新潟 11R 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

11R 新潟競馬場発走 15:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アタリダイキチ	武藤	実31.8	B▽ A▽勝率2% EV-37% 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／76日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉410R 13着/15頭+1.0秒 11/09 5東京212R 13着/18頭+0.9秒 09/27 4中山810R 6着/16頭+0.4秒 06/29 2福島212R 1着/14頭勝利 04/13 1福島22R 1着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) × 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 2.1% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 2.0% / 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。
2	ロードマイライフ	長岡	実20.4	B▽ A▽勝率6% EV+23% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 03/28 3中山19R 14着/16頭+1.8秒 01/31 1小倉311R 9着/18頭+1.1秒 12/28 5阪神812R 6着/10頭+0.4秒 11/08 3福島111R 6着/16頭+0.3秒 08/31 2札幌410R 1着/16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戦の調子平均 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 4.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.1% / 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。
3	ミルテンベルク	小沢	実13.9	B▽ A▽勝率6% EV-12% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（195日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1小倉711R 3着/18頭+0.7秒 01/31 1小倉311R 5着/18頭+0.7秒 11/23 4京都612R 13着/16頭+0.8秒 09/27 4阪神810R 5着/16頭+0.2秒 07/19 2小倉711R 5着/17頭+0.2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戦の調子平均 6.3着 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 195日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 7.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.3% / 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。
4	ブラックケリー	松本	実41.3	B▽ A×勝率1% EV-59% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.0着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉311R 13着/18頭+1.3秒 12/14 5中京411R 4着/10頭+0.4秒 11/23 4京都612R 10着/16頭+0.6秒 10/05 3京都212R 1着/16頭勝利 09/07 4阪神29R 1着/13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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 1.0% / 期待値 -59% ※ 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	メイショウピース	丸山	実27.3	B▽ A▽勝率2% EV-46% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 03/21 1阪神910R 8着/16頭+0.8秒 01/31 1小倉311R 4着/18頭+0.6秒 11/08 3福島111R 4着/16頭+0.1秒 07/05 2小倉312R 1着/10頭勝利 04/27 2東京28R 13着/14頭+0.6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 7.7着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 2.1% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 2.0% / 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。
6	ベイビーキッス	菊沢	実7.1	B▲ A▲勝率13% EV-4% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／62日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1小倉711R 12着/18頭+1.2秒 01/31 1小倉311R 8着/18頭+1.1秒 12/14 5中京411R 2着/10頭+0.1秒 11/08 3福島111R 10着/16頭+0.4秒 10/19 4新潟210R 1着/18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 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 14.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.4% / 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。
7	ウナギノボリ	永島	実72.0	B▽ A▽勝率1% EV-29% 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12.3着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1阪神910R 2着/16頭+0.2秒 01/25 1中山910R 16着/16頭+1.5秒 01/05 1京都210R 9着/16頭+1.1秒 12/21 5阪神69R 9着/16頭+0.7秒 10/04 3京都110R 8着/16頭+1.0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 12.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 98日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 1.0% / 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。
8	ハッピーエンジェル	丹内	実4.5	B◎ A○勝率17% EV-23% 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／90日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京311R 9着/17頭+0.9秒 01/31 1東京110R 2着/15頭+0.1秒 12/20 5中京59R 6着/9頭+0.5秒 10/25 4東京811R 4着/10頭+0.5秒 08/09 2新潟58R 1着/9頭勝利
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 90日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.5% (オッズ暗示: 22.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.0% / 期待値 -23% ※ 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	ハートホイップ	石田	実85.7	B× A▽勝率1% EV-15% 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／146日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1小倉711R 16着/18頭+1.7秒 01/31 1小倉311R 14着/18頭+1.3秒 12/07 5中山29R 6着/12頭+0.4秒 11/08 3福島111R 7着/16頭+0.3秒 08/23 2札幌110R 1着/14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 8.3着 (不振) △ ローテーション 146日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 17位 / 勝率 1.0% / 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。
10	ヴェサリウス	杉原	実33.6	B▽ A▽勝率2% EV-23% 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／84日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山210R 4着/15頭+0.3秒 03/01 2中山210R 6着/15頭+0.3秒 12/06 5中京111R 4着/12頭+0.4秒 10/04 4東京110R 15着/15頭+1.1秒 06/22 3東京610R 6着/16頭+0.5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 13着 (大敗) × 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 2.1% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.3% / 期待値 -23% ※ 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	ダークエクリプス	荻野琢	実106.8	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 01/05 1中山211R 11着/14頭+0.9秒 12/21 5阪神612R 7着/14頭+0.3秒 12/14 5中京411R 7着/10頭+0.6秒 11/08 4京都110R 11着/12頭+1.0秒 07/12 1函館911R 12着/14頭+1.5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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 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 0.4% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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	シカゴスティング	吉田隼	実11.0	B△ A△勝率9% EV+4% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（84日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1阪神910R 7着/16頭+0.7秒 11/23 4京都612R 5着/16頭+0.3秒 10/18 4新潟111R 10着/18頭+1.2秒 09/07 4中山210R 4着/12頭+0.3秒 05/04 2京都410R 6着/13頭+0.5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 6.7着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 9.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.5% / 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。
13	トーラスシャイン推奨	横山琉	実13.2	B△ A△勝率6% EV-17% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 02/14 1小倉711R 4着/18頭+0.9秒 01/31 1小倉311R 2着/18頭+0.2秒 12/07 5中山29R 9着/12頭+0.9秒 11/08 3福島111R 11着/16頭+0.4秒 09/13 4中山311R 7着/10頭+1.3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 9.3着 (不振) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 7.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.3% / 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。
14	メイショウセイロウ	酒井	実24.7	B▽ A×勝率2% EV-51% 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／139日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉810R 1着/18頭勝利 11/23 4京都69R 8着/13頭+0.7秒 11/09 4京都212R 1着/17頭勝利 07/27 3中京25R 1着/18頭勝利 07/05 2小倉33R 2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 15着 (大敗) △ ローテーション 139日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 4.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.0% / 期待値 -51% ※ 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	サトノワーグナー	斎藤	実3.9	B○ A◎勝率17% EV-33% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 01/17 1中山65R 8着/18頭+0.4秒 01/05 1中山26R 3着/18頭+0.2秒 07/05 2福島33R 7着/9頭+1.3秒 06/15 3東京45R 4着/10頭+2.0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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 11.9% (オッズ暗示: 25.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 17.0% / 期待値 -34% ※ 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	スティールブルー	今村	実38.4	B▽ A×勝率1% EV-62% 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33%と適性高／84日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山210R 5着/15頭+0.3秒 01/12 1中山510R 9着/16頭+1.4秒 10/12 4東京410R 14着/16頭+2.5秒 08/03 3中京46R 15着/16頭+1.3秒 06/08 3東京210R 1着/16頭勝利
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戦の調子平均 7.7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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 2.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 14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。
17	ポッドロワール	高杉	実10.1	B△ A△勝率10% EV+4% 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33%と適性高）
前5走 03/29 3中山210R 15着/15頭+0.9秒 03/08 2中山412R 1着/16頭勝利 02/22 1東京88R 2着/16頭+0.1秒 11/09 5東京212R 2着/18頭+0.1秒 10/05 4東京29R 6着/17頭+0.4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 3.7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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 9.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.3% / 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。
18	アイルシャイン	亀田	実41.8	B▽ A▽勝率2% EV-17% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（77日ぶりの実戦）
前5走 02/10 2京都49R 10着/13頭+1.0秒 05/04 3京都512R 1着/10頭勝利 03/10 1中京27R 1着/10頭勝利 01/14 1京都57R 9着/15頭+1.8秒 12/23 5阪神712R 6着/14頭+0.6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 7.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 2.0% / 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。

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

トーラスシャイン

騎手横山琉

13.2倍

AI の勝率9%損益の分かれ目8%

AI の勝率 9% が損益の分かれ目 8%（1 ÷ 13.2倍）を上回り、期待値 +24% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥100（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（10着）

出走馬全18頭

◎A:○8

ハッピーエンジェル

丹内

4.5倍

勝率 22%

›

○A:◎15

サトノワーグナー

斎藤

3.9倍

勝率 12%

›

▲A:▲6

ベイビーキッス

菊沢

7.1倍

勝率 11%

›

△A:△17

ポッドロワール

高杉

10.1倍

勝率 10%

›

△A:△12

シカゴスティング

吉田隼

11.0倍

勝率 10%

›

△A:△13

トーラスシャイン

横山琉

13.2倍

勝率 9%

›

▽A:▽3

ミルテンベルク

小沢

13.9倍

勝率 6%

›

▽A:▽2

ロードマイライフ

長岡

20.4倍

勝率 5%

›

▽A:×14

メイショウセイロウ

酒井

24.7倍

勝率 2%

›

▽A:▽5

メイショウピース

丸山

27.3倍

勝率 2%

›

▽A:▽1

アタリダイキチ

武藤

31.8倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽10

ヴェサリウス

杉原

33.6倍

対象外勝率 2%

›

▽A:×4

ブラックケリー

松本

41.3倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽18

アイルシャイン

亀田

41.8倍

対象外勝率 2%

›

▽A:×16

スティールブルー

今村

38.4倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽7

ウナギノボリ

永島

72.0倍

対象外勝率 1%

›

×A:▽9

ハートホイップ

石田

85.7倍

対象外勝率 0%

›

×11

ダークエクリプス

荻野琢

106.8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

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 13 トーラスシャイン実13.2倍期待値 +24% 推奨 10.7〜30.0倍 ¥100 不的中10着

※ オッズは予測時点の値です。

11R 新潟競馬場発走 15:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アタリダイキチ	武藤	実31.8	▽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／76日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉410R 13着/15頭+1.0秒 11/09 5東京212R 13着/18頭+0.9秒 09/27 4中山810R 6着/16頭+0.4秒 06/29 2福島212R 1着/14頭勝利 04/13 1福島22R 1着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (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。
2	ロードマイライフ	長岡	実20.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 03/28 3中山19R 14着/16頭+1.8秒 01/31 1小倉311R 9着/18頭+1.1秒 12/28 5阪神812R 6着/10頭+0.4秒 11/08 3福島111R 6着/16頭+0.3秒 08/31 2札幌410R 1着/16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戦の調子平均 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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	ミルテンベルク	小沢	実13.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（195日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1小倉711R 3着/18頭+0.7秒 01/31 1小倉311R 5着/18頭+0.7秒 11/23 4京都612R 13着/16頭+0.8秒 09/27 4阪神810R 5着/16頭+0.2秒 07/19 2小倉711R 5着/17頭+0.2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戦の調子平均 6.3着 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 195日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.3% (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。
4	ブラックケリー	松本	実41.3	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.0着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉311R 13着/18頭+1.3秒 12/14 5中京411R 4着/10頭+0.4秒 11/23 4京都612R 10着/16頭+0.6秒 10/05 3京都212R 1着/16頭勝利 09/07 4阪神29R 1着/13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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
5	メイショウピース	丸山	実27.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 03/21 1阪神910R 8着/16頭+0.8秒 01/31 1小倉311R 4着/18頭+0.6秒 11/08 3福島111R 4着/16頭+0.1秒 07/05 2小倉312R 1着/10頭勝利 04/27 2東京28R 13着/14頭+0.6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 7.7着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 2.0% (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。
6	ベイビーキッス	菊沢	実7.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／62日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1小倉711R 12着/18頭+1.2秒 01/31 1小倉311R 8着/18頭+1.1秒 12/14 5中京411R 2着/10頭+0.1秒 11/08 3福島111R 10着/16頭+0.4秒 10/19 4新潟210R 1着/18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 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.4% (オッズ暗示: 14.1%) ※ 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。
7	ウナギノボリ	永島	実72.0	▽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12.3着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1阪神910R 2着/16頭+0.2秒 01/25 1中山910R 16着/16頭+1.5秒 01/05 1京都210R 9着/16頭+1.1秒 12/21 5阪神69R 9着/16頭+0.7秒 10/04 3京都110R 8着/16頭+1.0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 12.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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	ハッピーエンジェル	丹内	実4.5	○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／90日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京311R 9着/17頭+0.9秒 01/31 1東京110R 2着/15頭+0.1秒 12/20 5中京59R 6着/9頭+0.5秒 10/25 4東京811R 4着/10頭+0.5秒 08/09 2新潟58R 1着/9頭勝利
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 90日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.0% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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	ハートホイップ	石田	実85.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.3着と低調／146日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1小倉711R 16着/18頭+1.7秒 01/31 1小倉311R 14着/18頭+1.3秒 12/07 5中山29R 6着/12頭+0.4秒 11/08 3福島111R 7着/16頭+0.3秒 08/23 2札幌110R 1着/14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 8.3着 (不振) △ ローテーション 146日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
10	ヴェサリウス	杉原	実33.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.3着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山210R 4着/15頭+0.3秒 03/01 2中山210R 6着/15頭+0.3秒 12/06 5中京111R 4着/12頭+0.4秒 10/04 4東京110R 15着/15頭+1.1秒 06/22 3東京610R 6着/16頭+0.5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 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.3% (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。
11	ダークエクリプス	荻野琢	実106.8	×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 01/05 1中山211R 11着/14頭+0.9秒 12/21 5阪神612R 7着/14頭+0.3秒 12/14 5中京411R 7着/10頭+0.6秒 11/08 4京都110R 11着/12頭+1.0秒 07/12 1函館911R 12着/14頭+1.5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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 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。
12	シカゴスティング	吉田隼	実11.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（84日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1阪神910R 7着/16頭+0.7秒 11/23 4京都612R 5着/16頭+0.3秒 10/18 4新潟111R 10着/18頭+1.2秒 09/07 4中山210R 4着/12頭+0.3秒 05/04 2京都410R 6着/13頭+0.5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 6.7着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 9.1%) ※ 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	トーラスシャイン推奨	横山琉	実13.2	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 02/14 1小倉711R 4着/18頭+0.9秒 01/31 1小倉311R 2着/18頭+0.2秒 12/07 5中山29R 9着/12頭+0.9秒 11/08 3福島111R 11着/16頭+0.4秒 09/13 4中山311R 7着/10頭+1.3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 9.3着 (不振) △ ローテーション 91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 6.3% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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。
14	メイショウセイロウ	酒井	実24.7	×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／139日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉810R 1着/18頭勝利 11/23 4京都69R 8着/13頭+0.7秒 11/09 4京都212R 1着/17頭勝利 07/27 3中京25R 1着/18頭勝利 07/05 2小倉33R 2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 15着 (大敗) △ ローテーション 139日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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	サトノワーグナー	斎藤	実3.9	◎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（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 01/17 1中山65R 8着/18頭+0.4秒 01/05 1中山26R 3着/18頭+0.2秒 07/05 2福島33R 7着/9頭+1.3秒 06/15 3東京45R 4着/10頭+2.0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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.0% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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。
16	スティールブルー	今村	実38.4	×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33%と適性高／84日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山210R 5着/15頭+0.3秒 01/12 1中山510R 9着/16頭+1.4秒 10/12 4東京410R 14着/16頭+2.5秒 08/03 3中京46R 15着/16頭+1.3秒 06/08 3東京210R 1着/16頭勝利
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戦の調子平均 7.7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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (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。
17	ポッドロワール	高杉	実10.1	△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33%と適性高）
前5走 03/29 3中山210R 15着/15頭+0.9秒 03/08 2中山412R 1着/16頭勝利 02/22 1東京88R 2着/16頭+0.1秒 11/09 5東京212R 2着/18頭+0.1秒 10/05 4東京29R 6着/17頭+0.4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 3.7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) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 9.9%) ※ 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。
18	アイルシャイン	亀田	実41.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（77日ぶりの実戦）
前5走 02/10 2京都49R 10着/13頭+1.0秒 05/04 3京都512R 1着/10頭勝利 03/10 1中京27R 1着/10頭勝利 01/14 1京都57R 9着/15頭+1.8秒 12/23 5阪神712R 6着/14頭+0.6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 7.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。

買うAI の推奨B

トーラスシャイン

騎手横山琉

13.2倍

AI の勝率6%損益の分かれ目8%

推奨を出した時点では買う条件を満たしていました。今のオッズ 13.2倍では期待値 -17% です。

賭け金の目安 ¥100（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（10着）

出走馬全18頭

◎15

サトノワーグナー

斎藤

3.9倍

勝率 17%

›

○8

ハッピーエンジェル

丹内

4.5倍

勝率 17%

›

▲6

ベイビーキッス

菊沢

7.1倍

勝率 13%

›

△17

ポッドロワール

高杉

10.1倍

勝率 10%

›

△12

シカゴスティング

吉田隼

11.0倍

勝率 9%

›

△13

トーラスシャイン

横山琉

13.2倍

勝率 6%

›

▽3

ミルテンベルク

小沢

13.9倍

勝率 6%

›

▽2

ロードマイライフ

長岡

20.4倍

勝率 6%

›

▽10

ヴェサリウス

杉原

33.6倍

対象外勝率 2%

›

×14

メイショウセイロウ

酒井

24.7倍

勝率 2%

›

▽5

メイショウピース

丸山

27.3倍

勝率 2%

›

▽1

アタリダイキチ

武藤

31.8倍

対象外勝率 2%

›

▽18

アイルシャイン

亀田

41.8倍

対象外勝率 2%

›

×16

スティールブルー

今村

38.4倍

対象外勝率 1%

›

×4

ブラックケリー

松本

41.3倍

対象外勝率 1%

›

▽7

ウナギノボリ

永島

72.0倍

対象外勝率 1%

›

▽9

ハートホイップ

石田

85.7倍

対象外勝率 1%

›

×11

ダークエクリプス

荻野琢

106.8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 13 トーラスシャイン実13.2倍期待値 -17% 推奨 15.9〜30.0倍 ¥100 不的中10着

※ オッズは予測時点の値です。

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