新潟 7R 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

7R 新潟競馬場発走 13:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウインキングリー	横山琉	実32.2	B× A▽勝率3% EV+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8.0着と低調／189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 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) △ ローテーション 189日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 3.3% / 期待値 +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。
2	ワダツミ	◇小林美	実21.0	B▽ A▽勝率3% EV-27% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 01/11 1京都412R 13着/18頭+1.6秒 12/20 5阪神55R 16着/18頭+1.5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 5.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 4.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.5% / 期待値 -28% ※ 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	アージュドール	▲森田	実49.4	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（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 02/10 2京都42R 6着/9頭+4.2秒 01/18 1京都75R 17着/17頭+2.1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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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 1.1% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.3% / 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。
4	ジェイエルグリーン	★河原田	実3.3	B○ A○勝率20% EV-32% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 03/28 3中山11R 8着/16頭+1.4秒 02/28 2中山12R 5着/15頭+4.1秒 01/25 1中山92R 13着/14頭+4.4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 6.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 17.1% (オッズ暗示: 30.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.4% / 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。
5	カドーダムール	◇古川奈	実13.8	B▽ A△勝率6% EV-21% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0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 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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 7.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.7% / 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。
6	オリオアルセーリオ	松本	実14.3	B△ A▽勝率5% EV-25% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（78日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山57R 6着/10頭+0.5秒 12/27 5中山77R 5着/18頭+0.3秒 08/31 3新潟44R 1着/18頭勝利 07/12 2福島54R 2着/16頭+0.0秒 05/18 2東京85R 8着/13頭+0.5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 6.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 7.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.2% / 期待値 -25% ※ 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	トラストモアリズム推奨	西塚	実13.8	B△ A△勝率7% EV-9% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+64%の中穴候補（当競馬場で勝率17%と相性良）
前5走 10/18 4新潟19R 13着/15頭+2.0秒 09/27 4中山87R 11着/16頭+1.5秒 08/23 3新潟17R 6着/11頭+0.6秒 05/25 1新潟86R 1着/16頭勝利 04/13 3中山66R 11着/18頭+1.2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 7.7着 (不振) ○ 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) +64% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.9% (オッズ暗示: 7.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.6% / 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。
8	ダノンアトラス	小沢	実5.6	B△ A△勝率10% EV-41% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（99日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1小倉108R 2着/14頭+0.0秒 01/31 1小倉312R 3着/16頭+0.2秒 01/11 1京都47R 10着/14頭+1.1秒 11/16 3福島412R 13着/16頭+1.7秒 10/19 4新潟29R 2着/15頭+0.6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戦の調子平均 4.0着 △ ローテーション 99日休養明け × 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 6.6% (オッズ暗示: 17.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.4% / 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。
9	アンビアンス	吉村	実20.5	B▽ A▽勝率3% EV-29% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 03/21 1中京38R 10着/13頭+1.1秒 03/01 1阪神48R 13着/15頭+0.8秒 12/20 5中京58R 10着/16頭+1.2秒 11/02 3京都117R 9着/16頭+0.5秒 10/11 3京都37R 4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戦の調子平均 8.3着 (不振) ○ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 4.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.5% / 期待値 -29% ※ 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	コスモアルペジオ	△石神道	実45.6	B× A▽勝率1% EV-42% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 03/22 1中京45R 6着/16頭+0.9秒 12/28 5中山86R 10着/18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 10着 (大敗) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.3% / 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。
11	ダイナソーコー	◇永島	実25.0	B× A×勝率1% EV-65% 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 04/04 2阪神35R 11着/18頭+2.1秒 01/24 1京都85R 8着/18頭+1.3秒 01/04 1中山16R 4着/17頭+0.2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 4.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 4.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.4% / 期待値 -66% ※ 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	エレガンシア	△柴田裕	実4.8	B◎ A◎勝率22% EV+4% 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（前走2着）
前5走 03/29 1中京66R 10着/13頭+1.0秒 03/08 1阪神67R 4着/9頭+0.5秒 02/07 1小倉57R 7着/18頭+0.6秒 12/14 5中京46R 2着/18頭+0.0秒 11/22 3福島58R 7着/16頭+0.7秒
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 4.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 23.8% (オッズ暗示: 20.8%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 21.8% / 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。
13	ウイントリベルガ	△石田	実35.5	B× A×勝率1% EV-51% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.5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 13 ◎ 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 11.5着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 2.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.4% / 期待値 -51% ※ 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	メイショウピリカ	◇今村	実8.7	B▲ A▲勝率14% EV+25% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 03/08 1阪神66R 7着/9頭+2.0秒 02/07 1小倉57R 9着/18頭+0.9秒 01/11 1京都47R 7着/14頭+0.9秒 12/27 5阪神77R 13着/15頭+1.4秒 12/14 5中京46R 4着/18頭+0.3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 7.0着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +48% (妙味あり) AI 予想勝率 17.1% (オッズ暗示: 11.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.5% / 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

トラストモアリズム

騎手西塚

13.8倍

AI の勝率12%損益の分かれ目7%

AI の勝率 12% が損益の分かれ目 7%（1 ÷ 13.8倍）を上回り、期待値 +64% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥300（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（8着）

出走馬全14頭

◎A:◎12

エレガンシア

△柴田裕

4.8倍

勝率 24%

›

○A:○4

ジェイエルグリーン

★河原田

3.3倍

勝率 17%

›

▲A:▲14

メイショウピリカ

◇今村

8.7倍

勝率 17%

›

△A:△7

トラストモアリズム

西塚

13.8倍

勝率 12%

›

△A:△8

ダノンアトラス

小沢

5.6倍

勝率 7%

›

△A:▽6

オリオアルセーリオ

松本

14.3倍

勝率 7%

›

▽A:△5

カドーダムール

◇古川奈

13.8倍

勝率 5%

›

▽A:▽9

アンビアンス

吉村

20.5倍

勝率 3%

›

▽A:▽2

ワダツミ

◇小林美

21.0倍

勝率 3%

›

×A:×11

ダイナソーコー

◇永島

25.0倍

勝率 1%

›

×A:▽1

ウインキングリー

横山琉

32.2倍

対象外勝率 1%

›

×A:×13

ウイントリベルガ

△石田

35.5倍

対象外勝率 1%

›

×A:▽10

コスモアルペジオ

△石神道

45.6倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽3

アージュドール

▲森田

49.4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）

見送り

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 7 トラストモアリズム実13.8倍期待値 +64% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥300 不的中8着

※ オッズは予測時点の値です。

7R 新潟競馬場発走 13:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウインキングリー	横山琉	実32.2	▽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／189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 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) △ ローテーション 189日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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	ワダツミ	◇小林美	実21.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 01/11 1京都412R 13着/18頭+1.6秒 12/20 5阪神55R 16着/18頭+1.5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 5.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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	アージュドール	▲森田	実49.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 02/10 2京都42R 6着/9頭+4.2秒 01/18 1京都75R 17着/17頭+2.1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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 1.3% (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。
4	ジェイエルグリーン	★河原田	実3.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 03/28 3中山11R 8着/16頭+1.4秒 02/28 2中山12R 5着/15頭+4.1秒 01/25 1中山92R 13着/14頭+4.4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 6.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 20.4% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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。
5	カドーダムール	◇古川奈	実13.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0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 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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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。
6	オリオアルセーリオ	松本	実14.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（78日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山57R 6着/10頭+0.5秒 12/27 5中山77R 5着/18頭+0.3秒 08/31 3新潟44R 1着/18頭勝利 07/12 2福島54R 2着/16頭+0.0秒 05/18 2東京85R 8着/13頭+0.5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 6.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.2% (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。
7	トラストモアリズム推奨	西塚	実13.8	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（当競馬場で勝率17%と相性良）
前5走 10/18 4新潟19R 13着/15頭+2.0秒 09/27 4中山87R 11着/16頭+1.5秒 08/23 3新潟17R 6着/11頭+0.6秒 05/25 1新潟86R 1着/16頭勝利 04/13 3中山66R 11着/18頭+1.2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 7.7着 (不振) ○ 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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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	ダノンアトラス	小沢	実5.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（99日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1小倉108R 2着/14頭+0.0秒 01/31 1小倉312R 3着/16頭+0.2秒 01/11 1京都47R 10着/14頭+1.1秒 11/16 3福島412R 13着/16頭+1.7秒 10/19 4新潟29R 2着/15頭+0.6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戦の調子平均 4.0着 △ ローテーション 99日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 17.9%) ※ 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。
9	アンビアンス	吉村	実20.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 03/21 1中京38R 10着/13頭+1.1秒 03/01 1阪神48R 13着/15頭+0.8秒 12/20 5中京58R 10着/16頭+1.2秒 11/02 3京都117R 9着/16頭+0.5秒 10/11 3京都37R 4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戦の調子平均 8.3着 (不振) ○ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.5% (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。
10	コスモアルペジオ	△石神道	実45.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 03/22 1中京45R 6着/16頭+0.9秒 12/28 5中山86R 10着/18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 10着 (大敗) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) × 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 1.3% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。
11	ダイナソーコー	◇永島	実25.0	×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 04/04 2阪神35R 11着/18頭+2.1秒 01/24 1京都85R 8着/18頭+1.3秒 01/04 1中山16R 4着/17頭+0.2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 4.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (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。
12	エレガンシア	△柴田裕	実4.8	◎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（前走2着）
前5走 03/29 1中京66R 10着/13頭+1.0秒 03/08 1阪神67R 4着/9頭+0.5秒 02/07 1小倉57R 7着/18頭+0.6秒 12/14 5中京46R 2着/18頭+0.0秒 11/22 3福島58R 7着/16頭+0.7秒
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 4.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 21.8% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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。
13	ウイントリベルガ	△石田	実35.5	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.5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 13 ◎ 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 11.5着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (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。
14	メイショウピリカ	◇今村	実8.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 03/08 1阪神66R 7着/9頭+2.0秒 02/07 1小倉57R 9着/18頭+0.9秒 01/11 1京都47R 7着/14頭+0.9秒 12/27 5阪神77R 13着/15頭+1.4秒 12/14 5中京46R 4着/18頭+0.3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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.5% (オッズ暗示: 11.5%) ※ 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

トラストモアリズム

騎手西塚

13.8倍

AI の勝率7%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 13.8倍では期待値 -9% です。

賭け金の目安 ¥300（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（8着）

出走馬全14頭

◎12

エレガンシア

△柴田裕

4.8倍

勝率 22%

›

○4

ジェイエルグリーン

★河原田

3.3倍

勝率 20%

›

▲14

メイショウピリカ

◇今村

8.7倍

勝率 14%

›

△8

ダノンアトラス

小沢

5.6倍

勝率 10%

›

△7

トラストモアリズム

西塚

13.8倍

勝率 7%

›

△5

カドーダムール

◇古川奈

13.8倍

勝率 6%

›

▽6

オリオアルセーリオ

松本

14.3倍

勝率 5%

›

▽9

アンビアンス

吉村

20.5倍

勝率 3%

›

▽2

ワダツミ

◇小林美

21.0倍

勝率 3%

›

▽1

ウインキングリー

横山琉

32.2倍

対象外勝率 3%

›

×11

ダイナソーコー

◇永島

25.0倍

勝率 1%

›

×13

ウイントリベルガ

△石田

35.5倍

対象外勝率 1%

›

▽10

コスモアルペジオ

△石神道

45.6倍

対象外勝率 1%

›

▽3

アージュドール

▲森田

49.4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）

見送り

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 7 トラストモアリズム実13.8倍期待値 -9% 推奨 15.2〜30.0倍 ¥300 不的中8着

※ オッズは予測時点の値です。

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