新潟 8R 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

8R 新潟競馬場発走 13:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ライヴスプーン	▲森田	実22.9	B▽ A▽勝率3% 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9.7着と低調／78日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5中山78R 6着/16頭+1.0秒 12/13 5中京36R 5着/16頭+0.6秒 10/25 4新潟38R 4着/14頭+1.1秒 10/18 4新潟14R 9着/14頭+1.8秒 08/30 3新潟34R 1着/15頭勝利
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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 4.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.4% / 期待値 -21% ※ 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	オメガストリーム	△石田	実26.6	B▽ A▽勝率3% EV-11% 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 02/15 1東京66R 12着/14頭+1.4秒 01/12 1中山57R 13着/15頭+6.6秒 12/06 5中山17R 16着/16頭+2.8秒 10/21 金沢5R 1着/9頭勝利 10/07 金沢3R 1着/7頭勝利
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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.3% / 期待値 -11% ※ 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	ウインターブレス	小沢	実45.3	B▽ A▽勝率1% EV-43% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 03/29 3中山25R 9着/13頭+2.0秒 03/07 2中山35R 2着/18頭+0.1秒 01/12 1中山56R 3着/18頭+0.0秒 12/20 5中京55R 5着/18頭+0.3秒 11/08 5東京13R 6着/12頭+1.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) × 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 1.2% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12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。
4	リバーソニック	斎藤	実5.5	B△ A▲勝率14% EV-20% 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／63日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京43R 3着/15頭+0.4秒 02/28 1阪神34R 2着/14頭+0.4秒 12/20 5阪神56R 8着/16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) × 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 12.2% (オッズ暗示: 18.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.5% / 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。
5	クレスコドルフィン	中井	実97.3	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（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 03/22 1阪神108R 4着/10頭+0.4秒 02/28 1阪神36R 7着/13頭+1.4秒 02/15 1小倉88R 12着/15頭+3.2秒 11/30 4京都87R 8着/16頭+1.4秒 10/05 3京都26R 11着/14頭+1.4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 8.7着 (不振) △ 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 1.1% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.1% / 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	リオンサーガ	国分恭	実33.3	B▽ A×勝率1% EV-54% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 03/21 1阪神93R 6着/10頭+1.3秒 03/07 1阪神53R 8着/13頭+2.1秒 11/15 4京都33R 7着/10頭+2.3秒 10/26 3京都94R 11着/16頭+4.3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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 3.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.4% / 期待値 -54% ※ 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	ゴーントゥファー	武藤	実121.8	B× A▽勝率1% EV-33% 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）
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) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.5% / 期待値 -34% ※ 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	シャンドラファール	吉村	実6.6	B△ A△勝率9% EV-38% 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2.7着と安定／64日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1小倉112R 13着/18頭+1.4秒 09/14 4阪神46R 10着/12頭+3.4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 2.7着 (安定) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 15.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.4% / 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。
9	トーアケルキラ	横山琉	実17.7	B▽ A▽勝率6% EV+0% 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／169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 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 6.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 169日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 5.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.7% / 期待値 +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。
10	クラテロス	★河原田	実4.6	B▲ A○勝率14% EV-33% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 12/27 5阪神76R 3着/11頭+1.9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 5.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.5% (オッズ暗示: 21.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 14.5% / 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。
11	モヴレクス	野中	実105.8	B▽ A▽勝率1% EV+45% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.7着と低調）
前5走 02/15 1小倉88R 4着/15頭+1.0秒 01/24 1小倉18R 4着/7頭+1.0秒 01/11 1中山47R 10着/16頭+1.9秒 11/23 5東京57R 9着/16頭+1.5秒 10/25 4新潟38R 8着/14頭+2.1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 10.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.4% / 期待値 +46% ※ 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	ドメイン	富田	実6.1	B◎ A△勝率14% EV-11% 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5走 01/25 1京都92R 1着/16頭勝利 01/10 1京都32R 3着/14頭+0.1秒 12/21 5阪神61R 3着/12頭+1.0秒 12/07 5阪神26R 7着/9頭+5.0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 6.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 18.8% (オッズ暗示: 16.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 14.5% / 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。
13	アスクドゥチャンプ	西塚	実4.2	B○ A◎勝率22% EV-8% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（154日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京54R 1着/14頭勝利 02/28 1阪神32R 3着/14頭+0.9秒 02/14 1東京54R 6着/15頭+1.1秒 ― ―
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 4.7着 △ ローテーション 154日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.5% (オッズ暗示: 23.8%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 21.8% / 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。
14	スノーディーヴァ	△石神道	実11.6	B△ A△勝率7% EV-14% 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 03/01 1小倉124R 2着/12頭+1.0秒 02/07 1小倉54R 2着/12頭+0.1秒 01/11 1京都44R 12着/14頭+8.7秒 09/27 4中山87R 16着/16頭+2.5秒 09/15 4中山58R 10着/14頭+2.3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 4.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 8.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.4% / 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。

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

見送りAI の 1 位の馬

ドメイン

騎手富田

6.1倍

AI の勝率19%損益の分かれ目16%

オッズが買う範囲（10〜30倍）より低く見送り。

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

出走馬全14頭

◎A:△12

ドメイン

富田

6.1倍

勝率 19%

›

○A:◎13

アスクドゥチャンプ

西塚

4.2倍

勝率 17%

›

▲A:○10

クラテロス

★河原田

4.6倍

勝率 15%

›

△A:▲4

リバーソニック

斎藤

5.5倍

勝率 12%

›

△A:△8

シャンドラファール

吉村

6.6倍

勝率 10%

›

△A:△14

スノーディーヴァ

△石神道

11.6倍

勝率 7%

›

▽A:▽9

トーアケルキラ

横山琉

17.7倍

勝率 6%

›

▽A:▽1

ライヴスプーン

▲森田

22.9倍

勝率 4%

›

▽A:▽2

オメガストリーム

△石田

26.6倍

勝率 3%

›

▽A:×6

リオンサーガ

国分恭

33.3倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽3

ウインターブレス

小沢

45.3倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽11

モヴレクス

野中

105.8倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽5

クレスコドルフィン

中井

97.3倍

対象外勝率 1%

›

×A:▽7

ゴーントゥファー

武藤

121.8倍

対象外勝率 0%

›

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

両モデルとも見送り

8R 新潟競馬場発走 13:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ライヴスプーン	▲森田	実22.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.7着と低調／78日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5中山78R 6着/16頭+1.0秒 12/13 5中京36R 5着/16頭+0.6秒 10/25 4新潟38R 4着/14頭+1.1秒 10/18 4新潟14R 9着/14頭+1.8秒 08/30 3新潟34R 1着/15頭勝利
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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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。
2	オメガストリーム	△石田	実26.6	▽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 02/15 1東京66R 12着/14頭+1.4秒 01/12 1中山57R 13着/15頭+6.6秒 12/06 5中山17R 16着/16頭+2.8秒 10/21 金沢5R 1着/9頭勝利 10/07 金沢3R 1着/7頭勝利
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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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	ウインターブレス	小沢	実45.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 03/29 3中山25R 9着/13頭+2.0秒 03/07 2中山35R 2着/18頭+0.1秒 01/12 1中山56R 3着/18頭+0.0秒 12/20 5中京55R 5着/18頭+0.3秒 11/08 5東京13R 6着/12頭+1.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) × 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。
4	リバーソニック	斎藤	実5.5	▲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／63日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京43R 3着/15頭+0.4秒 02/28 1阪神34R 2着/14頭+0.4秒 12/20 5阪神56R 8着/16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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.5% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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。
5	クレスコドルフィン	中井	実97.3	▽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 03/22 1阪神108R 4着/10頭+0.4秒 02/28 1阪神36R 7着/13頭+1.4秒 02/15 1小倉88R 12着/15頭+3.2秒 11/30 4京都87R 8着/16頭+1.4秒 10/05 3京都26R 11着/14頭+1.4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 8.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.1% (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。
6	リオンサーガ	国分恭	実33.3	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 03/21 1阪神93R 6着/10頭+1.3秒 03/07 1阪神53R 8着/13頭+2.1秒 11/15 4京都33R 7着/10頭+2.3秒 10/26 3京都94R 11着/16頭+4.3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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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	ゴーントゥファー	武藤	実121.8	▽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）
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) × 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 0.5% (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。
8	シャンドラファール	吉村	実6.6	△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2.7着と安定／64日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1小倉112R 13着/18頭+1.4秒 09/14 4阪神46R 10着/12頭+3.4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 2.7着 (安定) × 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 9.4% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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	トーアケルキラ	横山琉	実17.7	▽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／169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 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 6.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 169日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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	クラテロス	★河原田	実4.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 12/27 5阪神76R 3着/11頭+1.9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 5.0着 ○ 前走実績前走 2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 14.5% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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。
11	モヴレクス	野中	実105.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.7着と低調）
前5走 02/15 1小倉88R 4着/15頭+1.0秒 01/24 1小倉18R 4着/7頭+1.0秒 01/11 1中山47R 10着/16頭+1.9秒 11/23 5東京57R 9着/16頭+1.5秒 10/25 4新潟38R 8着/14頭+2.1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 10.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +45%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.4% (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。
12	ドメイン	富田	実6.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 01/25 1京都92R 1着/16頭勝利 01/10 1京都32R 3着/14頭+0.1秒 12/21 5阪神61R 3着/12頭+1.0秒 12/07 5阪神26R 7着/9頭+5.0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 6.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.5% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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。
13	アスクドゥチャンプ	西塚	実4.2	◎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（154日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京54R 1着/14頭勝利 02/28 1阪神32R 3着/14頭+0.9秒 02/14 1東京54R 6着/15頭+1.1秒 ― ―
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 4.7着 △ ローテーション 154日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.8% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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	スノーディーヴァ	△石神道	実11.6	△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 03/01 1小倉124R 2着/12頭+1.0秒 02/07 1小倉54R 2着/12頭+0.1秒 01/11 1京都44R 12着/14頭+8.7秒 09/27 4中山87R 16着/16頭+2.5秒 09/15 4中山58R 10着/14頭+2.3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 4.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.4% (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。

見送りAI の 1 位の馬

アスクドゥチャンプ

騎手西塚

4.2倍

AI の勝率22%損益の分かれ目24%

オッズが買う範囲（10〜30倍）より低く見送り。

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

出走馬全14頭

◎13

アスクドゥチャンプ

西塚

4.2倍

勝率 22%

›

○10

クラテロス

★河原田

4.6倍

勝率 14%

›

▲4

リバーソニック

斎藤

5.5倍

勝率 14%

›

△12

ドメイン

富田

6.1倍

勝率 14%

›

△8

シャンドラファール

吉村

6.6倍

勝率 9%

›

△14

スノーディーヴァ

△石神道

11.6倍

勝率 7%

›

▽9

トーアケルキラ

横山琉

17.7倍

勝率 6%

›

▽1

ライヴスプーン

▲森田

22.9倍

勝率 3%

›

▽2

オメガストリーム

△石田

26.6倍

勝率 3%

›

×6

リオンサーガ

国分恭

33.3倍

対象外勝率 1%

›

▽11

モヴレクス

野中

105.8倍

対象外勝率 1%

›

▽3

ウインターブレス

小沢

45.3倍

対象外勝率 1%

›

▽5

クレスコドルフィン

中井

97.3倍

対象外勝率 1%

›

▽7

ゴーントゥファー

武藤

121.8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。

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