新潟 6R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

6R 新潟競馬場発走 12:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トップデュオ	吉村	実3.0	B◎ A◎勝率17% 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／前走勝利の勢い／91日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1中山32R 4着/16頭+0.5秒 12/20 5中山53R 12着/16頭+1.6秒 09/21 4中山75R 5着/10頭+1.3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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 91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 17.3% (オッズ暗示: 33.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 17.4% / 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	スクイーズアウト	△石神道	実18.4	B▽ A▽勝率4% EV-22% 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／99日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中山53R 6着/16頭+1.1秒 10/26 4東京95R 7着/16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 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 5.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.1% / 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。
3	ハイライトニング	横山和	実3.2	B○ A○勝率17% EV-44% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 03/14 2中山56R 10着/16頭+1.4秒 01/10 1中山39R 7着/10頭+1.5秒 12/14 5中山47R 12着/16頭+1.7秒 09/28 4中山91R 1着/12頭勝利 09/07 2札幌62R 5着/10頭+0.4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 5.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.3% (オッズ暗示: 31.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.4% / 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。
4	ヒヒーン推奨	◇小林美	実11.6	B▲ A△勝率17% EV+81% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率17% × オッズ11.6倍で期待値+100%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 09/21 4阪神78R 10着/13頭+1.6秒 06/22 1函館412R 5着/12頭+0.5秒 06/14 1函館112R 8着/14頭+1.7秒 02/22 1小倉98R 16着/16頭+3.7秒 02/09 1小倉67R 3着/13頭+0.6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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 399日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +100% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 17.3% (オッズ暗示: 8.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 16.7% / 期待値 +82% ※ 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	チュラビックタイム	▲森田	実131.6	B▽ A▽勝率1% EV-5% 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走平均11.7着と低調／253日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京52R 13着/16頭+2.4秒 07/20 2福島812R 10着/15頭+2.1秒 05/25 2京都107R 12着/16頭+2.6秒 05/10 1新潟32R 1着/15頭勝利 04/20 1福島46R 2着/15頭+0.0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 11.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 253日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.8% / 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。
6	タルタロス	△石田	実15.6	B△ A△勝率5% EV-18% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 12/06 5中京16R 8着/16頭+1.4秒 11/24 3福島69R 11着/16頭+1.1秒 11/01 4東京1012R 8着/15頭+0.9秒 07/12 1函館99R 9着/11頭+1.1秒 06/29 1函館69R 6着/10頭+1.1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戦の調子平均 5.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 6.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.0% / 期待値 -18% ※ 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	ジロラータ	◇永島	実51.2	B▽ A▽勝率2% EV+2% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 03/15 1阪神84R 5着/14頭+2.1秒 02/01 1小倉44R 6着/12頭+3.5秒 10/19 4新潟212R 13着/14頭+2.8秒 03/02 2中山22R 12着/16頭+3.7秒 02/02 1東京23R 11着/16頭+2.8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 5.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2%（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: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.1% / 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。
8	ベルウッドピース	斎藤	実19.1	B▽ A▽勝率5% EV-9% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均12.3着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山56R 7着/16頭+1.1秒 01/10 1中山32R 1着/16頭勝利 12/21 5中山62R 2着/16頭+0.0秒 11/23 5東京54R 9着/15頭+2.3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戦の調子平均 12.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 5.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.0% / 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。
9	ステイクオール	富田	実6.2	B△ A▲勝率17% EV+1% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着）
前5走 02/28 1阪神36R 6着/13頭+1.3秒 01/05 1京都27R 13着/15頭+3.8秒 10/11 3京都312R 9着/16頭+1.3秒 07/12 2小倉58R 8着/16頭+1.3秒 04/06 2阪神45R 5着/14頭+1.7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 4.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.2% (オッズ暗示: 16.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.7% / 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。
10	ロードフロリゼル	菊沢	実7.0	B△ A△勝率13% EV-11% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着）
前5走 01/11 1中山47R 5着/16頭+1.4秒 09/21 4中山77R 11着/16頭+2.6秒 08/23 3新潟18R 5着/11頭+1.4秒 04/05 3中山33R 1着/12頭勝利 03/09 2中山43R 5着/16頭+1.0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 6.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.4% (オッズ暗示: 14.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 12.6% / 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。
11	ブーケドグレイス	丸田	実44.2	B▽ A▽勝率2% EV-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8.0着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉97R 12着/16頭+1.4秒 02/14 1小倉77R 4着/16頭+1.0秒 12/12 船橋10R 5着/14頭+2.3秒 11/18 川崎12R 1着/14頭勝利 11/03 船橋6R 3着/12頭+0.8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 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.3% / 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。

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

ヒヒーン

騎手 ◇小林美

11.6倍

AI の勝率17%損益の分かれ目9%

AI の勝率 17% が損益の分かれ目 9%（1 ÷ 11.6倍）を上回り、期待値 +101% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥900（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11頭

◎A:◎1

トップデュオ

吉村

3.0倍

勝率 17%

›

○A:○3

ハイライトニング

横山和

3.2倍

勝率 17%

›

▲A:△4

ヒヒーン

◇小林美

11.6倍

勝率 17%

›

△A:▲9

ステイクオール

富田

6.2倍

勝率 14%

›

△A:△10

ロードフロリゼル

菊沢

7.0倍

勝率 12%

›

△A:△6

タルタロス

△石田

15.6倍

勝率 7%

›

▽A:▽2

スクイーズアウト

△石神道

18.4倍

勝率 4%

›

▽A:▽8

ベルウッドピース

斎藤

19.1倍

勝率 4%

›

▽A:▽11

ブーケドグレイス

丸田

44.2倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽7

ジロラータ

◇永島

51.2倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽5

チュラビックタイム

▲森田

131.6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 4 ヒヒーン実11.6倍期待値 +101% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥400 不的中4着

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 4 ヒヒーン実11.6倍期待値 +101% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥500 不的中4着

※ オッズは予測時点の値です。

6R 新潟競馬場発走 12:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トップデュオ	吉村	実3.0	◎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33%と好調／前走勝利の勢い／91日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1中山32R 4着/16頭+0.5秒 12/20 5中山53R 12着/16頭+1.6秒 09/21 4中山75R 5着/10頭+1.3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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 91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 17.4% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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。
2	スクイーズアウト	△石神道	実18.4	▽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／99日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中山53R 6着/16頭+1.1秒 10/26 4東京95R 7着/16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 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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	ハイライトニング	横山和	実3.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 03/14 2中山56R 10着/16頭+1.4秒 01/10 1中山39R 7着/10頭+1.5秒 12/14 5中山47R 12着/16頭+1.7秒 09/28 4中山91R 1着/12頭勝利 09/07 2札幌62R 5着/10頭+0.4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 5.0着 × 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 17.4% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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	ヒヒーン推奨	◇小林美	実11.6	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+81%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 09/21 4阪神78R 10着/13頭+1.6秒 06/22 1函館412R 5着/12頭+0.5秒 06/14 1函館112R 8着/14頭+1.7秒 02/22 1小倉98R 16着/16頭+3.7秒 02/09 1小倉67R 3着/13頭+0.6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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 399日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +81% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 16.7% (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。
5	チュラビックタイム	▲森田	実131.6	▽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走平均11.7着と低調／253日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京52R 13着/16頭+2.4秒 07/20 2福島812R 10着/15頭+2.1秒 05/25 2京都107R 12着/16頭+2.6秒 05/10 1新潟32R 1着/15頭勝利 04/20 1福島46R 2着/15頭+0.0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 11.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 253日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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	タルタロス	△石田	実15.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 12/06 5中京16R 8着/16頭+1.4秒 11/24 3福島69R 11着/16頭+1.1秒 11/01 4東京1012R 8着/15頭+0.9秒 07/12 1函館99R 9着/11頭+1.1秒 06/29 1函館69R 6着/10頭+1.1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戦の調子平均 5.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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	ジロラータ	◇永島	実51.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 03/15 1阪神84R 5着/14頭+2.1秒 02/01 1小倉44R 6着/12頭+3.5秒 10/19 4新潟212R 13着/14頭+2.8秒 03/02 2中山22R 12着/16頭+3.7秒 02/02 1東京23R 11着/16頭+2.8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 5.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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	ベルウッドピース	斎藤	実19.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均12.3着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山56R 7着/16頭+1.1秒 01/10 1中山32R 1着/16頭勝利 12/21 5中山62R 2着/16頭+0.0秒 11/23 5東京54R 9着/15頭+2.3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戦の調子平均 12.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.0% (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	ステイクオール	富田	実6.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 02/28 1阪神36R 6着/13頭+1.3秒 01/05 1京都27R 13着/15頭+3.8秒 10/11 3京都312R 9着/16頭+1.3秒 07/12 2小倉58R 8着/16頭+1.3秒 04/06 2阪神45R 5着/14頭+1.7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 4.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.7% (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。
10	ロードフロリゼル	菊沢	実7.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着）
前5走 01/11 1中山47R 5着/16頭+1.4秒 09/21 4中山77R 11着/16頭+2.6秒 08/23 3新潟18R 5着/11頭+1.4秒 04/05 3中山33R 1着/12頭勝利 03/09 2中山43R 5着/16頭+1.0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 6.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.6% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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	ブーケドグレイス	丸田	実44.2	▽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／63日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉97R 12着/16頭+1.4秒 02/14 1小倉77R 4着/16頭+1.0秒 12/12 船橋10R 5着/14頭+2.3秒 11/18 川崎12R 1着/14頭勝利 11/03 船橋6R 3着/12頭+0.8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 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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AB

ヒヒーン

騎手 ◇小林美

11.6倍

AI の勝率17%損益の分かれ目9%

AI の勝率 17% が損益の分かれ目 9%（1 ÷ 11.6倍）を上回り、期待値 +82% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥900（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11頭

◎1

トップデュオ

吉村

3.0倍

勝率 17%

›

○3

ハイライトニング

横山和

3.2倍

勝率 17%

›

▲9

ステイクオール

富田

6.2倍

勝率 17%

›

△4

ヒヒーン

◇小林美

11.6倍

勝率 17%

›

△10

ロードフロリゼル

菊沢

7.0倍

勝率 13%

›

△6

タルタロス

△石田

15.6倍

勝率 5%

›

▽8

ベルウッドピース

斎藤

19.1倍

勝率 5%

›

▽2

スクイーズアウト

△石神道

18.4倍

勝率 4%

›

▽11

ブーケドグレイス

丸田

44.2倍

対象外勝率 2%

›

▽7

ジロラータ

◇永島

51.2倍

対象外勝率 2%

›

▽5

チュラビックタイム

▲森田

131.6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 4 ヒヒーン実11.6倍期待値 +94% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥400 不的中4着

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 4 ヒヒーン実11.6倍期待値 +94% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥500 不的中4着

※ オッズは予測時点の値です。

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