新潟 12R 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

12R 新潟競馬場発走 16:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シュヴァルツシルト	◇小林美	実4.4	B◎ A◎勝率19% EV-16% 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 03/07 2中山33R 2着/16頭+0.3秒 02/15 1東京61R 4着/16頭+1.7秒 12/14 5中京42R 3着/13頭+0.7秒 11/30 5東京85R 3着/16頭+0.3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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.2% (オッズ暗示: 22.7%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 19.0% / 期待値 -16% ※ 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	パヴィーア	吉村	実6.3	B△ A△勝率10% EV-35% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 03/28 1中京56R 5着/16頭+0.8秒 12/20 5中京57R 6着/15頭+0.4秒 12/07 5中京26R 2着/16頭+0.0秒 11/01 3京都107R 5着/16頭+0.7秒 04/27 2京都26R 5着/10頭+0.7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 6.7着 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 9.6% (オッズ暗示: 15.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 10.2% / 期待値 -36% ※ 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	レーヴドアンジュ	△柴田裕	実37.2	B▽ A▽勝率2% EV-12% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 03/29 1中京69R 10着/15頭+0.8秒 02/14 1小倉76R 15着/18頭+1.1秒 12/07 5中京26R 12着/16頭+1.4秒 10/11 3京都312R 8着/16頭+1.2秒 06/17 名古屋10R 1着/12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 4.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.3% / 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。
4	エイカイボクサー	亀田	実42.1	B▽ A▽勝率2% EV-1% 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／98日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京27R 10着/15頭+1.2秒 05/24 1新潟78R 12着/15頭+1.4秒 05/03 1新潟17R 4着/11頭+0.7秒 10/29 門別7R 2着/12頭+0.1秒 10/15 門別6R 1着/8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 10.3着 (不振) △ ローテーション 98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 2.2% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 2.3% / 期待値 -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。
5	ジャスパーメルチェ	松本	実4.6	B▲ A▲勝率15% EV-29% 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阪神105R 11着/11頭+1.1秒 02/01 2京都22R 1着/15頭勝利 01/12 1京都512R 17着/18頭+2.6秒 12/13 5阪神33R 2着/14頭+0.1秒 11/01 3京都102R 8着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.6% (オッズ暗示: 21.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.3% / 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。
6	ビーグラッド	小沢	実34.0	B▽ A▽勝率3% EV+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8.7着と低調）
前5走 03/14 1中京112R 11着/18頭+0.7秒 01/05 1京都212R 13着/15頭+1.1秒 12/07 5中京28R 12着/18頭+0.7秒 10/18 3京都612R 9着/15頭+0.5秒 09/13 4阪神39R 3着/18頭+0.2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) ▽ 前走実績前走 15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 2.6% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.2% / 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。
7	メイプルギャング	◇永島	実24.5	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4走で勝率25%と適性高／直近3走平均10.7着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京412R 8着/16頭+1.1秒 12/07 5中京26R 11着/16頭+1.4秒 11/16 4京都46R 10着/16頭+1.5秒 10/26 4新潟412R 3着/12頭+0.7秒 06/14 3阪神37R 10着/16頭+1.3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 10.7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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 4.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.0% / 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	ゼンノフォトン	斎藤	実14.2	B△ A△勝率5% EV-34% 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／63日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1阪神22R 1着/16頭勝利 12/27 5中山76R 7着/14頭+1.6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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 7.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.6% / 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。
9	ノーブルクロンヌ	菊沢	実15.7	B▽ A▽勝率5% EV-27% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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）
前5走 02/07 1小倉52R 13着/18頭+1.3秒 01/25 1小倉21R 15着/16頭+3.7秒 11/24 5東京61R 6着/15頭+2.7秒 11/08 5東京13R 8着/12頭+1.5秒 10/26 4新潟45R 10着/18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 22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 5.0% (オッズ暗示: 6.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.6% / 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。
10	アメリカンビヨンド	西塚	実5.1	B○ A○勝率19% EV-3% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／77日ぶりの実戦）
前5走 02/14 2京都57R 12着/15頭+3.1秒 12/07 5中京26R 8着/16頭+0.8秒 10/05 3京都26R 10着/14頭+1.4秒 08/09 3中京510R 6着/14頭+0.8秒 05/25 2東京103R 1着/16頭勝利
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 4.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.2% (オッズ暗示: 19.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.0% / 期待値 -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	リッチハンター	△石田	実76.9	B▽ A▽勝率1% EV-25% 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11.0着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京18R 7着/16頭+0.8秒 02/01 1東京24R 11着/16頭+2.3秒 12/28 5中山87R 13着/16頭+2.0秒 10/29 園田4R 1着/10頭勝利 10/10 園田6R 2着/10頭+0.7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 11.0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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.0% / 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。
12	サンライズブレイク	富田	実5.2	B△ A△勝率14% EV-25% 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9.3着と低調）
前5走 03/22 1中京412R 5着/16頭+0.4秒 03/07 1阪神512R 2着/16頭+0.4秒 02/14 2京都512R 2着/15頭+0.0秒 10/25 4新潟37R 6着/14頭+0.6秒 10/11 3京都312R 10着/16頭+1.6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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.8% (オッズ暗示: 19.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 14.3% / 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。

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

シュヴァルツシルト

騎手 ◇小林美

4.4倍

AI の勝率19%損益の分かれ目23%

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:◎1

シュヴァルツシルト

◇小林美

4.4倍

勝率 19%

›

○A:○10

アメリカンビヨンド

西塚

5.1倍

勝率 19%

›

▲A:▲5

ジャスパーメルチェ

松本

4.6倍

勝率 16%

›

△A:△12

サンライズブレイク

富田

5.2倍

勝率 14%

›

△A:△2

パヴィーア

吉村

6.3倍

勝率 10%

›

△A:△8

ゼンノフォトン

斎藤

14.2倍

勝率 5%

›

▽A:▽9

ノーブルクロンヌ

菊沢

15.7倍

勝率 5%

›

▽A:▽7

メイプルギャング

◇永島

24.5倍

勝率 4%

›

▽A:▽6

ビーグラッド

小沢

34.0倍

対象外勝率 3%

›

▽A:▽3

レーヴドアンジュ

△柴田裕

37.2倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽4

エイカイボクサー

亀田

42.1倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽11

リッチハンター

△石田

76.9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

12R 新潟競馬場発走 16:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シュヴァルツシルト	◇小林美	実4.4	◎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5走 03/07 2中山33R 2着/16頭+0.3秒 02/15 1東京61R 4着/16頭+1.7秒 12/14 5中京42R 3着/13頭+0.7秒 11/30 5東京85R 3着/16頭+0.3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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.0% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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	パヴィーア	吉村	実6.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 03/28 1中京56R 5着/16頭+0.8秒 12/20 5中京57R 6着/15頭+0.4秒 12/07 5中京26R 2着/16頭+0.0秒 11/01 3京都107R 5着/16頭+0.7秒 04/27 2京都26R 5着/10頭+0.7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 6.7着 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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。
3	レーヴドアンジュ	△柴田裕	実37.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 03/29 1中京69R 10着/15頭+0.8秒 02/14 1小倉76R 15着/18頭+1.1秒 12/07 5中京26R 12着/16頭+1.4秒 10/11 3京都312R 8着/16頭+1.2秒 06/17 名古屋10R 1着/12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 4.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
4	エイカイボクサー	亀田	実42.1	▽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／98日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京27R 10着/15頭+1.2秒 05/24 1新潟78R 12着/15頭+1.4秒 05/03 1新潟17R 4着/11頭+0.7秒 10/29 門別7R 2着/12頭+0.1秒 10/15 門別6R 1着/8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 10.3着 (不振) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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	ジャスパーメルチェ	松本	実4.6	▲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阪神105R 11着/11頭+1.1秒 02/01 2京都22R 1着/15頭勝利 01/12 1京都512R 17着/18頭+2.6秒 12/13 5阪神33R 2着/14頭+0.1秒 11/01 3京都102R 8着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.3% (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。
6	ビーグラッド	小沢	実34.0	▽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 1中京112R 11着/18頭+0.7秒 01/05 1京都212R 13着/15頭+1.1秒 12/07 5中京28R 12着/18頭+0.7秒 10/18 3京都612R 9着/15頭+0.5秒 09/13 4阪神39R 3着/18頭+0.2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) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 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 3.2% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
7	メイプルギャング	◇永島	実24.5	▽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25%と適性高／直近3走平均10.7着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京412R 8着/16頭+1.1秒 12/07 5中京26R 11着/16頭+1.4秒 11/16 4京都46R 10着/16頭+1.5秒 10/26 4新潟412R 3着/12頭+0.7秒 06/14 3阪神37R 10着/16頭+1.3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 10.7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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。
8	ゼンノフォトン	斎藤	実14.2	△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／63日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1阪神22R 1着/16頭勝利 12/27 5中山76R 7着/14頭+1.6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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 4.6% (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。
9	ノーブルクロンヌ	菊沢	実15.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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）
前5走 02/07 1小倉52R 13着/18頭+1.3秒 01/25 1小倉21R 15着/16頭+3.7秒 11/24 5東京61R 6着/15頭+2.7秒 11/08 5東京13R 8着/12頭+1.5秒 10/26 4新潟45R 10着/18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 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.6% (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。
10	アメリカンビヨンド	西塚	実5.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／77日ぶりの実戦）
前5走 02/14 2京都57R 12着/15頭+3.1秒 12/07 5中京26R 8着/16頭+0.8秒 10/05 3京都26R 10着/14頭+1.4秒 08/09 3中京510R 6着/14頭+0.8秒 05/25 2東京103R 1着/16頭勝利
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 4.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.0% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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	リッチハンター	△石田	実76.9	▽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11.0着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京18R 7着/16頭+0.8秒 02/01 1東京24R 11着/16頭+2.3秒 12/28 5中山87R 13着/16頭+2.0秒 10/29 園田4R 1着/10頭勝利 10/10 園田6R 2着/10頭+0.7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 11.0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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
12	サンライズブレイク	富田	実5.2	△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9.3着と低調）
前5走 03/22 1中京412R 5着/16頭+0.4秒 03/07 1阪神512R 2着/16頭+0.4秒 02/14 2京都512R 2着/15頭+0.0秒 10/25 4新潟37R 6着/14頭+0.6秒 10/11 3京都312R 10着/16頭+1.6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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.3% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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。

見送りAI の 1 位の馬

シュヴァルツシルト

騎手 ◇小林美

4.4倍

AI の勝率19%損益の分かれ目23%

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

◎1

シュヴァルツシルト

◇小林美

4.4倍

勝率 19%

›

○10

アメリカンビヨンド

西塚

5.1倍

勝率 19%

›

▲5

ジャスパーメルチェ

松本

4.6倍

勝率 15%

›

△12

サンライズブレイク

富田

5.2倍

勝率 14%

›

△2

パヴィーア

吉村

6.3倍

勝率 10%

›

△8

ゼンノフォトン

斎藤

14.2倍

勝率 5%

›

▽9

ノーブルクロンヌ

菊沢

15.7倍

勝率 5%

›

▽7

メイプルギャング

◇永島

24.5倍

勝率 4%

›

▽6

ビーグラッド

小沢

34.0倍

対象外勝率 3%

›

▽3

レーヴドアンジュ

△柴田裕

37.2倍

対象外勝率 2%

›

▽4

エイカイボクサー

亀田

42.1倍

対象外勝率 2%

›

▽11

リッチハンター

△石田

76.9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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