新潟 6R 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

6R 新潟競馬場発走 12:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブルーメサンライズ	◇小林美	実9.3	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走で勝率33%と好調／218日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京16R 15着/16頭+4.7秒 02/15 2京都64R 6着/9頭+2.1秒 12/14 5中京41R 1着/13頭勝利 11/23 4京都64R 3着/7頭+0.6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 15着 (大敗) △ ローテーション 218日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 10.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.9% / 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。
2	サラサチャチャチャ	丹内	実3.5	B○ A◎勝率23% EV-18% 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2着）
前5走 03/29 3中山21R 2着/16頭+0.3秒 03/01 2中山21R 2着/16頭+0.1秒 02/10 1東京43R 2着/16頭+0.3秒 01/18 1中山72R 2着/16頭+0.1秒 12/28 5中山82R 8着/16頭+1.5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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.1% (オッズ暗示: 28.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 23.3% / 期待値 -18% ※ 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	ニコ	嶋田	実258.6	B▽ A▽勝率1% EV+50% 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／105日ぶりの実戦）
前5走 12/14 金沢7R 1着/8頭勝利 12/01 金沢8R 2着/8頭+1.5秒 11/16 金沢2R 1着/8頭勝利 11/04 金沢7R 4着/8頭+1.1秒 09/06 2札幌512R 12着/14頭+2.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 105日休養明け × 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 0.3% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.6% / 期待値 +50% ※ 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	ワイルドミュール	三浦	実9.8	B△ A△勝率7% EV-30% 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／前走勝利の勢い／63日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京61R 4着/16頭+1.3秒 01/31 1東京16R 10着/16頭+2.0秒 11/15 5東京36R 5着/14頭+0.7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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 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%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.0% / 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	カルダモン	丸山	実4.6	B▲ A▲勝率15% EV-28% 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／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 01/17 1中山65R 4着/18頭+0.3秒 11/08 5東京13R 5着/12頭+1.3秒 08/23 3新潟15R 2着/13頭+0.0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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.3% (オッズ暗示: 21.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.5% / 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。
6	ツァガーンサル	杉原	実22.4	B▽ A▽勝率6% EV+25% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 03/25 大井5R 1着/11頭勝利 01/27 大井9R 1着/14頭勝利 12/04 大井2R 1着/14頭勝利 11/10 3福島46R 4着/15頭+1.1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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 4.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.6% / 期待値 +25% ※ 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	ゴールドドレッサ	△石田	実18.4	B△ A△勝率6% EV+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／前走3着／91日ぶりの実戦）
前5走 04/04 3中山32R 3着/14頭+1.1秒 03/21 2中山71R 13着/16頭+2.8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 3着 (好走) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 5.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.6% / 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	ティティナ	△石神道	実109.6	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（直近3走平均13.0着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山312R 16着/16頭+1.8秒 11/22 3福島58R 14着/16頭+2.0秒 09/20 4中山67R 2着/18頭+0.0秒 04/26 1福島53R 1着/16頭勝利 01/25 1中山812R 10着/16頭+1.3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 13.0着 (不振) △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21%（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: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.6% / 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。
9	ライフイズ	黛	実56.4	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8.7着と低調／前走3着／119日ぶりの実戦）
前5走 03/04 川崎6R 1着/11頭勝利 11/30 5東京83R 6着/16頭+2.0秒 11/08 5東京12R 4着/15頭+1.8秒 10/26 4東京91R 7着/14頭+1.1秒 08/03 1札幌41R 7着/12頭+0.8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 8.7着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 119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 1.4% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.5% / 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。
10	ミアルーチェ	▲上里	実38.9	B▽ A▽勝率1% EV-47% 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）
前5走 03/07 2中山32R 5着/14頭+1.6秒 02/14 1東京54R 8着/15頭+2.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.3% / 期待値 -48% ※ 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	バレンシア	Ｍデムーロ	実23.8	B▽ A▽勝率4% EV-12% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.3着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 03/29 2阪神29R 4着/15頭+1.8秒 11/22 4京都57R 6着/16頭+1.3秒 10/25 4新潟35R 7着/14頭+1.2秒 09/15 4阪神57R 3着/13頭+1.1秒 08/23 4中京18R 6着/8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戦の調子平均 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 105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 3.7% (オッズ暗示: 4.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.7% / 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。
12	シェーラ	▲森田	実29.4	B▽ A×勝率1% EV-56% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 03/22 1中京46R 4着/17頭+0.1秒 01/11 1京都47R 8着/14頭+0.9秒 12/21 5阪神67R 4着/18頭+0.9秒 08/24 4中京28R 1着/15頭勝利 08/02 3中京34R 4着/14頭+0.4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 6.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 3.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.5% / 期待値 -57% ※ 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	ブーケドグレイス	小崎	実102.1	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8.0着と低調）
前5走 02/21 1小倉97R 12着/16頭+1.4秒 02/14 1小倉77R 4着/16頭+1.0秒 12/12 船橋10R 5着/14頭+2.3秒 11/18 川崎12R 1着/14頭勝利 11/03 船橋6R 3着/12頭+0.8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 8.0着 (不振) △ 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 1.1% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.2% / 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。
14	ストラニエーロ	菊沢	実38.7	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（70日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京46R 12着/17頭+0.9秒 12/27 5中山77R 10着/18頭+0.6秒 11/09 3福島28R 11着/16頭+0.8秒 09/13 4中山312R 12着/16頭+1.5秒 07/12 1函館99R 5着/11頭+0.3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 7.7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: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.5% / 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。
15	チャチャコマニ	亀田	実3.5	B◎ A○勝率23% EV-18% 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50%と好調／350日ぶりの実戦）
前5走 11/02 3京都119R 8着/16頭+1.0秒 08/03 2新潟42R 1着/15頭勝利 ― ― ―
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 50% (絶好調) △ ローテーション 350日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.2% (オッズ暗示: 28.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 23.3% / 期待値 -18% ※ 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

チャチャコマニ

騎手亀田

3.5倍

AI の勝率22%損益の分かれ目29%

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:○15

チャチャコマニ

亀田

3.5倍

勝率 22%

›

○A:◎2

サラサチャチャチャ

丹内

3.5倍

勝率 21%

›

▲A:▲5

カルダモン

丸山

4.6倍

勝率 17%

›

△A:△1

ブルーメサンライズ

◇小林美

9.3倍

勝率 8%

›

△A:△4

ワイルドミュール

三浦

9.8倍

勝率 8%

›

△A:△7

ゴールドドレッサ

△石田

18.4倍

勝率 7%

›

▽A:▽6

ツァガーンサル

杉原

22.4倍

勝率 4%

›

▽A:▽11

バレンシア

Ｍデムーロ

23.8倍

勝率 4%

›

▽A:×12

シェーラ

▲森田

29.4倍

勝率 3%

›

▽A:▽14

ストラニエーロ

菊沢

38.7倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽9

ライフイズ

黛

56.4倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽10

ミアルーチェ

▲上里

38.9倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽13

ブーケドグレイス

小崎

102.1倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽8

ティティナ

△石神道

109.6倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽3

ニコ

嶋田

258.6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

6R 新潟競馬場発走 12:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブルーメサンライズ	◇小林美	実9.3	△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／218日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京16R 15着/16頭+4.7秒 02/15 2京都64R 6着/9頭+2.1秒 12/14 5中京41R 1着/13頭勝利 11/23 4京都64R 3着/7頭+0.6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 15着 (大敗) △ ローテーション 218日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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。
2	サラサチャチャチャ	丹内	実3.5	◎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2着）
前5走 03/29 3中山21R 2着/16頭+0.3秒 03/01 2中山21R 2着/16頭+0.1秒 02/10 1東京43R 2着/16頭+0.3秒 01/18 1中山72R 2着/16頭+0.1秒 12/28 5中山82R 8着/16頭+1.5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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 23.3% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。
3	ニコ	嶋田	実258.6	▽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／105日ぶりの実戦）
前5走 12/14 金沢7R 1着/8頭勝利 12/01 金沢8R 2着/8頭+1.5秒 11/16 金沢2R 1着/8頭勝利 11/04 金沢7R 4着/8頭+1.1秒 09/06 2札幌512R 12着/14頭+2.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +50%（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: 0.4%) ※ 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。
4	ワイルドミュール	三浦	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走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／63日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京61R 4着/16頭+1.3秒 01/31 1東京16R 10着/16頭+2.0秒 11/15 5東京36R 5着/14頭+0.7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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 7.0% (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。
5	カルダモン	丸山	実4.6	▲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／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 01/17 1中山65R 4着/18頭+0.3秒 11/08 5東京13R 5着/12頭+1.3秒 08/23 3新潟15R 2着/13頭+0.0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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.5% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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	ツァガーンサル	杉原	実22.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 03/25 大井5R 1着/11頭勝利 01/27 大井9R 1着/14頭勝利 12/04 大井2R 1着/14頭勝利 11/10 3福島46R 4着/15頭+1.1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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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	ゴールドドレッサ	△石田	実18.4	△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3着／91日ぶりの実戦）
前5走 04/04 3中山32R 3着/14頭+1.1秒 03/21 2中山71R 13着/16頭+2.8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 3着 (好走) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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	ティティナ	△石神道	実109.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均13.0着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山312R 16着/16頭+1.8秒 11/22 3福島58R 14着/16頭+2.0秒 09/20 4中山67R 2着/18頭+0.0秒 04/26 1福島53R 1着/16頭勝利 01/25 1中山812R 10着/16頭+1.3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 13.0着 (不振) △ ローテーション 105日休養明け × 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 0.6% (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。
9	ライフイズ	黛	実56.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.7着と低調／前走3着／119日ぶりの実戦）
前5走 03/04 川崎6R 1着/11頭勝利 11/30 5東京83R 6着/16頭+2.0秒 11/08 5東京12R 4着/15頭+1.8秒 10/26 4東京91R 7着/14頭+1.1秒 08/03 1札幌41R 7着/12頭+0.8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 8.7着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 119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 1.5% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
10	ミアルーチェ	▲上里	実38.9	▽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）
前5走 03/07 2中山32R 5着/14頭+1.6秒 02/14 1東京54R 8着/15頭+2.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (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。
11	バレンシア	Ｍデムーロ	実23.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.3着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 03/29 2阪神29R 4着/15頭+1.8秒 11/22 4京都57R 6着/16頭+1.3秒 10/25 4新潟35R 7着/14頭+1.2秒 09/15 4阪神57R 3着/13頭+1.1秒 08/23 4中京18R 6着/8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戦の調子平均 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 105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 3.7% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
12	シェーラ	▲森田	実29.4	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 03/22 1中京46R 4着/17頭+0.1秒 01/11 1京都47R 8着/14頭+0.9秒 12/21 5阪神67R 4着/18頭+0.9秒 08/24 4中京28R 1着/15頭勝利 08/02 3中京34R 4着/14頭+0.4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 6.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (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。
13	ブーケドグレイス	小崎	実102.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 02/21 1小倉97R 12着/16頭+1.4秒 02/14 1小倉77R 4着/16頭+1.0秒 12/12 船橋10R 5着/14頭+2.3秒 11/18 川崎12R 1着/14頭勝利 11/03 船橋6R 3着/12頭+0.8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 8.0着 (不振) △ 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 1.2% (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。
14	ストラニエーロ	菊沢	実38.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（70日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京46R 12着/17頭+0.9秒 12/27 5中山77R 10着/18頭+0.6秒 11/09 3福島28R 11着/16頭+0.8秒 09/13 4中山312R 12着/16頭+1.5秒 07/12 1函館99R 5着/11頭+0.3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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 1.5% (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。
15	チャチャコマニ	亀田	実3.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／350日ぶりの実戦）
前5走 11/02 3京都119R 8着/16頭+1.0秒 08/03 2新潟42R 1着/15頭勝利 ― ― ―
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 50% (絶好調) △ ローテーション 350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 23.3% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。

見送りAI の 1 位の馬

サラサチャチャチャ

騎手丹内

3.5倍

AI の勝率23%損益の分かれ目29%

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

◎2

サラサチャチャチャ

丹内

3.5倍

勝率 23%

›

○15

チャチャコマニ

亀田

3.5倍

勝率 23%

›

▲5

カルダモン

丸山

4.6倍

勝率 15%

›

△1

ブルーメサンライズ

◇小林美

9.3倍

勝率 8%

›

△4

ワイルドミュール

三浦

9.8倍

勝率 7%

›

△7

ゴールドドレッサ

△石田

18.4倍

勝率 6%

›

▽6

ツァガーンサル

杉原

22.4倍

勝率 6%

›

▽11

バレンシア

Ｍデムーロ

23.8倍

勝率 4%

›

×12

シェーラ

▲森田

29.4倍

勝率 1%

›

▽14

ストラニエーロ

菊沢

38.7倍

対象外勝率 1%

›

▽9

ライフイズ

黛

56.4倍

対象外勝率 1%

›

▽10

ミアルーチェ

▲上里

38.9倍

対象外勝率 1%

›

▽13

ブーケドグレイス

小崎

102.1倍

対象外勝率 1%

›

▽8

ティティナ

△石神道

109.6倍

対象外勝率 1%

›

▽3

ニコ

嶋田

258.6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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