新潟 6R 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

6R 新潟競馬場発走 12:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トゥントゥントゥン	▲大久保	実307.6	B▽ A▽勝率1% EV+84% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 02/28 2中山14R 6着/12頭+2.3秒 02/07 1東京36R 12着/16頭+0.9秒 10/19 4東京75R 10着/18頭+0.9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 9.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) 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 0.6% / 期待値 +84% ※ 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	カリドーラ	小沢	実14.5	B▽ A▽勝率4% EV-44% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 03/08 2中山41R 13着/16頭+2.7秒 02/22 1東京84R 4着/16頭+0.5秒 12/14 5中山43R 14着/18頭+2.7秒 09/28 4中山93R 4着/16頭+1.2秒 08/10 2新潟62R 7着/12頭+1.3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 5.0着 × 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 3.5% (オッズ暗示: 6.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.8% / 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。
3	ダーリンダーリン	◇今村	実2.4	B◎ A◎勝率30% EV-28% 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3着）
前5走 03/21 1中京35R 6着/18頭+1.7秒 02/15 2京都65R 6着/15頭+1.8秒 12/07 5阪神24R 2着/8頭+0.0秒 11/15 3福島33R 5着/16頭+0.4秒 08/30 4中京32R 12着/14頭+4.2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 3着 (好走) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 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 25.4% (オッズ暗示: 41.7%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 29.8% / 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。
4	ヴェニゼロス	横山琉	実7.3	B△ A△勝率11% EV-16% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（77日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山36R 4着/18頭+0.7秒 ― ― ― ―
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 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 13.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.5% / 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。
5	コーディアリー	△石田	実32.8	B× A×勝率2% EV-50% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（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 11/24 5東京63R 7着/16頭+0.8秒 11/09 5東京24R 7着/14頭+0.9秒 10/19 4新潟21R 5着/12頭+0.8秒 07/19 2福島73R 4着/10頭+1.1秒 07/05 2福島33R 4着/9頭+0.7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 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 3.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.5% / 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。
6	ゴーゴータカシ	△石神道	実6.5	B○ A○勝率16% EV+3% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（69日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京312R 7着/14頭+0.7秒 03/07 2中山312R 7着/16頭+0.4秒 02/22 1小倉109R 3着/12頭+0.7秒 11/15 3福島39R 16着/16頭+2.8秒 09/28 4中山97R 9着/16頭+1.6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戦の調子平均 7.3着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +65% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 25.4% (オッズ暗示: 15.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.0% / 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。
7	ウインイルネージュ	小林脩	実139.9	B× A▽勝率1% EV-16% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 02/07 1小倉59R 8着/13頭+1.2秒 01/31 1小倉312R 11着/16頭+1.1秒 11/15 3福島38R 10着/16頭+1.4秒 07/12 1函館96R 12着/16頭+1.8秒 06/21 1函館34R 7着/16頭+1.1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戦の調子平均 9.7着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.6% / 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。
8	コティノス	◇古川奈	実18.0	B△ A△勝率5% EV-9% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 03/22 1中京44R 2着/15頭+0.1秒 01/05 1京都25R 17着/17頭+7.8秒 12/13 5中京35R 4着/12頭+0.5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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 5.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.0% / 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。
9	バトルモクオ	▲上里	実61.8	B▽ A▽勝率1% EV-14% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 03/28 3中山14R 12着/16頭+4.2秒 02/15 1東京62R 12着/13頭+4.7秒 01/10 1中山35R 8着/15頭+1.7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戦の調子平均 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.4% / 期待値 -14% ※ 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	ナムラブーニン	松本	実19.9	B▽ A▽勝率4% EV-24% 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／133日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1小倉109R 4着/12頭+0.8秒 02/14 1小倉712R 2着/15頭+0.3秒 01/25 1小倉24R 11着/12頭+8.0秒 12/06 5中京112R 12着/16頭+1.0秒 10/11 3京都39R 10着/12頭+2.2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 5.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 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 3.5% (オッズ暗示: 5.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.8% / 期待値 -24% ※ 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	メイショウキンタイ	★河原田	実6.8	B▲ A▲勝率11% EV-21% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／84日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5阪神67R 11着/18頭+1.5秒 11/23 4京都67R 5着/18頭+0.9秒 10/26 4新潟47R 6着/15頭+0.4秒 08/17 1札幌83R 3着/15頭+0.5秒 08/09 1札幌56R 4着/15頭+0.9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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 14.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.5% / 期待値 -22% ※ 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	メイショウタクボク	▲森田	実87.5	B▽ A▽勝率1% EV+4% 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9.3着と低調／147日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1阪神48R 6着/15頭+0.3秒 01/05 1京都212R 11着/15頭+0.8秒 12/27 5阪神77R 10着/15頭+0.9秒 05/25 1新潟89R 4着/15頭+0.1秒 05/04 1新潟28R 4着/9頭+0.8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戦の調子平均 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 147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 1.0% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.2% / 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。
13	マイバラード	☆長浜	実33.1	B▽ A▽勝率2% EV-49% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 03/01 1小倉129R 11着/18頭+0.5秒 02/22 1小倉109R 5着/12頭+0.9秒 02/07 1小倉59R 9着/13頭+1.3秒 01/25 1小倉212R 6着/14頭+0.3秒 12/27 5中山77R 12着/18頭+0.7秒
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 6.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.5% / 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。
14	ルージュミレネール	◇永島	実28.9	B▽ A▽勝率4% EV+6% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 02/21 1阪神17R 10着/16頭+1.8秒 12/13 5中京36R 7着/16頭+1.1秒 11/22 3福島59R 9着/16頭+0.5秒 08/17 1札幌87R 8着/14頭+1.0秒 06/15 1函館29R 13着/13頭+1.6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戦の調子平均 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.7% / 期待値 +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。
15	トラカイキャッスル	高杉	実9.8	B△ A△勝率8% EV-20% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（98日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神85R 10着/16頭+1.0秒 02/15 2京都65R 3着/15頭+0.6秒 01/31 1小倉32R 10着/18頭+1.1秒 10/19 3京都75R 8着/11頭+0.6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 5.3着 △ ローテーション 98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 6.6% (オッズ暗示: 10.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.1% / 期待値 -20% ※ 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

ダーリンダーリン

騎手 ◇今村

2.4倍

AI の勝率25%損益の分かれ目42%

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:◎3

ダーリンダーリン

◇今村

2.4倍

勝率 25%

›

○A:○6

ゴーゴータカシ

△石神道

6.5倍

勝率 25%

›

▲A:▲11

メイショウキンタイ

★河原田

6.8倍

勝率 11%

›

△A:△4

ヴェニゼロス

横山琉

7.3倍

勝率 11%

›

△A:△15

トラカイキャッスル

高杉

9.8倍

勝率 7%

›

△A:△8

コティノス

◇古川奈

18.0倍

勝率 4%

›

▽A:▽2

カリドーラ

小沢

14.5倍

勝率 3%

›

▽A:▽10

ナムラブーニン

松本

19.9倍

勝率 3%

›

▽A:▽14

ルージュミレネール

◇永島

28.9倍

勝率 3%

›

▽A:▽13

マイバラード

☆長浜

33.1倍

対象外勝率 3%

›

×A:×5

コーディアリー

△石田

32.8倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽9

バトルモクオ

▲上里

61.8倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽12

メイショウタクボク

▲森田

87.5倍

対象外勝率 1%

›

×A:▽7

ウインイルネージュ

小林脩

139.9倍

対象外勝率 0%

›

▽A:▽1

トゥントゥントゥン

▲大久保

307.6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

6R 新潟競馬場発走 12:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トゥントゥントゥン	▲大久保	実307.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 02/28 2中山14R 6着/12頭+2.3秒 02/07 1東京36R 12着/16頭+0.9秒 10/19 4東京75R 10着/18頭+0.9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 9.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +84%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.6% (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。
2	カリドーラ	小沢	実14.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 03/08 2中山41R 13着/16頭+2.7秒 02/22 1東京84R 4着/16頭+0.5秒 12/14 5中山43R 14着/18頭+2.7秒 09/28 4中山93R 4着/16頭+1.2秒 08/10 2新潟62R 7着/12頭+1.3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 5.0着 × 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 3.8% (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。
3	ダーリンダーリン	◇今村	実2.4	◎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3着）
前5走 03/21 1中京35R 6着/18頭+1.7秒 02/15 2京都65R 6着/15頭+1.8秒 12/07 5阪神24R 2着/8頭+0.0秒 11/15 3福島33R 5着/16頭+0.4秒 08/30 4中京32R 12着/14頭+4.2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 3着 (好走) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 29.8% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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	ヴェニゼロス	横山琉	実7.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（77日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山36R 4着/18頭+0.7秒 ― ― ― ―
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 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.5% (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。
5	コーディアリー	△石田	実32.8	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（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 11/24 5東京63R 7着/16頭+0.8秒 11/09 5東京24R 7着/14頭+0.9秒 10/19 4新潟21R 5着/12頭+0.8秒 07/19 2福島73R 4着/10頭+1.1秒 07/05 2福島33R 4着/9頭+0.7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 12着 (大敗) × 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 1.5% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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	ゴーゴータカシ	△石神道	実6.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（69日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京312R 7着/14頭+0.7秒 03/07 2中山312R 7着/16頭+0.4秒 02/22 1小倉109R 3着/12頭+0.7秒 11/15 3福島39R 16着/16頭+2.8秒 09/28 4中山97R 9着/16頭+1.6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戦の調子平均 7.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.0% (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。
7	ウインイルネージュ	小林脩	実139.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 02/07 1小倉59R 8着/13頭+1.2秒 01/31 1小倉312R 11着/16頭+1.1秒 11/15 3福島38R 10着/16頭+1.4秒 07/12 1函館96R 12着/16頭+1.8秒 06/21 1函館34R 7着/16頭+1.1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戦の調子平均 9.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
8	コティノス	◇古川奈	実18.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 03/22 1中京44R 2着/15頭+0.1秒 01/05 1京都25R 17着/17頭+7.8秒 12/13 5中京35R 4着/12頭+0.5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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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	バトルモクオ	▲上里	実61.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 03/28 3中山14R 12着/16頭+4.2秒 02/15 1東京62R 12着/13頭+4.7秒 01/10 1中山35R 8着/15頭+1.7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戦の調子平均 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (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。
10	ナムラブーニン	松本	実19.9	▽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／133日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1小倉109R 4着/12頭+0.8秒 02/14 1小倉712R 2着/15頭+0.3秒 01/25 1小倉24R 11着/12頭+8.0秒 12/06 5中京112R 12着/16頭+1.0秒 10/11 3京都39R 10着/12頭+2.2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 5.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 133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 3.8% (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。
11	メイショウキンタイ	★河原田	実6.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／84日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5阪神67R 11着/18頭+1.5秒 11/23 4京都67R 5着/18頭+0.9秒 10/26 4新潟47R 6着/15頭+0.4秒 08/17 1札幌83R 3着/15頭+0.5秒 08/09 1札幌56R 4着/15頭+0.9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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.5% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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。
12	メイショウタクボク	▲森田	実87.5	▽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9.3着と低調／147日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1阪神48R 6着/15頭+0.3秒 01/05 1京都212R 11着/15頭+0.8秒 12/27 5阪神77R 10着/15頭+0.9秒 05/25 1新潟89R 4着/15頭+0.1秒 05/04 1新潟28R 4着/9頭+0.8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戦の調子平均 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 147日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.2% (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。
13	マイバラード	☆長浜	実33.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 03/01 1小倉129R 11着/18頭+0.5秒 02/22 1小倉109R 5着/12頭+0.9秒 02/07 1小倉59R 9着/13頭+1.3秒 01/25 1小倉212R 6着/14頭+0.3秒 12/27 5中山77R 12着/18頭+0.7秒
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 6.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 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 1.5% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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	ルージュミレネール	◇永島	実28.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 02/21 1阪神17R 10着/16頭+1.8秒 12/13 5中京36R 7着/16頭+1.1秒 11/22 3福島59R 9着/16頭+0.5秒 08/17 1札幌87R 8着/14頭+1.0秒 06/15 1函館29R 13着/13頭+1.6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戦の調子平均 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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。
15	トラカイキャッスル	高杉	実9.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（98日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神85R 10着/16頭+1.0秒 02/15 2京都65R 3着/15頭+0.6秒 01/31 1小倉32R 10着/18頭+1.1秒 10/19 3京都75R 8着/11頭+0.6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 5.3着 △ ローテーション 98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 8.1% (オッズ暗示: 10.2%) ※ 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。

見送りAI の 1 位の馬

ダーリンダーリン

騎手 ◇今村

2.4倍

AI の勝率30%損益の分かれ目42%

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

◎3

ダーリンダーリン

◇今村

2.4倍

勝率 30%

›

○6

ゴーゴータカシ

△石神道

6.5倍

勝率 16%

›

▲11

メイショウキンタイ

★河原田

6.8倍

勝率 11%

›

△4

ヴェニゼロス

横山琉

7.3倍

勝率 11%

›

△15

トラカイキャッスル

高杉

9.8倍

勝率 8%

›

△8

コティノス

◇古川奈

18.0倍

勝率 5%

›

▽2

カリドーラ

小沢

14.5倍

勝率 4%

›

▽10

ナムラブーニン

松本

19.9倍

勝率 4%

›

▽14

ルージュミレネール

◇永島

28.9倍

勝率 4%

›

×5

コーディアリー

△石田

32.8倍

対象外勝率 2%

›

▽13

マイバラード

☆長浜

33.1倍

対象外勝率 2%

›

▽9

バトルモクオ

▲上里

61.8倍

対象外勝率 1%

›

▽12

メイショウタクボク

▲森田

87.5倍

対象外勝率 1%

›

▽7

ウインイルネージュ

小林脩

139.9倍

対象外勝率 1%

›

▽1

トゥントゥントゥン

▲大久保

307.6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。

▶ 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

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項