新潟 12R 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

12R 新潟競馬場発走 16:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エコールナヴァール	杉原	実52.0	B▽ A▽勝率3% EV+78% 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／134日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山16R 7着/9頭+1.1秒 01/17 1中山69R 5着/8頭+0.5秒 10/13 4東京51R 1着/15頭勝利 08/10 2新潟61R 9着/18頭+1.2秒 06/22 3東京66R 2着/16頭+0.4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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 134日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.4% / 期待値 +78% ※ 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	レボルシオン	江田照	実6.5	B○ A▲勝率17% EV+10% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 09/06 2札幌512R 4着/14頭+0.6秒 08/31 2札幌412R 4着/12頭+0.4秒 09/16 4中山57R 10着/11頭+4.0秒 06/29 2福島13R 1着/15頭勝利 06/16 3東京62R 5着/16頭+0.8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 3.7着 ○ 前走実績前走 2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) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.9% (オッズ暗示: 15.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 17.0% / 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。
3	テスタヴェローチェ推奨	◇小林美	実10.2	B△ A△勝率12% EV+25% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 03/14 1中京16R 3着/16頭+0.7秒 02/28 1小倉117R 3着/13頭+1.3秒 01/17 1京都63R 1着/13頭勝利 01/05 1京都22R 5着/16頭+1.0秒 12/20 5阪神56R 4着/16頭+1.0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 6.3着 △ ローテーション 154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 7.7% (オッズ暗示: 9.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.3% / 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	ブライトラン	嶋田	実35.8	B▽ A▽勝率4% EV+42% 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 03/14 2中山52R 8着/16頭+1.9秒 02/22 1東京81R 8着/16頭+1.5秒 12/21 5中京61R 12着/16頭+3.5秒 11/30 5東京81R 10着/16頭+1.5秒 08/30 2札幌32R 6着/7頭+2.1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) +25%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.0% / 期待値 +42% ※ 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	メイショウルーク	△柴田裕	実65.3	B▽ A▽勝率3% EV+79% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（239日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1阪神12R 6着/14頭+2.6秒 02/07 2京都32R 4着/9頭+1.5秒 01/25 1小倉26R 6着/11頭+2.0秒 01/12 1京都54R 14着/16頭+3.9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 5.3着 △ ローテーション 239日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27%（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: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.7% / 期待値 +79% ※ 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	フジフォンテ	柴田大	実103.5	B▽ A▽勝率3% EV+183% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 02/22 1小倉104R 3着/12頭+0.2秒 02/01 1小倉44R 3着/12頭+0.1秒 01/11 1京都44R 4着/14頭+1.8秒 12/21 5中山64R 9着/14頭+5.1秒 11/24 3福島64R 3着/14頭+0.3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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +84%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.7% / 期待値 +184% ※ 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	サトノグロリア	西塚	実2.0	B◎ A×勝率24% EV-51% 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／前走勝利の勢い／78日ぶりの実戦）
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 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 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 32.4% (オッズ暗示: 50.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 24.0% / 期待値 -52% ※ 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	ホウオウストライク	松本	実6.8	B△ A△勝率6% EV-57% 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／147日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1小倉105R 11着/13頭+2.1秒 11/29 4京都72R 5着/11頭+1.8秒 11/15 3福島35R 3着/16頭+0.2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 147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 11.9% (オッズ暗示: 14.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.3% / 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。
9	アメリカンイズム	丹内	実4.3	B▲ A○勝率21% EV-8% 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／77日ぶりの実戦）
前5走 03/08 1阪神63R 2着/14頭+0.0秒 12/07 5中京21R 7着/13頭+2.3秒 11/16 4京都44R 2着/11頭+0.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.4% (オッズ暗示: 23.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.2% / 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。
10	トーアケルキラ	横山琉	実14.3	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0%と苦戦傾向／162日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京27R 11着/15頭+1.3秒 12/14 5中京47R 2着/15頭+0.1秒 09/15 4中山53R 2着/16頭+0.3秒 08/30 3新潟34R 2着/15頭+0.5秒 08/17 2新潟82R 3着/15頭+1.2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 6.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 162日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 7.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.3% / 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。

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A

テスタヴェローチェ

騎手 ◇小林美

10.2倍

AI の勝率8%損益の分かれ目10%

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 10.2倍では期待値 -22% 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（10着）

出走馬全10頭

◎A:×7

サトノグロリア

西塚

2.0倍

勝率 32%

›

○A:▲2

レボルシオン

江田照

6.5倍

勝率 18%

›

▲A:○9

アメリカンイズム

丹内

4.3倍

勝率 15%

›

△A:△8

ホウオウストライク

松本

6.8倍

勝率 12%

›

△A:△3

テスタヴェローチェ

◇小林美

10.2倍

勝率 8%

›

△A:△10

トーアケルキラ

横山琉

14.3倍

勝率 5%

›

▽A:▽4

ブライトラン

嶋田

35.8倍

対象外勝率 3%

›

▽A:▽1

エコールナヴァール

杉原

52.0倍

対象外勝率 3%

›

▽A:▽5

メイショウルーク

△柴田裕

65.3倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽6

フジフォンテ

柴田大

103.5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）

単勝 3 テスタヴェローチェ実10.2倍期待値 -22% 推奨 13.0〜30.0倍 ¥100 不的中10着

B モデル（レース内の順位で学習）

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

12R 新潟競馬場発走 16:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エコールナヴァール	杉原	実52.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.0着と低調／134日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山16R 7着/9頭+1.1秒 01/17 1中山69R 5着/8頭+0.5秒 10/13 4東京51R 1着/15頭勝利 08/10 2新潟61R 9着/18頭+1.2秒 06/22 3東京66R 2着/16頭+0.4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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 134日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +78%（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。
2	レボルシオン	江田照	実6.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 09/06 2札幌512R 4着/14頭+0.6秒 08/31 2札幌412R 4着/12頭+0.4秒 09/16 4中山57R 10着/11頭+4.0秒 06/29 2福島13R 1着/15頭勝利 06/16 3東京62R 5着/16頭+0.8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 3.7着 ○ 前走実績前走 2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 17.0% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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。
3	テスタヴェローチェ推奨	◇小林美	実10.2	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 03/14 1中京16R 3着/16頭+0.7秒 02/28 1小倉117R 3着/13頭+1.3秒 01/17 1京都63R 1着/13頭勝利 01/05 1京都22R 5着/16頭+1.0秒 12/20 5阪神56R 4着/16頭+1.0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 6.3着 △ ローテーション 154日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.3% (オッズ暗示: 9.8%) ※ 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	ブライトラン	嶋田	実35.8	▽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 03/14 2中山52R 8着/16頭+1.9秒 02/22 1東京81R 8着/16頭+1.5秒 12/21 5中京61R 12着/16頭+3.5秒 11/30 5東京81R 10着/16頭+1.5秒 08/30 2札幌32R 6着/7頭+2.1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) +42%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
5	メイショウルーク	△柴田裕	実65.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（239日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1阪神12R 6着/14頭+2.6秒 02/07 2京都32R 4着/9頭+1.5秒 01/25 1小倉26R 6着/11頭+2.0秒 01/12 1京都54R 14着/16頭+3.9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 5.3着 △ ローテーション 239日休養明け △ 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 2.7% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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	フジフォンテ	柴田大	実103.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 02/22 1小倉104R 3着/12頭+0.2秒 02/01 1小倉44R 3着/12頭+0.1秒 01/11 1京都44R 4着/14頭+1.8秒 12/21 5中山64R 9着/14頭+5.1秒 11/24 3福島64R 3着/14頭+0.3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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +183%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.7% (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。
7	サトノグロリア	西塚	実2.0	×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／前走勝利の勢い／78日ぶりの実戦）
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 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 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 24.0% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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。
8	ホウオウストライク	松本	実6.8	△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／147日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1小倉105R 11着/13頭+2.1秒 11/29 4京都72R 5着/11頭+1.8秒 11/15 3福島35R 3着/16頭+0.2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 147日休養明け × 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 6.3% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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。
9	アメリカンイズム	丹内	実4.3	○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／77日ぶりの実戦）
前5走 03/08 1阪神63R 2着/14頭+0.0秒 12/07 5中京21R 7着/13頭+2.3秒 11/16 4京都44R 2着/11頭+0.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.2% (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。
10	トーアケルキラ	横山琉	実14.3	△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0%と苦戦傾向／162日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京27R 11着/15頭+1.3秒 12/14 5中京47R 2着/15頭+0.1秒 09/15 4中山53R 2着/16頭+0.3秒 08/30 3新潟34R 2着/15頭+0.5秒 08/17 2新潟82R 3着/15頭+1.2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 6.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 162日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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。

買うAI の推奨A

テスタヴェローチェ

騎手 ◇小林美

10.2倍

AI の勝率12%損益の分かれ目10%

AI の勝率 12% が損益の分かれ目 10%（1 ÷ 10.2倍）を上回り、期待値 +26% 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（10着）

出走馬全10頭

×7

サトノグロリア

西塚

2.0倍

勝率 24%

›

○9

アメリカンイズム

丹内

4.3倍

勝率 21%

›

▲2

レボルシオン

江田照

6.5倍

勝率 17%

›

△3

テスタヴェローチェ

◇小林美

10.2倍

勝率 12%

›

△8

ホウオウストライク

松本

6.8倍

勝率 6%

›

△10

トーアケルキラ

横山琉

14.3倍

勝率 6%

›

▽4

ブライトラン

嶋田

35.8倍

対象外勝率 4%

›

▽1

エコールナヴァール

杉原

52.0倍

対象外勝率 3%

›

▽5

メイショウルーク

△柴田裕

65.3倍

対象外勝率 3%

›

▽6

フジフォンテ

柴田大

103.5倍

対象外勝率 3%

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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 3 テスタヴェローチェ実10.2倍期待値 +26% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥100 不的中10着

B モデル（レース内の順位で学習）

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