新潟 7R 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

7R 新潟競馬場発走 13:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クリムゾンリーフ	◇小林美	実2.9	B○ A○勝率20% EV-42% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 03/14 1中京13R 6着/13頭+0.9秒 02/22 1東京82R 3着/13頭+1.9秒 01/24 1中山84R 9着/15頭+1.5秒 01/05 1中山23R 4着/12頭+1.0秒 12/20 5中山54R 4着/13頭+0.8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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 19.9% (オッズ暗示: 34.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.9% / 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。
2	スナークシャラク	小沢	実28.6	B▽ A×勝率1% EV-61% 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／76日ぶりの実戦）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 3.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.3% / 期待値 -61% ※ 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	ダノンヴェステル	亀田	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（前走3着／154日ぶりの実戦）
前5走 03/07 1阪神57R 3着/8頭+0.2秒 11/09 5東京27R 10着/16頭+1.7秒 07/19 2小倉712R 2着/16頭+0.3秒 07/06 2小倉412R 2着/16頭+0.0秒 02/23 1京都86R 2着/10頭+0.3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戦の調子平均 5.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 154日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 6.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.1% / 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。
4	ヴェーヌドール	菊沢	実92.3	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
前5走 03/29 3中山27R 11着/15頭+1.6秒 02/10 2京都44R 6着/9頭+2.4秒 10/04 3京都14R 7着/14頭+1.2秒 09/13 4阪神312R 4着/14頭+2.5秒 06/29 2小倉212R 5着/16頭+1.0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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +25%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.3% / 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。
5	カーフキック	△石神道	実66.1	B▽ A▽勝率1% EV-18% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.3着と低調／62日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京56R 10着/16頭+1.2秒 10/25 4新潟35R 3着/14頭+0.7秒 08/16 2新潟710R 1着/15頭勝利 07/20 2福島82R 2着/15頭+0.0秒 06/22 3東京62R 5着/16頭+1.1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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.2% / 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。
6	ウルフ	★河原田	実5.6	B▲ A▲勝率20% EV+11% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 12/14 5中京45R 1着/13頭勝利 ― ― ― ―
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 4.7着 ○ 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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 18.5% (オッズ暗示: 17.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 19.9% / 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。
7	ヤマメイッカ	◇今村	実18.7	B△ A△勝率4% 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／84日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中山43R 14着/16頭+5.0秒 11/24 5東京64R 5着/14頭+1.8秒 10/25 4東京86R 5着/16頭+1.3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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 5.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.4% / 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。
8	ブルージャイアント	江田照	実11.2	B△ A△勝率8% EV-12% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 03/21 2中山77R 9着/16頭+1.5秒 11/01 4東京107R 10着/16頭+1.4秒 10/13 4東京57R 6着/16頭+0.6秒 06/22 3東京63R 1着/16頭勝利 06/15 3東京42R 2着/16頭+1.0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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 8.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.8% / 期待値 -12% ※ 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	タイセイエムロード	△石田	実38.2	B▽ A▽勝率4% EV+69% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 01/10 1中山39R 9着/10頭+2.0秒 12/13 5中山36R 1着/15頭勝利 ― ― ―
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 7.7着 (不振) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +60%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.4% / 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。
10	セントゴーデンス	丹内	実32.7	B▽ A▽勝率3% EV+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9.3着と低調／76日ぶりの実戦）
前5走 03/01 2中山27R 12着/12頭+2.0秒 01/24 1中山86R 13着/13頭+4.4秒 11/29 5東京71R 1着/13頭勝利 10/12 4東京41R 5着/15頭+1.2秒 08/17 2新潟84R 7着/11頭+2.0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 9.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.3% / 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。
11	コスモシェルベット	武藤	実118.8	B▽ A▽勝率1% EV+26% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 03/31 船橋9R 2着/12頭+0.1秒 03/22 1中京47R 7着/15頭+0.5秒 01/10 1中山36R 12着/16頭+1.5秒 12/21 5中京63R 15着/16頭+3.3秒 07/26 1札幌19R 6着/13頭+0.8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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 5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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.1% / 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。
12	ベイビールビオ	杉原	実272.9	B▽ A▽勝率1% EV+189% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／98日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山27R 12着/15頭+2.0秒 11/16 5東京46R 7着/16頭+1.1秒 10/25 4新潟35R 10着/14頭+2.0秒 05/04 1新潟26R 7着/12頭+1.5秒 04/20 1福島48R 9着/15頭+1.5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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10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) +43%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 1.1% / 期待値 +190% ※ 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	インシオン	松本	実49.4	B▽ A▽勝率1% EV-33% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.0着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1京都34R 10着/11頭+2.3秒 12/13 5中京31R 1着/14頭勝利 11/29 4京都72R 3着/11頭+0.1秒 08/30 2札幌35R 5着/13頭+1.0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 8.0着 (不振) × 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 10位 / 勝率 1.3% / 期待値 -33% ※ 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	サトノクラシカル	丸山	実2.7	B◎ A◎勝率26% 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／前走勝利の勢い／76日ぶりの実戦）
前5走 02/10 1東京46R 7着/18頭+1.2秒 12/28 5中山86R 4着/18頭+0.4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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 25.8% (オッズ暗示: 37.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 26.4% / 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。
15	ナウオアネヴァー	川又	実59.8	B▽ A▽勝率1% EV-19% 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／69日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京31R 2着/13頭+0.1秒 02/28 1阪神32R 5着/14頭+1.1秒 02/14 2京都54R 8着/16頭+2.1秒 01/04 1京都12R 6着/16頭+2.3秒 12/21 5中京61R 5着/16頭+1.7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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 14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 1.2% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.3% / 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

見送りAI の 1 位の馬

サトノクラシカル

騎手丸山

2.7倍

AI の勝率26%損益の分かれ目37%

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:◎14

サトノクラシカル

丸山

2.7倍

勝率 26%

›

○A:○1

クリムゾンリーフ

◇小林美

2.9倍

勝率 20%

›

▲A:▲6

ウルフ

★河原田

5.6倍

勝率 18%

›

△A:△8

ブルージャイアント

江田照

11.2倍

勝率 7%

›

△A:△3

ダノンヴェステル

亀田

15.6倍

勝率 6%

›

△A:△7

ヤマメイッカ

◇今村

18.7倍

勝率 6%

›

▽A:▽9

タイセイエムロード

△石田

38.2倍

対象外勝率 4%

›

▽A:×2

スナークシャラク

小沢

28.6倍

勝率 3%

›

▽A:▽10

セントゴーデンス

丹内

32.7倍

対象外勝率 3%

›

▽A:▽13

インシオン

松本

49.4倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽4

ヴェーヌドール

菊沢

92.3倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽15

ナウオアネヴァー

川又

59.8倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽5

カーフキック

△石神道

66.1倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽11

コスモシェルベット

武藤

118.8倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽12

ベイビールビオ

杉原

272.9倍

対象外勝率 1%

›

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

7R 新潟競馬場発走 13:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クリムゾンリーフ	◇小林美	実2.9	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 03/14 1中京13R 6着/13頭+0.9秒 02/22 1東京82R 3着/13頭+1.9秒 01/24 1中山84R 9着/15頭+1.5秒 01/05 1中山23R 4着/12頭+1.0秒 12/20 5中山54R 4着/13頭+0.8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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 19.9% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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。
2	スナークシャラク	小沢	実28.6	×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／76日ぶりの実戦）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (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。
3	ダノンヴェステル	亀田	実15.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／154日ぶりの実戦）
前5走 03/07 1阪神57R 3着/8頭+0.2秒 11/09 5東京27R 10着/16頭+1.7秒 07/19 2小倉712R 2着/16頭+0.3秒 07/06 2小倉412R 2着/16頭+0.0秒 02/23 1京都86R 2着/10頭+0.3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戦の調子平均 5.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 154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 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。
4	ヴェーヌドール	菊沢	実92.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 03/29 3中山27R 11着/15頭+1.6秒 02/10 2京都44R 6着/9頭+2.4秒 10/04 3京都14R 7着/14頭+1.2秒 09/13 4阪神312R 4着/14頭+2.5秒 06/29 2小倉212R 5着/16頭+1.0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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.3% (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。
5	カーフキック	△石神道	実66.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.3着と低調／62日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京56R 10着/16頭+1.2秒 10/25 4新潟35R 3着/14頭+0.7秒 08/16 2新潟710R 1着/15頭勝利 07/20 2福島82R 2着/15頭+0.0秒 06/22 3東京62R 5着/16頭+1.1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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。
6	ウルフ	★河原田	実5.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 12/14 5中京45R 1着/13頭勝利 ― ― ― ―
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 4.7着 ○ 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) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 19.9% (オッズ暗示: 17.9%) ※ 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。
7	ヤマメイッカ	◇今村	実18.7	△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／84日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中山43R 14着/16頭+5.0秒 11/24 5東京64R 5着/14頭+1.8秒 10/25 4東京86R 5着/16頭+1.3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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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	ブルージャイアント	江田照	実11.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 03/21 2中山77R 9着/16頭+1.5秒 11/01 4東京107R 10着/16頭+1.4秒 10/13 4東京57R 6着/16頭+0.6秒 06/22 3東京63R 1着/16頭勝利 06/15 3東京42R 2着/16頭+1.0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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.8% (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。
9	タイセイエムロード	△石田	実38.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 01/10 1中山39R 9着/10頭+2.0秒 12/13 5中山36R 1着/15頭勝利 ― ― ―
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 7.7着 (不振) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +69%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.4% (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。
10	セントゴーデンス	丹内	実32.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.3着と低調／76日ぶりの実戦）
前5走 03/01 2中山27R 12着/12頭+2.0秒 01/24 1中山86R 13着/13頭+4.4秒 11/29 5東京71R 1着/13頭勝利 10/12 4東京41R 5着/15頭+1.2秒 08/17 2新潟84R 7着/11頭+2.0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 9.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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	コスモシェルベット	武藤	実118.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 03/31 船橋9R 2着/12頭+0.1秒 03/22 1中京47R 7着/15頭+0.5秒 01/10 1中山36R 12着/16頭+1.5秒 12/21 5中京63R 15着/16頭+3.3秒 07/26 1札幌19R 6着/13頭+0.8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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 5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) +26%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.1% (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。
12	ベイビールビオ	杉原	実272.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／98日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山27R 12着/15頭+2.0秒 11/16 5東京46R 7着/16頭+1.1秒 10/25 4新潟35R 10着/14頭+2.0秒 05/04 1新潟26R 7着/12頭+1.5秒 04/20 1福島48R 9着/15頭+1.5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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10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) +189%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.1% (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。
13	インシオン	松本	実49.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.0着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1京都34R 10着/11頭+2.3秒 12/13 5中京31R 1着/14頭勝利 11/29 4京都72R 3着/11頭+0.1秒 08/30 2札幌35R 5着/13頭+1.0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 8.0着 (不振) × 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 1.3% (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	サトノクラシカル	丸山	実2.7	◎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／76日ぶりの実戦）
前5走 02/10 1東京46R 7着/18頭+1.2秒 12/28 5中山86R 4着/18頭+0.4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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 26.4% (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。
15	ナウオアネヴァー	川又	実59.8	▽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／69日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京31R 2着/13頭+0.1秒 02/28 1阪神32R 5着/14頭+1.1秒 02/14 2京都54R 8着/16頭+2.1秒 01/04 1京都12R 6着/16頭+2.3秒 12/21 5中京61R 5着/16頭+1.7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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。

見送りAI の 1 位の馬

サトノクラシカル

騎手丸山

2.7倍

AI の勝率26%損益の分かれ目37%

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

◎14

サトノクラシカル

丸山

2.7倍

勝率 26%

›

○1

クリムゾンリーフ

◇小林美

2.9倍

勝率 20%

›

▲6

ウルフ

★河原田

5.6倍

勝率 20%

›

△8

ブルージャイアント

江田照

11.2倍

勝率 8%

›

△3

ダノンヴェステル

亀田

15.6倍

勝率 5%

›

△7

ヤマメイッカ

◇今村

18.7倍

勝率 4%

›

▽9

タイセイエムロード

△石田

38.2倍

対象外勝率 4%

›

▽10

セントゴーデンス

丹内

32.7倍

対象外勝率 3%

›

×2

スナークシャラク

小沢

28.6倍

勝率 1%

›

▽13

インシオン

松本

49.4倍

対象外勝率 1%

›

▽15

ナウオアネヴァー

川又

59.8倍

対象外勝率 1%

›

▽4

ヴェーヌドール

菊沢

92.3倍

対象外勝率 1%

›

▽5

カーフキック

△石神道

66.1倍

対象外勝率 1%

›

▽11

コスモシェルベット

武藤

118.8倍

対象外勝率 1%

›

▽12

ベイビールビオ

杉原

272.9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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