新潟 4R 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

4R 新潟競馬場発走 11:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヴェルジーネ	国分恭	実9.7	B△ A△勝率9% EV-14% 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5走 03/21 1中京32R 1着/16頭勝利 01/18 1京都71R 8着/16頭+1.4秒 12/21 5中京65R 6着/15頭+1.3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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 10.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.8% / 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。
2	ソリッドベーシス	▲大久保	実206.9	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12.3着と低調／64日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京27R 12着/15頭+1.4秒 02/28 2中山17R 10着/16頭+2.7秒 02/14 1東京52R 15着/16頭+2.6秒 10/09 門別10R 1着/8頭勝利 09/24 門別5R 1着/10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 12.3着 (不振) ▽ 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 0.3% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.6% / 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。
3	ホウオウルクソール	◇小林美	実26.5	B△ A▽勝率6% EV+65% 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 12/21 5中京69R 11着/16頭+1.1秒 11/29 5東京79R 5着/12頭+0.9秒 10/25 4東京86R 1着/16頭勝利 ― ―
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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +82% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.2% / 期待値 +65% ※ 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	サトノエスケープ	斎藤	実2.3	B◎ A◎勝率30% EV-31% 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2.7着と安定／前走2着）
前5走 01/25 1中山93R 1着/16頭勝利 01/05 1中山21R 2着/16頭+0.1秒 12/07 5中山21R 4着/16頭+0.5秒 09/28 4中山92R 12着/16頭+1.5秒 07/06 2福島44R 4着/11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 2.7着 (安定) ○ 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 26.5% (オッズ暗示: 43.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 29.7% / 期待値 -32% ※ 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	クリノミニスター	江田照	実104.1	B▽ A▽勝率1% EV+43% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／147日ぶりの実戦）
前5走 03/07 1阪神512R 13着/16頭+1.4秒 02/22 1小倉103R 5着/14頭+0.4秒 02/07 2京都312R 4着/15頭+0.5秒 01/10 1京都37R 8着/15頭+1.0秒 11/16 3福島48R 7着/16頭+0.4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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 147日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +25%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12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。
6	ヴァイオスペース	菊沢	実43.8	B▽ A▽勝率1% EV-39% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（105日ぶりの実戦）
前5走 03/29 2阪神26R 7着/10頭+1.4秒 03/07 2中山37R 7着/15頭+1.6秒 01/05 1中山21R 1着/16頭勝利 11/09 5東京23R 10着/18頭+1.0秒 07/20 1函館125R 9着/9頭+5.4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 6.7着 △ ローテーション 105日休養明け × 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 1.3% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.4% / 期待値 -40% ※ 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	オンザノアール	★河原田	実20.7	B▽ A▽勝率5% EV+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 01/18 1京都71R 1着/16頭勝利 12/06 5阪神11R 3着/16頭+0.6秒 11/16 4京都42R 3着/15頭+0.7秒 08/30 4中京35R 9着/10頭+1.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 4.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.0% / 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。
8	チケットトゥヘブン	横山琉	実28.4	B▽ A▽勝率4% EV+4% 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／532日ぶりの実戦）
前5走 05/04 1新潟22R 1着/15頭勝利 04/05 3中山36R 3着/16頭+0.4秒 02/15 1京都54R 10着/13頭+1.7秒 12/28 5中山95R 14着/18頭+1.7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 532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 3.1% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.7% / 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。
9	サンライズジュピタ	小崎	実33.8	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（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／91日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神36R 12着/16頭+1.7秒 01/04 1京都18R 6着/16頭+0.6秒 12/20 5阪神58R 9着/13頭+1.1秒 10/18 4新潟18R 8着/15頭+0.7秒 09/20 4阪神69R 7着/16頭+1.2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戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10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。
10	テンペストヒロイン	▲佐藤	実185.7	B× A▽勝率1% EV+10% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 03/14 佐賀7R 1着/10頭勝利 02/15 佐賀7R 2着/9頭+0.2秒 02/01 佐賀4R 1着/11頭勝利 01/10 佐賀11R 1着/11頭勝利 12/20 佐賀10R 2着/11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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.6% / 期待値 +11% ※ 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	コウソクルリアン	武藤	実4.2	B○ A○勝率16% 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33%と好調／前走勝利の勢い／105日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山73R 2着/16頭+0.3秒 02/14 1東京51R 6着/16頭+2.0秒 01/24 1中山84R 5着/15頭+0.7秒 12/27 5中山72R 9着/16頭+2.9秒 09/14 4中山44R 2着/11頭+1.3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 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.0% (オッズ暗示: 23.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.9% / 期待値 -33% ※ 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	シルバードン	丹内	実17.8	B△ A△勝率6% EV+10% 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25%と適性高／前走3着）
前5走 03/21 2中山712R 10着/16頭+1.3秒 11/24 5東京65R 12着/16頭+2.5秒 08/24 3新潟212R 6着/15頭+0.7秒 08/10 2新潟69R 1着/14頭勝利 06/07 3東京16R 4着/16頭+0.6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 4.7着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 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) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 5.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.2% / 期待値 +11% ※ 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	ディアフリーゼ	☆長浜	実150.3	B× A▽勝率1% EV-10% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 04/04 船橋8R 4着/14頭+0.4秒 03/10 船橋6R 1着/14頭勝利 02/13 船橋5R 3着/12頭+0.6秒 01/22 船橋2R 3着/9頭+0.2秒 12/17 園田12R 1着/12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 4.7着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (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 13位 / 勝率 0.6% / 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。
14	ガイストライヒ	亀田	実14.8	B▽ A△勝率6% EV-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）
前5走 03/28 1中京54R 2着/14頭+0.0秒 03/15 1中京22R 2着/13頭+0.0秒 11/23 4京都61R 4着/14頭+1.8秒 10/12 4東京44R 2着/16頭+0.1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 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 6.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.2% / 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。
15	エイユーサクラ	秋山稔	実6.0	B▲ A▲勝率11% EV-31% 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3着）
前5走 12/21 5中京65R 7着/15頭+1.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.4% (オッズ暗示: 16.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.4% / 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。

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

サトノエスケープ

騎手斎藤

2.3倍

AI の勝率26%損益の分かれ目43%

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:◎4

サトノエスケープ

斎藤

2.3倍

勝率 26%

›

○A:○11

コウソクルリアン

武藤

4.2倍

勝率 19%

›

▲A:▲15

エイユーサクラ

秋山稔

6.0倍

勝率 11%

›

△A:△1

ヴェルジーネ

国分恭

9.7倍

勝率 9%

›

△A:▽3

ホウオウルクソール

◇小林美

26.5倍

勝率 7%

›

△A:△12

シルバードン

丹内

17.8倍

勝率 7%

›

▽A:△14

ガイストライヒ

亀田

14.8倍

勝率 6%

›

▽A:▽7

オンザノアール

★河原田

20.7倍

勝率 6%

›

▽A:▽8

チケットトゥヘブン

横山琉

28.4倍

勝率 3%

›

▽A:▽9

サンライズジュピタ

小崎

33.8倍

対象外勝率 3%

›

▽A:▽6

ヴァイオスペース

菊沢

43.8倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽5

クリノミニスター

江田照

104.1倍

対象外勝率 1%

›

×A:▽13

ディアフリーゼ

☆長浜

150.3倍

対象外勝率 0%

›

×A:▽10

テンペストヒロイン

▲佐藤

185.7倍

対象外勝率 0%

›

▽A:▽2

ソリッドベーシス

▲大久保

206.9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

4R 新潟競馬場発走 11:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヴェルジーネ	国分恭	実9.7	△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5走 03/21 1中京32R 1着/16頭勝利 01/18 1京都71R 8着/16頭+1.4秒 12/21 5中京65R 6着/15頭+1.3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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 10.3%) ※ 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	ソリッドベーシス	▲大久保	実206.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均12.3着と低調／64日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京27R 12着/15頭+1.4秒 02/28 2中山17R 10着/16頭+2.7秒 02/14 1東京52R 15着/16頭+2.6秒 10/09 門別10R 1着/8頭勝利 09/24 門別5R 1着/10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 12.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
3	ホウオウルクソール	◇小林美	実26.5	▽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 12/21 5中京69R 11着/16頭+1.1秒 11/29 5東京79R 5着/12頭+0.9秒 10/25 4東京86R 1着/16頭勝利 ― ―
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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +65% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
4	サトノエスケープ	斎藤	実2.3	◎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2.7着と安定／前走2着）
前5走 01/25 1中山93R 1着/16頭勝利 01/05 1中山21R 2着/16頭+0.1秒 12/07 5中山21R 4着/16頭+0.5秒 09/28 4中山92R 12着/16頭+1.5秒 07/06 2福島44R 4着/11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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 29.7% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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	クリノミニスター	江田照	実104.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／147日ぶりの実戦）
前5走 03/07 1阪神512R 13着/16頭+1.4秒 02/22 1小倉103R 5着/14頭+0.4秒 02/07 2京都312R 4着/15頭+0.5秒 01/10 1京都37R 8着/15頭+1.0秒 11/16 3福島48R 7着/16頭+0.4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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 147日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.4% (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。
6	ヴァイオスペース	菊沢	実43.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（105日ぶりの実戦）
前5走 03/29 2阪神26R 7着/10頭+1.4秒 03/07 2中山37R 7着/15頭+1.6秒 01/05 1中山21R 1着/16頭勝利 11/09 5東京23R 10着/18頭+1.0秒 07/20 1函館125R 9着/9頭+5.4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 6.7着 △ ローテーション 105日休養明け × 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 1.4% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
7	オンザノアール	★河原田	実20.7	▽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）
前5走 01/18 1京都71R 1着/16頭勝利 12/06 5阪神11R 3着/16頭+0.6秒 11/16 4京都42R 3着/15頭+0.7秒 08/30 4中京35R 9着/10頭+1.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.0% (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。
8	チケットトゥヘブン	横山琉	実28.4	▽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／532日ぶりの実戦）
前5走 05/04 1新潟22R 1着/15頭勝利 04/05 3中山36R 3着/16頭+0.4秒 02/15 1京都54R 10着/13頭+1.7秒 12/28 5中山95R 14着/18頭+1.7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 532日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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	サンライズジュピタ	小崎	実33.8	▽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／91日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神36R 12着/16頭+1.7秒 01/04 1京都18R 6着/16頭+0.6秒 12/20 5阪神58R 9着/13頭+1.1秒 10/18 4新潟18R 8着/15頭+0.7秒 09/20 4阪神69R 7着/16頭+1.2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戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 91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 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。
10	テンペストヒロイン	▲佐藤	実185.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 03/14 佐賀7R 1着/10頭勝利 02/15 佐賀7R 2着/9頭+0.2秒 02/01 佐賀4R 1着/11頭勝利 01/10 佐賀11R 1着/11頭勝利 12/20 佐賀10R 2着/11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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
11	コウソクルリアン	武藤	実4.2	○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／105日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山73R 2着/16頭+0.3秒 02/14 1東京51R 6着/16頭+2.0秒 01/24 1中山84R 5着/15頭+0.7秒 12/27 5中山72R 9着/16頭+2.9秒 09/14 4中山44R 2着/11頭+1.3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 105日休養明け × 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 15.9% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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。
12	シルバードン	丹内	実17.8	△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25%と適性高／前走3着）
前5走 03/21 2中山712R 10着/16頭+1.3秒 11/24 5東京65R 12着/16頭+2.5秒 08/24 3新潟212R 6着/15頭+0.7秒 08/10 2新潟69R 1着/14頭勝利 06/07 3東京16R 4着/16頭+0.6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 4.7着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 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) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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	ディアフリーゼ	☆長浜	実150.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 04/04 船橋8R 4着/14頭+0.4秒 03/10 船橋6R 1着/14頭勝利 02/13 船橋5R 3着/12頭+0.6秒 01/22 船橋2R 3着/9頭+0.2秒 12/17 園田12R 1着/12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 4.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (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。
14	ガイストライヒ	亀田	実14.8	△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 03/28 1中京54R 2着/14頭+0.0秒 03/15 1中京22R 2着/13頭+0.0秒 11/23 4京都61R 4着/14頭+1.8秒 10/12 4東京44R 2着/16頭+0.1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 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (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。
15	エイユーサクラ	秋山稔	実6.0	▲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3着）
前5走 12/21 5中京65R 7着/15頭+1.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 11.4% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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。

見送りAI の 1 位の馬

サトノエスケープ

騎手斎藤

2.3倍

AI の勝率30%損益の分かれ目43%

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

◎4

サトノエスケープ

斎藤

2.3倍

勝率 30%

›

○11

コウソクルリアン

武藤

4.2倍

勝率 16%

›

▲15

エイユーサクラ

秋山稔

6.0倍

勝率 11%

›

△1

ヴェルジーネ

国分恭

9.7倍

勝率 9%

›

△14

ガイストライヒ

亀田

14.8倍

勝率 6%

›

△12

シルバードン

丹内

17.8倍

勝率 6%

›

▽3

ホウオウルクソール

◇小林美

26.5倍

勝率 6%

›

▽7

オンザノアール

★河原田

20.7倍

勝率 5%

›

▽8

チケットトゥヘブン

横山琉

28.4倍

勝率 4%

›

▽9

サンライズジュピタ

小崎

33.8倍

対象外勝率 2%

›

▽6

ヴァイオスペース

菊沢

43.8倍

対象外勝率 1%

›

▽5

クリノミニスター

江田照

104.1倍

対象外勝率 1%

›

▽13

ディアフリーゼ

☆長浜

150.3倍

対象外勝率 1%

›

▽10

テンペストヒロイン

▲佐藤

185.7倍

対象外勝率 1%

›

▽2

ソリッドベーシス

▲大久保

206.9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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