新潟 9R 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

9R 新潟競馬場発走 14:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	テルヴィセクス	亀田	実39.9	B▽ A▽勝率4% EV+39% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.3着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京311R 14着/17頭+1.2秒 12/21 5中京64R 1着/17頭勝利 11/30 4京都81R 5着/16頭+0.6秒 10/11 3京都36R 4着/11頭+1.2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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +41%（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: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 3.5% / 期待値 +40% ※ 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	シャンパンライフ	横山和	実3.3	B○ A◎勝率22% EV-26% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／91日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京312R 2着/14頭+0.3秒 02/22 1阪神29R 4着/10頭+0.3秒 12/28 5阪神89R 2着/12頭+0.0秒 09/13 4阪神37R 3着/18頭+0.3秒 08/16 3中京711R 6着/17頭+0.6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 91日休養明け × 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 18.7% (オッズ暗示: 30.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 22.1% / 期待値 -27% ※ 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	ダノンブランニュー	松本	実6.7	B△ A△勝率8% EV-45% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／161日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1阪神48R 5着/15頭+0.3秒 02/22 1阪神29R 8着/10頭+0.5秒 11/01 3京都1012R 3着/15頭+0.1秒 10/26 4新潟49R 4着/14頭+0.3秒 09/13 4阪神37R 7着/18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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 161日休養明け × 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 7.2% (オッズ暗示: 14.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.2% / 期待値 -45% ※ 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	クモヒトツナイ	丸田	実72.0	B▽ A▽勝率1% EV-8% 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／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 11/29 5東京77R 9着/16頭+1.6秒 11/15 3福島39R 9着/16頭+1.3秒 09/06 2札幌59R 9着/15頭+1.1秒 08/16 1札幌712R 4着/12頭+0.4秒 06/22 1函館47R 6着/13頭+1.2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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.3% / 期待値 -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	シャルムグリーン	横山琉	実32.9	B× A×勝率1% EV-53% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（63日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1中山912R 2着/16頭+0.0秒 01/10 1中山37R 2着/16頭+0.1秒 12/13 5中山33R 2着/16頭+0.2秒 11/23 5東京53R 4着/17頭+0.6秒 08/24 2札幌22R 6着/11頭+0.6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 5.7着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 3.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11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。
6	コウギョク	丸山	実5.0	B◎ A○勝率22% EV+10% 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 02/28 2中山19R 8着/8頭+2.4秒 10/05 3京都25R 1着/13頭勝利 ― ― ―
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 4.0着 ○ 前走実績前走 2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) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 21.1% (オッズ暗示: 20.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 22.1% / 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。
7	ジャンヌローサ	国分優	実60.1	B▽ A▽勝率1% EV-23% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 02/28 1小倉1112R 2着/18頭+0.1秒 02/21 1小倉912R 3着/18頭+0.2秒 12/21 5中京66R 6着/16頭+0.4秒 12/06 5中京112R 4着/16頭+0.3秒 11/09 4京都212R 12着/17頭+0.6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 6.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.3% / 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。
8	ジーティーシンドウ	小沢	実10.5	B△ A△勝率8% EV-14% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 03/21 2中山76R 4着/13頭+0.5秒 01/04 1中山110R 3着/8頭+0.0秒 12/14 5中山45R 1着/16頭勝利 ― ―
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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) ○ 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) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 9.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.2% / 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。
9	ジュナベーラ	杉原	実5.7	B▲ A▲勝率11% EV-39% 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／前走勝利の勢い／127日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1東京36R 11着/16頭+0.8秒 12/21 5中山63R 7着/15頭+0.7秒 10/18 4東京65R 4着/16頭+0.5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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 127日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.0% (オッズ暗示: 17.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.6% / 期待値 -40% ※ 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	ゴールドブレス	斎藤	実11.6	B△ A△勝率7% EV-13% 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／190日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京312R 4着/14頭+0.4秒 03/14 1中京17R 10着/16頭+0.9秒 12/21 5中京68R 2着/16頭+0.0秒 12/14 5中京412R 2着/16頭+0.0秒 10/19 4新潟27R 2着/18頭+0.2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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 190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 6.8% (オッズ暗示: 8.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.5% / 期待値 -13% ※ 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	ジェゼロ	吉田隼	実20.7	B▽ A▽勝率4% EV-27% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（141日ぶりの実戦）
前5走 05/04 2東京411R 11着/14頭+1.5秒 03/30 2中京68R 2着/7頭+0.6秒 08/04 2新潟43R 1着/9頭勝利 ― ―
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 6.7着 △ ローテーション 141日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 4.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.5% / 期待値 -27% ※ 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	デビューフライト	吉村	実100.1	B▽ A▽勝率1% EV+10% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均12.0着と低調／161日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉86R 12着/16頭+1.0秒 01/31 1小倉312R 6着/16頭+0.2秒 01/18 1京都712R 6着/8頭+0.4秒 12/06 5中京112R 13着/16頭+1.1秒 10/25 4新潟36R 14着/15頭+1.5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 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 161日休養明け △ 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%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.1% / 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。
13	ルージュリリック	菊沢	実13.5	B▽ A▽勝率6% EV-22% 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 03/14 1中京14R 1着/16頭勝利 02/14 1東京55R 5着/16頭+0.3秒 02/01 1東京23R 3着/16頭+1.1秒 10/18 4新潟11R 4着/13頭+0.6秒 07/19 2福島75R 3着/16頭+0.3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 8.3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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 7.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.8% / 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。
14	クイーンズワーフ	河原田	実27.9	B▽ A▽勝率4% EV-2% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 02/21 1小倉98R 2着/16頭+0.4秒 02/08 1小倉68R 6着/16頭+0.4秒 12/21 5中京66R 7着/16頭+0.5秒 12/06 5中京112R 2着/16頭+0.2秒 10/26 4新潟49R 12着/14頭+1.6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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 3.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.5% / 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。

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

コウギョク

騎手丸山

5.0倍

AI の勝率21%損益の分かれ目20%

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:○6

コウギョク

丸山

5.0倍

勝率 21%

›

○A:◎2

シャンパンライフ

横山和

3.3倍

勝率 19%

›

▲A:▲9

ジュナベーラ

杉原

5.7倍

勝率 13%

›

△A:△8

ジーティーシンドウ

小沢

10.5倍

勝率 11%

›

△A:△3

ダノンブランニュー

松本

6.7倍

勝率 7%

›

△A:△10

ゴールドブレス

斎藤

11.6倍

勝率 7%

›

▽A:▽13

ルージュリリック

菊沢

13.5倍

勝率 6%

›

▽A:▽11

ジェゼロ

吉田隼

20.7倍

勝率 4%

›

▽A:▽14

クイーンズワーフ

河原田

27.9倍

勝率 4%

›

▽A:▽1

テルヴィセクス

亀田

39.9倍

対象外勝率 4%

›

×A:×5

シャルムグリーン

横山琉

32.9倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽4

クモヒトツナイ

丸田

72.0倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽7

ジャンヌローサ

国分優

60.1倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽12

デビューフライト

吉村

100.1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

両モデルとも見送り

9R 新潟競馬場発走 14:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	テルヴィセクス	亀田	実39.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.3着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京311R 14着/17頭+1.2秒 12/21 5中京64R 1着/17頭勝利 11/30 4京都81R 5着/16頭+0.6秒 10/11 3京都36R 4着/11頭+1.2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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +39%（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: 2.5%) ※ 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。
2	シャンパンライフ	横山和	実3.3	◎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／91日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京312R 2着/14頭+0.3秒 02/22 1阪神29R 4着/10頭+0.3秒 12/28 5阪神89R 2着/12頭+0.0秒 09/13 4阪神37R 3着/18頭+0.3秒 08/16 3中京711R 6着/17頭+0.6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 91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 22.1% (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。
3	ダノンブランニュー	松本	実6.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／161日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1阪神48R 5着/15頭+0.3秒 02/22 1阪神29R 8着/10頭+0.5秒 11/01 3京都1012R 3着/15頭+0.1秒 10/26 4新潟49R 4着/14頭+0.3秒 09/13 4阪神37R 7着/18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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 161日休養明け × 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 8.2% (オッズ暗示: 14.9%) ※ 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	クモヒトツナイ	丸田	実72.0	▽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／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 11/29 5東京77R 9着/16頭+1.6秒 11/15 3福島39R 9着/16頭+1.3秒 09/06 2札幌59R 9着/15頭+1.1秒 08/16 1札幌712R 4着/12頭+0.4秒 06/22 1函館47R 6着/13頭+1.2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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
5	シャルムグリーン	横山琉	実32.9	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（63日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1中山912R 2着/16頭+0.0秒 01/10 1中山37R 2着/16頭+0.1秒 12/13 5中山33R 2着/16頭+0.2秒 11/23 5東京53R 4着/17頭+0.6秒 08/24 2札幌22R 6着/11頭+0.6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 5.7着 × 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。
6	コウギョク	丸山	実5.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 02/28 2中山19R 8着/8頭+2.4秒 10/05 3京都25R 1着/13頭勝利 ― ― ―
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 4.0着 ○ 前走実績前走 2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) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 22.1% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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	ジャンヌローサ	国分優	実60.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 02/28 1小倉1112R 2着/18頭+0.1秒 02/21 1小倉912R 3着/18頭+0.2秒 12/21 5中京66R 6着/16頭+0.4秒 12/06 5中京112R 4着/16頭+0.3秒 11/09 4京都212R 12着/17頭+0.6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 6.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
8	ジーティーシンドウ	小沢	実10.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 03/21 2中山76R 4着/13頭+0.5秒 01/04 1中山110R 3着/8頭+0.0秒 12/14 5中山45R 1着/16頭勝利 ― ―
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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) ○ 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 9.5%) ※ 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。
9	ジュナベーラ	杉原	実5.7	▲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／前走勝利の勢い／127日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1東京36R 11着/16頭+0.8秒 12/21 5中山63R 7着/15頭+0.7秒 10/18 4東京65R 4着/16頭+0.5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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 127日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.6% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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。
10	ゴールドブレス	斎藤	実11.6	△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／190日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京312R 4着/14頭+0.4秒 03/14 1中京17R 10着/16頭+0.9秒 12/21 5中京68R 2着/16頭+0.0秒 12/14 5中京412R 2着/16頭+0.0秒 10/19 4新潟27R 2着/18頭+0.2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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 190日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.5% (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。
11	ジェゼロ	吉田隼	実20.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（141日ぶりの実戦）
前5走 05/04 2東京411R 11着/14頭+1.5秒 03/30 2中京68R 2着/7頭+0.6秒 08/04 2新潟43R 1着/9頭勝利 ― ―
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 6.7着 △ ローテーション 141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 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。
12	デビューフライト	吉村	実100.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均12.0着と低調／161日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉86R 12着/16頭+1.0秒 01/31 1小倉312R 6着/16頭+0.2秒 01/18 1京都712R 6着/8頭+0.4秒 12/06 5中京112R 13着/16頭+1.1秒 10/25 4新潟36R 14着/15頭+1.5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 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 161日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10%（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。
13	ルージュリリック	菊沢	実13.5	▽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 03/14 1中京14R 1着/16頭勝利 02/14 1東京55R 5着/16頭+0.3秒 02/01 1東京23R 3着/16頭+1.1秒 10/18 4新潟11R 4着/13頭+0.6秒 07/19 2福島75R 3着/16頭+0.3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 8.3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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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。
14	クイーンズワーフ	河原田	実27.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 02/21 1小倉98R 2着/16頭+0.4秒 02/08 1小倉68R 6着/16頭+0.4秒 12/21 5中京66R 7着/16頭+0.5秒 12/06 5中京112R 2着/16頭+0.2秒 10/26 4新潟49R 12着/14頭+1.6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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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

シャンパンライフ

騎手横山和

3.3倍

AI の勝率22%損益の分かれ目30%

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

◎2

シャンパンライフ

横山和

3.3倍

勝率 22%

›

○6

コウギョク

丸山

5.0倍

勝率 22%

›

▲9

ジュナベーラ

杉原

5.7倍

勝率 11%

›

△3

ダノンブランニュー

松本

6.7倍

勝率 8%

›

△8

ジーティーシンドウ

小沢

10.5倍

勝率 8%

›

△10

ゴールドブレス

斎藤

11.6倍

勝率 7%

›

▽13

ルージュリリック

菊沢

13.5倍

勝率 6%

›

▽11

ジェゼロ

吉田隼

20.7倍

勝率 4%

›

▽14

クイーンズワーフ

河原田

27.9倍

勝率 4%

›

▽1

テルヴィセクス

亀田

39.9倍

対象外勝率 4%

›

×5

シャルムグリーン

横山琉

32.9倍

対象外勝率 1%

›

▽7

ジャンヌローサ

国分優

60.1倍

対象外勝率 1%

›

▽4

クモヒトツナイ

丸田

72.0倍

対象外勝率 1%

›

▽12

デビューフライト

吉村

100.1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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