新潟 3R 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

3R 新潟競馬場発走 10:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミライハーモニー	◇今村	実19.6	B△ A△勝率6% EV+14% 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／90日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1小倉113R 5着/14頭+0.6秒 02/22 1小倉103R 2着/14頭+0.2秒 12/13 5中京32R 11着/16頭+1.0秒 06/28 1函館58R 3着/12頭+0.1秒 06/15 1函館27R 2着/9頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 90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 6.5% (オッズ暗示: 5.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.8% / 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。
2	ラベンダーヘイズ	小崎	実3.7	B◎ A○勝率23% EV-15% 詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズが買う範囲（10〜30倍）より低く見送り（前走2着）
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 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 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 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.0% (オッズ暗示: 27.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 22.8% / 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。
3	スイーヴル	斎藤	実21.2	B▽ A▽勝率5% EV+7% 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／69日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉123R 3着/14頭+0.8秒 02/14 1小倉73R 3着/14頭+0.2秒 01/31 1小倉31R 6着/14頭+1.0秒 12/20 5中京51R 11着/16頭+1.3秒 10/19 3京都71R 11着/12頭+5.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 4.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.1% / 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。
4	ヴィヴァシャス	川又	実46.3	B▽ A▽勝率2% EV-28% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.3着と低調）
前5走 02/07 2京都312R 7着/15頭+0.6秒 01/12 1京都57R 6着/16頭+0.6秒 12/20 5中京52R 7着/16頭+0.8秒 12/07 5阪神27R 5着/11頭+0.5秒 09/14 4阪神44R 1着/15頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +67%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.5% / 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。
5	アンバサダネージュ	武藤	実7.7	B△ A△勝率9% EV-30% 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3走で勝率33%と適性高／69日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中山11R 2着/15頭+0.1秒 11/09 3福島21R 3着/16頭+0.4秒 09/21 4中山74R 16着/16頭+6.6秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 13.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.0% / 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。
6	アイアンナックル	▲森田	実61.9	B▽ A▽勝率1% EV-24% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走で勝率33%と好調／91日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1阪神22R 9着/16頭+2.0秒 02/01 1東京21R 7着/16頭+1.8秒 10/26 4東京91R 3着/14頭+0.5秒 10/11 4東京34R 6着/16頭+3.1秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 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 91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 1.3% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.2% / 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。
7	スピニンググローブ	丹内	実15.6	B▽ A△勝率5% EV-20% 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／83日ぶりの実戦）
前5走 03/28 3中山14R 7着/16頭+2.5秒 01/18 1中山75R 9着/16頭+1.5秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 6.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.1% / 期待値 -21% ※ 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	アルマーレシチー	★河原田	実61.5	B▽ A▽勝率1% EV-25% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.7着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山46R 8着/16頭+1.7秒 12/28 5中山87R 6着/16頭+1.1秒 10/26 4新潟46R 8着/13頭+2.0秒 06/17 川崎10R 9着/11頭+3.1秒 04/20 1福島48R 13着/15頭+2.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.2% / 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。
9	ヒッグスボソン	◇永島	実4.9	B▲ A▲勝率12% EV-42% 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）
前5走 02/28 1小倉112R 2着/18頭+0.0秒 02/07 1小倉52R 2着/18頭+0.2秒 11/22 4京都53R 8着/18頭+1.4秒 11/09 3福島22R 3着/16頭+0.5秒 09/06 2札幌52R 3着/11頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 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) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 20.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.7% / 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。
10	オースミライト	加藤	実162.0	B× A▽勝率1% EV-1% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.3着と低調／125日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神36R 9着/16頭+1.6秒 03/28 1中京56R 8着/16頭+1.0秒 10/26 3京都97R 11着/12頭+2.8秒 10/13 3京都512R 15着/16頭+2.0秒 07/06 2小倉48R 9着/14頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 125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 0.3% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.6% / 期待値 -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	ブリングライト	菊沢	実29.9	B▽ A×勝率2% EV-53% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.3着と低調／69日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1阪神37R 11着/16頭+1.8秒 01/05 1中山212R 6着/16頭+0.5秒 12/06 5中京12R 3着/13頭+0.6秒 11/08 3福島18R 3着/16頭+0.2秒 10/19 4新潟212R 3着/14頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 3.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.5% / 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。
12	マリリンバローズ	◇小林美	実3.2	B○ A◎勝率23% EV-26% 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／119日ぶりの実戦）
前5走 03/28 2阪神11R 2着/16頭+0.1秒 01/17 1京都62R 3着/16頭+0.3秒 12/28 5阪神84R 2着/16頭+0.3秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 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 119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 18.1% (オッズ暗示: 31.2%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 22.8% / 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。
13	エイカイボクサー	亀田	実49.2	B▽ A▽勝率1% EV-30% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.3着と低調／90日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京27R 10着/15頭+1.2秒 05/24 1新潟78R 12着/15頭+1.4秒 05/03 1新潟17R 4着/11頭+0.7秒 10/29 門別7R 2着/12頭+0.1秒 10/15 門別6R 1着/8頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) △ ローテーション 90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 1.4% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.4% / 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。
14	ガルディーノ	△石田	実27.0	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（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 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 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) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +74% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.1% / 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。
15	ロードストラダーレ	丸田	実38.2	B▽ A▽勝率5% EV+94% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.7着と低調）
前5走 03/29 3中山26R 4着/13頭+0.4秒 03/07 2中山37R 15着/15頭+3.4秒 11/23 5東京51R 1着/16頭勝利 10/26 4東京91R 5着/14頭+0.5秒 10/11 4東京36R 12着/16頭+3.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 11.7着 (不振) ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +147%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.1% / 期待値 +94% ※ 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

見送りAI の 1 位の馬

ラベンダーヘイズ

騎手小崎

3.7倍

AI の勝率22%損益の分かれ目27%

オッズが買う範囲（10〜30倍）より低く見送り。

買う条件: オッズ 10〜30 倍・期待値 +20% 以上・勝率 8% 以上・1 レース 3 頭まで

出走馬全15頭

◎A:○2

ラベンダーヘイズ

小崎

3.7倍

勝率 22%

›

○A:◎12

マリリンバローズ

◇小林美

3.2倍

勝率 18%

›

▲A:▲9

ヒッグスボソン

◇永島

4.9倍

勝率 12%

›

△A:△5

アンバサダネージュ

武藤

7.7倍

勝率 8%

›

△A:△1

ミライハーモニー

◇今村

19.6倍

勝率 6%

›

△A:▽14

ガルディーノ

△石田

27.0倍

勝率 6%

›

▽A:▽15

ロードストラダーレ

丸田

38.2倍

対象外勝率 6%

›

▽A:△7

スピニンググローブ

丹内

15.6倍

勝率 6%

›

▽A:▽3

スイーヴル

斎藤

21.2倍

勝率 4%

›

▽A:▽4

ヴィヴァシャス

川又

46.3倍

対象外勝率 4%

›

▽A:×11

ブリングライト

菊沢

29.9倍

勝率 3%

›

▽A:▽13

エイカイボクサー

亀田

49.2倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽8

アルマーレシチー

★河原田

61.5倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽6

アイアンナックル

▲森田

61.9倍

対象外勝率 1%

›

×A:▽10

オースミライト

加藤

162.0倍

対象外勝率 0%

›

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。買う条件: オッズ 10〜30 倍・期待値 +20% 以上・勝率 8% 以上・1 レース 3 頭まで。

▶ 展開シミュレーション

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

3R 新潟競馬場発走 10:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミライハーモニー	◇今村	実19.6	△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／90日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1小倉113R 5着/14頭+0.6秒 02/22 1小倉103R 2着/14頭+0.2秒 12/13 5中京32R 11着/16頭+1.0秒 06/28 1函館58R 3着/12頭+0.1秒 06/15 1函館27R 2着/9頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 90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 5.8% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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	ラベンダーヘイズ	小崎	実3.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
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 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 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 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.8% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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	スイーヴル	斎藤	実21.2	▽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／69日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉123R 3着/14頭+0.8秒 02/14 1小倉73R 3着/14頭+0.2秒 01/31 1小倉31R 6着/14頭+1.0秒 12/20 5中京51R 11着/16頭+1.3秒 10/19 3京都71R 11着/12頭+5.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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。
4	ヴィヴァシャス	川又	実46.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.3着と低調）
前5走 02/07 2京都312R 7着/15頭+0.6秒 01/12 1京都57R 6着/16頭+0.6秒 12/20 5中京52R 7着/16頭+0.8秒 12/07 5阪神27R 5着/11頭+0.5秒 09/14 4阪神44R 1着/15頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。
5	アンバサダネージュ	武藤	実7.7	△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3走で勝率33%と適性高／69日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中山11R 2着/15頭+0.1秒 11/09 3福島21R 3着/16頭+0.4秒 09/21 4中山74R 16着/16頭+6.6秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) × 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 9.0% (オッズ暗示: 13.0%) ※ 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。
6	アイアンナックル	▲森田	実61.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走で勝率33%と好調／91日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1阪神22R 9着/16頭+2.0秒 02/01 1東京21R 7着/16頭+1.8秒 10/26 4東京91R 3着/14頭+0.5秒 10/11 4東京34R 6着/16頭+3.1秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 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 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
7	スピニンググローブ	丹内	実15.6	△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／83日ぶりの実戦）
前5走 03/28 3中山14R 7着/16頭+2.5秒 01/18 1中山75R 9着/16頭+1.5秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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。
8	アルマーレシチー	★河原田	実61.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.7着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山46R 8着/16頭+1.7秒 12/28 5中山87R 6着/16頭+1.1秒 10/26 4新潟46R 8着/13頭+2.0秒 06/17 川崎10R 9着/11頭+3.1秒 04/20 1福島48R 13着/15頭+2.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
9	ヒッグスボソン	◇永島	実4.9	▲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／前走勝利の勢い）
前5走 02/28 1小倉112R 2着/18頭+0.0秒 02/07 1小倉52R 2着/18頭+0.2秒 11/22 4京都53R 8着/18頭+1.4秒 11/09 3福島22R 3着/16頭+0.5秒 09/06 2札幌52R 3着/11頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 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) × 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 11.7% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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	オースミライト	加藤	実162.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.3着と低調／125日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神36R 9着/16頭+1.6秒 03/28 1中京56R 8着/16頭+1.0秒 10/26 3京都97R 11着/12頭+2.8秒 10/13 3京都512R 15着/16頭+2.0秒 07/06 2小倉48R 9着/14頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 125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 0.6% (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。
11	ブリングライト	菊沢	実29.9	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.3着と低調／69日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1阪神37R 11着/16頭+1.8秒 01/05 1中山212R 6着/16頭+0.5秒 12/06 5中京12R 3着/13頭+0.6秒 11/08 3福島18R 3着/16頭+0.2秒 10/19 4新潟212R 3着/14頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 1.5% (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。
12	マリリンバローズ	◇小林美	実3.2	◎詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズが買う範囲（10〜30倍）より低く見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／119日ぶりの実戦）
前5走 03/28 2阪神11R 2着/16頭+0.1秒 01/17 1京都62R 3着/16頭+0.3秒 12/28 5阪神84R 2着/16頭+0.3秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 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 119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 22.8% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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。
13	エイカイボクサー	亀田	実49.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.3着と低調／90日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京27R 10着/15頭+1.2秒 05/24 1新潟78R 12着/15頭+1.4秒 05/03 1新潟17R 4着/11頭+0.7秒 10/29 門別7R 2着/12頭+0.1秒 10/15 門別6R 1着/8頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) △ ローテーション 90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 1.4% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
14	ガルディーノ	△石田	実27.0	▽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／直近3走で勝率33%と好調）
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 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 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) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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	ロードストラダーレ	丸田	実38.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.7着と低調）
前5走 03/29 3中山26R 4着/13頭+0.4秒 03/07 2中山37R 15着/15頭+3.4秒 11/23 5東京51R 1着/16頭勝利 10/26 4東京91R 5着/14頭+0.5秒 10/11 4東京36R 12着/16頭+3.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 11.7着 (不振) ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +94%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。

見送りAI の 1 位の馬

マリリンバローズ

騎手 ◇小林美

3.2倍

AI の勝率23%損益の分かれ目31%

オッズが買う範囲（10〜30倍）より低く見送り。

買う条件: オッズ 10〜30 倍・期待値 +20% 以上・勝率 8% 以上・1 レース 3 頭まで

出走馬全15頭

◎12

マリリンバローズ

◇小林美

3.2倍

勝率 23%

›

○2

ラベンダーヘイズ

小崎

3.7倍

勝率 23%

›

▲9

ヒッグスボソン

◇永島

4.9倍

勝率 12%

›

△5

アンバサダネージュ

武藤

7.7倍

勝率 9%

›

△1

ミライハーモニー

◇今村

19.6倍

勝率 6%

›

△7

スピニンググローブ

丹内

15.6倍

勝率 5%

›

▽3

スイーヴル

斎藤

21.2倍

勝率 5%

›

▽14

ガルディーノ

△石田

27.0倍

勝率 5%

›

▽15

ロードストラダーレ

丸田

38.2倍

対象外勝率 5%

›

×11

ブリングライト

菊沢

29.9倍

勝率 2%

›

▽4

ヴィヴァシャス

川又

46.3倍

対象外勝率 2%

›

▽13

エイカイボクサー

亀田

49.2倍

対象外勝率 1%

›

▽8

アルマーレシチー

★河原田

61.5倍

対象外勝率 1%

›

▽6

アイアンナックル

▲森田

61.9倍

対象外勝率 1%

›

▽10

オースミライト

加藤

162.0倍

対象外勝率 1%

›

各馬をタップでAI評価の根拠を表示。買う条件: オッズ 10〜30 倍・期待値 +20% 以上・勝率 8% 以上・1 レース 3 頭まで。

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