新潟 9R 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

9R 新潟競馬場発走 14:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ディアアズール	丸山	実2.9	B◎ A◎勝率28% EV-19% 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（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2着）
前5走 12/20 5中山56R 6着/16頭+1.1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 2着 (好走) × 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 21.0% (オッズ暗示: 34.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 27.7% / 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。
2	エリカリーシャン	小崎	実79.1	B▽ A▽勝率1% EV-11% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均14.7着と低調／230日ぶりの実戦）
前5走 03/01 2中山26R 13着/15頭+3.7秒 11/22 3福島58R 15着/16頭+2.5秒 01/18 1中山612R 16着/16頭+2.0秒 09/15 4中山46R 16着/16頭+3.2秒 06/02 3東京27R 5着/9頭+0.8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 14.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 230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 1.1% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.1% / 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。
3	サイモンシャリオ	吉田隼	実5.8	B▲ A○勝率15% EV-13% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（84日ぶりの実戦）
前5走 03/29 2阪神25R 1着/12頭勝利 03/14 1中京15R 2着/18頭+0.5秒 01/05 1京都25R 8着/17頭+0.7秒 12/20 5中京55R 4着/18頭+0.1秒 12/06 5阪神14R 4着/9頭+0.6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 6.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.9% (オッズ暗示: 17.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 14.9% / 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。
4	ヴィジョンメーカー	武藤	実6.3	B○ A▲勝率15% EV-6% 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33%と適性高／62日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京66R 2着/14頭+0.1秒 12/27 5中山77R 8着/18頭+0.4秒 08/16 2新潟72R 1着/18頭勝利 07/27 2新潟210R 3着/14頭+0.0秒 06/29 2福島24R 4着/15頭+0.4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 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) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 20.0% (オッズ暗示: 15.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.9% / 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。
5	コスモナエマ	丹内	実6.7	B△ A△勝率11% EV-28% 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0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 03/07 2中山36R 5着/18頭+0.7秒 09/07 2札幌62R 2着/10頭+0.1秒 08/09 2新潟52R 4着/10頭+0.7秒 07/20 2福島85R 10着/13頭+4.5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 4.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 14.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.7% / 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。
6	リアルショット	松岡	実145.6	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10.3着と低調）
前5走 03/28 1中京58R 14着/14頭+1.4秒 03/22 1中京47R 12着/15頭+2.2秒 01/17 1中山66R 14着/16頭+1.2秒 10/11 4東京312R 12着/16頭+2.1秒 06/22 3東京612R 10着/16頭+2.1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戦の調子平均 10.3着 (不振) ○ 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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (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 -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。
7	テイキットイージー	柴田大	実44.8	B▽ A▽勝率1% EV-36% 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）
前5走 03/14 2中山57R 7着/10頭+0.6秒 02/28 1小倉119R 11着/16頭+1.8秒 11/24 3福島69R 9着/16頭+0.8秒 11/08 3福島19R 10着/16頭+0.5秒 10/18 4新潟19R 6着/15頭+0.3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戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.4% / 期待値 -36% ※ 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	フィニステーレ	酒井	実21.6	B▽ A▽勝率4% EV-18% 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／98日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神35R 8着/18頭+1.2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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 98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 3.5% (オッズ暗示: 4.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.8% / 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。
9	エルナト	亀田	実8.8	B△ A△勝率8% EV-27% 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2着）
前5走 01/11 1京都412R 6着/18頭+0.7秒 12/28 5阪神83R 4着/18頭+0.5秒 12/07 5阪神24R 4着/8頭+0.2秒 08/03 3中京43R 3着/7頭+0.2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 2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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 11.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.2% / 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。
10	マイネルモメンタム	横山琉	実26.7	B▽ A▽勝率3% EV-8% 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）
前5走 03/29 1中京66R 12着/13頭+1.2秒 03/01 1小倉129R 4着/18頭+0.2秒 02/07 1小倉59R 5着/13頭+0.8秒 09/20 4中山67R 6着/18頭+0.5秒 09/06 2札幌59R 7着/15頭+0.6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 7.0着 (不振) × 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 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.4% / 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。
11	マイファミリー	黛	実17.0	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（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／327日ぶりの実戦）
前5走 11/24 3福島69R 4着/16頭+0.4秒 11/15 3福島38R 8着/16頭+0.7秒 08/03 1札幌412R 2着/7頭+0.2秒 07/20 1函館128R 2着/9頭+0.3秒 06/21 1函館310R 1着/8頭勝利
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 4.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 327日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 5.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.7% / 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。
12	イリュストル	杉原	実39.3	B▽ A▽勝率1% EV-44% 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／84日ぶりの実戦）
前5走 05/10 2東京54R 1着/8頭勝利 02/08 1東京35R 3着/16頭+0.1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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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 1.4% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.4% / 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。
13	スクランプシャス	小沢	実29.6	B▽ A×勝率1% EV-58% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 02/10 2京都46R 6着/15頭+0.6秒 01/24 1小倉16R 6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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 3.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.4% / 期待値 -58% ※ 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	ムーンストラック	菊沢	実13.9	B△ A△勝率6% EV-18% 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走で勝率33%と好調／77日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5阪神77R 8着/15頭+0.7秒 11/29 5東京77R 5着/16頭+0.6秒 11/08 3福島19R 4着/16頭+0.1秒 09/14 4中山47R 6着/18頭+1.1秒 08/31 3新潟44R 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) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 7.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.8% / 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

ディアアズール

騎手丸山

2.9倍

AI の勝率21%損益の分かれ目34%

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14頭

◎A:◎1

ディアアズール

丸山

2.9倍

勝率 21%

›

○A:▲4

ヴィジョンメーカー

武藤

6.3倍

勝率 20%

›

▲A:○3

サイモンシャリオ

吉田隼

5.8倍

勝率 13%

›

△A:△5

コスモナエマ

丹内

6.7倍

勝率 11%

›

△A:△9

エルナト

亀田

8.8倍

勝率 9%

›

△A:△14

ムーンストラック

菊沢

13.9倍

勝率 7%

›

▽A:▽11

マイファミリー

黛

17.0倍

勝率 6%

›

▽A:▽8

フィニステーレ

酒井

21.6倍

勝率 4%

›

▽A:▽10

マイネルモメンタム

横山琉

26.7倍

勝率 4%

›

▽A:×13

スクランプシャス

小沢

29.6倍

勝率 3%

›

▽A:▽12

イリュストル

杉原

39.3倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽7

テイキットイージー

柴田大

44.8倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽2

エリカリーシャン

小崎

79.1倍

対象外勝率 1%

›

×A:▽6

リアルショット

松岡

145.6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

9R 新潟競馬場発走 14:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ディアアズール	丸山	実2.9	◎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（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2着）
前5走 12/20 5中山56R 6着/16頭+1.1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 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 27.7% (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	エリカリーシャン	小崎	実79.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均14.7着と低調／230日ぶりの実戦）
前5走 03/01 2中山26R 13着/15頭+3.7秒 11/22 3福島58R 15着/16頭+2.5秒 01/18 1中山612R 16着/16頭+2.0秒 09/15 4中山46R 16着/16頭+3.2秒 06/02 3東京27R 5着/9頭+0.8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 14.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 230日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (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。
3	サイモンシャリオ	吉田隼	実5.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（84日ぶりの実戦）
前5走 03/29 2阪神25R 1着/12頭勝利 03/14 1中京15R 2着/18頭+0.5秒 01/05 1京都25R 8着/17頭+0.7秒 12/20 5中京55R 4着/18頭+0.1秒 12/06 5阪神14R 4着/9頭+0.6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 6.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.9% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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。
4	ヴィジョンメーカー	武藤	実6.3	▲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33%と適性高／62日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京66R 2着/14頭+0.1秒 12/27 5中山77R 8着/18頭+0.4秒 08/16 2新潟72R 1着/18頭勝利 07/27 2新潟210R 3着/14頭+0.0秒 06/29 2福島24R 4着/15頭+0.4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 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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.9% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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。
5	コスモナエマ	丹内	実6.7	△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0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 03/07 2中山36R 5着/18頭+0.7秒 09/07 2札幌62R 2着/10頭+0.1秒 08/09 2新潟52R 4着/10頭+0.7秒 07/20 2福島85R 10着/13頭+4.5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 4.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.7% (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。
6	リアルショット	松岡	実145.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 03/28 1中京58R 14着/14頭+1.4秒 03/22 1中京47R 12着/15頭+2.2秒 01/17 1中山66R 14着/16頭+1.2秒 10/11 4東京312R 12着/16頭+2.1秒 06/22 3東京612R 10着/16頭+2.1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戦の調子平均 10.3着 (不振) ○ 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) -19% (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。
7	テイキットイージー	柴田大	実44.8	▽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）
前5走 03/14 2中山57R 7着/10頭+0.6秒 02/28 1小倉119R 11着/16頭+1.8秒 11/24 3福島69R 9着/16頭+0.8秒 11/08 3福島19R 10着/16頭+0.5秒 10/18 4新潟19R 6着/15頭+0.3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戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (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。
8	フィニステーレ	酒井	実21.6	▽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／98日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神35R 8着/18頭+1.2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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 98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 3.8% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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	エルナト	亀田	実8.8	△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2着）
前5走 01/11 1京都412R 6着/18頭+0.7秒 12/28 5阪神83R 4着/18頭+0.5秒 12/07 5阪神24R 4着/8頭+0.2秒 08/03 3中京43R 3着/7頭+0.2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 2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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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	マイネルモメンタム	横山琉	実26.7	▽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）
前5走 03/29 1中京66R 12着/13頭+1.2秒 03/01 1小倉129R 4着/18頭+0.2秒 02/07 1小倉59R 5着/13頭+0.8秒 09/20 4中山67R 6着/18頭+0.5秒 09/06 2札幌59R 7着/15頭+0.6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 7.0着 (不振) × 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 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (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。
11	マイファミリー	黛	実17.0	▽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／327日ぶりの実戦）
前5走 11/24 3福島69R 4着/16頭+0.4秒 11/15 3福島38R 8着/16頭+0.7秒 08/03 1札幌412R 2着/7頭+0.2秒 07/20 1函館128R 2着/9頭+0.3秒 06/21 1函館310R 1着/8頭勝利
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 4.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 327日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 5.9%) ※ 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。
12	イリュストル	杉原	実39.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.7着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 05/10 2東京54R 1着/8頭勝利 02/08 1東京35R 3着/16頭+0.1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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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 1.4% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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	スクランプシャス	小沢	実29.6	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 02/10 2京都46R 6着/15頭+0.6秒 01/24 1小倉16R 6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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。
14	ムーンストラック	菊沢	実13.9	△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走で勝率33%と好調／77日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5阪神77R 8着/15頭+0.7秒 11/29 5東京77R 5着/16頭+0.6秒 11/08 3福島19R 4着/16頭+0.1秒 09/14 4中山47R 6着/18頭+1.1秒 08/31 3新潟44R 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) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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

ディアアズール

騎手丸山

2.9倍

AI の勝率28%損益の分かれ目34%

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14頭

◎1

ディアアズール

丸山

2.9倍

勝率 28%

›

○3

サイモンシャリオ

吉田隼

5.8倍

勝率 15%

›

▲4

ヴィジョンメーカー

武藤

6.3倍

勝率 15%

›

△5

コスモナエマ

丹内

6.7倍

勝率 11%

›

△9

エルナト

亀田

8.8倍

勝率 8%

›

△14

ムーンストラック

菊沢

13.9倍

勝率 6%

›

▽11

マイファミリー

黛

17.0倍

勝率 5%

›

▽8

フィニステーレ

酒井

21.6倍

勝率 4%

›

▽10

マイネルモメンタム

横山琉

26.7倍

勝率 3%

›

×13

スクランプシャス

小沢

29.6倍

勝率 1%

›

▽12

イリュストル

杉原

39.3倍

対象外勝率 1%

›

▽7

テイキットイージー

柴田大

44.8倍

対象外勝率 1%

›

▽2

エリカリーシャン

小崎

79.1倍

対象外勝率 1%

›

▽6

リアルショット

松岡

145.6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。

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