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉88R 15着/15頭+16.0秒 01/31 1小倉33R 9着/16頭+1.2秒 11/24 3福島63R 14着/15頭+2.1秒 08/03 1札幌47R 9着/12頭+3.0秒 07/20 1函館124R 1着/14頭勝利
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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13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 11位 / 勝率 0.4% / 期待値 -48% ※ 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	ガンバレベアー	野中	実70.2	B▽ A▽勝率1% EV-42% 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／112日ぶりの実戦）
前5走 02/25 姫路12R 1着/12頭勝利 01/28 姫路12R 3着/12頭+0.6秒 01/07 園田12R 1着/10頭勝利 12/24 園田7R 1着/10頭勝利 12/04 園田8R 2着/10頭+0.0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 11着 (大敗) △ ローテーション 112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 1.0% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.8% / 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。
11	マルターズドン	嶋田	実31.4	B▽ A▽勝率2% EV-30% 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 03/21 2中山73R 1着/16頭勝利 02/22 1東京81R 2着/16頭+0.2秒 12/20 5中山57R 11着/16頭+3.1秒 09/13 4中山32R 8着/11頭+0.8秒 08/24 3新潟21R 3着/7頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 14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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.2% / 期待値 -30% ※ 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	ナインオブレター	原	実42.8	B▽ A▽勝率2% 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10.3着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山58R 8着/16頭+0.7秒 12/13 5中山37R 13着/16頭+1.2秒 09/27 4中山88R 12着/16頭+2.1秒 09/15 4中山512R 5着/16頭+1.5秒 08/09 2新潟55R 3着/15頭+0.1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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.1% / 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。
13	コンパクトファイト	菅原隆	実122.0	B× A▽勝率0% EV-45% 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走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/06 4中山14R 1着/15頭勝利 08/23 3新潟16R 6着/15頭+1.7秒 07/26 2新潟19R 4着/14頭+0.9秒 07/06 2福島42R 5着/15頭+1.1秒 05/11 2東京62R 7着/16頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 3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 358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 0.3% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.4% / 期待値 -45% ※ 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	ラベンダーヘイズ	小崎	実7.3	B▲ A▲勝率15% EV+8% 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／120日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京76R 11着/16頭+1.9秒 11/09 5東京23R 7着/18頭+0.9秒 08/30 3新潟35R 12着/18頭+1.6秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 120日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 19.2% (オッズ暗示: 13.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.8% / 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。
15	ジェイエルライナー	小林脩	実264.8	B▽ A▽勝率0% EV+18% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／257日ぶりの実戦）
前5走 12/16 水沢2R 1着/12頭勝利 12/02 水沢1R 2着/9頭+0.5秒 11/11 盛岡3R 1着/11頭勝利 10/19 盛岡5R 3着/11頭+1.3秒 06/07 3東京12R 13着/16頭+2.5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 257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 0.3% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.4% / 期待値 +19% ※ 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 ◎

ジャックナダル

騎手川田

単勝オッズ

2.8倍

AI期待値

-37%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○8サトノエスケープ

2.8倍

EV -46%

▲A:▲14ラベンダーヘイズ

7.3倍

EV +40%

出走馬全15頭

◎A:◎6

ジャックナダル

川田

2.8倍

-37%

›

○A:○8

サトノエスケープ

田辺

2.8倍

-46%

›

▲A:▲14

ラベンダーヘイズ

小崎

7.3倍

+40%

›

△A:△3

スリーコーズ

岩田望

6.7倍

+6%

›

△A:△1

ガルディーノ

△石田

11.4倍

+17%

›

△A:△4

エテオクロス

杉原

22.3倍

-19%

›

▽A:▽5

ゴーゴーパンチ

△石神道

25.4倍

-23%

›

▽A:▽11

マルターズドン

嶋田

31.4倍

-18%

›

▽A:▽12

ナインオブレター

原

42.8倍

-29%

›

▽A:▽10

ガンバレベアー

野中

70.2倍

-30%

›

×A:▽9

スマートブル

内田博

115.8倍

-59%

›

×A:▽13

コンパクトファイト

菅原隆

122.0倍

-66%

›

▽A:▽15

ジェイエルライナー

小林脩

264.8倍

-26%

›

×A:▽2

アイファージェット

木幡育

238.5倍

-52%

›

▽A:▽7

クラウンフリード

▲上里

346.9倍

-31%

›

💡 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 18:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ガルディーノ	△石田	実11.4	△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／154日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山22R 1着/16頭勝利 01/10 1中山33R 16着/16頭+4.4秒 12/14 5中山41R 10着/15頭+1.4秒 10/25 4新潟32R 12着/15頭+3.9秒 09/28 4中山94R 9着/16頭+2.2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 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 154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 7.2% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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。
2	アイファージェット	木幡育	実238.5	▽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／前走2着／156日ぶりの実戦）
前5走 03/27 名古屋6R 2着/9頭+1.0秒 03/12 名古屋5R 1着/11頭勝利 02/27 名古屋5R 2着/11頭+0.1秒 02/11 名古屋1R 1着/12頭勝利 01/28 名古屋3R 4着/12頭+0.5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 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 156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 0.4% (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。
3	スリーコーズ	岩田望	実6.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均8.3着と低調／133日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山26R 7着/13頭+0.6秒 03/07 2中山37R 5着/15頭+1.2秒 02/10 2京都41R 1着/16頭勝利 01/12 1中山51R 8着/16頭+1.3秒 10/26 4東京91R 2着/14頭+0.2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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.3% (オッズ暗示: 14.9%) ※ 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	エテオクロス	杉原	実22.3	△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0%と苦戦傾向／前走3着／99日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京37R 13着/16頭+1.1秒 01/10 1中山312R 16着/16頭+5.1秒 11/26 水沢8R 1着/11頭勝利 11/02 盛岡7R 2着/10頭+0.2秒 10/19 盛岡9R 1着/11頭勝利
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 6.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3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) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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	ゴーゴーパンチ	△石神道	実25.4	▽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3着／91日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京12R 1着/16頭勝利 02/14 1小倉73R 4着/14頭+0.3秒 02/07 1小倉53R 5着/14頭+0.4秒 01/05 1中山25R 16着/16頭+4.8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 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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
6	ジャックナダル	川田	実2.8	◎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／147日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京61R 1着/16頭勝利 01/25 1中山91R 2着/16頭+0.3秒 11/09 5東京22R 9着/16頭+2.5秒 10/18 4新潟15R 2着/15頭+0.2秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 147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 24.8% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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	クラウンフリード	▲上里	実346.9	▽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／前走2着／133日ぶりの実戦）
前5走 03/15 佐賀8R 1着/10頭勝利 03/01 佐賀10R 2着/12頭+0.7秒 02/14 佐賀5R 2着/12頭+0.1秒 01/17 佐賀6R 5着/12頭+1.7秒 12/28 佐賀3R 2着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 133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 0.4% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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。
8	サトノエスケープ	田辺	実2.8	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／141日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1中山93R 1着/16頭勝利 01/05 1中山21R 2着/16頭+0.1秒 12/07 5中山21R 4着/16頭+0.5秒 09/28 4中山92R 12着/16頭+1.5秒 07/06 2福島44R 4着/11頭+0.6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 141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 24.8% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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	スマートブル	内田博	実115.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.7着と低調／106日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉88R 15着/15頭+16.0秒 01/31 1小倉33R 9着/16頭+1.2秒 11/24 3福島63R 14着/15頭+2.1秒 08/03 1札幌47R 9着/12頭+3.0秒 07/20 1函館124R 1着/14頭勝利
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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (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	ガンバレベアー	野中	実70.2	▽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／112日ぶりの実戦）
前5走 02/25 姫路12R 1着/12頭勝利 01/28 姫路12R 3着/12頭+0.6秒 01/07 園田12R 1着/10頭勝利 12/24 園田7R 1着/10頭勝利 12/04 園田8R 2着/10頭+0.0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 11着 (大敗) △ ローテーション 112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 0.8% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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	マルターズドン	嶋田	実31.4	▽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／141日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山73R 1着/16頭勝利 02/22 1東京81R 2着/16頭+0.2秒 12/20 5中山57R 11着/16頭+3.1秒 09/13 4中山32R 8着/11頭+0.8秒 08/24 3新潟21R 3着/7頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 14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) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (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。
12	ナインオブレター	原	実42.8	▽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／98日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山58R 8着/16頭+0.7秒 12/13 5中山37R 13着/16頭+1.2秒 09/27 4中山88R 12着/16頭+2.1秒 09/15 4中山512R 5着/16頭+1.5秒 08/09 2新潟55R 3着/15頭+0.1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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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	コンパクトファイト	菅原隆	実122.0	▽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走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/06 4中山14R 1着/15頭勝利 08/23 3新潟16R 6着/15頭+1.7秒 07/26 2新潟19R 4着/14頭+0.9秒 07/06 2福島42R 5着/15頭+1.1秒 05/11 2東京62R 7着/16頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 3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 358日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
14	ラベンダーヘイズ	小崎	実7.3	▲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／120日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京76R 11着/16頭+1.9秒 11/09 5東京23R 7着/18頭+0.9秒 08/30 3新潟35R 12着/18頭+1.6秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 120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 14.8% (オッズ暗示: 13.7%) ※ 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。
15	ジェイエルライナー	小林脩	実264.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／257日ぶりの実戦）
前5走 12/16 水沢2R 1着/12頭勝利 12/02 水沢1R 2着/9頭+0.5秒 11/11 盛岡3R 1着/11頭勝利 10/19 盛岡5R 3着/11頭+1.3秒 06/07 3東京12R 13着/16頭+2.5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 257日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.4% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ジャックナダル

騎手川田

単勝オッズ

2.8倍

AI期待値

-30%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8サトノエスケープ

2.8倍

EV -30%

▲14ラベンダーヘイズ

7.3倍

EV +8%

出走馬全15頭

◎6

ジャックナダル

川田

2.8倍

-30%

›

○8

サトノエスケープ

田辺

2.8倍

-30%

›

▲14

ラベンダーヘイズ

小崎

7.3倍

+8%

›

△3

スリーコーズ

岩田望

6.7倍

-10%

›

△1

ガルディーノ

△石田

11.4倍

-17%

›

△4

エテオクロス

杉原

22.3倍

+4%

›

▽5

ゴーゴーパンチ

△石神道

25.4倍

-25%

›

▽11

マルターズドン

嶋田

31.4倍

-30%

›

▽12

ナインオブレター

原

42.8倍

-9%

›

▽10

ガンバレベアー

野中

70.2倍

-42%

›

▽9

スマートブル

内田博

115.8倍

-48%

›

▽13

コンパクトファイト

菅原隆

122.0倍

-45%

›

▽2

アイファージェット

木幡育

238.5倍

+6%

›

▽15

ジェイエルライナー

小林脩

264.8倍

+18%

›

▽7

クラウンフリード

▲上里

346.9倍

+55%

›

💡 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。

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