新潟 10R 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

10R 新潟競馬場発走 14:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レジーナローズ	菊沢	実20.5	B▽ A▽勝率6% EV+33% 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 03/01 2中山28R 7着/16頭+0.8秒 11/08 3福島17R 8着/16頭+0.6秒 10/25 4新潟39R 4着/18頭+0.2秒 07/26 2新潟18R 4着/14頭+0.2秒 07/13 2福島68R 10着/15頭+0.9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) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 4.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.5% / 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。
2	ラブディーヴァ	石田	実57.1	×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 03/01 1小倉1210R 7着/18頭+0.6秒 02/14 1小倉76R 1着/18頭勝利 01/31 1小倉38R 5着/18頭+0.5秒 11/01 4東京106R 13着/15頭+4.5秒 07/06 1函館812R 3着/10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 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 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (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。
3	ケンキョ	丸田	実82.7	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（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 03/14 2中山512R 8着/16頭+0.7秒 11/30 5東京810R 7着/16頭+0.9秒 11/09 5東京28R 3着/16頭+0.4秒 10/12 4東京412R 5着/16頭+1.1秒 05/04 2東京412R 8着/16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 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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.0% / 期待値 -39% ※ 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	セイウンデセオ	野中	実51.7	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
前5走 03/01 1小倉1210R 7着/18頭+0.6秒 02/01 1小倉412R 1着/18頭勝利 11/15 3福島37R 6着/16頭+0.4秒 09/21 4中山78R 10着/16頭+0.7秒 07/20 2福島89R 2着/11頭+0.0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戦の調子平均 6.7着 ▽ 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 0.9% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 1.0% / 期待値 -47% ※ 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	クォーツァイト	長浜	実55.0	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（直近3走平均10.3着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1東京812R 6着/16頭+0.6秒 11/24 5東京68R 7着/15頭+1.6秒 10/05 4東京212R 6着/16頭+0.7秒 08/02 1札幌312R 9着/14頭+2.0秒 06/29 1函館610R 5着/11頭+1.2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 10.3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 1.9% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 1.0% / 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。
6	ニホンピロトッティ	小沢	実42.5	B▽ A×勝率1% EV-56% 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／77日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1阪神412R 14着/16頭+1.3秒 02/15 2京都612R 7着/16頭+0.6秒 11/29 4京都78R 4着/16頭+0.2秒 11/02 3京都118R 6着/15頭+0.8秒 06/01 2京都128R 3着/16頭+0.2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 12.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 2.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.0% / 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。
7	ピコアーガイル	丹内	実10.1	B△ A△勝率9% EV-13% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定）
前5走 03/08 2中山412R 16着/16頭+0.7秒 12/07 5中山28R 6着/16頭+0.6秒 11/08 3福島110R 9着/16頭+0.6秒 07/20 1函館129R 2着/13頭+0.3秒 05/10 2東京58R 11着/12頭+1.8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戦の調子平均 3.0着 (安定) ○ 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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 9.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.5% / 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。
8	ラヴェンデル	松本	実61.7	B× A▽勝率1% EV-37% 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25%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 03/21 1阪神912R 14着/15頭+1.8秒 12/13 5中京32R 12着/16頭+1.2秒 11/16 3福島47R 13着/16頭+1.2秒 08/17 3中京812R 12着/18頭+0.8秒 07/13 2小倉612R 14着/15頭+1.6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) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) × 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: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 17位 / 勝率 1.0% / 期待値 -37% ※ 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	パレスドフィーヌ	丸山	実21.6	B▽ A▽勝率3% EV-43% 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／84日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1中山18R 16着/16頭+2.0秒 12/13 5中山37R 5着/16頭+0.5秒 10/25 4新潟39R 10着/18頭+0.8秒 10/18 4新潟112R 2着/18頭+0.0秒 08/24 3新潟27R 5着/18頭+0.5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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 4.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.6% / 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。
10	ミスエル	武藤	実33.9	B▽ A▽勝率2% EV-30% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 03/15 1中京29R 10着/15頭+1.3秒 12/20 5中京510R 10着/16頭+0.9秒 12/06 5中京110R 10着/13頭+1.3秒 10/18 4新潟110R 3着/15頭+0.6秒 08/30 3新潟312R 1着/15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) ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 2.0% / 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。
11	パーティーガール	江田照	実40.4	B▽ A▽勝率2% EV-17% 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 02/21 1東京77R 15着/16頭+4.4秒 01/01 川崎12R 1着/12頭勝利 12/15 川崎7R 1着/12頭勝利 11/19 川崎5R 1着/12頭勝利 10/15 川崎3R 1着/12頭勝利
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) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 2.0% / 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。
12	イスラコラソン推奨	三浦	実11.8	B△ A△勝率9% EV+0% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実／当競馬場5走で勝率40%と適性高／前走3着で力を示す）
前5走 02/28 1阪神312R 13着/18頭+0.9秒 12/27 5中山79R 14着/16頭+1.5秒 10/19 4新潟210R 11着/18頭+1.2秒 08/16 2新潟711R 1着/18頭勝利 07/27 2新潟211R 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 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 168日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 8.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.5% / 期待値 +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。
13	カレンデュラ	嶋田	実4.1	B◎ A◎勝率15% EV-38% 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 11/24 3福島66R 4着/16頭+0.3秒 11/15 3福島34R 3着/16頭+0.1秒 10/25 4新潟31R 2着/15頭+0.0秒 09/28 4中山92R 3着/16頭+0.3秒 08/31 3新潟43R 5着/18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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) × 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 12.6% (オッズ暗示: 24.4%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 15.1% / 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。
14	ライクアフラワー	酒井	実25.2	B▽ A▽勝率2% EV-40% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.7着と低調／99日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1中山211R 8着/14頭+0.6秒 12/06 5中山112R 7着/13頭+0.3秒 09/13 4中山310R 6着/11頭+0.3秒 07/13 2福島612R 6着/9頭+0.8秒 06/29 2福島29R 7着/11頭+0.8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 9.7着 (不振) △ ローテーション 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.4% / 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。
15	スペルキャスター	Ｍデムーロ	実6.2	B○ A△勝率12% EV-23% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 02/10 2京都48R 11着/13頭+1.1秒 12/20 5阪神512R 8着/16頭+0.7秒 11/29 4京都712R 13着/16頭+0.9秒 11/08 3福島110R 9着/16頭+0.6秒 10/25 4新潟39R 1着/18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戦の調子平均 6.7着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.6% (オッズ暗示: 16.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.4% / 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。
16	ゼンダンタカ	杉原	実12.8	B▽ A▽勝率7% EV-11% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 03/01 1小倉1210R 18着/18頭+2.0秒 11/22 3福島510R 15着/16頭+2.3秒 10/19 4新潟210R 8着/18頭+1.0秒 08/10 2新潟68R 6着/18頭+0.5秒 06/15 3阪神49R 15着/15頭+3.5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戦の調子平均 11.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 7.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.9% / 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。
17	ウーマンズパワー	横山琉	実6.1	B△ A○勝率15% EV-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67%と好調／63日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉31R 1着/14頭勝利 12/06 5阪神11R 4着/16頭+0.7秒 11/16 3福島41R 2着/16頭+0.3秒 10/25 4新潟32R 2着/15頭+0.7秒 08/31 2札幌41R 6着/10頭+0.9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戦の調子勝率 67% (絶好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.8% (オッズ暗示: 16.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.1% / 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。
18	シーグルロス	小林美	実6.9	B▲ A▲勝率14% EV-4% 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5走 01/11 1中山44R 16着/16頭+4.1秒 12/20 5中京59R 7着/9頭+0.6秒 09/28 4中山99R 7着/8頭+1.6秒 09/20 4中山69R 12着/13頭+1.3秒 08/30 2札幌39R 5着/13頭+0.8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) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.6% (オッズ暗示: 14.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.9% / 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。

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B

イスラコラソン

騎手三浦

11.8倍

AI の勝率10%損益の分かれ目8%

AI の勝率 10% が損益の分かれ目 8%（1 ÷ 11.8倍）を上回り、期待値 +22% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥100（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（18着）

出走馬全18頭

◎A:◎13

カレンデュラ

嶋田

4.1倍

勝率 13%

›

○A:△15

スペルキャスター

Ｍデムーロ

6.2倍

勝率 13%

›

▲A:▲18

シーグルロス

小林美

6.9倍

勝率 13%

›

△A:○17

ウーマンズパワー

横山琉

6.1倍

勝率 12%

›

△A:△12

イスラコラソン

三浦

11.8倍

勝率 10%

›

△A:△7

ピコアーガイル

丹内

10.1倍

勝率 7%

›

▽A:▽16

ゼンダンタカ

杉原

12.8倍

勝率 7%

›

▽A:▽1

レジーナローズ

菊沢

20.5倍

勝率 6%

›

▽A:▽9

パレスドフィーヌ

丸山

21.6倍

勝率 5%

›

▽A:▽14

ライクアフラワー

酒井

25.2倍

勝率 5%

›

▽A:▽10

ミスエル

武藤

33.9倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽11

パーティーガール

江田照

40.4倍

対象外勝率 2%

›

▽A:×6

ニホンピロトッティ

小沢

42.5倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽5

クォーツァイト

長浜

55.0倍

対象外勝率 2%

›

×A:▽4

セイウンデセオ

野中

51.7倍

対象外勝率 1%

›

×A:▽3

ケンキョ

丸田

82.7倍

対象外勝率 0%

›

×2

ラブディーヴァ

石田

57.1倍

対象外勝率 0%

›

×A:▽8

ラヴェンデル

松本

61.7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

A モデル（勝ち負けの 2 択で学習）

見送り

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 12 イスラコラソン実11.8倍期待値 +22% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥100 不的中18着

※ オッズは予測時点の値です。

10R 新潟競馬場発走 14:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レジーナローズ	菊沢	実20.5	▽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 03/01 2中山28R 7着/16頭+0.8秒 11/08 3福島17R 8着/16頭+0.6秒 10/25 4新潟39R 4着/18頭+0.2秒 07/26 2新潟18R 4着/14頭+0.2秒 07/13 2福島68R 10着/15頭+0.9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) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。
2	ラブディーヴァ	石田	実57.1	×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 03/01 1小倉1210R 7着/18頭+0.6秒 02/14 1小倉76R 1着/18頭勝利 01/31 1小倉38R 5着/18頭+0.5秒 11/01 4東京106R 13着/15頭+4.5秒 07/06 1函館812R 3着/10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 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 10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。
3	ケンキョ	丸田	実82.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 03/14 2中山512R 8着/16頭+0.7秒 11/30 5東京810R 7着/16頭+0.9秒 11/09 5東京28R 3着/16頭+0.4秒 10/12 4東京412R 5着/16頭+1.1秒 05/04 2東京412R 8着/16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 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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	セイウンデセオ	野中	実51.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 03/01 1小倉1210R 7着/18頭+0.6秒 02/01 1小倉412R 1着/18頭勝利 11/15 3福島37R 6着/16頭+0.4秒 09/21 4中山78R 10着/16頭+0.7秒 07/20 2福島89R 2着/11頭+0.0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戦の調子平均 6.7着 ▽ 前走実績前走 14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 1.0% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
5	クォーツァイト	長浜	実55.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.3着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1東京812R 6着/16頭+0.6秒 11/24 5東京68R 7着/15頭+1.6秒 10/05 4東京212R 6着/16頭+0.7秒 08/02 1札幌312R 9着/14頭+2.0秒 06/29 1函館610R 5着/11頭+1.2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 10.3着 (不振) × 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 1.0% (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。
6	ニホンピロトッティ	小沢	実42.5	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均12.3着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1阪神412R 14着/16頭+1.3秒 02/15 2京都612R 7着/16頭+0.6秒 11/29 4京都78R 4着/16頭+0.2秒 11/02 3京都118R 6着/15頭+0.8秒 06/01 2京都128R 3着/16頭+0.2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 12.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 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 1.0% (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。
7	ピコアーガイル	丹内	実10.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定）
前5走 03/08 2中山412R 16着/16頭+0.7秒 12/07 5中山28R 6着/16頭+0.6秒 11/08 3福島110R 9着/16頭+0.6秒 07/20 1函館129R 2着/13頭+0.3秒 05/10 2東京58R 11着/12頭+1.8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戦の調子平均 3.0着 (安定) ○ 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 9.9%) ※ 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	ラヴェンデル	松本	実61.7	▽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25%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 03/21 1阪神912R 14着/15頭+1.8秒 12/13 5中京32R 12着/16頭+1.2秒 11/16 3福島47R 13着/16頭+1.2秒 08/17 3中京812R 12着/18頭+0.8秒 07/13 2小倉612R 14着/15頭+1.6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) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) × 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 1.0% (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。
9	パレスドフィーヌ	丸山	実21.6	▽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／84日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1中山18R 16着/16頭+2.0秒 12/13 5中山37R 5着/16頭+0.5秒 10/25 4新潟39R 10着/18頭+0.8秒 10/18 4新潟112R 2着/18頭+0.0秒 08/24 3新潟27R 5着/18頭+0.5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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 2.6% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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。
10	ミスエル	武藤	実33.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 03/15 1中京29R 10着/15頭+1.3秒 12/20 5中京510R 10着/16頭+0.9秒 12/06 5中京110R 10着/13頭+1.3秒 10/18 4新潟110R 3着/15頭+0.6秒 08/30 3新潟312R 1着/15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) ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) × 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 2.0% (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。
11	パーティーガール	江田照	実40.4	▽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 02/21 1東京77R 15着/16頭+4.4秒 01/01 川崎12R 1着/12頭勝利 12/15 川崎7R 1着/12頭勝利 11/19 川崎5R 1着/12頭勝利 10/15 川崎3R 1着/12頭勝利
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) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (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。
12	イスラコラソン推奨	三浦	実11.8	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実／当競馬場5走で勝率40%と適性高／前走3着で力を示す）
前5走 02/28 1阪神312R 13着/18頭+0.9秒 12/27 5中山79R 14着/16頭+1.5秒 10/19 4新潟210R 11着/18頭+1.2秒 08/16 2新潟711R 1着/18頭勝利 07/27 2新潟211R 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 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 168日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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。
13	カレンデュラ	嶋田	実4.1	◎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 11/24 3福島66R 4着/16頭+0.3秒 11/15 3福島34R 3着/16頭+0.1秒 10/25 4新潟31R 2着/15頭+0.0秒 09/28 4中山92R 3着/16頭+0.3秒 08/31 3新潟43R 5着/18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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) × 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 15.1% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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	ライクアフラワー	酒井	実25.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.7着と低調／99日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1中山211R 8着/14頭+0.6秒 12/06 5中山112R 7着/13頭+0.3秒 09/13 4中山310R 6着/11頭+0.3秒 07/13 2福島612R 6着/9頭+0.8秒 06/29 2福島29R 7着/11頭+0.8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 9.7着 (不振) △ ローテーション 99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 2.4% (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。
15	スペルキャスター	Ｍデムーロ	実6.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 02/10 2京都48R 11着/13頭+1.1秒 12/20 5阪神512R 8着/16頭+0.7秒 11/29 4京都712R 13着/16頭+0.9秒 11/08 3福島110R 9着/16頭+0.6秒 10/25 4新潟39R 1着/18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戦の調子平均 6.7着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.4% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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	ゼンダンタカ	杉原	実12.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 03/01 1小倉1210R 18着/18頭+2.0秒 11/22 3福島510R 15着/16頭+2.3秒 10/19 4新潟210R 8着/18頭+1.0秒 08/10 2新潟68R 6着/18頭+0.5秒 06/15 3阪神49R 15着/15頭+3.5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戦の調子平均 11.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.9% (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。
17	ウーマンズパワー	横山琉	実6.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／63日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉31R 1着/14頭勝利 12/06 5阪神11R 4着/16頭+0.7秒 11/16 3福島41R 2着/16頭+0.3秒 10/25 4新潟32R 2着/15頭+0.7秒 08/31 2札幌41R 6着/10頭+0.9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戦の調子勝率 67% (絶好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.1% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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。
18	シーグルロス	小林美	実6.9	▲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5走 01/11 1中山44R 16着/16頭+4.1秒 12/20 5中京59R 7着/9頭+0.6秒 09/28 4中山99R 7着/8頭+1.6秒 09/20 4中山69R 12着/13頭+1.3秒 08/30 2札幌39R 5着/13頭+0.8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) ▽ 前走実績前走 11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 13.9% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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。

買うAI の推奨B

イスラコラソン

騎手三浦

11.8倍

AI の勝率9%損益の分かれ目8%

推奨を出した時点では買う条件を満たしていました。今のオッズ 11.8倍では期待値 +1% です。

賭け金の目安 ¥100（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（18着）

出走馬全18頭

◎13

カレンデュラ

嶋田

4.1倍

勝率 15%

›

○17

ウーマンズパワー

横山琉

6.1倍

勝率 15%

›

▲18

シーグルロス

小林美

6.9倍

勝率 14%

›

△15

スペルキャスター

Ｍデムーロ

6.2倍

勝率 12%

›

△7

ピコアーガイル

丹内

10.1倍

勝率 9%

›

△12

イスラコラソン

三浦

11.8倍

勝率 9%

›

▽16

ゼンダンタカ

杉原

12.8倍

勝率 7%

›

▽1

レジーナローズ

菊沢

20.5倍

勝率 6%

›

▽9

パレスドフィーヌ

丸山

21.6倍

勝率 3%

›

▽14

ライクアフラワー

酒井

25.2倍

勝率 2%

›

▽10

ミスエル

武藤

33.9倍

対象外勝率 2%

›

▽11

パーティーガール

江田照

40.4倍

対象外勝率 2%

›

▽3

ケンキョ

丸田

82.7倍

対象外勝率 1%

›

×6

ニホンピロトッティ

小沢

42.5倍

対象外勝率 1%

›

▽4

セイウンデセオ

野中

51.7倍

対象外勝率 1%

›

▽5

クォーツァイト

長浜

55.0倍

対象外勝率 1%

›

▽8

ラヴェンデル

松本

61.7倍

対象外勝率 1%

›

×2

ラブディーヴァ

石田

57.1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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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）

見送り

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 12 イスラコラソン実11.8倍期待値 +1% 推奨 11.7〜30.0倍 ¥100 不的中18着

※ オッズは予測時点の値です。

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