新潟 9R 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

9R 新潟競馬場発走 14:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アナザーフェイス	三浦	実2.4	B◎ A◎勝率22% EV-47% 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／120日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1中山95R 14着/18頭+2.0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) △ ローテーション 120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 21.4% (オッズ暗示: 41.7%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 21.7% / 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。
2	パンキー	Ｍデムーロ	実12.8	B△ A△勝率7% EV-5% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 03/28 2阪神15R 3着/18頭+0.3秒 03/14 1中京15R 3着/18頭+0.5秒 09/21 4阪神75R 4着/9頭+0.5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戦の調子平均 4.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 7.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.4% / 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。
3	ベルウッドバイオ	長浜	実9.2	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）
前5走 04/04 3中山35R 7着/16頭+0.4秒 01/18 1中山73R 6着/13頭+2.2秒 12/20 5中山53R 7着/16頭+1.2秒 11/30 5東京82R 5着/13頭+1.1秒 11/16 5東京45R 5着/12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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 10.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.0% / 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	タイキアロハ	荻野琢	実63.4	B▽ A▽勝率1% EV-20% 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 02/22 1阪神25R 10着/13頭+2.3秒 02/15 1東京65R 7着/16頭+0.7秒 11/30 5東京86R 8着/12頭+2.0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 11着 (大敗) ○ 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.3% / 期待値 -21% ※ 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	インドミタビリティ	亀田	実40.7	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
前5走 03/01 1阪神45R 2着/13頭+0.1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 6.3着 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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: 2.5%) ▽ 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	ショウグンマサムネ	斎藤	実4.2	B○ A○勝率22% EV-8% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（64日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京68R 2着/7頭+0.1秒 01/18 1中山711R 13着/15頭+1.1秒 11/15 3福島35R 1着/16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 6.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.4% (オッズ暗示: 23.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.7% / 期待値 -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。
7	デイズインザサン	江田照	実34.5	B▽ A×勝率1% EV-52% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 02/15 1東京65R 11着/16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戦の調子平均 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 2.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.4% / 期待値 -53% ※ 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	リリエンフェルト	菊沢	実44.9	B▽ A▽勝率1% EV-38% 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9.0着と低調）
前5走 03/31 園田2R 1着/10頭勝利 03/12 姫路4R 3着/10頭+0.2秒 02/25 姫路3R 4着/10頭+1.3秒 11/06 園田6R 1着/10頭勝利 10/15 園田6R 3着/10頭+2.0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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.4% / 期待値 -38% ※ 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	コスモエルヴァル	柴田大	実39.5	B▽ A▽勝率3% 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8.3着と低調／106日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山87R 3着/8頭+0.7秒 02/28 2中山19R 4着/8頭+1.2秒 02/01 1東京29R 11着/12頭+2.3秒 01/05 1中山27R 6着/10頭+0.6秒 11/02 4東京118R 3着/5頭+0.6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 8.3着 (不振) △ ローテーション 106日休養明け △ 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 3.3% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.4% / 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。
10	ページターナー	小沢	実7.1	B▲ A▲勝率14% EV+2% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 02/21 1阪神18R 6着/7頭+0.9秒 12/14 5阪神45R 1着/6頭勝利 ― ― ―
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) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.3% (オッズ暗示: 14.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.4% / 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。
11	オービタルピリオド	杉原	実33.7	B× A×勝率1% EV-53% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（127日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1中山16R 7着/17頭+0.3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 7.7着 (不振) △ ローテーション 127日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 3.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.4% / 期待値 -54% ※ 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	リアルセンター	横山琉	実21.4	B▽ A▽勝率5% EV+11% 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0%と苦戦傾向）
前5走 02/28 1小倉118R 7着/13頭+1.2秒 02/15 1小倉86R 14着/16頭+2.2秒 09/29 4中山97R 10着/17頭+1.3秒 09/15 4中山48R 4着/17頭+0.6秒 07/21 2福島87R 1着/16頭勝利
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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 4.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.2% / 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	マイネルクオリア推奨	丹内	実18.0	B△ A△勝率8% EV+44% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率11% × オッズ18.0倍で期待値+103%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／適度な間隔で状態万全）
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) +103% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.3% (オッズ暗示: 5.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.0% / 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。
14	ウインボレロ	武藤	実36.6	B▽ A▽勝率3% EV+21% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 02/14 1小倉712R 6着/15頭+0.5秒 11/02 3福島17R 8着/15頭+1.5秒 08/31 2札幌78R 5着/16頭+0.9秒 08/10 2札幌19R 4着/13頭+0.3秒 04/14 1福島42R 1着/16頭勝利
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 7.0着 (不振) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.3% / 期待値 +22% ※ 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AB

マイネルクオリア

騎手丹内

18.0倍

AI の勝率11%損益の分かれ目6%

AI の勝率 11% が損益の分かれ目 6%（1 ÷ 18.0倍）を上回り、期待値 +103% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥400（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（12着）

出走馬全14頭

◎A:◎1

アナザーフェイス

三浦

2.4倍

勝率 21%

›

○A:○6

ショウグンマサムネ

斎藤

4.2倍

勝率 21%

›

▲A:▲10

ページターナー

小沢

7.1倍

勝率 11%

›

△A:△13

マイネルクオリア

丹内

18.0倍

勝率 11%

›

△A:△3

ベルウッドバイオ

長浜

9.2倍

勝率 7%

›

△A:△2

パンキー

Ｍデムーロ

12.8倍

勝率 7%

›

▽A:▽12

リアルセンター

横山琉

21.4倍

勝率 7%

›

▽A:▽9

コスモエルヴァル

柴田大

39.5倍

対象外勝率 3%

›

▽A:×7

デイズインザサン

江田照

34.5倍

対象外勝率 3%

›

▽A:▽14

ウインボレロ

武藤

36.6倍

対象外勝率 3%

›

×A:×11

オービタルピリオド

杉原

33.7倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽8

リリエンフェルト

菊沢

44.9倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽5

インドミタビリティ

亀田

40.7倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽4

タイキアロハ

荻野琢

63.4倍

対象外勝率 1%

›

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）

単勝 13 マイネルクオリア実18.0倍期待値 +103% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥100 不的中12着

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 13 マイネルクオリア実18.0倍期待値 +103% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥300 不的中12着

※ オッズは予測時点の値です。

9R 新潟競馬場発走 14:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アナザーフェイス	三浦	実2.4	◎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／120日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1中山95R 14着/18頭+2.0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) △ ローテーション 120日休養明け × 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 21.7% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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。
2	パンキー	Ｍデムーロ	実12.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 03/28 2阪神15R 3着/18頭+0.3秒 03/14 1中京15R 3着/18頭+0.5秒 09/21 4阪神75R 4着/9頭+0.5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戦の調子平均 4.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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	ベルウッドバイオ	長浜	実9.2	△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 04/04 3中山35R 7着/16頭+0.4秒 01/18 1中山73R 6着/13頭+2.2秒 12/20 5中山53R 7着/16頭+1.2秒 11/30 5東京82R 5着/13頭+1.1秒 11/16 5東京45R 5着/12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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 10.9%) ※ 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。
4	タイキアロハ	荻野琢	実63.4	▽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）
前5走 02/22 1阪神25R 10着/13頭+2.3秒 02/15 1東京65R 7着/16頭+0.7秒 11/30 5東京86R 8着/12頭+2.0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 11着 (大敗) ○ 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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
5	インドミタビリティ	亀田	実40.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 03/01 1阪神45R 2着/13頭+0.1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 6.3着 ▽ 前走実績前走 11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: 2.5%) ※ 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。
6	ショウグンマサムネ	斎藤	実4.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（64日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京68R 2着/7頭+0.1秒 01/18 1中山711R 13着/15頭+1.1秒 11/15 3福島35R 1着/16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 6.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.7% (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。
7	デイズインザサン	江田照	実34.5	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 02/15 1東京65R 11着/16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戦の調子平均 5.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
8	リリエンフェルト	菊沢	実44.9	▽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9.0着と低調）
前5走 03/31 園田2R 1着/10頭勝利 03/12 姫路4R 3着/10頭+0.2秒 02/25 姫路3R 4着/10頭+1.3秒 11/06 園田6R 1着/10頭勝利 10/15 園田6R 3着/10頭+2.0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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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	コスモエルヴァル	柴田大	実39.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.3着と低調／106日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山87R 3着/8頭+0.7秒 02/28 2中山19R 4着/8頭+1.2秒 02/01 1東京29R 11着/12頭+2.3秒 01/05 1中山27R 6着/10頭+0.6秒 11/02 4東京118R 3着/5頭+0.6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 8.3着 (不振) △ ローテーション 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.4% (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。
10	ページターナー	小沢	実7.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 02/21 1阪神18R 6着/7頭+0.9秒 12/14 5阪神45R 1着/6頭勝利 ― ― ―
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) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.4% (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。
11	オービタルピリオド	杉原	実33.7	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（127日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1中山16R 7着/17頭+0.3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 7.7着 (不振) △ ローテーション 127日休養明け × 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 1.4% (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。
12	リアルセンター	横山琉	実21.4	▽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0%と苦戦傾向）
前5走 02/28 1小倉118R 7着/13頭+1.2秒 02/15 1小倉86R 14着/16頭+2.2秒 09/29 4中山97R 10着/17頭+1.3秒 09/15 4中山48R 4着/17頭+0.6秒 07/21 2福島87R 1着/16頭勝利
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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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。
13	マイネルクオリア推奨	丹内	実18.0	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+44%の妙味（直近3走勝率33%と上り調子／適度な間隔で状態万全）
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) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 8.0% (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。
14	ウインボレロ	武藤	実36.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 02/14 1小倉712R 6着/15頭+0.5秒 11/02 3福島17R 8着/15頭+1.5秒 08/31 2札幌78R 5着/16頭+0.9秒 08/10 2札幌19R 4着/13頭+0.3秒 04/14 1福島42R 1着/16頭勝利
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 7.0着 (不振) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) △ 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 3.3% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。

買うAI の推奨AB

マイネルクオリア

騎手丹内

18.0倍

AI の勝率8%損益の分かれ目6%

AI の勝率 8% が損益の分かれ目 6%（1 ÷ 18.0倍）を上回り、期待値 +44% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥400（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（12着）

出走馬全14頭

◎1

アナザーフェイス

三浦

2.4倍

勝率 22%

›

○6

ショウグンマサムネ

斎藤

4.2倍

勝率 22%

›

▲10

ページターナー

小沢

7.1倍

勝率 14%

›

△3

ベルウッドバイオ

長浜

9.2倍

勝率 8%

›

△13

マイネルクオリア

丹内

18.0倍

勝率 8%

›

△2

パンキー

Ｍデムーロ

12.8倍

勝率 7%

›

▽12

リアルセンター

横山琉

21.4倍

勝率 5%

›

▽9

コスモエルヴァル

柴田大

39.5倍

対象外勝率 3%

›

▽14

ウインボレロ

武藤

36.6倍

対象外勝率 3%

›

×11

オービタルピリオド

杉原

33.7倍

対象外勝率 1%

›

×7

デイズインザサン

江田照

34.5倍

対象外勝率 1%

›

▽5

インドミタビリティ

亀田

40.7倍

対象外勝率 1%

›

▽8

リリエンフェルト

菊沢

44.9倍

対象外勝率 1%

›

▽4

タイキアロハ

荻野琢

63.4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。

▶ 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）

単勝 13 マイネルクオリア実18.0倍期待値 +44% 推奨 12.5〜30.0倍 ¥100 不的中12着

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 13 マイネルクオリア実18.0倍期待値 +44% 推奨 12.5〜30.0倍 ¥300 不的中12着

※ オッズは予測時点の値です。

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