新潟 11R 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

11R 新潟競馬場発走 15:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウインデイジー	丹内	実9.0	B▽ A△勝率6% EV-43% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着）
前5走 03/21 1阪神99R 1着/8頭勝利 02/21 1小倉910R 5着/16頭+0.5秒 01/12 1京都59R 7着/12頭+0.6秒 11/23 4京都67R 1着/18頭勝利 09/28 4阪神99R 9着/12頭+1.6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戦の調子平均 4.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 6.7% (オッズ暗示: 11.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.3% / 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。
2	ダンツエラン	高倉	実52.9	B▽ A▽勝率3% EV+82% 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／70日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉811R 18着/18頭+2.0秒 11/02 3京都1111R 11着/15頭+0.7秒 10/13 3京都511R 7着/18頭+0.3秒 09/14 4阪神411R 17着/17頭+3.2秒 06/22 3阪神611R 8着/14頭+0.6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 12.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +79%（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: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.4% / 期待値 +83% ※ 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	シャドウメテオ	三浦	実3.7	B◎ A◎勝率17% EV-36% 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／前走勝利の勢い）
前5走 01/24 1中山811R 10着/18頭+0.4秒 12/21 5中山69R 1着/11頭勝利 09/06 4中山19R 1着/11頭勝利 04/13 3中山66R 1着/18頭勝利 02/23 1東京84R 10着/15頭+0.6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 1着 (勢い継続) × 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 18.1% (オッズ暗示: 27.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 17.1% / 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。
4	ヴェルミセル推奨	斎藤	実13.6	B△ A▽勝率6% EV-13% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+52%の中穴候補（適度な間隔で状態万全）
前5走 02/15 キングアブドゥル8R 11着/11頭 12/06 5中山111R 8着/14頭+0.4秒 11/16 4京都411R 8着/16頭+0.7秒 10/05 3京都211R 3着/18頭+0.2秒 07/27 1札幌211R 8着/10頭+1.1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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13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) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 7.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.3% / 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。
5	カニキュル	杉原	実4.9	B▲ A▲勝率16% EV-19% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.7着と安定／前走2着／70日ぶりの実戦）
前5走 02/10 1東京410R 3着/11頭+0.2秒 12/28 5中山812R 6着/16頭+0.9秒 11/01 4東京1010R 5着/12頭+0.2秒 06/22 3東京611R 8着/14頭+0.6秒 05/04 2東京48R 1着/9頭勝利
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 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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.6% (オッズ暗示: 20.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.4% / 期待値 -20% ※ 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	パフュームセント	池添	実7.1	B△ A△勝率12% EV-12% 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 03/28 1中京510R 2着/12頭+0.1秒 12/13 5中京37R 1着/18頭勝利 11/02 3京都117R 3着/16頭+0.2秒 08/23 4中京19R 1着/6頭勝利 08/18 2中京46R 3着/18頭+0.1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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 14.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 12.4% / 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。
7	セントメモリーズ	石神道	実77.7	B▽ A▽勝率3% EV+114% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均13.7着と低調／71日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神310R 14着/16頭+1.7秒 11/16 5東京411R 17着/18頭+1.2秒 03/23 2中京411R 14着/18頭+1.2秒 02/02 1京都211R 15着/16頭+1.8秒 11/09 5東京310R 1着/14頭勝利
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 13.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +54%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.8% / 期待値 +114% ※ 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	ルールーリマ	横山琉	実19.2	B▽ A▽勝率5% EV-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67%と好調）
前5走 03/21 1中京38R 3着/13頭+0.2秒 02/22 1小倉108R 5着/14頭+0.2秒 11/22 3福島59R 4着/16頭+0.2秒 09/20 4中山67R 3着/18頭+0.1秒 08/03 1札幌48R 3着/11頭+0.3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戦の調子勝率 67% (絶好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 5.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.9% / 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。
9	フレミングフープ	Ｍデムーロ	実7.2	B△ A△勝率13% EV-4% 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9.7着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山311R 12着/16頭+0.8秒 01/24 1小倉111R 5着/18頭+0.2秒 11/16 5東京410R 1着/11頭勝利 10/19 4新潟211R 2着/14頭+0.2秒 09/15 4中山510R 1着/9頭勝利
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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12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 12.1% (オッズ暗示: 13.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 13.2% / 期待値 -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	ケリフレッドアスク	西塚	実4.3	B○ A○勝率17% EV-26% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均8.0着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山311R 8着/16頭+0.6秒 11/16 4京都411R 14着/16頭+1.4秒 10/19 3京都711R 11着/18頭+1.0秒 09/07 4中山211R 1着/13頭勝利 08/09 3中京512R 4着/12頭+0.8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 8.0着 (不振) × 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 15.6% (オッズ暗示: 23.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.1% / 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。

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

ヴェルミセル

騎手斎藤

13.6倍

AI の勝率11%損益の分かれ目7%

AI の勝率 11% が損益の分かれ目 7%（1 ÷ 13.6倍）を上回り、期待値 +52% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥200（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（6着）

出走馬全10頭

◎A:◎3

シャドウメテオ

三浦

3.7倍

勝率 18%

›

○A:○10

ケリフレッドアスク

西塚

4.3倍

勝率 16%

›

▲A:▲5

カニキュル

杉原

4.9倍

勝率 16%

›

△A:△9

フレミングフープ

Ｍデムーロ

7.2倍

勝率 12%

›

△A:△6

パフュームセント

池添

7.1倍

勝率 11%

›

△A:▽4

ヴェルミセル

斎藤

13.6倍

勝率 11%

›

▽A:△1

ウインデイジー

丹内

9.0倍

勝率 7%

›

▽A:▽8

ルールーリマ

横山琉

19.2倍

勝率 4%

›

▽A:▽2

ダンツエラン

高倉

52.9倍

対象外勝率 3%

›

▽A:▽7

セントメモリーズ

石神道

77.7倍

対象外勝率 2%

›

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 4 ヴェルミセル実13.6倍期待値 +52% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 不的中6着

※ オッズは予測時点の値です。

11R 新潟競馬場発走 15:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウインデイジー	丹内	実9.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着）
前5走 03/21 1阪神99R 1着/8頭勝利 02/21 1小倉910R 5着/16頭+0.5秒 01/12 1京都59R 7着/12頭+0.6秒 11/23 4京都67R 1着/18頭勝利 09/28 4阪神99R 9着/12頭+1.6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戦の調子平均 4.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 6.3% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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。
2	ダンツエラン	高倉	実52.9	▽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／70日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉811R 18着/18頭+2.0秒 11/02 3京都1111R 11着/15頭+0.7秒 10/13 3京都511R 7着/18頭+0.3秒 09/14 4阪神411R 17着/17頭+3.2秒 06/22 3阪神611R 8着/14頭+0.6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 12.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +82%（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: 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。
3	シャドウメテオ	三浦	実3.7	◎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／前走勝利の勢い）
前5走 01/24 1中山811R 10着/18頭+0.4秒 12/21 5中山69R 1着/11頭勝利 09/06 4中山19R 1着/11頭勝利 04/13 3中山66R 1着/18頭勝利 02/23 1東京84R 10着/15頭+0.6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 1着 (勢い継続) × 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 17.1% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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。
4	ヴェルミセル推奨	斎藤	実13.6	▽詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（適度な間隔で状態万全）
前5走 02/15 キングアブドゥル8R 11着/11頭 12/06 5中山111R 8着/14頭+0.4秒 11/16 4京都411R 8着/16頭+0.7秒 10/05 3京都211R 3着/18頭+0.2秒 07/27 1札幌211R 8着/10頭+1.1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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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。
5	カニキュル	杉原	実4.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.7着と安定／前走2着／70日ぶりの実戦）
前5走 02/10 1東京410R 3着/11頭+0.2秒 12/28 5中山812R 6着/16頭+0.9秒 11/01 4東京1010R 5着/12頭+0.2秒 06/22 3東京611R 8着/14頭+0.6秒 05/04 2東京48R 1着/9頭勝利
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 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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.4% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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	パフュームセント	池添	実7.1	△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 03/28 1中京510R 2着/12頭+0.1秒 12/13 5中京37R 1着/18頭勝利 11/02 3京都117R 3着/16頭+0.2秒 08/23 4中京19R 1着/6頭勝利 08/18 2中京46R 3着/18頭+0.1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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.4% (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。
7	セントメモリーズ	石神道	実77.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均13.7着と低調／71日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神310R 14着/16頭+1.7秒 11/16 5東京411R 17着/18頭+1.2秒 03/23 2中京411R 14着/18頭+1.2秒 02/02 1京都211R 15着/16頭+1.8秒 11/09 5東京310R 1着/14頭勝利
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 13.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +114%（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: 1.3%) ※ 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	ルールーリマ	横山琉	実19.2	▽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67%と好調）
前5走 03/21 1中京38R 3着/13頭+0.2秒 02/22 1小倉108R 5着/14頭+0.2秒 11/22 3福島59R 4着/16頭+0.2秒 09/20 4中山67R 3着/18頭+0.1秒 08/03 1札幌48R 3着/11頭+0.3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戦の調子勝率 67% (絶好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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	フレミングフープ	Ｍデムーロ	実7.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均9.7着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山311R 12着/16頭+0.8秒 01/24 1小倉111R 5着/18頭+0.2秒 11/16 5東京410R 1着/11頭勝利 10/19 4新潟211R 2着/14頭+0.2秒 09/15 4中山510R 1着/9頭勝利
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 9.7着 (不振) ▽ 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 13.2% (オッズ暗示: 13.9%) ※ 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。
10	ケリフレッドアスク	西塚	実4.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均8.0着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山311R 8着/16頭+0.6秒 11/16 4京都411R 14着/16頭+1.4秒 10/19 3京都711R 11着/18頭+1.0秒 09/07 4中山211R 1着/13頭勝利 08/09 3中京512R 4着/12頭+0.8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 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.1% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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。

買うAI の推奨B

ヴェルミセル

騎手斎藤

13.6倍

AI の勝率6%損益の分かれ目7%

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 13.6倍では期待値 -14% です。

賭け金の目安 ¥200（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（6着）

出走馬全10頭

◎3

シャドウメテオ

三浦

3.7倍

勝率 17%

›

○10

ケリフレッドアスク

西塚

4.3倍

勝率 17%

›

▲5

カニキュル

杉原

4.9倍

勝率 16%

›

△9

フレミングフープ

Ｍデムーロ

7.2倍

勝率 13%

›

△6

パフュームセント

池添

7.1倍

勝率 12%

›

△1

ウインデイジー

丹内

9.0倍

勝率 6%

›

▽4

ヴェルミセル

斎藤

13.6倍

勝率 6%

›

▽8

ルールーリマ

横山琉

19.2倍

勝率 5%

›

▽2

ダンツエラン

高倉

52.9倍

対象外勝率 3%

›

▽7

セントメモリーズ

石神道

77.7倍

対象外勝率 3%

›

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）

見送り

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 4 ヴェルミセル実13.6倍期待値 -14% 推奨 15.8〜30.0倍 ¥200 不的中6着

※ オッズは予測時点の値です。

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