新潟 2R 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

2R 新潟競馬場発走 10:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ドナビッグベン	高杉	実3.0	B◎ A◎勝率25% EV-24% 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走平均3.0着と安定／前走3着）
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 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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.6% (オッズ暗示: 33.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 25.3% / 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。
2	セイリュウ	菊沢	実17.5	B△ A△勝率4% EV-25% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（78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戦の調子平均 6.5着 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 5.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.3% / 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。
3	エクランレーヴ	丸山	実9.8	B△ A△勝率8% EV-26% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
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 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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 6.8% (オッズ暗示: 10.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.5% / 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	ニシノハナカケル	杉原	実291.5	B▽ A▽勝率1% EV+196% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均12.0着と低調）
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 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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +191%（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: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.0% / 期待値 +197% ※ 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	ヨツバ	▲上里	実41.8	B▽ A▽勝率3% 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13.0着と低調）
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 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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.1% / 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。
6	ブレイヴアーサー	△石田	実265.2	B▽ A▽勝率1% EV+34% 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走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +32%（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 0.5% / 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。
7	マルモタワー	小沢	実229.3	B▽ A▽勝率1% EV+16% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.5着と低調／64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 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 10.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14%（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 14位 / 勝率 0.5% / 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	ブルドッグドン	武藤	実68.2	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（71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 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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.3% / 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	エレクトス	横山琉	実13.0	B△ A△勝率5% EV-30% 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／85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 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 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 7.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.3% / 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。
10	エルシオン	☆長浜	実101.3	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10.7着と低調）
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 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 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12%（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: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.3% / 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。
11	アストロカノン	西塚	実114.0	B▽ A▽勝率1% EV+16% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均14.0着と低調）
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 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 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13%（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: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12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。
12	アルニタク	▲佐藤	実3.4	B○ A○勝率25% EV-14% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
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 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 7.0着 (不振) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.6% (オッズ暗示: 29.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 25.3% / 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。
13	アーバーバイティ	嶋田	実32.3	B▽ A▽勝率3% EV+4% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
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 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 5.5着 ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) △ 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 3.1% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.2% / 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。
14	テーオージャスミン	斎藤	実59.1	B▽ A▽勝率1% 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8.5着と低調／85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 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 8.5着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9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。
15	サリードゥ	◇小林美	実3.4	B▲ A▲勝率19% EV-35% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
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 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 3.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 19.0% (オッズ暗示: 29.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 19.1% / 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。

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

ドナビッグベン

騎手高杉

3.0倍

AI の勝率25%損益の分かれ目33%

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:◎1

ドナビッグベン

高杉

3.0倍

勝率 25%

›

○A:○12

アルニタク

▲佐藤

3.4倍

勝率 25%

›

▲A:▲15

サリードゥ

◇小林美

3.4倍

勝率 19%

›

△A:△3

エクランレーヴ

丸山

9.8倍

勝率 7%

›

△A:△9

エレクトス

横山琉

13.0倍

勝率 7%

›

△A:△2

セイリュウ

菊沢

17.5倍

勝率 6%

›

▽A:▽13

アーバーバイティ

嶋田

32.3倍

対象外勝率 3%

›

▽A:▽5

ヨツバ

▲上里

41.8倍

対象外勝率 3%

›

▽A:▽14

テーオージャスミン

斎藤

59.1倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽8

ブルドッグドン

武藤

68.2倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽10

エルシオン

☆長浜

101.3倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽11

アストロカノン

西塚

114.0倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽4

ニシノハナカケル

杉原

291.5倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽7

マルモタワー

小沢

229.3倍

対象外勝率 0%

›

▽A:▽6

ブレイヴアーサー

△石田

265.2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

2R 新潟競馬場発走 10:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ドナビッグベン	高杉	実3.0	◎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走平均3.0着と安定／前走3着）
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 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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 25.3% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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。
2	セイリュウ	菊沢	実17.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（78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戦の調子平均 6.5着 ▽ 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 4.3% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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。
3	エクランレーヴ	丸山	実9.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
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 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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3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 7.5% (オッズ暗示: 10.2%) ※ 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	ニシノハナカケル	杉原	実291.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均12.0着と低調）
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 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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +196%（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: 0.3%) ※ 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	ヨツバ	▲上里	実41.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均13.0着と低調）
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 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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.1% (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。
6	ブレイヴアーサー	△石田	実265.2	▽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走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34%（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%) ※ 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	マルモタワー	小沢	実229.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.5着と低調／64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 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 10.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16%（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%) ※ 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	ブルドッグドン	武藤	実68.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（71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 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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (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。
9	エレクトス	横山琉	実13.0	△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／85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 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 8.0着 (不振) × 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 5.3% (オッズ暗示: 7.7%) ※ 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	エルシオン	☆長浜	実101.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.7着と低調）
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 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 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30%（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: 1.0%) ※ 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	アストロカノン	西塚	実114.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均14.0着と低調）
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 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 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16%（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: 0.9%) ※ 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	アルニタク	▲佐藤	実3.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
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 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 7.0着 (不振) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 25.3% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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	アーバーバイティ	嶋田	実32.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
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 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 5.5着 ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.2% (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。
14	テーオージャスミン	斎藤	実59.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.5着と低調／85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 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 8.5着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (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。
15	サリードゥ	◇小林美	実3.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
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 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 3.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 19.1% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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。

見送りAI の 1 位の馬

ドナビッグベン

騎手高杉

3.0倍

AI の勝率25%損益の分かれ目33%

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

◎1

ドナビッグベン

高杉

3.0倍

勝率 25%

›

○12

アルニタク

▲佐藤

3.4倍

勝率 25%

›

▲15

サリードゥ

◇小林美

3.4倍

勝率 19%

›

△3

エクランレーヴ

丸山

9.8倍

勝率 8%

›

△9

エレクトス

横山琉

13.0倍

勝率 5%

›

△2

セイリュウ

菊沢

17.5倍

勝率 4%

›

▽13

アーバーバイティ

嶋田

32.3倍

対象外勝率 3%

›

▽5

ヨツバ

▲上里

41.8倍

対象外勝率 3%

›

▽14

テーオージャスミン

斎藤

59.1倍

対象外勝率 1%

›

▽8

ブルドッグドン

武藤

68.2倍

対象外勝率 1%

›

▽10

エルシオン

☆長浜

101.3倍

対象外勝率 1%

›

▽11

アストロカノン

西塚

114.0倍

対象外勝率 1%

›

▽4

ニシノハナカケル

杉原

291.5倍

対象外勝率 1%

›

▽7

マルモタワー

小沢

229.3倍

対象外勝率 1%

›

▽6

ブレイヴアーサー

△石田

265.2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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