新潟 12R 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

12R 新潟競馬場発走 16:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	セレブトーチ	菊沢	実31.9	B▽ A▽勝率2% EV-41% 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／97日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1京都13R 16着/16頭+4.8秒 08/30 4中京35R 7着/10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) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 97日休養明け × 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 1.8% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.8% / 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	ベルタソ	小崎	実14.6	B▽ A▽勝率6% EV-15% 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／前走2着）
前5走 02/28 1小倉1112R 9着/18頭+0.3秒 02/14 1小倉76R 2着/18頭+0.1秒 12/17 笠松11R 4着/8頭+0.6秒 11/09 4京都212R 15着/17頭+0.9秒 08/30 4中京310R 8着/11頭+0.4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 6.0着 × 当競馬場適性 4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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 6.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.8% / 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。
3	ジュエルドレーサー	高杉	実40.4	B▽ A▽勝率2% EV-26% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 09/09 笠松4R 1着/8頭勝利 08/11 笠松7R 1着/8頭勝利 07/08 名古屋6R 7着/12頭+1.3秒 06/10 笠松4R 2着/10頭+0.9秒 05/14 笠松8R 5着/9頭+1.1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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.8% / 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。
4	ホウオウドルーリー	斎藤	実75.9	B× A▽勝率1% EV-30% 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 08/10 1札幌67R 15着/15頭+5.6秒 07/19 1函館117R 3着/16頭+0.4秒 06/14 3阪神39R 12着/13頭+2.5秒 04/20 1福島49R 13着/15頭+1.9秒 03/01 1小倉1112R 8着/18頭+0.6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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (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 16位 / 勝率 0.9% / 期待値 -31% ※ 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	セイラダンサー	☆長浜	実71.4	×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／70日ぶりの実戦）
前5走 10/21 金沢8R 1着/12頭勝利 10/06 金沢6R 2着/7頭+0.3秒 09/20 金沢6R 1着/11頭勝利 09/08 金沢4R 2着/11頭+0.3秒 08/09 2新潟512R 11着/18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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (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。
6	ワタシイノッテマス	◇永島	実68.9	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8.3着と低調／178日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京49R 10着/10頭+3.3秒 03/05 笠松10R 10着/11頭+2.9秒 02/08 1小倉69R 8着/15頭+1.1秒 01/29 名古屋10R 3着/12頭+0.6秒 01/15 名古屋11R 5着/8頭+2.8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 8.3着 (不振) △ ローテーション 178日休養明け × 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: 1.5%) ▽ 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。
7	ハッピーダンシング	△石神道	実98.4	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均15.0着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1小倉103R 14着/14頭+2.7秒 10/18 4新潟112R 18着/18頭+2.1秒 08/16 2新潟711R 16着/18頭+1.5秒 05/17 1新潟56R 1着/16頭勝利 02/15 1小倉72R 15着/18頭+3.0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 15.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 15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 0.4% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
8	ミエノブラボー	丸田	実6.5	B▲ A▲勝率13% EV-12% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 03/22 1中京48R 9着/18頭+0.7秒 03/01 1小倉127R 2着/18頭+0.3秒 02/21 1小倉912R 4着/18頭+0.2秒 02/01 1小倉412R 5着/18頭+0.7秒 11/22 3福島512R 14着/16頭+0.7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 5.7着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 15.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.5% / 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	ポップグルーヴ	▲上里	実148.0	B▽ A▽勝率1% EV+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13.3着と低調）
前5走 02/22 1小倉1012R 17着/18頭+1.3秒 11/15 3福島312R 14着/16頭+0.9秒 08/16 2新潟711R 11着/18頭+1.0秒 06/29 2福島27R 12着/16頭+2.4秒 03/30 3中山26R 14着/16頭+1.5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 13.3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 0.4% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.0% / 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。
10	ヨドノティアラ	◇小林美	実8.8	B△ A△勝率10% EV-16% 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4走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 03/22 2中山81R 4着/16頭+1.2秒 02/14 1東京55R 6着/16頭+0.4秒 10/18 4新潟13R 7着/18頭+0.6秒 10/05 4東京23R 2着/17頭+0.2秒 08/09 2新潟51R 5着/15頭+2.3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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 11.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.5% / 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。
11	レモンバーム	柴田大	実41.4	B▽ A▽勝率2% EV-24% 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12.0着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京57R 3着/15頭+0.3秒 01/11 1中山48R 6着/16頭+1.1秒 12/28 5阪神89R 3着/12頭+0.1秒 12/06 5中京112R 9着/16頭+0.9秒 08/10 2新潟612R 10着/18頭+0.6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 12.0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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.8% / 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。
12	イングラム	酒井	実13.2	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（直近3走で勝率33%と好調／62日ぶりの実戦）
前5走 02/14 2京都54R 15着/16頭+4.0秒 01/25 1京都95R 13着/18頭+1.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 7.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.2% / 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。
13	メイワキラリ	川又	実25.3	B▽ A▽勝率2% EV-41% 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5走 03/29 2阪神23R 6着/16頭+1.0秒 02/10 2京都41R 14着/16頭+2.3秒 01/17 1京都62R 4着/16頭+0.5秒 10/25 3京都81R 13着/14頭+3.6秒 06/28 2小倉12R 6着/6頭+1.9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) -47% (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 9位 / 勝率 2.3% / 期待値 -41% ※ 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	ラブカムーン	◇古川奈	実30.4	B▽ A▽勝率2% EV-35% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 03/01 1小倉127R 8着/18頭+0.7秒 01/31 1小倉38R 12着/18頭+1.0秒 11/15 3福島312R 13着/16頭+0.7秒 10/25 4新潟39R 5着/18頭+0.5秒 10/18 4新潟112R 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戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) × 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 2.1% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.1% / 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。
15	ミヤフロント	▲森田	実19.8	B▽ A△勝率8% EV+50% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（90日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1小倉73R 1着/14頭勝利 01/31 1小倉31R 4着/14頭+0.8秒 12/13 5阪神33R 11着/14頭+1.2秒 11/30 4京都83R 4着/13頭+1.0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戦の調子平均 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 90日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 5.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.6% / 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。
16	ラインピクシー	★河原田	実2.9	B◎ A◎勝率24% EV-29% 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5走 08/17 3中京812R 7着/18頭+0.5秒 06/29 2小倉22R 1着/17頭勝利 06/07 3阪神13R 3着/16頭+0.1秒 05/18 2京都83R 5着/16頭+0.6秒 04/26 2京都13R 5着/18頭+0.3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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 28.2% (オッズ暗示: 34.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 24.3% / 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。
17	シルフレイ	丹内	実5.9	B○ A○勝率13% EV-20% 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）
前5走 03/15 2中山612R 6着/16頭+1.3秒 01/10 1中山312R 3着/16頭+0.3秒 12/20 5中山58R 5着/16頭+1.2秒 10/11 4東京312R 7着/16頭+1.4秒 09/20 4中山63R 3着/16頭+0.1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 5.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) × 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 10.9% (オッズ暗示: 16.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.5% / 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。
18	オタルイーグル	亀田	実10.7	B△ A△勝率9% EV-6% 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／直近3走で勝率33%と好調／70日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1小倉72R 4着/18頭+0.5秒 01/22 姫路10R 7着/7頭+3.0秒 11/29 4京都71R 13着/14頭+2.3秒 11/16 4京都43R 14着/15頭+2.6秒 08/09 3中京53R 8着/12頭+0.7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 16着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 9.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.8% / 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。

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

ラインピクシー

騎手 ★河原田

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18頭

◎A:◎16

ラインピクシー

★河原田

2.9倍

勝率 28%

›

○A:○17

シルフレイ

丹内

5.9倍

勝率 11%

›

▲A:▲8

ミエノブラボー

丸田

6.5倍

勝率 11%

›

△A:△10

ヨドノティアラ

◇小林美

8.8倍

勝率 10%

›

△A:△18

オタルイーグル

亀田

10.7倍

勝率 9%

›

△A:▽12

イングラム

酒井

13.2倍

勝率 9%

›

▽A:△15

ミヤフロント

▲森田

19.8倍

勝率 6%

›

▽A:▽2

ベルタソ

小崎

14.6倍

勝率 5%

›

▽A:▽13

メイワキラリ

川又

25.3倍

勝率 2%

›

▽A:▽14

ラブカムーン

◇古川奈

30.4倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽1

セレブトーチ

菊沢

31.9倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽3

ジュエルドレーサー

高杉

40.4倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽11

レモンバーム

柴田大

41.4倍

対象外勝率 2%

›

×5

セイラダンサー

☆長浜

71.4倍

対象外勝率 0%

›

×7

ハッピーダンシング

△石神道

98.4倍

対象外勝率 0%

›

×A:▽6

ワタシイノッテマス

◇永島

68.9倍

対象外勝率 0%

›

×A:▽4

ホウオウドルーリー

斎藤

75.9倍

対象外勝率 0%

›

▽A:▽9

ポップグルーヴ

▲上里

148.0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

12R 新潟競馬場発走 16:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	セレブトーチ	菊沢	実31.9	▽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／97日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1京都13R 16着/16頭+4.8秒 08/30 4中京35R 7着/10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) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 97日休養明け × 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 1.8% (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	ベルタソ	小崎	実14.6	▽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／前走2着）
前5走 02/28 1小倉1112R 9着/18頭+0.3秒 02/14 1小倉76R 2着/18頭+0.1秒 12/17 笠松11R 4着/8頭+0.6秒 11/09 4京都212R 15着/17頭+0.9秒 08/30 4中京310R 8着/11頭+0.4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 6.0着 × 当競馬場適性 4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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
3	ジュエルドレーサー	高杉	実40.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 09/09 笠松4R 1着/8頭勝利 08/11 笠松7R 1着/8頭勝利 07/08 名古屋6R 7着/12頭+1.3秒 06/10 笠松4R 2着/10頭+0.9秒 05/14 笠松8R 5着/9頭+1.1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 7.3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 1.8% (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。
4	ホウオウドルーリー	斎藤	実75.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 08/10 1札幌67R 15着/15頭+5.6秒 07/19 1函館117R 3着/16頭+0.4秒 06/14 3阪神39R 12着/13頭+2.5秒 04/20 1福島49R 13着/15頭+1.9秒 03/01 1小倉1112R 8着/18頭+0.6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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14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 0.9% (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。
5	セイラダンサー	☆長浜	実71.4	×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 10/21 金沢8R 1着/12頭勝利 10/06 金沢6R 2着/7頭+0.3秒 09/20 金沢6R 1着/11頭勝利 09/08 金沢4R 2着/11頭+0.3秒 08/09 2新潟512R 11着/18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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 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。
6	ワタシイノッテマス	◇永島	実68.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.3着と低調／178日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京49R 10着/10頭+3.3秒 03/05 笠松10R 10着/11頭+2.9秒 02/08 1小倉69R 8着/15頭+1.1秒 01/29 名古屋10R 3着/12頭+0.6秒 01/15 名古屋11R 5着/8頭+2.8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 8.3着 (不振) △ ローテーション 178日休養明け × 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: 1.5%) ※ 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	ハッピーダンシング	△石神道	実98.4	×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 02/22 1小倉103R 14着/14頭+2.7秒 10/18 4新潟112R 18着/18頭+2.1秒 08/16 2新潟711R 16着/18頭+1.5秒 05/17 1新潟56R 1着/16頭勝利 02/15 1小倉72R 15着/18頭+3.0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 15.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 15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。
8	ミエノブラボー	丸田	実6.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 03/22 1中京48R 9着/18頭+0.7秒 03/01 1小倉127R 2着/18頭+0.3秒 02/21 1小倉912R 4着/18頭+0.2秒 02/01 1小倉412R 5着/18頭+0.7秒 11/22 3福島512R 14着/16頭+0.7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 5.7着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.5% (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。
9	ポップグルーヴ	▲上里	実148.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均13.3着と低調）
前5走 02/22 1小倉1012R 17着/18頭+1.3秒 11/15 3福島312R 14着/16頭+0.9秒 08/16 2新潟711R 11着/18頭+1.0秒 06/29 2福島27R 12着/16頭+2.4秒 03/30 3中山26R 14着/16頭+1.5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 13.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.0% (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。
10	ヨドノティアラ	◇小林美	実8.8	△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4走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 03/22 2中山81R 4着/16頭+1.2秒 02/14 1東京55R 6着/16頭+0.4秒 10/18 4新潟13R 7着/18頭+0.6秒 10/05 4東京23R 2着/17頭+0.2秒 08/09 2新潟51R 5着/15頭+2.3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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.5% (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。
11	レモンバーム	柴田大	実41.4	▽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12.0着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京57R 3着/15頭+0.3秒 01/11 1中山48R 6着/16頭+1.1秒 12/28 5阪神89R 3着/12頭+0.1秒 12/06 5中京112R 9着/16頭+0.9秒 08/10 2新潟612R 10着/18頭+0.6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 12.0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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (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。
12	イングラム	酒井	実13.2	▽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／62日ぶりの実戦）
前5走 02/14 2京都54R 15着/16頭+4.0秒 01/25 1京都95R 13着/18頭+1.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (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。
13	メイワキラリ	川又	実25.3	▽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5走 03/29 2阪神23R 6着/16頭+1.0秒 02/10 2京都41R 14着/16頭+2.3秒 01/17 1京都62R 4着/16頭+0.5秒 10/25 3京都81R 13着/14頭+3.6秒 06/28 2小倉12R 6着/6頭+1.9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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (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。
14	ラブカムーン	◇古川奈	実30.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 03/01 1小倉127R 8着/18頭+0.7秒 01/31 1小倉38R 12着/18頭+1.0秒 11/15 3福島312R 13着/16頭+0.7秒 10/25 4新潟39R 5着/18頭+0.5秒 10/18 4新潟112R 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戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) × 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 2.1% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。
15	ミヤフロント	▲森田	実19.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（90日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1小倉73R 1着/14頭勝利 01/31 1小倉31R 4着/14頭+0.8秒 12/13 5阪神33R 11着/14頭+1.2秒 11/30 4京都83R 4着/13頭+1.0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戦の調子平均 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 90日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +50% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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。
16	ラインピクシー	★河原田	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（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/17 3中京812R 7着/18頭+0.5秒 06/29 2小倉22R 1着/17頭勝利 06/07 3阪神13R 3着/16頭+0.1秒 05/18 2京都83R 5着/16頭+0.6秒 04/26 2京都13R 5着/18頭+0.3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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.3% (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。
17	シルフレイ	丹内	実5.9	○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）
前5走 03/15 2中山612R 6着/16頭+1.3秒 01/10 1中山312R 3着/16頭+0.3秒 12/20 5中山58R 5着/16頭+1.2秒 10/11 4東京312R 7着/16頭+1.4秒 09/20 4中山63R 3着/16頭+0.1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 5.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.5% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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	オタルイーグル	亀田	実10.7	△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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／70日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1小倉72R 4着/18頭+0.5秒 01/22 姫路10R 7着/7頭+3.0秒 11/29 4京都71R 13着/14頭+2.3秒 11/16 4京都43R 14着/15頭+2.6秒 08/09 3中京53R 8着/12頭+0.7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 16着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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。

見送りAI の 1 位の馬

ラインピクシー

騎手 ★河原田

2.9倍

AI の勝率24%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18頭

◎16

ラインピクシー

★河原田

2.9倍

勝率 24%

›

○17

シルフレイ

丹内

5.9倍

勝率 13%

›

▲8

ミエノブラボー

丸田

6.5倍

勝率 13%

›

△10

ヨドノティアラ

◇小林美

8.8倍

勝率 10%

›

△18

オタルイーグル

亀田

10.7倍

勝率 9%

›

△15

ミヤフロント

▲森田

19.8倍

勝率 8%

›

▽12

イングラム

酒井

13.2倍

勝率 6%

›

▽2

ベルタソ

小崎

14.6倍

勝率 6%

›

▽13

メイワキラリ

川又

25.3倍

勝率 2%

›

▽14

ラブカムーン

◇古川奈

30.4倍

対象外勝率 2%

›

▽1

セレブトーチ

菊沢

31.9倍

対象外勝率 2%

›

▽3

ジュエルドレーサー

高杉

40.4倍

対象外勝率 2%

›

▽11

レモンバーム

柴田大

41.4倍

対象外勝率 2%

›

▽9

ポップグルーヴ

▲上里

148.0倍

対象外勝率 1%

›

▽6

ワタシイノッテマス

◇永島

68.9倍

対象外勝率 1%

›

▽4

ホウオウドルーリー

斎藤

75.9倍

対象外勝率 1%

›

×5

セイラダンサー

☆長浜

71.4倍

対象外—

›

×7

ハッピーダンシング

△石神道

98.4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。

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