新潟 8R 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

8R 新潟競馬場発走 13:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ロンティケチャップ	▲森田	実37.8	B▽ A▽勝率3% EV-47% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.7着と低調）
前5走 03/29 2阪神27R 11着/14頭+1.3秒 03/22 1中京48R 4着/18頭+0.3秒 01/05 1京都212R 14着/15頭+1.3秒 08/24 4中京29R 8着/14頭+1.0秒 08/09 3中京511R 1着/18頭勝利
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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 1.5% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 2.6% / 期待値 -47% ※ 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	ランドプリメーロ	国分恭	実150.0	×詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 03/19 園田11R 11着/11頭+2.5秒 01/09 笠松5R 1着/8頭勝利 12/16 笠松10R 3着/10頭+0.2秒 11/06 笠松9R 1着/10頭勝利 10/08 笠松3R 1着/8頭勝利
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) ▽ 前走実績前走 15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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	グレゴリオ	丸山	実16.8	B▽ A▽勝率6% EV+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／直近3走平均9.0着と低調／62日ぶりの実戦）
前5走 10/26 4新潟49R 3着/14頭+0.1秒 10/19 4新潟27R 2着/18頭+0.2秒 09/15 4中山54R 4着/16頭+0.4秒 08/02 2新潟311R 10着/17頭+0.9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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 6.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.3% / 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。
4	モティスフォント	杉原	実7.4	B△ A△勝率10% EV-19% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（63日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京512R 16着/16頭+1.5秒 10/18 4東京67R 3着/17頭+0.6秒 09/14 4中山412R 13着/16頭+1.4秒 06/29 2福島211R 7着/14頭+0.4秒 05/18 2東京87R 2着/10頭+0.1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 7.7着 (不振) × 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 8.1% (オッズ暗示: 13.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.9% / 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。
5	ルートサーティーン	酒井	実5.3	B○ A○勝率12% EV+2% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（98日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山76R 6着/13頭+1.1秒 01/12 1京都511R 16着/16頭+2.7秒 11/08 5東京111R 5着/16頭+0.6秒 10/18 3京都63R 1着/7頭勝利 08/10 3中京63R 3着/12頭+1.0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 5.7着 ▽ 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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.1% (オッズ暗示: 18.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.5% / 期待値 +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。
6	ウィテカービート	岩部	実22.6	B▽ A△勝率7% EV-15% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 03/01 1阪神48R 2着/15頭+0.1秒 02/15 2京都68R 8着/12頭+1.0秒 01/31 2京都112R 9着/17頭+0.6秒 01/17 1京都67R 14着/15頭+2.1秒 12/28 5阪神87R 11着/16頭+1.8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 6.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 4.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.9% / 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。
7	セシルブリュネ	斎藤	実6.2	B△ A△勝率7% EV-44% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 03/07 2中山36R 8着/18頭+0.9秒 12/20 5中山55R 3着/17頭+0.5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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 16.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.5% / 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。
8	ウインロゼライト	丹内	実14.9	B▽ A▽勝率7% EV-1% 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）
前5走 12/03 笠松1R 1着/8頭勝利 11/06 笠松11R 9着/10頭+1.9秒 10/23 笠松1R 1着/8頭勝利 10/08 笠松4R 2着/9頭+0.3秒 09/25 笠松6R 5着/9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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 6.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.5% / 期待値 -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。
9	カフジキアッキエレ	☆長浜	実51.3	B× A×勝率1% EV-61% 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走平均8.3着と低調）
前5走 02/28 1小倉113R 6着/14頭+0.9秒 12/21 5中京67R 9着/16頭+1.2秒 11/24 3福島68R 11着/16頭+0.6秒 10/25 4新潟39R 8着/18頭+0.6秒 10/04 3京都17R 12着/18頭+0.8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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 17位 / 勝率 1.0% / 期待値 -62% ※ 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	ミトノリン	高杉	実36.0	B▽ A▽勝率3% EV-43% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.7着と低調）
前5走 03/28 2阪神16R 5着/11頭+0.3秒 02/08 1小倉69R 10着/15頭+1.3秒 01/25 1小倉22R 1着/18頭勝利 12/28 5阪神82R 3着/17頭+0.1秒 12/21 5中京64R 11着/17頭+0.8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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 1.5% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 2.6% / 期待値 -44% ※ 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	ゼットエイト	小崎	実88.3	B× A▽勝率1% EV-35% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（90日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1小倉109R 9着/12頭+1.4秒 02/15 1小倉86R 10着/16頭+0.6秒 12/14 5中京49R 7着/12頭+1.6秒 11/22 3福島59R 10着/16頭+0.5秒 07/05 1函館79R 6着/8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 6.7着 △ ローテーション 90日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 1.0% / 期待値 -35% ※ 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	ホットゥトロット推奨	松岡	実21.0	B△ A▽勝率6% EV+55% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+71%の中穴候補（当競馬場3走で勝率33%と適性高）
前5走 02/22 1東京85R 8着/12頭+2.0秒 01/31 1東京110R 8着/15頭+0.7秒 11/08 5東京111R 8着/16頭+0.9秒 08/31 3新潟43R 1着/18頭勝利 08/10 2新潟61R 4着/18頭+0.4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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +71% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 4.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.3% / 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。
13	ブルースカイブルー	菊沢	実6.8	B▲ A▲勝率12% EV-25% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（62日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京49R 3着/10頭+0.4秒 02/01 1東京29R 8着/12頭+0.6秒 12/13 5阪神39R 4着/9頭+0.4秒 10/11 3京都38R 4着/7頭+2.0秒 09/14 4阪神45R 1着/7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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 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 8.5% (オッズ暗示: 14.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.5% / 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。
14	ベイリークロア	◇今村	実4.9	B◎ A◎勝率15% EV-13% 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5走 03/14 1中京17R 6着/16頭+0.6秒 01/25 1京都912R 6着/9頭+0.5秒 01/05 1京都212R 6着/15頭+0.5秒 09/15 4阪神512R 8着/15頭+0.6秒 08/24 4中京212R 9着/14頭+2.3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 7.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 23.8% (オッズ暗示: 20.4%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 15.2% / 期待値 -13% ※ 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	インターポーザー	小沢	実75.8	B× A▽勝率1% EV-42% 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／70日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉412R 11着/18頭+1.0秒 11/22 3福島59R 12着/16頭+0.7秒 09/28 4阪神98R 11着/18頭+1.1秒 06/14 3阪神312R 13着/16頭+1.2秒 05/11 1新潟49R 3着/13頭+0.4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) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 1.0% / 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。
16	アイアムステキ	◇小林美	実32.6	B▽ A▽勝率2% EV-46% 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 01/17 1中山61R 13着/16頭+2.6秒 10/18 4東京64R 5着/18頭+0.4秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 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) × 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 1.7% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 2.4% / 期待値 -46% ※ 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。
17	サニーサルサ	◇永島	実54.8	B× A×勝率1% EV-55% 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／140日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中京68R 4着/16頭+0.1秒 11/24 3福島67R 16着/16頭+2.7秒 10/25 4新潟312R 13着/17頭+1.2秒 07/20 2小倉88R 5着/12頭+0.5秒 07/06 2小倉49R 5着/8頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 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 14着 (大敗) △ ローテーション 140日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.0% / 期待値 -56% ※ 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。
18	ルクスノア	荻野琢	実19.3	B▽ A▽勝率7% EV-3% 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 03/22 1中京48R 6着/18頭+0.4秒 10/04 3京都17R 9着/18頭+0.6秒 05/18 2京都86R 4着/16頭+0.4秒 03/02 1阪神27R 6着/16頭+0.9秒 02/10 1京都37R 9着/15頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 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 14着 (大敗) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 5.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.5% / 期待値 -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。

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

買うAI の推奨B

ホットゥトロット

騎手松岡

21.0倍

AI の勝率8%損益の分かれ目5%

AI の勝率 8% が損益の分かれ目 5%（1 ÷ 21.0倍）を上回り、期待値 +71% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥200（AI の自信に応じて変えています）

中央は記録のための予想です（控除率を越える力は未確認）。

外れ（14着）

出走馬全18頭

◎A:◎14

ベイリークロア

◇今村

4.9倍

勝率 24%

›

○A:○5

ルートサーティーン

酒井

5.3倍

勝率 16%

›

▲A:▲13

ブルースカイブルー

菊沢

6.8倍

勝率 9%

›

△A:△7

セシルブリュネ

斎藤

6.2倍

勝率 8%

›

△A:△4

モティスフォント

杉原

7.4倍

勝率 8%

›

△A:▽12

ホットゥトロット

松岡

21.0倍

勝率 8%

›

▽A:▽8

ウインロゼライト

丹内

14.9倍

勝率 6%

›

▽A:▽3

グレゴリオ

丸山

16.8倍

勝率 6%

›

▽A:▽18

ルクスノア

荻野琢

19.3倍

勝率 5%

›

▽A:△6

ウィテカービート

岩部

22.6倍

勝率 4%

›

▽A:▽16

アイアムステキ

◇小林美

32.6倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽10

ミトノリン

高杉

36.0倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽1

ロンティケチャップ

▲森田

37.8倍

対象外勝率 2%

›

×A:×9

カフジキアッキエレ

☆長浜

51.3倍

対象外勝率 0%

›

×A:×17

サニーサルサ

◇永島

54.8倍

対象外勝率 0%

›

×A:▽15

インターポーザー

小沢

75.8倍

対象外勝率 0%

›

×A:▽11

ゼットエイト

小崎

88.3倍

対象外勝率 0%

›

×2

ランドプリメーロ

国分恭

150.0倍

対象外—

›

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

A モデル（勝ち負けの 2 択で学習）

見送り

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 12 ホットゥトロット実21.0倍期待値 +71% 推奨 12.3〜30.0倍 ¥200 不的中14着

※ オッズは予測時点の値です。

8R 新潟競馬場発走 13:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ロンティケチャップ	▲森田	実37.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.7着と低調）
前5走 03/29 2阪神27R 11着/14頭+1.3秒 03/22 1中京48R 4着/18頭+0.3秒 01/05 1京都212R 14着/15頭+1.3秒 08/24 4中京29R 8着/14頭+1.0秒 08/09 3中京511R 1着/18頭勝利
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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (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。
2	ランドプリメーロ	国分恭	実150.0	×詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 03/19 園田11R 11着/11頭+2.5秒 01/09 笠松5R 1着/8頭勝利 12/16 笠松10R 3着/10頭+0.2秒 11/06 笠松9R 1着/10頭勝利 10/08 笠松3R 1着/8頭勝利
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) ▽ 前走実績前走 15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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	グレゴリオ	丸山	実16.8	▽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／直近3走平均9.0着と低調／62日ぶりの実戦）
前5走 10/26 4新潟49R 3着/14頭+0.1秒 10/19 4新潟27R 2着/18頭+0.2秒 09/15 4中山54R 4着/16頭+0.4秒 08/02 2新潟311R 10着/17頭+0.9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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。
4	モティスフォント	杉原	実7.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（63日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京512R 16着/16頭+1.5秒 10/18 4東京67R 3着/17頭+0.6秒 09/14 4中山412R 13着/16頭+1.4秒 06/29 2福島211R 7着/14頭+0.4秒 05/18 2東京87R 2着/10頭+0.1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 7.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 13.5%) ※ 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	ルートサーティーン	酒井	実5.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（98日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山76R 6着/13頭+1.1秒 01/12 1京都511R 16着/16頭+2.7秒 11/08 5東京111R 5着/16頭+0.6秒 10/18 3京都63R 1着/7頭勝利 08/10 3中京63R 3着/12頭+1.0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 5.7着 ▽ 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) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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	ウィテカービート	岩部	実22.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 03/01 1阪神48R 2着/15頭+0.1秒 02/15 2京都68R 8着/12頭+1.0秒 01/31 2京都112R 9着/17頭+0.6秒 01/17 1京都67R 14着/15頭+2.1秒 12/28 5阪神87R 11着/16頭+1.8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 6.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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	セシルブリュネ	斎藤	実6.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 03/07 2中山36R 8着/18頭+0.9秒 12/20 5中山55R 3着/17頭+0.5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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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。
8	ウインロゼライト	丹内	実14.9	▽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3着）
前5走 12/03 笠松1R 1着/8頭勝利 11/06 笠松11R 9着/10頭+1.9秒 10/23 笠松1R 1着/8頭勝利 10/08 笠松4R 2着/9頭+0.3秒 09/25 笠松6R 5着/9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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 6.7%) ※ 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	カフジキアッキエレ	☆長浜	実51.3	×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走平均8.3着と低調）
前5走 02/28 1小倉113R 6着/14頭+0.9秒 12/21 5中京67R 9着/16頭+1.2秒 11/24 3福島68R 11着/16頭+0.6秒 10/25 4新潟39R 8着/18頭+0.6秒 10/04 3京都17R 12着/18頭+0.8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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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	ミトノリン	高杉	実36.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.7着と低調）
前5走 03/28 2阪神16R 5着/11頭+0.3秒 02/08 1小倉69R 10着/15頭+1.3秒 01/25 1小倉22R 1着/18頭勝利 12/28 5阪神82R 3着/17頭+0.1秒 12/21 5中京64R 11着/17頭+0.8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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
11	ゼットエイト	小崎	実88.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（90日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1小倉109R 9着/12頭+1.4秒 02/15 1小倉86R 10着/16頭+0.6秒 12/14 5中京49R 7着/12頭+1.6秒 11/22 3福島59R 10着/16頭+0.5秒 07/05 1函館79R 6着/8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 6.7着 △ ローテーション 90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 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。
12	ホットゥトロット推奨	松岡	実21.0	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+55%の中穴候補（当競馬場3走で勝率33%と適性高）
前5走 02/22 1東京85R 8着/12頭+2.0秒 01/31 1東京110R 8着/15頭+0.7秒 11/08 5東京111R 8着/16頭+0.9秒 08/31 3新潟43R 1着/18頭勝利 08/10 2新潟61R 4着/18頭+0.4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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 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 6.3% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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。
13	ブルースカイブルー	菊沢	実6.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（62日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京49R 3着/10頭+0.4秒 02/01 1東京29R 8着/12頭+0.6秒 12/13 5阪神39R 4着/9頭+0.4秒 10/11 3京都38R 4着/7頭+2.0秒 09/14 4阪神45R 1着/7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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.5% (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。
14	ベイリークロア	◇今村	実4.9	◎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5走 03/14 1中京17R 6着/16頭+0.6秒 01/25 1京都912R 6着/9頭+0.5秒 01/05 1京都212R 6着/15頭+0.5秒 09/15 4阪神512R 8着/15頭+0.6秒 08/24 4中京212R 9着/14頭+2.3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 7.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.2% (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。
15	インターポーザー	小沢	実75.8	▽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／70日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉412R 11着/18頭+1.0秒 11/22 3福島59R 12着/16頭+0.7秒 09/28 4阪神98R 11着/18頭+1.1秒 06/14 3阪神312R 13着/16頭+1.2秒 05/11 1新潟49R 3着/13頭+0.4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) × 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 1.0% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
16	アイアムステキ	◇小林美	実32.6	▽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 01/17 1中山61R 13着/16頭+2.6秒 10/18 4東京64R 5着/18頭+0.4秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 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) × 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 2.4% (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。
17	サニーサルサ	◇永島	実54.8	×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／140日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中京68R 4着/16頭+0.1秒 11/24 3福島67R 16着/16頭+2.7秒 10/25 4新潟312R 13着/17頭+1.2秒 07/20 2小倉88R 5着/12頭+0.5秒 07/06 2小倉49R 5着/8頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 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 14着 (大敗) △ ローテーション 140日休養明け × 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 1.0% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
18	ルクスノア	荻野琢	実19.3	▽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 03/22 1中京48R 6着/18頭+0.4秒 10/04 3京都17R 9着/18頭+0.6秒 05/18 2京都86R 4着/16頭+0.4秒 03/02 1阪神27R 6着/16頭+0.9秒 02/10 1京都37R 9着/15頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 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 14着 (大敗) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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。

買うAI の推奨B

ホットゥトロット

騎手松岡

21.0倍

AI の勝率6%損益の分かれ目5%

AI の勝率 6% が損益の分かれ目 5%（1 ÷ 21.0倍）を上回り、期待値 +55% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥200（AI の自信に応じて変えています）

中央は記録のための予想です（控除率を越える力は未確認）。

外れ（14着）

出走馬全18頭

◎14

ベイリークロア

◇今村

4.9倍

勝率 15%

›

○5

ルートサーティーン

酒井

5.3倍

勝率 12%

›

▲13

ブルースカイブルー

菊沢

6.8倍

勝率 12%

›

△4

モティスフォント

杉原

7.4倍

勝率 10%

›

△6

ウィテカービート

岩部

22.6倍

勝率 7%

›

△7

セシルブリュネ

斎藤

6.2倍

勝率 7%

›

▽8

ウインロゼライト

丹内

14.9倍

勝率 7%

›

▽18

ルクスノア

荻野琢

19.3倍

勝率 7%

›

▽3

グレゴリオ

丸山

16.8倍

勝率 6%

›

▽12

ホットゥトロット

松岡

21.0倍

勝率 6%

›

▽10

ミトノリン

高杉

36.0倍

対象外勝率 3%

›

▽1

ロンティケチャップ

▲森田

37.8倍

対象外勝率 3%

›

▽16

アイアムステキ

◇小林美

32.6倍

対象外勝率 2%

›

×17

サニーサルサ

◇永島

54.8倍

対象外勝率 1%

›

▽15

インターポーザー

小沢

75.8倍

対象外勝率 1%

›

▽11

ゼットエイト

小崎

88.3倍

対象外勝率 1%

›

×9

カフジキアッキエレ

☆長浜

51.3倍

対象外勝率 1%

›

×2

ランドプリメーロ

国分恭

150.0倍

対象外—

›

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

A モデル（勝ち負けの 2 択で学習）

見送り

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 12 ホットゥトロット実21.0倍期待値 +33% 推奨 15.8〜30.0倍 ¥200 不的中14着

※ オッズは予測時点の値です。

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