新潟 2R 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

2R 新潟競馬場発走 10:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レガーメフォルテ	吉村	実7.7	B△ A△勝率13% EV-1% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
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 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 5.0着 ○ 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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.4% (オッズ暗示: 13.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.8% / 期待値 -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。
2	オーケーグラン	横山琉	実5.4	B▲ A▲勝率16% EV-12% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
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 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 4.0着 ○ 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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.7% (オッズ暗示: 18.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.3% / 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。
3	アルヴィットーリア	△石田	実107.4	B▽ A▽勝率3% EV+182% 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）
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 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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13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) +100%（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: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.6% / 期待値 +182% ※ 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	プリメラエストレラ	横山和	実2.9	B○ A○勝率20% EV-41% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走3着）
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 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 5.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 22.3% (オッズ暗示: 34.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.3% / 期待値 -41% ※ 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	エコロヴァルド	◇小林美	実2.7	B◎ A◎勝率23% EV-37% 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走平均8.0着と低調／前走3着／77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 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 8.0着 (不振) ○ 前走実績前走 3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 28.3% (オッズ暗示: 37.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 23.0% / 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。
6	ラプユフラット	黛	実302.9	B▽ A▽勝率2% EV+485% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
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 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 10位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +341%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.9% / 期待値 +485% ※ 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	シャインロード	丸山	実173.2	B▽ A▽勝率2% EV+234% 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／71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戦の調子平均 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +152%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.9% / 期待値 +235% ※ 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	マルスフィス	菊沢	実14.0	B△ A△勝率5% EV-34% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.5着と低調）
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 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 10.5着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 7.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.6% / 期待値 -35% ※ 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	カフジカニステル推奨	△柴田裕	実11.6	B△ A△勝率12% EV+36% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（前走3着で力を示す）
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 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 9.0着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 8.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 11.8% / 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。
10	トラモンターナ	斎藤	実16.8	B▽ A▽勝率5% EV-21% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
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 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 5.0着 ○ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 6.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.6% / 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A

カフジカニステル

騎手 △柴田裕

11.6倍

AI の勝率7%損益の分かれ目9%

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 11.6倍では期待値 -15% 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（4着）

出走馬全10頭

◎A:◎5

エコロヴァルド

◇小林美

2.7倍

勝率 28%

›

○A:○4

プリメラエストレラ

横山和

2.9倍

勝率 22%

›

▲A:▲2

オーケーグラン

横山琉

5.4倍

勝率 15%

›

△A:△1

レガーメフォルテ

吉村

7.7倍

勝率 11%

›

△A:△9

カフジカニステル

△柴田裕

11.6倍

勝率 7%

›

△A:△8

マルスフィス

菊沢

14.0倍

勝率 6%

›

▽A:▽10

トラモンターナ

斎藤

16.8倍

勝率 5%

›

▽A:▽3

アルヴィットーリア

△石田

107.4倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽7

シャインロード

丸山

173.2倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽6

ラプユフラット

黛

302.9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 9 カフジカニステル実11.6倍期待値 -15% 推奨 13.6〜30.0倍 ¥200 不的中4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。

2R 新潟競馬場発走 10:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レガーメフォルテ	吉村	実7.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
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 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 5.0着 ○ 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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 13.0%) ※ 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。
2	オーケーグラン	横山琉	実5.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
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 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 4.0着 ○ 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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.3% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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。
3	アルヴィットーリア	△石田	実107.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均13.0着と低調）
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 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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13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) +182%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.6% (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。
4	プリメラエストレラ	横山和	実2.9	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走3着）
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 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 5.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 20.3% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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。
5	エコロヴァルド	◇小林美	実2.7	◎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走平均8.0着と低調／前走3着／77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 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 8.0着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 23.0% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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。
6	ラプユフラット	黛	実302.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
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 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 10位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +485%（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: 0.3%) ※ 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。
7	シャインロード	丸山	実173.2	▽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／71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戦の調子平均 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +234%（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: 0.6%) ※ 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。
8	マルスフィス	菊沢	実14.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.5着と低調）
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 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 10.5着 (不振) × 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 4.6% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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。
9	カフジカニステル推奨	△柴田裕	実11.6	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+36%の妙味（前走3着で力を示す）
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 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 9.0着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 11.8% (オッズ暗示: 8.6%) ※ 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	トラモンターナ	斎藤	実16.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
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 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 5.0着 ○ 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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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

カフジカニステル

騎手 △柴田裕

11.6倍

AI の勝率12%損益の分かれ目9%

AI の勝率 12% が損益の分かれ目 9%（1 ÷ 11.6倍）を上回り、期待値 +37% 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（4着）

出走馬全10頭

◎5

エコロヴァルド

◇小林美

2.7倍

勝率 23%

›

○4

プリメラエストレラ

横山和

2.9倍

勝率 20%

›

▲2

オーケーグラン

横山琉

5.4倍

勝率 16%

›

△1

レガーメフォルテ

吉村

7.7倍

勝率 13%

›

△9

カフジカニステル

△柴田裕

11.6倍

勝率 12%

›

△8

マルスフィス

菊沢

14.0倍

勝率 5%

›

▽10

トラモンターナ

斎藤

16.8倍

勝率 5%

›

▽3

アルヴィットーリア

△石田

107.4倍

対象外勝率 3%

›

▽7

シャインロード

丸山

173.2倍

対象外勝率 2%

›

▽6

ラプユフラット

黛

302.9倍

対象外勝率 2%

›

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 9 カフジカニステル実11.6倍期待値 +37% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 不的中4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。

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