新潟 10R 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

10R 新潟競馬場発走 14:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マイネルアズーロ	斎藤	実4.0	B○ A○勝率21% EV-15% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率50%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 03/29 1中京66R 4着/13頭+0.4秒 03/14 1中京19R 2着/10頭+0.4秒 08/10 2新潟65R 1着/18頭勝利 07/20 2福島88R 3着/14頭+0.6秒 06/22 3東京64R 2着/16頭+0.7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) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.7% (オッズ暗示: 25.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.1% / 期待値 -15% ※ 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	シルバーリム	国分優	実7.1	B▲ A▲勝率17% EV+24% 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／63日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神85R 1着/16頭勝利 02/15 2京都65R 4着/15頭+0.6秒 12/13 5中京35R 7着/12頭+1.0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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.9% (オッズ暗示: 14.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 17.3% / 期待値 +24% ※ 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	フルレゾン	亀田	実38.8	B▽ A▽勝率4% EV+29% 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走平均9.3着と低調）
前5走 03/28 1中京510R 8着/12頭+0.5秒 01/12 1京都59R 3着/12頭+0.1秒 12/21 5中京610R 6着/10頭+0.3秒 10/26 4新潟410R 8着/16頭+1.1秒 08/23 4中京18R 1着/8頭勝利
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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.6% / 期待値 +30% ※ 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	ズイウンゴサイ	菊沢	実7.6	B△ A△勝率8% EV-37% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（71日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京59R 7着/8頭+2.4秒 01/18 1中山77R 6着/16頭+0.7秒 11/01 4東京109R 6着/8頭+0.7秒 10/11 4東京39R 5着/10頭+0.5秒 08/10 2新潟611R 1着/14頭勝利
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 4.7着 ○ 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 13.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.2% / 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。
5	フォルテフィオーレ	吉田隼	実69.3	B▽ A▽勝率3% EV+84% 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 03/01 1小倉129R 8着/18頭+0.4秒 02/22 1小倉109R 2着/12頭+0.7秒 02/08 1小倉68R 3着/16頭+0.2秒 02/01 1小倉48R 2着/13頭+0.0秒 11/16 3福島412R 6着/16頭+0.7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) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +50%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 2.6% / 期待値 +85% ※ 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	ジャンビ	横山琉	実55.9	B▽ A▽勝率3% 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8.7着と低調）
前5走 03/14 2中山59R 6着/10頭+0.4秒 11/30 5東京89R 8着/9頭+1.9秒 10/19 4新潟29R 1着/15頭勝利 08/31 3新潟48R 5着/9頭+1.4秒 05/10 1新潟310R 14着/15頭+2.5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 8.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 10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) +21%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.6% / 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。
7	ベネスピラ	小林美	実8.2	B△ A△勝率8% EV-34% 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8.7着と低調／前走3着）
前5走 04/04 3中山37R 2着/12頭+0.4秒 02/14 1東京52R 12着/16頭+1.5秒 11/22 3福島56R 12着/15頭+2.2秒 07/13 2福島62R 1着/15頭勝利 06/29 2福島23R 5着/15頭+2.2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 8.7着 (不振) ○ 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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 12.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.2% / 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。
8	ハートメテオ	富田	実30.0	B▽ A▽勝率4% EV+31% 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／98日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉89R 2着/7頭+0.1秒 01/17 1京都69R 2着/10頭+0.1秒 12/13 5阪神312R 5着/10頭+0.3秒 08/30 2札幌311R 14着/14頭+2.7秒 08/02 1札幌37R 1着/10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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.4% / 期待値 +32% ※ 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	マイネルマスター	吉村	実9.3	B△ A△勝率6% EV-42% 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／前走勝利の勢い）
前5走 03/22 2中山87R 5着/8頭+0.8秒 02/28 2中山19R 5着/8頭+1.4秒 01/25 1中山99R 11着/12頭+2.5秒 12/06 5中山19R 9着/11頭+1.1秒 09/27 4中山89R 5着/9頭+0.4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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 10.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.3% / 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。
10	ロゼル	杉原	実122.3	B▽ A▽勝率1% EV+14% 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8.3着と低調）
前5走 03/15 2中山68R 7着/10頭+1.0秒 01/25 1中山97R 6着/9頭+0.7秒 01/10 1中山310R 5着/16頭+0.7秒 12/21 5中山612R 5着/16頭+0.7秒 12/13 5中山38R 8着/15頭+1.1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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) +3%（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 12位 / 勝率 1.0% / 期待値 +15% ※ 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	ジェットブレード	西塚	実51.6	B▽ A▽勝率3% EV+30% 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走平均8.3着と低調）
前5走 03/28 1中京510R 4着/12頭+0.3秒 03/14 1中京110R 5着/10頭+0.5秒 01/05 1中山210R 5着/11頭+0.6秒 12/14 5中京410R 3着/10頭+0.9秒 11/08 3福島19R 1着/16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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11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) +22%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.7% / 期待値 +31% ※ 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	コンフォルツァ	丸山	実2.6	B◎ A◎勝率22% EV-42% 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（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走平均2.3着と安定／前走2着）
前5走 12/07 5阪神28R 6着/8頭+0.9秒 11/16 5東京48R 3着/13頭+0.1秒 10/25 4新潟36R 1着/15頭勝利 08/02 1札幌37R 7着/10頭+1.6秒 03/22 1阪神711R 7着/9頭+1.2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 2.3着 (安定) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 28.4% (オッズ暗示: 38.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 22.0% / 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。

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

コンフォルツァ

騎手丸山

2.6倍

AI の勝率28%損益の分かれ目38%

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12頭

◎A:◎12

コンフォルツァ

丸山

2.6倍

勝率 28%

›

○A:○1

マイネルアズーロ

斎藤

4.0倍

勝率 19%

›

▲A:▲2

シルバーリム

国分優

7.1倍

勝率 12%

›

△A:△7

ベネスピラ

小林美

8.2倍

勝率 9%

›

△A:△9

マイネルマスター

吉村

9.3倍

勝率 9%

›

△A:△4

ズイウンゴサイ

菊沢

7.6倍

勝率 8%

›

▽A:▽8

ハートメテオ

富田

30.0倍

勝率 4%

›

▽A:▽3

フルレゾン

亀田

38.8倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽11

ジェットブレード

西塚

51.6倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽6

ジャンビ

横山琉

55.9倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽5

フォルテフィオーレ

吉田隼

69.3倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽10

ロゼル

杉原

122.3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

10R 新潟競馬場発走 14:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マイネルアズーロ	斎藤	実4.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率50%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 03/29 1中京66R 4着/13頭+0.4秒 03/14 1中京19R 2着/10頭+0.4秒 08/10 2新潟65R 1着/18頭勝利 07/20 2福島88R 3着/14頭+0.6秒 06/22 3東京64R 2着/16頭+0.7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) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.1% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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	シルバーリム	国分優	実7.1	▲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／63日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神85R 1着/16頭勝利 02/15 2京都65R 4着/15頭+0.6秒 12/13 5中京35R 7着/12頭+1.0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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.3% (オッズ暗示: 14.1%) ※ 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。
3	フルレゾン	亀田	実38.8	▽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走平均9.3着と低調）
前5走 03/28 1中京510R 8着/12頭+0.5秒 01/12 1京都59R 3着/12頭+0.1秒 12/21 5中京610R 6着/10頭+0.3秒 10/26 4新潟410R 8着/16頭+1.1秒 08/23 4中京18R 1着/8頭勝利
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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
4	ズイウンゴサイ	菊沢	実7.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（71日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京59R 7着/8頭+2.4秒 01/18 1中山77R 6着/16頭+0.7秒 11/01 4東京109R 6着/8頭+0.7秒 10/11 4東京39R 5着/10頭+0.5秒 08/10 2新潟611R 1着/14頭勝利
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 4.7着 ○ 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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	フォルテフィオーレ	吉田隼	実69.3	▽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 03/01 1小倉129R 8着/18頭+0.4秒 02/22 1小倉109R 2着/12頭+0.7秒 02/08 1小倉68R 3着/16頭+0.2秒 02/01 1小倉48R 2着/13頭+0.0秒 11/16 3福島412R 6着/16頭+0.7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) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +84%（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: 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。
6	ジャンビ	横山琉	実55.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 03/14 2中山59R 6着/10頭+0.4秒 11/30 5東京89R 8着/9頭+1.9秒 10/19 4新潟29R 1着/15頭勝利 08/31 3新潟48R 5着/9頭+1.4秒 05/10 1新潟310R 14着/15頭+2.5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 8.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 10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) +45%（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: 1.8%) ※ 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。
7	ベネスピラ	小林美	実8.2	△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8.7着と低調／前走3着）
前5走 04/04 3中山37R 2着/12頭+0.4秒 02/14 1東京52R 12着/16頭+1.5秒 11/22 3福島56R 12着/15頭+2.2秒 07/13 2福島62R 1着/15頭勝利 06/29 2福島23R 5着/15頭+2.2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 8.7着 (不振) ○ 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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 12.2%) ※ 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	ハートメテオ	富田	実30.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.7着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉89R 2着/7頭+0.1秒 01/17 1京都69R 2着/10頭+0.1秒 12/13 5阪神312R 5着/10頭+0.3秒 08/30 2札幌311R 14着/14頭+2.7秒 08/02 1札幌37R 1着/10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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 98日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。
9	マイネルマスター	吉村	実9.3	△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／前走勝利の勢い）
前5走 03/22 2中山87R 5着/8頭+0.8秒 02/28 2中山19R 5着/8頭+1.4秒 01/25 1中山99R 11着/12頭+2.5秒 12/06 5中山19R 9着/11頭+1.1秒 09/27 4中山89R 5着/9頭+0.4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) × 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 6.3% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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。
10	ロゼル	杉原	実122.3	▽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8.3着と低調）
前5走 03/15 2中山68R 7着/10頭+1.0秒 01/25 1中山97R 6着/9頭+0.7秒 01/10 1中山310R 5着/16頭+0.7秒 12/21 5中山612R 5着/16頭+0.7秒 12/13 5中山38R 8着/15頭+1.1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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) +14%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.0% (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。
11	ジェットブレード	西塚	実51.6	▽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走平均8.3着と低調）
前5走 03/28 1中京510R 4着/12頭+0.3秒 03/14 1中京110R 5着/10頭+0.5秒 01/05 1中山210R 5着/11頭+0.6秒 12/14 5中京410R 3着/10頭+0.9秒 11/08 3福島19R 1着/16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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11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) +30%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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	コンフォルツァ	丸山	実2.6	◎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（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走平均2.3着と安定／前走2着）
前5走 12/07 5阪神28R 6着/8頭+0.9秒 11/16 5東京48R 3着/13頭+0.1秒 10/25 4新潟36R 1着/15頭勝利 08/02 1札幌37R 7着/10頭+1.6秒 03/22 1阪神711R 7着/9頭+1.2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 2.3着 (安定) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 22.0% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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。

見送りAI の 1 位の馬

コンフォルツァ

騎手丸山

2.6倍

AI の勝率22%損益の分かれ目38%

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12頭

◎12

コンフォルツァ

丸山

2.6倍

勝率 22%

›

○1

マイネルアズーロ

斎藤

4.0倍

勝率 21%

›

▲2

シルバーリム

国分優

7.1倍

勝率 17%

›

△4

ズイウンゴサイ

菊沢

7.6倍

勝率 8%

›

△7

ベネスピラ

小林美

8.2倍

勝率 8%

›

△9

マイネルマスター

吉村

9.3倍

勝率 6%

›

▽8

ハートメテオ

富田

30.0倍

勝率 4%

›

▽3

フルレゾン

亀田

38.8倍

対象外勝率 4%

›

▽11

ジェットブレード

西塚

51.6倍

対象外勝率 3%

›

▽6

ジャンビ

横山琉

55.9倍

対象外勝率 3%

›

▽5

フォルテフィオーレ

吉田隼

69.3倍

対象外勝率 3%

›

▽10

ロゼル

杉原

122.3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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